python开发需要掌握哪些知识
我也在学习这方面，愿意和你分享一些。python开发要掌握的内容还是蛮多的，最起码入门和提升方面，包括了常用语法，基础类库，常用库和工具的使用。然后就是网络并发，Linux，网页编程，各种框架，爬虫，数据算法，数据分析，一些智能的基础（比如机器学习等）和大数据的基础（比如Hadoop，spark等），这些内容足够你学完从事开发了。这是我的学习路线，其实也是在参考北京尚学堂的课程内容，他家一直做开发教育，对这方面专业，而且我也是在招聘网上看过，岗位需求的技术他家课程里面都有，我也一直在看高淇老师的课程，所以比较了解。高淇老师入门的python400集很不错，而且免费，所以我总是想推荐一下，你不妨看看，学完肯定就有思路了，讲的很细。
根据我的经验希望下面分享能够帮助到你
虽然学习Python语言本身并没有过多的要求，但是要想通过Python语言来完成各种开发任务，就需要学习一系列相关知识。目前Python语言在大数据领域有较为广泛的应用，既可以从事大数据应用开发，也可以从事大数据分析，而要想完成这些开发任务，需要具备以下几个方面的知识：
第一：Linux操作系统。目前不少大数据平台需要部署在Linux操作系统上，所以首先要能熟练操作Linux操作系统，具体的内容涉及到文件资源管理、任务管理、存储管理等内容。
第二：大数据平台。要想完成大数据应用开发，首先要对大数据平台有较为全面的了解，对于初学者来说，可以从Hadoop、Spark平台开始学起，由于这部分内容比较多，所以通常需要学习较长一段时间。另外，在学习大数据平台知识的过程中，也需要系统地学习一下数据库相关知识，包括关系型数据库和NoSql数据库。
第三：算法。不论是从事大数据应用开发还是大数据分析，都离不开算法，所以掌握一定的算法知识还是比较重要的。在大数据分析领域比较常见的算法包括k近邻、决策树、朴素贝叶斯、支持向量机、Apriori等，学习并掌握这些算法的运用需要一个系统的过程。
Python是一个非常好用的编程语言，开发的速度非常快，而且语法简单，通俗易懂，很容易上手，很适合初学者学习，对于Python的了解，很多人只知道Python与人工智能关系密切，却不知道Python的其他用途，其实学好Python还可以做很多事情，以下是具体的介绍：
1. WEB开发
Python拥有很多免费数据函数库、免费web网页模板系统、以及与web服务器进行交互的库，可以实现web开发，搭建web框架，目前比较有名气的Python web框架为Django。从事该领域应从数据、组件、安全等多领域进行学习，从底层了解其工作原理并可驾驭任何业内主流的Web框架。
2. 网络编程
网络编程是Python学习的另一方向，网络编程在生活和开发中无处不在，哪里有通讯就有网络，它可以称为是一切开发的“基石”。对于所有编程开发人员必须要知其然并知其所以然，所以网络部分将从协议、封包、解包等底层进行深入剖析。
3. 爬虫开发
在爬虫领域，Python几乎是霸主地位，将网络一切数据作为资源，通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。从事该领域应学习爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等，并针对Scrapy框架源码进行深入剖析，从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。
4. 云计算开发
Python是从事云计算工作需要掌握的一门编程语言，目前很火的云计算框架OpenStack就是由Python开发的，如果想要深入学习并进行二次开发，就需要具备Python的技能。
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python，为Python积累了丰富的科学运算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，尤其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确定。
6. 自动化运维
Python是一门综合性的语言，能满足绝大部分自动化运维需求，前端和后端都可以做，从事该领域，应从设计层面、框架选择、灵活性、扩展性、故障处理、以及如何优化等层面进行学习。
7. 金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习，学习内容囊括Numpy\Pandas\Scipy数据分析模块等，以及常见金融分析策略如“双均线”、“周规则交易”、“羊驼策略”、“Dual Thrust 交易策略”等。
8. 科学运算
Python是一门很适合做科学计算的编程语言，97年开始，NASA就大量使用Python进行各种复杂的科学运算，随着NumPy、SciPy、Matplotlib、Enthought librarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。
9. 游戏开发
在网络游戏开发中，Python也有很多应用，相比于Lua or C++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
Python在图形界面开发上很强大，可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件！
以上是Python十大应用领域和就业方向，对于学习Python不知道能干什么，很迷茫的同学可以作为一个学习指导！
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起。
Python的应用
系统编程：提供API（ApplicationProgrammingInterface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。
Web编程：应用的开发语言，支持最新的XML技术。
多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
pymo引擎：PYMO全称为pythonmemoriesoff，是一款运行于SymbianS60V3，Symbian3，S60V5，Symbian3，Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memoriesoff）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。
黑客编程：python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。
Python应用场景
Web应用开发
Python经常被用于Web开发。比如，通过mod_wsgi模块，Apache可以运行用Python编写的Web程序。Python定义了WSGI标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的通信。一些Web框架，如Django，TurboGears，web2py，Zope等，可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。
操作系统管理、服务器运维的自动化脚本
在很多操作系统里，Python是标准的系统组件。大多数Linux发行版以及NetBSD、OpenBSD和MacOSX都集成了Python，可以在终端下直接运行Python。有一些Linux发行版的安装器使用Python语言编写，比如Ubuntu的Ubiquity安装器，RedHatLinux和Fedora的Anaconda安装器。GentooLinux使用Python来编写它的Portage包管理系统。Python标准库包含了多个调用操作系统功能的库。通过pywin32这个第三方软件包，Python能够访问Windows的COM服务及其它WindowsAPI。使用IronPython，Python程序能够直接调用.NetFramework。一般说来，Python编写的系统管理脚本在可读性、性能、代码重用度、扩展性几方面都优于普通的shell脚本。
科学计算
NumPy，SciPy，Matplotlib可以让Python程序员编写科学计算程序。
桌面软件
PyQt、PySide、wxPython、PyGTK是Python快速开发桌面应用程序的利器。
服务器软件（网络软件）
Python对于各种网络协议的支持很完善，因此经常被用于编写服务器软件、网络爬虫。第三方库Twisted支持异步网络编程和多数标准的网络协议（包含客户端和服务器），并且提供了多种工具，被广泛用于编写高性能的服务器软件。
游戏
很多游戏使用C++编写图形显示等高性能模块，而使用Python或者Lua编写游戏的逻辑、服务器。相较于Python，Lua的功能更简单、体积更小；而Python则支持更多的特性和数据类型。
构思实现，产品早期原型和迭代
YouTube、Google、Yahoo！、NASA都在内部大量地使用python。
Python的应用方向
1.常规软件开发
Python支持函数式编程和OOP面向对象编程，能够承担任何种类软件的开发工作，因此常规的软件开发、脚本编写、网络编程等都属于标配能力。
2.科学计算
随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛，有更多的程序库的支持。虽然Matlab中的许多高级功能和toolbox目前还是无法替代的，不过在日常的科研开发之中仍然有很多的工作是可以用Python代劳的。
3.自动化运维
这几乎是Python应用的自留地，作为运维工程师首选的编程语言，Python在自动化运维方面已经深入人心，比如Saltstack和Ansible都是大名鼎鼎的自动化平台。
4.云计算
开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的，搞云计算的同学都懂的。
5.WEB开发
基于Python的Web开发框架不要太多，比如耳熟能详的Django，还有Tornado，Flask。其中的Python+Django架构，应用范围非常广，开发速度非常快，学习门槛也很低，能够帮助你快速的搭建起可用的WEB服务。
6.网络爬虫
也称网络蜘蛛，是大数据行业获取数据的核心工具。没有网络爬虫自动地、不分昼夜地、高智能地在互联网上爬取免费的数据，那些大数据相关的公司恐怕要少四分之三。能够编写网络爬虫的编程语言有不少，但Python绝对是其中的主流之一，其Scripy爬虫框架应用非常广泛。
7.数据分析
在大量数据的基础上，结合科学计算、机器学习等技术，对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石。Python是数据分析的主流语言之一。
8.人工智能
Python在人工智能大范畴领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
