学完Python基础知识后，如何进一步提升自己？在学习Python编程开发的过程中，掌握Python基础语法知识之后，之后深入系统学习其实涉及的知识还是很繁琐的，后面的提升过程要看自己将来的发展方向。
总体来说，Python的就业面还是很宽泛的，Python全栈开发、自动化开发、Linux运维、Python爬虫开发、金融自动化交易、Python web开发等都是不错的就业方向。
所以，关于Python的提升学习，千锋郑州着重从这些方面给予大家一些学习参考，包括结合企业所需掌握的技能点、知识点细化、开源项目等，希望对大家的学习和提升有一定帮助。
Linux和数据库阶段
技能树：掌握Linux操作系统管理技术，可以搭建几乎所有Linux环境服务器。
知识点细化：
00001. Linux操作系统：常见操作系统、操作系统发展历史、系统的使用、Linux版本、Linux应用领域、虚拟机与Vmware的安装、Linux版本与Ubuntu 16.04、配置自己的Linux系统、编程IDE的安装、apt-get安装软件包。
00002. 文件系统与用户管理：目录访问、文件与目录的管理、文件的权限、用户管理。
00003. 文本操作命令：文本命令、文本编辑器Vi/Vim。
00004. 网路命令、进程管理与服务配置：网络管理命令、系统目录、重要系统文件、设置开机启动与登陆启动、IP配置、服务的启动停止、防火墙配置。
00005. Shell编程与bash、源文件编译：基础IO操作、流程控制、定义变量与环境变量、脚本传参、定时任务、定时系统操作。
00006. 版本控制：Git的安装与配置、GitHub的注册与使用、Clone与Fork、Git常用命令、标签、分支与源、多人协作开发。
00007. MySQL基本使用：MySQL的安装、MySQL简介、MySQL基本命令脚本、MySQL与Python的交互。
00008. MongoDB的基本使用：MongoDB安装、MongoDB的基本操作。
00009. Redis的基本使用：Redis安装、Redis的基本操作、Redis的数据类型、Redis的备份与恢复。
Python Web开发
技能树：掌握Python后端框架，解决前后端Web开发问题
知识点细化：
00001. HelloDjango：BS/CS,MVC/MTV、Django请求流程、Admin管理。
00002. Models：ORM、模型字段属性、CRUD、聚合函数，F,Q对象。
00003. Models&Templates：模型对应关系、模板加载、静态资源、模板语法。
00004. Views：路由规则、反向解析、请求与响应、会话技术cookie,token,ses-sion、文件上传。
00005. Advanced：验证码、分页器、类视图、中间件、日志、缓存、信号、Cerlery、用户权限，用户角色。
00006. RESTful：REST概念、HelloREST、数据序列化、请求与响应、视图，转换器、关系，超链接、认证和权限。
Python爬虫阶段
技能树：掌握分布式多线程大型爬虫技术，能开发企业级爬虫程序
知识点细化：
00001. 多线程原理：同步与异步、串联与并发、线程、开辟一个线程、线程安全与线程锁、多线程队列。
00002. 协程：线程的局限、协程的定义与原理、协程的实现。
00003. 爬虫的概念及相关工具：爬虫的概念及作用、HTTP协议原理、工具的安装、使用。
00004. Python http libs：urllib的使用、示例requests库的使用、bs4库的使用、xpath语法。
00005. 爬虫实战：使用requests编写-个简单爬虫、改造requests爬虫为多线程版、利用redis改造多线程版爬虫至分布式。
00006. scrapy框架：scrapy安装、创建项目、创建spider文件，编写parse方法、scrapy子命令、运行scrapy爬虫程序、命令行传递参数、进一步解析二级页面、parse方法之前传递参数、导出json、Csv格式的数据、scrapy爬虫的状态保存、item的定义、item的使用、pipeline的使用、使用pipeline将items存储至MySQ、Lscrapy整体架构、downloadermiddleware、使用downloadermiddleware实现IP代理池、spidermiddleware、scrapy插件、scrapy-redis。
量化交易：自动化交易理论、Python量化交易框架。
Python机器学习阶段
技能树：掌握Python数据挖掘分析，入门人工智能
知识点细化：
00001. jupyter入门：jupyter软件安装、jupyter入门、numpy学习。
00002. pandas：pandas入门、pandas-Series、pandas数据丢失、pandas索引、pandas数据处理、基于Pandas的人脸识别技术。
00003. scipy：scipy学习
00004. matpoltlib：数据可视化的概念、可视化图表的绘制、动画及交互渲染、数据的合并与分组。
00005. KNN：临近算法、预处理、KNN相关函数。
00006. 线性回归与逻辑斯蒂回归：线性回归、逻辑斯蒂回归。
00007. 决策树与贝叶斯：贝叶斯学习、决策树学习。
00008. SVM与K均值聚类：SVC学习
00009. Kmeans： Kmeans学习
00010. 机器学习框架TensorFlow：机器学习、权重分配与优选方案、深度学习、自动化神经网络、AI网络的描述。
00011. 自然语言处理与社交网络处理：文本数据处理、自然语言处理及NLTK、主题模型、LDA、图论简介、网络的操作及数据可视化。