第一部分：各个领域应用的语言。
我们可以说Python是应用最广的。但是暂时还是不能说它是全能的，因为他也有它的短板，但是对于一般的小公司和小项目而言，是很难得的全能。
现在有个很奇怪的现象，就是大家把Python神话了。Python作为一门语言，确实有他的优势。但是建议大家在学好这个语言的同时，要学第二门语言，这样未来对大家有好的发展。
第二部分：Python工程师在企业里面的定位是什么？
四个重要的定位：验证算法、快速开发、测试运维、数据分析。
1、验证算法：就是对我们公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。
2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Python在网站前后台有大量的成熟的框架，如django，flask，bottle，tornado，flask和django的使用较多，国内用Python开发的网站有：知乎、豆瓣、扇贝、腾讯、阿里巴巴；
3、测试运维：做运维同学应该清楚，在Linux运维工作中日常操作涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测等等许许多多的方面，无所不包。python可以写很多的脚本，把“操作”这个行为做到极致。与此同时，python在服务器管理工具上非常丰富，配置管理(saltstack)批量执行(fabric,saltstack)监控(Zenoss,nagios插件)虚拟化管理(python-libvirt)进程管理(supervisor)云计算(openstack)......还有大部分系统C库都有python绑定。
4、数据分析：Python有三大神器：numpy,scipy,matplotlib,其中numpy很多底层使用C语言实现的，所以速度很快，用它参加各种数学建模大赛，完全可以替代r语言和MATLAB。spark，Hadoop都开了Python的接口，所以使用Python做大数据的mapreduce也非常简单，加上py对数据库支持都很好，或者类似sqlalchemy的orm也非常强大好用。
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目录
01Python入门
02Python深入与提高
03Python网络与并发编程
04函数式编程和核心特性
05数据库编程基础
06Linux环境编程基础
07网页编程基础
08Vue框架
09Flask框架
10Flask百战电商后台项目
11Python_Tornado框架
12Python_Django3框架
13Python_大型电商项目
14自动化操作办公软件、邮件、定时任务等
15Python爬虫开发
16算法与数据结构
17数据分析-数学知识
18数据分析-数据可视化
19数据分析-数据管理
20数据分析-统计分析
21Python_数据分析项目
22数据分析软件
23人工智能基础_机器学习理论和实战
24人工智能基础_深度学习理论和实战
25Hadoop分布式文件系统：HDFS（扩展）
26Hadoop分布式计算框架：Mapreduce（扩展）
27Hadoop离线体系：Hive（扩展）
28Spark体系之分布式计算（扩展）
29面试和成功求职的秘技
30入职后快速成长到CTO
