python，因为目前很火，能开发的项目很多，web前端后端，自动化运维，软件、小型游戏开发，移动开发（微信小程序等），大数据处理，AI（人工智能，最火的方向）等等，并且python是一门胶水语言，能和其他任何一门语言结合使用，并且跨平台（Windows，linux，MAC OS，Unix）等等的，这些方向基本都会，并且基本都能独立搞定的，就算是python全栈工程师了。
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对于Python全栈工程师来说，需要掌握以下知识结构：
第一，Python语言基本语法。Python语言的基本语法掌握起来并不困难，甚至可以说非常简单，因为Python是脚本语言，所以语法也比较直接
第二，Python做Web开发。
Python是Web开发的传统三大解决方案之一（还包括Java和PHP），Web开发是全栈工程师必须掌握的内容。用Python做Web开发需要学习对应的框架，比如Django。
第三，Python做数据分析。Python做数据分析是一个比较常见的应用场景，Python做数据分析需要学习对应的算法以及实现过程。会使用到的库包括Numpy、matplotlib等。
第四，Python做爬虫。Python做爬虫应用是一个非常常见的应用，有大量的案例可以参考。
第五，Python做机器学习类应用。Python目前在机器学习领域（人工智能相关）的应用非常普遍，所以对于Python全栈工程师来说，掌握机器学习相关的内容也是有必要的。需要掌握的算法包括
决策树、朴素贝叶斯、回归、kNN分类等，同时需要掌握基本的线性代数和概率论相关知识。
当然python也有它的不足之处，就是慢，比C、C++、java都慢，这一点是限制它的一点，因为在不少领域对语言的运行速度都有极致的要求，你比如说导弹拦截程序，分秒必争，显然python在第
一步就会被pass掉。但是对于其它领域，你比如说桥梁参数的运算，我相信20分钟和18分钟它差不了多少。第二点就站在功利的角度来谈了，就是目前计算机等级考试中没有python这个选项，当
然我相信10年之后，或许是5年，我们就可以拿到python的计算机等级证书啦。
以上就是如何成为python全栈工程师的详细内容，希望对你有所帮助。
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Python培训知识具体如下：
1、Python核心编程：主要是学习Python语言基础、Linux、MySQL。前期学习【Python编程语言】基础内容，中期主要涉及OOP基础知识，学习后能处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想，以及了解什么是数据库以及相关知识。
2、学习全栈开发：学习Web编程基础、Flask框架和Django框架等。主要是前端网站开发流程。
3、人工智能：主要是学习数据分析、机器学习、深度学习。能够学到人工智能领域中的图像识别技术，对行业中流行的数据模型和算法有所了解，使用主流人工智能框架进行项目开发，深入理解算法原理与实现步骤。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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极客时间的GO语言进阶训练营是很不错，知识内容涉及比较全面，从编程语言到中间件、系统设计再到架构都安排了相关课程，老师们在课程中不讲语法和用法，重点传递设计原理和最佳实践，讲课的过程中贴合工作场景，分享真实的干货案例，启发学员的思维让其自主进行学习，还帮学员建立系统大局观，有助于学员深层次的提升。
作为一个测试，作为一个测试开发， 全栈化+管理 是我们未来的发展方向。已经掌握了Java、Python、HTML的你，是不是也想了解下最近异常火爆的Go语言呢？来吧，让我们一起了解下。
Go 是一个开源的编程语言 ，它能让构造简单、可靠且高效的软件变得容易。
Go是从2007年末由Robert Griesemer, Rob Pike, Ken Thompson主持开发，后来还加入了Ian Lance Taylor, Russ Cox等人，并最终于2009年11月开源，在2012年早些时候发布了Go 1稳定版本。现在Go的开发已经是完全开放的，并且拥有一个活跃的社区。这三个人都是计算机界的大神，有的参与了C语言的编写，有的还是数学大神，有的还获得了计算机最高荣誉-图灵奖。
接下来说说 Go语言的特色 :
简洁、快速、安全
并行、有趣、开源
内存管理、数组安全、编译迅速
Go语言的用途 :
Go 语言被设计成一门应用于搭载 Web 服务器，存储集群或类似用途的巨型中央服务器的系统编程语言。
对于高性能分布式系统领域而言，Go 语言无疑比大多数其它语言有着更高的开发效率。它提供了海量并行的支持，这对于 游戏 服务端的开发而言是再好不过了。
Go语言的环境安装:
建议直接打开 官方地址因为墙的原因打不开
因为我用的是windows系统，这里主要讲下Windows系统上使用Go语言来编程。
Windows 下可以使用 .msi 后缀(在下载列表中可以找到该文件，如go1.17.2.windows-amd64.msi)的安装包来安装。
默认情况下 .msi 文件会安装在 c:Go 目录下。你可以将 c:Gobin 目录添加到 Path 环境变量中。添加后你需要重启命令窗口才能生效。个人建议还是安装到 Program Files文件夹中。
使用什么开发工具来对Go语言进行编写:
个人建议用VS code, 也可以用Sublime Text来编辑。如果你之前看了我讲的HTML语言的学习，肯定已经下载了VS code. 那么这时你需要在VS code中下载Go语言的扩展插件。
这里有一个巨大的坑，就是在下载Go的插件和依赖包时，会提示一些包没有。主要是因为下载的依赖包部分被墙了，只能想别的办法去下载。
建议参考网页:
解决vscode中golang插件安装失败方法
在学习go的过程中，使用的是vscode，但是一直提示安装相关插件失败，然后上网查方法，基本上是叫你建立golang.org目录什么的，结果全是错的，而且都是抄袭，很烦。无意之中看到一位博主分享的方法，他也是饱受上述的垃圾博文困扰，然后找到了解决方法，这里向他致敬，秉着让更多人看到正确解决方法的心，我写下正确的解决方法，希望对你有所帮助，也可以点开原博主链接参考：
Go有一个全球模块代理，设置代理再去安装golang的插件，就可以安装成功了。步骤有，首先Windows用户打开Powershell，一个蓝色的界面，注意不是cmd！不知道的直接打开window下面的搜索，然后输入powershell，搜索出来就可以了。
$env:GO111MODULE=“on”
$env:GOPROXY=“”
go env -w GOPROXY=
go env -w GOPRIVATE=*.corp.example.com
然后我们打开VsCode界面，下面会提示安装插件，我们选择Install ALL，就会安装成功
当你在运行Go语言程序时，提示所有的插件包都已经安装成功了时，就可以正常使用了，要不然一堆报错会让你非常心烦。
好了，今天先到这里，晚安、下班~
两个属于不同的概念，全栈工程师指的就业宽泛程度，人工智能是一个就业岗位，各具有优势无法对比。
人工智能是python语言的一大应用领域，python也是最适合人工智能的语言，需要学习python，以下是学习大纲：
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
、数学基础。数学基础知识蕴含着处理智能问题的基本思想与方法，也是理解复杂算法的必备要素。这一模块覆盖了人工智能必备的数学基础知识，包括线性代数、概率论、最优化方法等。
2、机器学习。机器学习的作用是从数据中习得学习算法，进而解决实际的应用问题，是人工智能的核心内容之一。这一模块覆盖了机器学习中的主要方法，包括线性回归、决策树、支持向量机、聚类等。
3、人工神经网络。作为机器学习的一个分支，神经网络将认知科学引入机器学习中，以模拟生物神经系统对真实世界的交互反应，并取得了良好的效果。这一模块覆盖了神经网络中的基本概念，包括多层神经网络、前馈与反向传播、自组织神经网络等。
4、深度学习。简而言之，深度学习就是包含多个中间层的神经网络，数据爆炸和计算力飙升推动了深度学习的崛起。这一模块覆盖了深度学习的概念与实现，包括深度前馈网络、深度学习中的正则化、自编码器等。
5、神经网络实例。在深度学习框架下，一些神经网络已经被用于各种应用场景，并取得了不俗的效果。这一模块覆盖了几种神经网络实例，包括深度信念网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
6、深度学习之外的人工智能。深度学习既有优点也有局限，其他方向的人工智能研究正是有益的补充。这一模块覆盖了与深度学习无关的典型学习方法，包括概率图模型、集群智能、迁移学习、知识图谱等。
7、应用场景。除了代替人类执行重复性的劳动，在诸多实际问题的处理中，人工智能也提供了有意义的尝试。这一模块覆盖了人工智能技术在几类实际任务中的应用，包括计算机视觉、语音处理、对话系统等。