一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。

二、学习软件

工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了，给大家节省了很多时间。

三、入门学习视频

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！

第一行来自于我们定义的装饰器，其他三行是：

1. real 表明了执行脚本花费的总时间

2. User 表明了执行脚本花费在的 CPU 时间

3. Sys 表明了执行脚本花费在内核函数的时间

因此， real time 和 user+sys 相加的不同或许表明了时间花费在等待 I/O 或者是系统在忙于执行其他任务。

4. 使用 cProfile 模块

如果你想知道花费在每个函数和方法上的时间，以及它们被调用了多少次，你可以使用 cProfile 模块。

现在你将看到你的代码中每个函数被调用多少次的详细描述，并且它将通过累积花费在每个函数上面的时间来排序（感谢 -s cumulative 选项）

你将看到花费在运行你的脚本的总时间是比以前高的。这是我们测量每个函数执行时间的损失。

5. 使用 line_profiler 模块

line_profiler 给出了在你代码每一行花费的 CPU 时间。

这个模块首先应该被安装，使用命令：

下一步，你需要指定你想使用装饰器 @profile 评估哪个函数（你不需要把它 import 到你的文件中）。

最后，你可以通过键入以下命令取得random_sort2函数逐行的描述：

-l 标识表明了逐行和 -v 标识表明详细输出。使用这个方法，我们看到了数组结构花费了 44% 的计算时间，sort() 方法花费了剩余的 56%。

你也将看到，由于时间测量，这个脚本执行花费的或许更长。

6. 使用 memory_profiler 模块

memory_profiler 模块被用于在逐行的基础上，测量你代码的内存使用率。尽管如此，它可能使得你的代码运行的更慢。

安装：

也建议安装 psutil 包，使得 memory_profile 模块运行的更快：

类似 line_profiler 的方式，使用装饰器 @profile 来标记哪个函数被跟踪。下一步，键入：

是的，前面的脚本比之前的 1 或 2 秒需要更长的时间。并且，如果你不安装 psutil 模块，你将一直等待结果。

看上面的输出，注意内存使用率的单位是 MiB，这代表的是兆字节（1MiB = 1.05MB）。

7. 使用 guppy 包

最后，使用这个包，你可以跟踪每个类型在你代码中每个阶段（字符， 元组， 字典 等等）有多少对象被创建了。

安装：

下一步，像这样添加到你的代码中：

并且这样运行你的代码：

你将看到一些像下面的输出：

通过配置 heap 在你的代码的不同地方，你可以在脚本中学到对象的创建和销毁。

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

需要这份系统化学习资料的朋友，可以戳这里获取

一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！