金融专业中，Python学习的主要方向包括：
Python基础
变量、注释、数字类型、布尔类型和None类型等基础知识。
Python的基本数据类型、程序结构、函数与模块。
Python面向对象编程（OOP）和高级编程概念，如模块、包、函数式编程。
金融数据分析
金融市场与金融产品知识，如股票、债券、期货、期权等。
金融数据的类型、来源、特点以及基本的统计分析和描述。
使用Python进行数据读取、清洗和处理。
量化交易
学习量化交易的理论和工具，如NumPy、Pandas、Matplotlib等。
了解并使用量化交易平台和框架，如PyAlgoTrade、Zipline、Backtrader等。
金融建模
学习金融中的线性问题，以及常用的线性模型。
掌握蒙特卡洛模拟、期权与衍生品定价等高级金融建模技术。
金融风险管理
学习金融风险的度量方法和具体案例。
Web开发（如果需要）：
学习HTML/CSS、JavaScript，以及使用Django等框架进行Web开发。
爬虫技术（如果需要）：
学习使用Python进行网络爬虫，抓取金融相关数据。
数据库和SQL（如果需要）：
学习使用MySQL等数据库进行数据存储和查询。
机器学习和人工智能（如果需要）：
学习风险评估、反欺诈、信用评估等应用机器学习算法的金融场景。
以上是金融专业中Python学习的一些主要方向，具体学习内容可能会根据课程安排和教材的不同而有所差异。希望这些信息对你有所帮助，