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南京Python

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课程详情2022-10-22 15:07

Python语言四大核心优势
1.行业前景好
全球前四大流行语言之一
根据TIOBE最新排名 ,Python已超越C#,与Java,C,C++一起成为全球前4大最流行语言。且,国内目前百度指数搜索量已经超越Java,与C++,即将成为国内最受欢迎的开发语言
20应用几乎无限制
无所不能的“胶水”语言
Python被广泛应用于后端开发、游戏开发、网站开发、科学运算、大数据分析、云计算,图形开发等领域;Python在软件质量控制、提升开发效率、可移植性、组件集成、丰富库支持等各个方面均处于先进地位。
3.简单易学
很容易从小白变大神
python具有 简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入、面向对象等优点,它的面向对象甚至比java和C#.net更彻底;从事Python开发,所从事的工作机和工作岗位及工作内容可选择的余地很多,未来发展的空间也很大。
4.人才需求大
物以稀为贵 人少薪资高
据统计,Python人才需求量每日高达5000+,但目前市场上会 Python的程序员少之又少, 竞争小,很容易快速高薪就业。从Python开发者薪资的变化趋势来看,目前Python正处于行业爆发初期的风口上。

高薪高大上行业全面使用Python
1.爬虫开发
将网络-切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。
2.网络编程
网络编程在生活和开发中无处不在,哪里有通讯就有网络,它可以称为是一切开发的"基石”
3.金融分析
金融分析包含金融知识和Python相关模块的学习,手把手带你从金融小白到开发量化交易策略的大拿。
4.IT自动化开发
将静态的设备结构转化为根据T服务需求动态弹性响应的策略,真刀真枪的带你开发企业中最常用的项目。
5.人工智能+机器学习
人工智能时代来临,率先引|入深度机器学习课程。
6.Web开发
前端部分,手把手开发动态网页;后端部分,实现并使用自己的微型Web框架,


精心定制的课程体系
主讲内容
技术要点
Python开发环境
认识操作系统;认识python;开发环境pycharm

基础语法
1. 注释;变量以及类型;标识符;输出/输入;
2. 控制语句使用思路、运算符;数据类型的转换;
3. 字符串介绍;字符串的输出/输入;下标和切片;字符串常见操作;
4. 列表的操作;元组操作;字典操作

函数
1. 函数的概念;函数的定义和调用;函数的文档说明;
2. 函数参数;函数的返回值;
3. 种函数的类型;函数的嵌套调用;
4. 局部变量;全局变量;
5. 函数应用:学生管理系统(函数版);
6. 引用;函数参数高级;递归函数;匿名函数;

文件操作
1. 文件介绍;文件的打开与关闭;文件的读写;
2. 应用练习:文件拷贝;
3. 文件的随机读写定位概念的理解;
4. 文件重命名、删除; 文件夹的相关操作;
5. 应用练习:批量修改文件名;
6. 文件应用:学生管理系统(文件版);

面向对象
1. 面向对象编程介绍;类和对象;类的定义;
2. 创建对象;魔法方法;self;
3. 保护对象的属性;__del__()方法;
4. 单继承;多继承;重写方法以及调用被重写的方法;多态;类属性和实例属性;

设计模式与异常处理
1. 工厂模式;单例模式;__new__()方法;
2. 异常;捕获异常;异常的传递;自定义异常;异常处理中抛出异常;

模块
1. 模块制作;模块发布;
2. 模块安装;模块使用;
3. import 语句;from…import 语句;rom…import* 语句;

银行ATM模拟程序
1. 项目分析与设计;
2. 银行卡类,主要用来存储账户信息,包括卡号、密码、用户名、余额四个属性,另外写了一个构造方法。
3. ATM机类,主要用来查询和修改银行卡的信息,写了五个方法,以银行卡类的对象作为参数,实现银行卡查询(包括卡号、密码、用户名、余额)、存款(银行卡余额增加)、取款(银行卡余额减少)、修改银行卡密码、退卡(退出程序)等功能;

Python


第二阶段:python和Linux高级编程
主讲内容 技术要点
1.Linux基本命令
1. shell操作;文件和目录;文件属性修改命令;查找与检索命令;
2. 磁盘管理;压缩包管理;进程管理;用户管理;网络管理;
3. 其他命令;常用服务器ftp/ssh/samba;编辑器vim/sublime/gedit;
4. gcc工具链;ubuntu软件安装与卸载;
5. RedHat软件安装与卸载;centOS软件安装与卸载;

2.网络编程与多任务
1. 多任务-进程;多任务-协程;多任务-线程 ;
2. 网络-udp;网络-tcp;收发文件夹;
3. 网络协议与数据包解析;

3.实战项目:mini-web服务器
1. web服务器的运行原理、MySQL数据库操作和设计;
2. 元类对数据库封装的设计思想;
3. 并发服务器模型;静态页面;正则表达式解析;
4. 动态页面;log日志;数据库mysql应用;数据库mysql应用;
5. mysql与python交互;mysql的ORM实现;mini-web服务器框架集成;
6. 项目验收与总结;


第三阶段:web开发
主讲内容 技术要点
1.静态页面
1. html入门;css入门;css高级;
2. css高级;

2.动态页面
1. JavaScript编程;DOM操作;
2. JQuery;JQuery高级;
3. JQuery高级;
4. 项目:电商页面综合特效;

3.Django框架开发
1. Django入门;Django模型;
2. Django视图;
3. Django模板;Django常用;

4.项目:电商平台
1. GIt版本控制;Redis开发;
2. 购物电商平台项目编码;
3. Django高级第三方模块;
4. Nginx配置和uWSGI部署;

5.Flask web框架
1. Flask入门;模板与表单;
2. 数据库;第三方扩展和部署;

6.微信公众号开发
1. 公众号类别;开发原理;
2. 微信服务器验证;
3. 公众号接收与发送消息;
4. 微信公众号菜单;微信jssdk包开发;

项目:租房网o2o
1. RESTful接口开发;
2. 移动端Web生活类o2o项目编码;

第四阶段:爬虫开发
1.爬虫开发
1. 爬虫知识体系和urllib2库基本使用;urllib2高级与Requests模块;
2. 结构化数据和非结构化数据提取;多线程爬虫+Selenium+PhantomJS;
3. 定向抓取互联网中指定领域的海量信息;
4. 数据分析,清洗数据,进行数据分析和挖掘;

2.Mongodb应用开发
1. 基本使用增删改查;聚合操作;
2. 备份和恢复;
3. Mongodb和python交互;

3.Scrapy框架
1. 配置安装、入门案例;
2. Scrapy Shell;
3. item Pipline、Spider;
4. CrawlSpider;
5. Downloader Middlewares;
6. Settings;

4.Scrapy-redis分布式组件
1. Scrapy-redis提供了下面四种组件(components):(这四个模块都要做相应的修改);
2. Scheduler;
3. Duplication Filter;
4. Item Pipeline;
5. Base Spider;

实战项目:IT桔子分布式爬虫
1. IT桔子是关注IT互联网行业的结构化的公司数据库和商业信息服务提供商;
2. IT桔子致力于通过信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理,帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提高效率,以辅助其各类商业行为,包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等;
3. 需求:运用分布式爬虫,实现规模化数据采集。采集页面下所有创业公司的公司信息:

Python

第五阶段:人工智能(机器学习、深度学习)
1.数学基础
1. 微积分与概率论基础;
2. 线性代数与矩阵运算;
3. 数理统计与参数估计;
4. 凸优化基础;
5. 梯度下降和拟牛顿、最大熵模型;

数据分析
1. 科学计算numpy、pandas;
2. 分析策略;数据可视化matpalotlib;
3. 自然语言处理NLTK;

机器学习
scikit-learn;机器学习与特征工程;
分类算法;回归与非监督学习。
1 .numpy数据处理Ipython入门、numpy导入、ndarray属性与基本操作
2. pandas 什么是Series、什么是DataFrame、DataFrame的数据丢失处理、pandas层次化索引、pandas 拼接操作、美国各州人口数据分析、pandas数据处理、pandas绘图函数、pandas读取数据、学生使用pandas练习数据处理
3. scipy scipy安装、scipy 高数积分、scipy实现登月图片消噪、scipy图像处理ndimage、pandas 透视表和交叉表 ;
4. matplotlib 图像的灰度化处理、 matplotlib风格和样式 、matplotlib基础知识、matplotlib四图;
5. KNN算法 KNN算法原理、KNN回归案例、KNN入门案例、KNN分类案例;
6. 线性回归&逻辑斯蒂回归算法 导数回顾、实例糖尿病的线性回归、岭回归与Lasso回归、线性回归原理、矩阵的回顾、逻辑斯蒂回归算法;
7. 决策树算法&朴素贝叶斯算法 决策树原理、贝叶斯原理、决策树实例、贝叶斯实例;
8. SVM支持向量机&聚类k-means算法.SVM原理、K-Means算法原理、SVM 实例、K-Means算法实际应用案例

机器学习项目
算法与项目相结合,选择经典kaggle项目,从数据预处理开始一步步代码实战带大家快速入门机器学习。选择经典案例基于真实数据集,从数据预处理开始到建立机器学习模型以及效果评估,完整的讲解如何使用python及其常用库进行数据的分析和模型的建立。使用pandas进行数据的预处理和分析,使用matplotlib进行可视化的展示以及基于scikit-learn库的机器学习模型的建立
实战案例:
1.人脸识别;
2.手迹识别;
3.预测年收入;
4.自动脸补全;
5.使用聚类手写数字识别;
6.汽车车牌识别;

深度学习
1. TensorFlow框架开发;
2. Tensorflow IO操作;
3. 神经网络基础、全连接神经网络与实现;
4. 卷积神经网络网络与实现;
5. 项目:图像识别;

深度学习项目实战
基于深度学习最火Tensorflow框架实战,结合案例演示如何应用框架构造神经网络模型并完成案例任务
使用深度学习框架从零开始完成人脸检测,验证码识别,人脸关键点定位,垃圾邮件分类,图像风格转换,AI自己玩游戏等。对于每一个项目实战,从数据预处理开始一步步构建网络模型并展开分析与评估。 提供所涉及的所有数据,代码以及PPT,方便大家快速动手进行项目实践!

第六阶段:自动化运维
LAMP 环境编译及 Apache 配置
1. LAMP 环境编译;
2. Apache 基本选项及应用案例;
3. 弹性云计算;
4. 云存储;
5. 云数据库;

Nginx 服务
1. LNMP 安装与管理;
2. FastCGI 模式;
3. 修改 Nginx 配置文件;
4. 配置 Nginx 虚拟主机;
5. 代理负载均衡技术;
6. Nginx 反向代理;
7. 模块设置;

iptables 防火墙
1. 防火墙概述;
2. TCP_wrappers 防护机制;
3. iptables 防火墙语法;
4. 常用防火墙脚本;
5.将 iptables 作为 NAT 路由器;

Ansible
1. Ansible 简介;
2. 安装配置与运行;
3. Ansible 使用;
4. Ansible-API 的使用;

自动化运维工具SaltStack
1. saltstack 介绍;
2. saltstack 安装运行;
3. saltstack 的使用;
4. saltstack API 使用;

Docker自动化管理平台开发
1.Docker介绍、安装与基本使用;
2.Docker API介绍与调用;
3.通过API对docker镜像库、docker contoiner进行管理;
4.通过web管理所有docker contoiner的增删改查及;
5.状态监测与监控系统对接实现docker容器状态的监测;

运维综合实战:saltstack与
docker结合构建高可用和自动发现服务
架构说明:管理员在salt-master端使用python程序启动容器,向redis注册信息,包括容器名字、IP、端口等。master端会根据这个信息实时生成pillar数据,再根据相应的states文件,就能定期更新haproxy配置和reload服务。

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