重庆北碚区哪里有Python培训机构
python自动化+Python全栈+爬虫+Ai=全能Python开发-项目实战式教学
阶段一：Python基础及语法
课程内容
Linux基本安装、使用、配置和生产开发环境配置
Python语言概述及发展，搭建Python多系统开发环境
Python内置数据结构、类型、字符及编码，流程控制
列表和元组，集合和字典精讲、文件操作、目录操作、序列化
装饰器、迭代器、描述器、内建函数，模块化、动态模块加载
面向对象和三要素、单双链表实现，运算符重载，魔术方法原理
Python的包管理，打包工具，打包、分发、安装过程
异常的概念和捕获、包管理、常用模块和库使用，插件化开发
并发与并行、同步与异步、线程、进程、队列、IO模型
实战操练：用项目管理git管理代码和持续集成开发
实战操练：用Python开发小应用程序
阶段二：Python网络编程及后台开发
课程内容
同步IO、异步IO和IO多路复用详解
C/S开发和Socket编程，TCP服务器端和客户端开发
TCP、UDP网络编程、异步编程、协程开发
Socketserver模块中类的继承，创建服务器的开发
算法：冒泡排序、选择排序、插入排序、堆排序、树、图
Mysql安装使用，数据类型、DDL语句建库建表
数据库库、表设计思路及数据库开发
使用pymysql驱动，创建ORM，CRUD操作和事务
连接池实现和Python结合的后台开发
key-Value模型与存储体系介绍，多种nosql数据库
实战操练：开发基于C/S架构的web服务器
阶段三：前端开发及全栈可视化
课程内容
Html、Css、bootstrap入门到精通
浏览器引擎，同步、异步网页技术，前端开发技术解析
ES6常量变量、注释、数据类型、let和var
ES6函数及作用域、高阶函数、箭头函数、匿名函数
JS对象模型，字面式声明对象创建，旧式类定义
React比vue技术对比及优劣势解析
React框架介绍，组件、核心实战和应用
HTML5浏览器端多种持久化技术和store.js使用
蚂蚁金服React企业级组件ant design开发
React状态管理库Mobx应用，axios异步HTTP库使用
无状态组件、高阶组件、柯里化、装饰器、带参装饰器
实战：Todolist业务功能开发及可视化
阶段四：Web框架及项目实战
课程内容
web框架Django、Flask、tornado对比
从零开始实现类Flask框架、实现路由、视图等
实现类Flask、正则匹配、webbob库解析、字符串解析等
实现类Flask框架*路由分组、字典访问属性化等
实现Django开发环境搭建、ORM与数据库开发
实现Django模板语言、应用创建、模型构建
实现Django开发流程、创建应用、注册应用等
RESTful接口开发、React组件、MySQL读写分离等
前后端分离模式MySQL分库分表、Nginx+uWSGI部署
实战：实现多人博客系统项目，采用BS架构实现
实战：分类和标签、转发、搜索、点击量、点赞等**
阶段五：Python运维自动化开发
课程内容
Devops自动化运维技术框架体系、应用布局
任务调度系统设计，zerorpc及RPC通信实现，Agent封装与实现
mschedule通信消息设计和接口API
企业级CMDB系统，虚拟表实现，DDL设计与实现
实战：开源堡垒机jumpserver架构、安全审计、管理
自动化流程平台：流程模板定义、执行引擎实现、手动与自动流程
分布式监控系统设计与实现思路
全面讲解Git版本控制、脚本自动化管理、Git分支合并
实战：基于生产环境持续集成案例Jenkins+gitlab+maven
Python实现执行环境构建及代码测试示例
阶段六:分布式爬虫及数据挖掘
课程内容
爬虫知识体系与相关工具和数据挖掘结合分析
urllib3、requests、lxml等模块企业级使用
requests 模块模拟登录网站，验证，注册
Scrapy框架与Scrapy-Redis，实现分布式爬虫
Selenium模块、PhantomJS模块，实现浏览器爬取数据
selenium实现动态网页的数据抓取、常见的反爬措施
实战：Python 实现新浪微博模拟登陆，并进行数据分析
实战：爬取淘宝、京东、唯品会等电商网站商品
实战：某乎评价抓取和好评人群及价值信息挖掘
实战：提取豆瓣电影信息，分析豆瓣中新电影的影评
阶段七：人工智能及机器学习
课程内容
人工智能介绍及numpy、pandas学习、matplotlib学习
机器学习基础理论、线性回归算法、逻辑回归算法
KNN算法、决策树算法、K-MEANS算法、神经网络背景概述
单层感知器介绍、单层感知器程序、单层感知器-异或问题
线性神经网，Delta学习规则、线性神经网络解决异或问题
BP神经网络介绍、BP算法推导、BP神经网络-异或问题
sklearn-神经网络-手写数字识别项目
Google神经网络演示平台介绍
Tensorflow安装、Tensorlfow基础知识：图，变量
Tensorflow线、非线性回归及数据分析建模
实战：**大陆房价*测
实战：汽车车牌识别及人脸识别
人生苦短， 我用 Python
不知道从什么时候开始，这句话开始流行。也从侧面反映出 Python 语言的特点：简单、。
其实近期我研究了不少代表技术趋势的业界报告以及编程语言排行榜，对于我来说，编程语言这一块，值得学习的就是 Python。
简单说下其中的原因。
一是随着 AI 浪潮，Python 这门语言也变得越来越热门，无论是国外还是国内的编程语言排行榜，Python 都是排在前面的，并且我相信随着时间的推移，它会越来越热，排名还会继续上升。毫无疑问，Python 已经成为 AI 以及大数据时代的一开发语言。
二是 Python 语言语法简单，你用 C/C++ 或者 Java 写的几千行才能实现的程序，用 Python 可能只要几百行，甚至还不用这么多。在这个科技发展的时代，效率代表了一切。
三是 Python 应用范围广，拥有着各种各样强大的扩展库，无论是 web, 爬虫还是数据分析，Python 都可以完成，所以对应的需求 Python 的工作岗位也很多，学会 Python 可以轻松的找到工作。
四是近期浙江省把 Python 纳入高考，连山东省六年级小学生都开始学 Python 了，作为程序员，不会 Python，会不会被现在的小孩子鄙视，细思极恐。
所以，还有理由不学 Python 呢?!
坦白的讲，从上学直至后来的工作，我一直接触的都是底层开发，并没有系统的学习和用过 Python。作为一名程序员，我对技术还是挺敏感的，我认为无论你是不是从事相关的工作，都要适当学习一下现在比较热门的技术，千万不要落后太多，也千万不要被眼前的那么一点工作禁锢住自己的思维，这样可以让自己时刻保持竞争力。
从很久之前的 Android，到后来的微信小程序，到如今的 Python，机器学习，刚出来的时候，我都会找来资料或者书籍研究一番，写写代码，不求一定要非常精通，至少跟别人交流的时候，你要知道这是什么吧，大致的原理要能说的清楚吧。
当然，我并不是说让所有人都去追逐新技术，什么流行学什么。什么是主业什么是副业，你自己也要掂量地清，该花多少时间在上面也要自己把握。我的意思是，工作或者学习之余，学些热门技术，可以让自己保持敏锐度和竞争力，因为说不好什么时候这些热门技术就成了你的饭碗。甚至在一些氛围宽松的公司，是鼓励你去利用这些新技术对现有的工作做出创新的。
我就认识不少在一个比较狭窄的领域工作了很多年，因为不会别的，也没时间学别的，只能一条道走到黑的人。即使工资低，也不敢轻易跳槽，因为很难找到这方面的工作。再加上工作也忙，挤不出时间学习新技术，这就很被动了。殊不知自己还在十几年如一日的用着「陈旧」的技术，外面早就变天了。
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