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  • 适合零基础人群学习的Python入门教程

    适合零基础人群学习的Python入门教程学什么?小编为大家准备的Python学习教程,课程主要讲解:Python核心编程、Linux基础、前端开发、Web开发、爬虫开发、人工智能等内容。

     

    对于初学者想更轻松的学好Python开发,爬虫技术,Python数据分析,人工智能等技术,给大家分享一套系统教学资源,加Python技术的学习裙;九三七六六七五零九,免费领取。学习过程中有疑问,群里有专业的老司机免费答疑解惑!

    Python入门系统教程学习路线:

    第一部分:Python核心编程

      Python是一门高级编程语言,定位是“优雅”、“明确”、“简单”,所以Python程序看上去简单易懂,但又功能强大。本课程将讲解计算机的工作原理、Python的基础语法,并以游戏开发项目飞机大战为项目实战,帮助学员熟练掌握计算机编程思维、面向对象编程思维,为使用人工智能相关开发框架打下扎实的计算机语言基础。

    第一章:Python基础V4.1

      1-1Python介绍

      1-2pycharm的基本使用

      1-3Python基础语法

      1-4分支语句

      1-5循环语句

      1-6函数基础使用

      1-7面向对象基础

      1-8面向对象高级

    第二章:Python核心编程V4.1

      2-1列表、元组、集合、字典

      2-2字符串

      2-3函数高级用法

      2-4引用

      2-5对象管理

      2-6文件操作

      2-7异常处理

      2-8模块和包

    第三章:【项目】飞机大战V4.1

      3-1项目准备

      3-2背景窗口

      3-3飞机交互

    第二部分:Python和Linux高级编程

      本课程讲解使用Python语言,以tcp、udp、http等网络协议和多线程、多进程、协程等并发技术为理论依托,开发支持高并发的web服务器和支持数据库ORM技术的web框架,帮助学员充分理解web服务器和web框架的工作原理,为开发互联网产品打下扎实的基础。

    第一章:Linux基础V3.2

      1-1操作系统介绍

      1-2linux命令(一)

      1-3linux命令(二)

      1-4linux命令(三)

      1-5ubuntu安装软件以及共享文件

      1-6vim基本使用

    第二章:网络编程v3.1

      2-1基本概念

      2-2udp

      2-3tcp客户端

      2-4tcp服务器

      2-5tcp下载文件

    第三章:多任务v3.1

      3-1线程

      3-2进程

      3-3协程

    第四章:【项目】web服务器v3.1

      4-1正则表达式

      4-2http协议

      4-3简单web服务器实现

      4-4并发web服务器实现

      4-5网络通信

    第五章:Python高级语法v3.1

      5-1GIL锁

      5-2深拷贝和浅拷贝

      5-3私有化、import、封装继承多态

      5-4方法解析顺序表MRO

      5-5类对象和实例对象访问属性的区别和property属性

      5-6私有属性和名字重整、魔法属性和方法、上下文管理器

    第六章:MySQL数据库v3.1

      6-1数据库的基本使用

      6-2数据库查询

      6-3MySQL与Python交互

      6-4MySQL高级

    第七章:【项目】mini-web框架v3.1

      7-1WSGI-mini-web框架

      7-2闭包

      7-3装饰器

      7-4mini-web框架添加路由和MySQL功能

      7-5mini-web框架添加正则和log日志功能

      7-6元类

      7-7orm

    第三部分:前端开发

      web前端是互联网产品和用户直接体验体验的部分。互联网开发技术日新月异,但web前端始终离不开浏览器,最终还是HTML+CSS+JavaScript这3个核心技术。本课程不止覆盖了HTML、CSS、JavaScript前端技术的核心内容,还精选了jQuery、Vue.js、调试、优化、打包等前端最热门技术,旨在以尽可能短的时间帮助学员构建前端技术框架,独立实现前端产品的能力。

    第一章:HTML和CSSV4.0

      1-1前端简介与常用HTML标签

      1-2css选择器一与列表

      1-3css选择器二、表单与盒子模型布局

      1-4元素定位、表格、弹框、photoshop

    第二章:JavaScript和JQueryV4.0

      2-1JavaScript基本语法与小案例

      2-2JavaScript数组与字符串

      2-3JavaScript定时器与动画

      2-4jQuery介绍与jQuery选择器

      2-5jQuery选项卡、动画、聊天框

      2-6jQuery表单、事件

      2-7jQueryDom操作与案例

      2-8JavaScrip对象与ajax

    第三章:Vue.jsV4.0

      3-1Vue基本语法选项卡事件处理

      3-2Vue表单、过滤器、数据请求和ES6

      3-3Vue组件开发与miniwebVue案例

    第四部分:Web开发

      互联网产品的核心是后端系统,后端系统的技术领域极为广泛,如并发、业务架构、数据库、后端框架、性能调优、分布式计算、集群架构、容灾、安全、运维等等。本课程以Django、Flask两种Python后端框架为载体,覆盖前后端分离、异步任务、搜索、支付、云存储等大部分技术需求,通过2个web项目实战,培养能够独立完成互联网产品的全栈工程师。

    第一章:Flask框架V4.0

      1-1web访问流程和虚拟环境安装

      1-2app创建和运行时的参数

      1-3请求方式和视图的返回值

      1-4正则转换器和错误捕获

      1-5请求钩子和装饰器路由实现

      1-6cookie和session

      1-7请求上下文和应用上下文

      1-8模板

      1-9wtf表单

      1-10数据库

      1-11数据库综合案例

      1-12数据库迁移和信号

      1-13蓝图和测试

    第二章:Redis数据库V4.0

      2-1redis安装配置

      2-2redis数据类型以及操作

      2-3redis主从和集群

    第三章:Git版本管理V4.0

      3-1git简介

      3-2git单人本地仓库操作

      3-3git远程仓库github

    第四章:【项目】新经资讯V4.0

      4-1项目简介

      4-2项目配置和项目目录结构组织

      4-3数据库和模板

      4-4注册

      4-5登录

      4-6首页新闻列表

      4-7新闻详情页

      4-8新闻收藏评论和点赞

      4-9个人中心

      4-10修改密码、用户收藏和新闻发布

      4-11后台管理

      4-12新闻版式编辑

      4-13新闻的分类管理

      4-14项目部署

    第五章:【项目】美多商城V4.0

      5-1项目开发准备

      5-2项目创建及工程配置项目创建及工程配置项目创建及工程配置

      5-3图片验证码

      5-4短信验证码

      5-5celery异步处理短信任务

      5-6用户注册以及jwt验证机制

      5-7用户登录

      5-8忘记密码与重置密码

      5-9QQ登录-返回登录网址的前后端实现

      5-10QQ登录-其他操作

      5-11用户个人中心业务与邮箱验证

      5-12收货地址管理

      5-13广告页表设计与迁移

      5-14Docker与Fastdfs

      5-15富文本编辑器、页面静态化、定时任务

      5-16异步实现页面静态化

      5-17热销商品、用户浏览记录、商品列表页功能实现

      5-18商品搜索功能能实现

      5-19购物车模块基本实现

      5-20购物车其他功能

      5-21订单功能基本实现与测试

      5-22订单并发处理

      5-23支付宝支付功能

      5-24xadmin后台管理

      5-25django项目数据库配置与部署

    第六章:Django框架V4.0

      6-1框架简介与工程创建

      6-2django路由与视图

      6-3视图提取请求参数

      6-4django中使用缓存

      6-5django基于类的视图与中间件

      6-6数据库配置与模型

      6-7模型数据查询与管理器

      6-8Django模板使用与表单

      6-9Django后台站点管理

      6-10认识Resful及DjangoDRF

      6-11DRF序列化器定义与使用

      6-12DRF序列化器验证与模型类序列化

      6-13DRF基于类的视图

      6-14DRF视图集使用

      6-15DRF权限配置及自动生成接口

    第七章:Shell编程和自动化运维V3.1

      7-1Shell使用入门

      7-2注释和变量

      7-3条件表达式和常用命令

      7-4流程控制和综合练习

      7-5代码发布

      7-6环境部署

      7-7手工代码发布和脚本代码发布

    第八章:数据结构和算法V1.0

      8-1时间复杂度

      8-2顺序表

      8-3单链表

      8-4双向链表和单向链表

      8-5栈和队列

      8-6冒泡排序和插入排序

      8-7希尔排序和快速排序

      8-8归并排序和二分查找

      8-9树和二叉树

    第五部分:爬虫开发

      未来的时代不只是IT的时代,还是DT的时代,互联网中蕴含无穷无尽的有价值的数据,从大数据中发现规律,进行预测和分析是每一个公司的需求。数据采集和和提取是数据分析、数据挖掘的基础。本课程使用Python语言讲解如何从互联网这个信息海洋里快速获取有价值的信息,包含了爬虫理论知识、xpath、lxml、爬虫框架、NoSQL数据库等技术知识,覆盖了数据获取、数据提取、数据存储的完整数据分析流程。旨在帮助同学们建立一整套爬虫工程师所需要的技术能力。

    第一章:通用爬虫模块使用V4.0

      1-1爬虫基本概念

      1-2requests处理GET、POST请求

      1-3requests处理代理、cookie、session

      1-4数据提取-json、正则

      1-5数据提取-xpath、lxml

      1-6多任务爬虫爬虫与selenium

    第二章:MongoDB数据库V4.0

      2-1Mongo的基本使用

      2-2Mongo的高级使用

    第三章:【项目】电商爬虫和Scrapy框架V4.0

      3-1scrapy框架的基本使用

      3-2scrapy框架其他知识学习

      3-3苏宁图书爬虫案例

      3-4scrawlspider以及scrapy模拟登录

      3-5分布式scrapy_redis学习及京东爬虫

      3-6redisspider及当当爬虫

      3-7rediscrawlspdier及亚马逊爬虫

    第四章:爬虫框架开发V4.0

      4-1爬虫框架开发分析

      4-2框架雏形搭建

      4-3框架完善之日志、xpath、多爬虫实现

      4-4框架完善之管道、请求去重、异步任务实现

      4-5框架升级分布式、增量、断续爬的实现

    第六部分:人工智能

      机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心,本课程通过机器学习常用模型和算法、深度学习TensorFlow框架等技术的讲解,培养学员应用机器学习和深度学习算法解决所在领域问题的能力。

    第一章:数据挖掘V4.0

      1-1matplotlib绘制折线图

      1-2matplotlib绘制基本统计图

      1-3numpy基础

      1-4案例:股票数据处理

      1-5数组运算分割合并

      1-6pandas索引切片排序

      1-7pandas统计计算和文件读取

      1-8pandas合并交叉表分组聚合

      1-9股票数据基本知识

      1-10时间序列和股票数据处理

      1-11股票数据分析

    第二章:机器学习V4.0

      2-1机器学习介绍和特征提取

      2-2特征预处理和数据降维

      2-3机器学习算法介绍和K-近邻算法

      2-4朴素贝叶斯和决策树算法

      2-5随机森林和线性回归算法

      2-6逻辑回归算法和模型保存

    第三章:【项目】量化交易V4.0

      3-1量化交易框架入门

      3-2交易策略入门

      3-3多因子法和去极值

      3-4因子数据处理

      3-5IC分析实战

      3-6多因子分析

      3-7打分法选股

      3-8回归法选股

      3-9量化交易系统架构

    第四章:深度学习V4.0

      4-1TensorFlow基础知识

      4-2回归训练案例

      4-3TensorFlow文件读写

      4-4神经网络和MNIST手写数字识别

      4-5卷积神经网络

      4-6CNN卷积网络识别MNIST数据

      4-7验证码识别

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/ITbiancheng/p/12759863.html
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