成都金牛区哪里有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
因此我要给 Python 社区提三个具体的要求和一个更广泛的建议，首先说这些要求：
1.当我们想要激励部落成员，提高社区吸引力时，我们不应该使用恐惧法，相反我们应该使用自豪法。当使用恐惧法激励时，比如说这样的话：“如果我们不解决问题 X，那么 Python 开发者将会减少，他们将会转而去使用语言 Y”，那么我们就在故意地向全世界自由贡献代码的人传递负能量。但如果我们使用自豪法，说出来的话将是这样的：“Python 中的问题 X 的确难以解决，看看语言 Y 的社区，他们用一个极好的方法解决了这个问题，我们也可以在 Python 中尝试这个解决方案，以同样优雅的方式解决 Python 中的问题”。积极地强调“以我们自己的努力为自豪”，有利于促进 Python 社区中不断学习的文化，还会不断促进与其他社区关系的发展。
2.克制对其他编程语言社区蔑视的态度，特别是对那些有大牛存在，能自己解决遇到的问题，不必等待商业软件供应商屈尊解决问题的社区。世界上的大多数重要的问题都不是利益驱动的问题(那些人想要解决问题，不是为了谋取财富，也没有机构出钱资助他们)，所以我们应该鼓励和赞扬那些加紧尝试解决问题的人。不必管他们使用的是什么技术。
3.如果我们认识的人刚开始学习编程，即使他们所选的编程语言是我们自己所不喜欢的。我们也要支持他们，因为他们比我们清楚什么更适合他们的大脑。所以对我们合适的语言不一定适合他们。如果他们开始对当初的选择感到沮丧，以至于完全打消了他们学习编程的积极性，这时给他们推荐编程语言才更有意义。这个建议甚至也对我们当中做过改进网络安全方面工作的人有用，对于原本不安全的语言，我们的解决方式是，通过改善操作系统中的沙盒功能，渐进地破除这个语言选择障碍，用原生系统的安全属性，改善了编程语言默认行为，不应该从应用安全的角度评价编程语言的好坏，迷惑初学者。(如果有人请编程新手写了一个未经审计的软件，却部署为处理安全敏感的问题，这不是程序员的问题，而应该怪那个部署的人没有尽职调查软件的来源和安全属性。)
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