成都锦江区Python培训哪里有
Python+人工智能
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，具有丰富和强大的库，所以常被称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）
很轻松地联结在一起。IEEE发布2018年编程语言排行榜中：Python高居首位。
课程内容：
一阶段：Python开发基础
第二阶段：Python全栈开发
第三阶段：网络爬虫
第四阶段：数据分析+人工智能
第五阶段：就*指*
课程特色：
三分理论+七分实战，学完之后相当于拥有2年的实战工作经验。
八大福利制度：免费食宿、免息贷款、工作服务、个人培训损失险、免费试学、交通补助、网课赠送、免费重修。
学习内容：
（1）Python开发基础
基础语法：Python简史、应用场景；Python当前发展、开发环境搭建 注释、输入和输出、变量与常量、Python数据类型、类型转换、运算符和表达式、条件控制语句 循环语句、break和continue控制语句、循环嵌套 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 列表、深拷贝/浅拷贝、元组、字典、集合操作、推导式 函数的概念、函数的定义和调用；函数参数、关键字参数、不定长参数；函数的返回值、函数的嵌套调用、函数应用案例、递归函数、匿名函数；变量作用域、全局变量和局部变量、命名空间、闭包 异常概述、Try/except、Finally、Raise、with语句 Python模块基本使用、搜索路径、DIY自己的模块、包、常用模块 前期通过学习常量变量的使用，运算符的使用，流程控制的使用，函数的定义和使用，容器处理方法，字符串处理方法，日期时间处理方法等，掌握Python编程语言基础内容；中期主要涉及OOP基础知识，学习后应该能自己处理OOP问题，具有初步软件工程知识并树立模块化编程思想面向对象与设计模式 ：面向对象编程介绍、类和对象、类的定义、对象的创建、self的作用、对象成员访问控制权限 单继承、多继承；实例属性和类属性；多态 魔法函数概述、构造类魔法函数、运算类魔法函数 装饰器、修饰符、迭代器、生成器 单例模式、策略模式、观察者模式
文件系统 ：文件介绍、文件的打开与关闭、文件的读写
网络编程： 网络通信过程及tcp协议、udp协议、**协议；套接字、数据报套接字编程、广播和组播；poll方法和epoll方法
多任务： 进程、进程池、进程内的通信；GIL全局解释锁、线程、多线程数据同步、互斥锁、死锁、ThreadLocal、异步、协程
数据结构+算法： 数据结构的存储方式、逻辑结构与物理结构；线性表、线性表的顺序存取和链式存取、双向链表；栈和队列、循环队列；树、二叉树、满二叉树、构建二叉搜索树 查找算法：二分法查找；排序算法：冒泡排序、直接插入排序、选择排序、排序
（2）Python全栈开发
静态页面： HTML简介、基本语法、常用标签、表单元素 CSS简介、基本语法、选择器、常用样式、DIV+CSS布局 HTML5简介、视频、音频、HTML5表单；CSS3简介、常用样式
页面框架：JavaScript简介、基本语法、变量、数据类型、运算符、流程控制、函数、数组、DOM操作、BOM操作、事件编程、内置对象、正则表达式等 jQuery简介、基本语法、常用选择器、jQuery事件、jQuery操作DOM、jQuery遍历、 Ajax、jQuery操作HTML、CSS，jQuery遍历等 Vue.js基础、模块化、单文件组件、路由、与服务器通信、状态管理、单元测试、生产发布
数据库： Mysql简介、常用操作、设计及复杂查询、事务、存储过程、触发器、日志、数据恢复、mysql优化、Python操作mysql
Linux操作系统 ：常见Linux操作系统的介绍、Ubuntu操作系统使用、Ubuntu软件安装与卸载 文件和目录操作命令、文件属性修改命令、查找与检索命令、压缩包管理、其他命令、常用服务器ftp/ssh、编辑器vim/sublime/gedit/pycharm服务器集群架构 Docker、Nginx、集群、高可用网络、keepalive、zookeeper
(3)网络爬虫:
爬虫与数据 :爬虫原理与数据爬取；B/S和C/S架构；Get/Post请求模式；网络请求模块：urllib和requests；代理服务器和伪造网络请求头；加密数据破解 结构化数据与非结构化数据提取、Fiddler代理器 数据提取模块：正则、xpath 反爬虫策略；Selenium/PhantomJS；模拟用户行为：登录状态、按钮点击、JS页面元素获取等操作 可掌握的核心能力
Scrapy框架: Scrapy框架原理；自定义数据模型、请求中间件；爬虫去重；日志；下载中间件结合Selenium；代理服务器
Mongodb+Redis :Mongodb简介、安装、常见操作、*特性以及在Python中操作Mongodb代码实现
Scrapy-redis框架 :爬虫分布式原理解析；Scrapy-redis分布式组件；定制化的爬虫采集系统；处理数据的抓取和解析存储
数据分析-模块学习 :Numpy数值计算基础、Pandas统计分析、获取数据与特征工程、模型训练
数据分析-数据清洗 :检测处理重复、缺失、异常值；离散化连续型数据；特征选择、构建新特征等特征工程方法；熟悉数据预处理方法
数据分析-特征工程和结果可视化 :Python绘图基本语法、参数设置、分析特征内部数据分布与分散情况；掌握常用的几种Python可视化的方法
我更多的建议是针对人开始遭遇 Python 的核心程序集的境界，也因此开始探索更多的 Python 自身的“思维工具”。
我们做 Python 核心开发过程的一部分事情是由于领会的特点具有在其他语言我们具有优势，是否能够用一种合适的方式让 Python 代码容易读写。这意味着学习别的程序语言能够明确特定的风格，并且在 Python 中编程提高人对软件开发的认识。
为了有助于这样的努力， 我已经列出了下面可供探索的领域，还有一些对这些领域可能提供额外见解的语言。我尽可能的链接到 Wikipedia 页面而不是直接转向相关的首页，因为维基百科经常会给出一些有趣的历史背景，当选择一门新的编程言作为一项学术型的练习而不是被立即用来实践性使用的时候，这些背景值得去探索。
然而就我个人而言， 我熟悉许多的编程语言(并且已经使用了其中的一些进行开发生产系统) 。所有的推荐包括我间接了解的语言(或通过阅读一些材料和设计文档，又或者是从和我信任的朋友之间的交流中得知一门语言的优势和劣势)。
本应该有很多的与沿出现在名单之中，但是对于列出来的这些特定的语言只是随意的一些子集，它们从某些程度来讲是基于我自己的兴趣而选出来的(比如说：我主要的兴趣点在于占支配地位的Linux，Android 和 Windows生态系统，所以在这里我就忽略了封闭但是更加有利可图的以 Apple 为中心的 Objective-C 和 Swift 编程语言，而且我对于专注于艺术环境的编程语言就不太了解，如Processing，我甚至需要猜测从其中学到的东西怎么样可以指导一个 Python 开发者)。对于一个更全面的编程语言名单而言需要考虑很多因素，除了考虑一个编程语言能够指导你成为一个开发者外，IEEE Spectrum 的一年一度关于编程语言流行度和增长的排名也非常值得了解一下。
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