重庆铜梁区哪里有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
什么样的人能成为的 Python 工程师/架构师
从第二份工作开始带团队时算起，刘晓明的团队经验已经超过7年。他承认自己偏爱有自学能力的人，至于本科学历的出身，刘晓明并不在乎，在他的团队里，员工读到大二退学，或者干脆没读过大学，都不稀奇。与之相对的，只会按部就班学习老师教授内容的乖孩子，很难受到刘晓明的看重——「有几种人我肯定不招，一种是去报名技术培训班的，另一种是不会翻墙的。」
他甚至亲自设计了一个围绕 Python 的四周入职培训：一周读完《简明 Python 教程》，适应 Python 开发环境;第二周尝试写爬虫，深度了解 re、urllib2、sqlite3、threading，queue 等模块;第三周学习 web 开发框架，推荐 flask、webpy 之类;第四周给产品做个小功能。据刘晓明说，有的员工完成这个周期可以只用一*天。
到 2017 年为止，刘晓明在 Python 编程领域已经混迹超过 12 年，这让他变得比大部分 Python 程序员都更加经验丰富。在一则知乎问答上，刘晓明半开玩笑似的回答有关“如何面试 Python 程序员”的问题，他给出的回答是：「问他认不认识我。」
常年更新博客的习惯让刘晓明交了不少朋友，在 Gtalk 上，他一度拥有超过四百位 Python 领域的爱好者朋友。他频繁登录与 Python 底层与第三方库相关的技术文档，进行笔记整理和翻译工作。
「每种技术都有对应的社区，Python 是比较有特点而容易的。大部分国内开发者都会去 Python 中文邮件列表，现在托管在 Google groups 上。”刘晓明显然深得其益，“总之，要做笔记，然后交一些不错的朋友。」
刘晓明在 2008 年曾通过与朋友合作尝试过技术互助的形式，在短时期内提高了自己的知识水平。他和另外两位技术出身的朋友约定每两周聚会一次，在聚会中确定未来两周专注完成一件技术领域的研究，然后各自认领不同的具体技术，等到下次聚会时再彼此分享。
「比如这周研究序列化，我就去看 ProtoBuf，其他人去看别的。后来我们三个人用这种方式，几年内把市面上流行的网站的信息系统架构全弄清楚了。我们三个人也都成了不错的架构师。」
刘晓明每年会完成差不多 100 万字的笔记写作，据他统计，现在自己的笔记总量已达到 981 万字，并且很可能在今年 7 月突破 1000 万字数。至于笔记工具，他选择用一套软件包，使用的是某种标记式语言，笔记内容可以被自动编译成网页，刘晓明再用 Git 对这些网页进行管理。
在**，接触过 Java 和 Python 两种语言的人往往有一种先入为主的判断：前者适合大企业，后者适合早期企业。刘晓明对这一观点嗤之以鼻，他认为市场形成这种看法，仅仅是因为国内的 Java 程序员数量庞大、容易招募而已。
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