长沙芙蓉区Python培训哪家专业
IT培训、Python、后端开发培训班
Python全栈/人工智能 八个授课阶段 水平一见高下
第1阶段
Python入门
基本语法
1.Python变量；2.Python的数据类型；3.Python中的运算符；4.流程控制；5.猜数字；6.猜数字改进；7.斐波那契数列、汉诺塔
字符串解析
1.字符串；2.原始字符串；3.长字符串；4.字符串内置方法；5.字符串格式化
时间日历
1.时间和日期；2.获取格式化时间 ；3.获取日历；4.Time模块；5.时间格式；6.日历模块
文件操作
1.在线文件管理系统；2.自定义递归统计目录函数；3.自定义递归赋值目录函数；4.自定义目录复制函数；5.自定义文件复制函数；6.优化在线文件管理系统
Python模块
1.模块概念；2.模块 函数 对象都是将程3.序分成较小的部分；4.模块就是可用代码打包；5.模块就是更*的封装；6.模块作用；7.模块用法；8.命名空间；9.导入模块；10.包异常处理
1.什么是异常；2.检测异常；3.处理异常；4.异常传递；5.自定义抛异常；6.With语句
实战项：Python及PyGame **开发
打飞机小游戏
1.游戏界面开发；2.检测键盘；3.操控飞机；4.射击子弹；5.敌机移动；6.射击积分；7.判断胜负
汉诺塔
Tkinter实现简易计算器
第二阶段
编程思想-算法、面向对象
数据结构及算法
1. 数组、链表、栈、队列、树、图2. 冒泡、二叉树、哈希、拆半等各种常见排序和查找算法学习
面向对象
1.面向对象思想；2.对象是一种封装的思想；3.数据和方法都封装在一起；4.类和对象；5.Self关键词；6.Python魔术方法；7.多态；8.类属性和实例属性；9.静态方法和类方法； 10.类的继承；11.继承的作用,不要每次都重新定义；12.让相似的东西自动传递就是继承；13.类继承的应用
设计模式
1.工厂模式；2.单例模式
第三阶段
Python全栈
HTML5 CSS3
1.一个简单的页面；2.表格制作个人简历；3.音、视频页面；4.用户信息录入验证；5.网站首页；6.网页导航栏制作；7.使用表单制作注册页面；8.常见过滤、动画**；9.页面布局；10.两栏、三栏页面；11.门户网站首页制作
JavaScript
1.JavaScript简介；2.在页面中使用JavaScript；3.JavaScript的语法；4.JS的DOM操作；5.JS的BOM操作；6.AJAX
JQuery
1.JQuery简介；2.JQuery安装；3.JQuery CSS操作；4.JQuery选择器；5.JQuery筛选；6.JQuery HTML文档处理；7.JQuery事件；8.JQuery效果；9.JQuery Ajax；10.JQuery其他操作；11.JQuery插件
项目
1.PS切图；2.CSS重置样式表；3.网页规范；4.兼容性；5.SASS；6.Compass精灵图；7.代码压缩；8.常见网站效果；9.rem相对大小布局
JavaScript单页应用技术开发实战
1.Bootstrap前端开发框架；2.Bootstrap前端开发框架
Django框架开发
1.Django框架发展；2.Django架构、MTV模式；3.开发流程；4.开发实例
RESTful接口开发
IT培训 后端开发 PHP等 Python培训班 H5 Web
1.RESTful API是什么；2.如何设计好用的API；3.**；4.域名；5.版本；6.路径；7.HTTP动词；8.过滤信息；9.状态码；10.错误处理；11.返回结果；12.Hypermedia API；13.身份认证；14.数据格式
微信公众号开发
1.微平台简介；2.微信服务号的申请与使用；3.接入方式简介；4.微信公众号数据格式简介；5.公众号接口数据解析和常用的令数据获取；6.信息教研原理 7.接收和发送文本数据包；8.接收和发送图片数据包；9.接收和发送新闻数据包；10.自定义菜单；11.微信支付接口接入与开发
MySQL数据库设计
1.数据库管理；2.MySQL数据库中数据表的设计；3.SQL语言设计
第四阶段
现代软件开发方法
Git项目代码管理和项目开发流程
1.MarkDown文档编写；
2.Git分布式版本控制器
大型文件的读取效率
面对100w行的大型数据，经过测试各种文件读取方式，得出结论：
with open(filename,"rb") as f:
for fLine in f:
pass
方式快，100w行全遍历2.7秒。
基本满足中大型文件处理效率需求。如果rb改为r，慢6倍。但是此方式处理文件，fLine为bytes类型。但是python自行断行，仍旧能很好的以行为单位处理读取内容。
02文本处理效率问题
这里举例ascii定长文件,因为这个也并不是分隔符文件，所以打算采用列表操作实现数据分割。但是问题是处理20w条数据，时间急剧上升到12s。本以为是byte.decode增加了时间。遂去除decode全程bytes处理。但是发现效率还是很差。
后用简单方式测试，首次运行，简单方式也要7.5秒100w次。
想知道这个方式处理的完整代码是什么吗?扫描文末二维码，联系小编可以获取哦~
那么关于python处理大文件的技巧，从网络整理三点：列表、文件属性、字典三个点来看看。
1.列表处理
def fun(x):尽量选择集合、字典数据类型，千万不要选择列表，列表的查询速度会超级慢，同样的，在已经使用集合或字典的情况下，不要再转化成列表进行操作，比如：
values_count = 0
# 不要用这种的
if values in dict.values():
values_count += 1
# 尽量用这种的
if keys,values in dict:
values_count += 1
后者的速度会比前者快好多好多。
2. 对于文件属性
如果遇到某个文件，其中有属性相同的，但又不能进行去重操作，没有办法使用集合或字典时，可以增加属性，比如将原数据重新映射出一列计数属性，让每一条属性具有性，从而可以用字典或集合处理：
return '(' + str(x) + ', 1)'
list(map(fun,[1,2,3]))
使用map函数将多个相同属性增加不同项。
3. 对于字典
多使用iteritems()少使用items()，iteritems()返回迭代器：
>>> d = {'a':1,'b':2}
>>> for i in d.items() :
.... print i
('a',1)
('b',2)
>>> for k,v in d.iteritems() :
... print k,v
('a',1)
('b',2)
字典的items函数返回的是键值对的元组的列表,而iteritems使用的是键值对的generator，items当使用时会调用整个列表 iteritems当使用时只会调用值。
除了以下5个python使用模块，你还有什么技巧解决大文件运行效率的问题吗?扫一扫来和我们一起交流，深入了解更多Python实用模块，进步工作效率~
1. 读写文件技术，今后会用到测试数据的参数化和测试报告写作功能中~
2. 数据处理技术，今后测试脚本的测试数据处理过程可以用到~
3. 数据统计分析技术，今后会在测试结果分析中用到
4. 图表展示技术，在今后的测试框架中相关测试报告会用到
5. 程序自动触发技术，可用于测试脚本程序的自动执行。
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