南京六合区哪里有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
lambda表达式常用来声明匿名函数，即没有函数名字的临时使用的小函数。lambda表达式只可以包含一个表达式，不允许包含其他复杂的语句，但在表达式中可以调用其他函数，并支持默认值参数和关键参数，该表达式的计算结果相当于函数的返回值。下面的代码演示了不同情况下lambda表达式的应用。
>>> f = lambda x, y, z: x+y+z
#把lambda表达式当做函数使用
>>> print(f(1, 2, 3))
6
#使用lambda表达式定义带有默认值参数的函数
>>> g = lambda x, y=2, z=3: x+y+z
>>> print(g(1))
6
#调用时使用关键参数
>>> print(g(2, z=4, y=5))
11
>>> L=[(lambda x: x**2), (lambda x: x**3), (lambda x: x**4)]
>>> print(L[0](2), L[1](2), L[2](2))
4 8 16
#lambda表达式可以作为字典的“值”
>>> D={'f1':(lambda: 2+3), 'f2':(lambda: 2*3), 'f3':(lambda: 2**3)}
>>> print(D['f1'](), D['f2'](), D['f3']())
5 6 8
>>> L=[1, 2, 3, 4, 5]
#没有名字的lambda表达式，作为函数参数
>>> print(map((lambda x: x+10), L))
[11, 12, 13, 14, 15]
>>> L
[1, 2, 3, 4, 5]
>>> def demo(n):
return n*n
>>> demo(5)
25
>>> a_list = [1, 2, 3, 4, 5]
#在lambda表达式中可以调用其他函数
>>> map(lambda x: demo(x), a_list)
[1, 4, 9, 16, 25]
#生成20个数，0-19
>>> data = list(range(20))
>>> print(data)
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
>>> import random
#随机打乱顺序
>>> random.shuffle(data)
>>> data
[4, 3, 11, 13, 12, 15, 9, 2, 10, 6, 19, 18, 14, 8, 0, 7, 5, 17, 1, 16]
#使用lambda表达式指定排序规则
>>> data.sort(key=lambda x: len(str(x)))
>>> data
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19]
#使用lambda表达式指定排序规则
>>> data.sort(key=lambda x: len(str(x)), reverse=True)
>>> data
[10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> from random import randrange
#使用列表推导式生成7行5列二维随机数据
#每个数字在[1,10)范围内
>>> lst = [[randrange(1, 10) for i in range(5)] for j in range(7)]
>>> for item in lst:
print(item)
[9, 9, 5, 6, 7]
[7, 3, 5, 5, 6]
[3, 5, 3, 5, 3]
[4, 7, 6, 9, 8]
[6, 4, 1, 4, 1]
[9, 7, 8, 9, 4]
[9, 1, 8, 6, 9]
#首先按第3列从小到大排序
#第3列一样的按第5列从小到大排序
>>> lst.sort(key=lambda item: (item[2], item[4]))
>>> for item in lst:
print(item)
[6, 4, 1, 4, 1]
[3, 5, 3, 5, 3]
[7, 3, 5, 5, 6]
[9, 9, 5, 6, 7]
[4, 7, 6, 9, 8]
[9, 7, 8, 9, 4]
[9, 1, 8, 6, 9]
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