贵阳观山湖区python培训班地址在哪里

python培训内容
一：开发基础
全栈开发与人工智能，开发基础知识学习。
二：*编程和数据库开发
全栈开发与人工智能，*编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、网络编程、线程、进程、队列、多路模型、数据库开发等。
三：前端开发
全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：HTML、CSS、JavaScript开发、&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战、制作抓取电影程序。
六：数据分析实战
广告推荐系统
个人网站作品构建
制作需求文档/时间管理表；上线前注意事项/线上环境部署；全栈制作。
工作指导/职业规划
网络安全

防S注入；防命令注入；URL地址加密；随机码防session注入；OSI与TCP/IP安全协议；Base64加密；数字签名与数字证书。

java工程师
(HTML5/CSS静态网页搭建、JAVA基础知识、面向对象概念、MyS经过自己的一段时间磨炼，就开始阶段性实战进阶，Spring+SpringMVC开发物业管理系统；电商网站开发实战；APP开发JAVA后台以及自我实战项目开发。)
Php工程师
(留言板入门;新闻系统引导页面的绘制;流量统计系统架构设计;企业网站后台需求分析;洗衣移动端app后台为移动端app开发php后台;仿帝国CMS后台接触大型后台管理系统;完善php全栈技能。)
Web前端工程师
(PC网页设计；手机网页设计；SEO特训；SEM实战网页加载速响应式网站；JS高端功能;数据库MyS;包括：VVE；小程序以及实战项目)
Python全科
(Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块)

初学python经常会遇到的一些错误：

下面错误类型的先后顺序基本上是按照从0到有一定基础的过程会遇到的一些报错问题：

NameError：在刚开始接触编程的朋友，容易犯这个错误，没有声明定义对应引用的变量，即，你来了一个无中生有。找到对应的变量，声明即可。

SyntaxError：这个出错，都是语法类型的错误，例如多个半括号，少个半括号，for循环时，末尾忘记英文冒号等等。出现这个错误，说明你对python的语法很不熟悉，多练习就是。

IndentationError：缩进不正确，python语法不熟练的明显表现，采用tab键进行缩进比较比较方便，例外科普一个小技巧，在jupyter中如果要对一堆代码进行批量缩进时，选中这堆代码，按tab来进行缩进，按shift+tab代码整体前进。

ImportError：开始出现这个错误，说明你有了一丢丢基础，开始要调包了。但是还不是很熟练python中第三方包的使用方法。这里具体说一下每一种方法的差异，就拿较常见的pandas来举例

import pandas as pd

导入pandas包，记为 pd。后续需要调用pandas库底下的子函数API时，这样操作：pd.read_csv 此时我们调用pandas下的一个文件读取函数read_csv，它支持许多格式的文件的读取，例如，csv,tsv,txt等等，具体需要去探究。

还有一种是：

from pandas import *

这个是导入pandas一级下属的所有API接口，相当于把pandas的一堆工具散乱的扔给你，一是占空间，二是用起来你得记住对应的函数才行，而*一种可以采用tab补全的方法，知道API接口大概拼写即可。

还有一种：

from pandas import read_csv, concat

这个就比较简洁，只把自己需要的拿出来即可，在调用特别大的包的时候，这种方法比较好，例如sklearn，很少有见 import sklearn as sl 吧，就像一直负重前行。在知道自己具体要用哪几个API的情况下，这种较优。

TypeError：这个类型的错误慢慢开始由于一些有些复杂的原因引起。例如：

TypeError : argument of type 'int' is not iterable 此处是因为int不可迭代。

TypeError: cannot unpack non-iterable int object 此处是循环的变量中的元素不是一个可以。这一类型的错误需要你对python有一些掌握，例如dict的key是不可重复的等等，需要在错误中累积这一类的知识。

MoudleNotFoundError：就是你导入的包当前是木有的，这里顺便说一下各种下载包的方式，首先就是在编译器里，此操作不论是在Windows下还是公司的Linux下都可以这样：!pip install module_name 感叹号为英文的

但是如果是阿里云，腾讯云，百度的ai-stduio这种云服务器的话，需要做一定的改变：!pip install --user module_name 这个是一个小tip。个人有一种预感，以后云服务器会越来越普及，至少是在大数据算法爱好者中，Windows的，数据量稍微大一点，动不动就跑的死机，云服务器则不存在这个问题，而且现在慢慢开始有了免费的云服务器，再往以后可能就会像流量这样便宜，那是一个遥远的梦想，哈哈。

ValueError：这个通常是在对一个数据容器进行拆解的时候，拆出来的元素个数与赋值的变量个数不匹配，例如：

a,b,c = ['1','1','1','1'] 里面四个元素，外面配三个变量，肯定报错

ValueError: too many values to unpack (expected 3)

当然还有其他的原因造成ValueError，例如：

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous

ZeroDivisionError：这个就是你在做除法时，除数为0所致，python2与python3的除法有所不同，有时候容易犯这个错误。python2的只是取整数部分，不四舍五入，例如:

a=0.6

1/a 在python2中是会报错的。其他情况下报这个错，就需要检查一下你的对应变量的精度设置了，并且在循环指定条件逐步对某一初始为0的变量进行迭代累加的时候，也容易出现这个错误，例如，在机器学习算法或者推荐算法的召回率，准确率时，计算hit，数据质量较差时就容易出现这个问题。

IndexError：索引出错了，超出范围。

IndexError: list index out of range

KeyError：出现KeyError，基本说明你开始会用python了，因为字典dict是python中应用较为广泛的数据存储容器，学会字典的各种操作很重要。

FileNotFoundError：可能是在你开始采用python进行一些数据分析预测，或者推荐算法，或者nlp或者cv什么的时候，文件的路径或者文件格式，文件名出错导致文件找不到。

AttributeError：说通俗一些，就是某个数据结构或者类型没有某种操作，你却非要用这种操作，那就要报错了，例如：

AttributeError: 'tuple' object has no attribute 'remove'出现这样的错误的时候，说明对python各种东西学习的有些多，混淆了一些操作。例如list的元素添加是append，你非要用update来给list添加，而update是set或者dict的，如下：

AttributeError: 'list' object has no attribute 'update'

MemoryError：开始遇到这个错误的时候，说明你的python基础基本掌握，就是在你在处理一个比较大的数据集的时候，你的程序太low，例如，各种循环，嵌套循环，电脑被你玩蒙圈了，内存不足。这个说明一点，要开始学习python的数据结构与算法了，正式开始难点了。一些像小顶堆，大顶堆，二叉树，动态规划，链表，队列的家伙开始出现在你的视野里，并且开始看不懂一些诡异的很巧妙的小算法。