沈阳大东区哪里有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
为什么运维要掌握Python?
§ 1、基于Python本身的优点：
简单，易学，速度快，免费、开源，高层语言，可移植性，解释性，可扩展性，可嵌入性，丰富的库，特有的语法。Python已经成为现在编程的语言。
作为“胶水语言”它能够把其他语言制作的各种模块轻松联结在一起。
比起C和Java，Python的魅力更为突显，因为完成同一项任务，C语言需要1000行代码，Java只需要100行代码，而Python可能只需要20行就轻松搞定。
2、 Python在系统运维上的优势：
Python在系统运维上的优势在于其强大的开发多能力和完整的工业链，它的开发能力远强于各种Shell和Perl，的确通过Shell脚本来实现自动化运维!借助自动化运维来实现大规模集群维护的想法是对的，但由于Shell本身的可编程能力较弱，对很多日常维护中需要的特性支持不够，也没有现成的库可以借鉴，各种功能都需要从头写起，所以说Shell脚本力量不够。
3、 Python是运维更好的选择：
而现Python是更好的选择，Python具除了易读易写更兼具面向对象和函数式风格，还有不错元编程能力已经成为IT运维、科学计算、数据处理等领域的主要编译语言。通过系统化的将各种管理工具结合，对各类工具进行二次开发，形成统一的服务器管理系统。
和Python类似的Ruby也很适合编写系统管理软件，但是在相关库和工具上比Python差远了。
举例：
某技术大牛，精通 Bash,Python,Perl,Ruby ,在工作中写了数百个单一功能的脚本(任何语言)来进行日常操作，涵盖了监控，部署，网络配置，日志分析，安全检测等等，无所不包。他所作的，只是操作，并没有把系统管理这项工作做好。再多的脚本，也只是把“操作”这个行为做到**。写再多的脚本，也不能转化为公司在系统管理上的宝贵资产。
让系统易运维管理是一个工程，Python在服务器管理工具上非常丰富：
§ 配置管理(Saltstack)
§ 批量执行( Fabric, saltstack)
§ 监控(Zenoss, nagios 插件)
§ 虚拟化管理( Python-libvirt)
§ 进程管理 (Supervisor)
§ 云计算(Openstack)
......还有大部分系统C库都有Python绑定。
更多培训课程，学习资讯，课程优惠等学校信息，请进入 沈阳和平区Web培训沈阳沈河区Python培训沈阳大东区Linux云计算培训 网站详细了解，免费咨询电话：400-998-6158
