太原杏花岭区哪里有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

Python Set 集合

集合(set)是一个无序不重复元素的序列。

基本功能是进行成员关系测试和删除重复元素。

可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合，注意：创建一个空集合*须用 set() 而不是 { }，因为 { } 是用来创建一个空字典。

# 集合的定义

set1 = set() #定义一个空的集合

set2 = {1,2,3}

# 增加一个元素

set1.add(5)

#增加多个：

set1.update([5,6,7,8])

#删除某个值set1.remove(1)

#查：无法通过下标索引

#改：不可变类型无法修改元素

a={10,20,30}

b={20,50}

print(a - b) # a和b的差集

{10，30}print(a | b) # a和b的并集

{10， 20， 30， 50}

print(a & b) # a和b的交集

{20}

print(a ^ b) # a和b中不同时存在的元素 {50， 10， 30}

集合的遍历:

1.普通序列的遍历 for 变量 in 集合：

使用变量

2.多级集合

集合 = {(值,值..),(值，值..)。。。}

for 变量1，变量2 in 集合：

使用变量1和变量2

集合的序列函数：

len() 计算集合的长度

max()获取集合中的大值

min() 获取集合中的小值

set() 创建空集合或者将其他数据转换为集合

集合中的方法：

add -- 增加集合元素

ame = {'d', 's'}

ame.add('d')

ame

返回结果：{'d', 's'}

ame.add('sd')

ame返回结果：{'sd', 'd', 's'}

update--更新已有集合

name = {'sd', 'd', 's'}

ame.update('df')

ame

返回结果：{'sd', 'd', 'f', 's'}

remove--移除指定集合元素

name = {'sd','d','s'}

ame.remove('s')

返回结果：name

{'sd', 'd'}

discard--移除元素

name = {'sd', 'd', 's'}

ame.discard('s')

返回结果：name

{'sd', 'd'}

# remove移除非成员值会报错，discard移除非成员值，啥也不错!

clear--清空集合元素

name = {'d', 's'}

ame.clear()

ame

返回结果：{}

copy--浅拷贝

name = {'sd', 'd', 's'}

li = name.copy()

返回结果：li

{'sd', 'd', 's'}

difference -- 求差集

name.difference(li)

set()

>>> name.difference()

{'sd', 'd', 's'}

union--并集，创建新的对象

name = {'sd', 'd', 's'}

li = {'s', 'd','h'}

ame.union(li)

返回结果：{'h', 's', 'd', 'sd'}

difference_update---删除当前set中的所有包含在 new set 里的元素

li = ('s', 'd')

ame = {'sd', 'd', 's'}

ame.difference_update(li)

ame

返回结果：{'sd'}

intersection--取交集,建立新的set集合

li = ('s', 'd')

ame = {'sd', 'd', 's'}

ame.intersection(li)

返回结果：{'d', 's'}

intersection_update--取交集,更新原来的set集合

li = ('s', 'd')

ame = {'sd', 'd', 's'}

ame.intersection_update(li)

返回结果：{'d', 's'}

isdisjoint--判断没有交集，返回True,否则,返回False

li = {'s', 'd'}

ame = {'sd', 'd', 's'}

ame.isdisjoint(li)

issubset--判断是否是子集

li = {'s', 'd'}

ame = {'sd', 'd', 's'}

ame.issubset(li)

#判断name是不是li的子集

返回结果：Falseli.issubset(name)

#判断li是不是name的子集

返回结果：True

issuperset--判断是否是父集

li = {'s', 'd'}

ame = {'sd', 'd', 's'}

ame.issuperset(li) #判断name是不是li的父集

返回结果：True

li.issuperset(name) #判断li是不是name的父集

返回结果：False

pop--移除集合元素

name = {'sd', 'd', 's'}

ame.pop()

返回结果：'sd' #同一个集合，删除集合元素的顺序固定

se1 = {'a','s','sb'}se1.pop()

返回结果：'sb'

symmetric_difference--去两个集合的差集，建立新的set集合对象

name = {'sd', 'd', 's'}

li = {'s', 'd'}

ame.symmetric_difference(li)

返回结果：{'sd'}

symmetric_difference_update--去两个集合的差集，更新原来的集合对象

name = {'sd', 'd', 's'}

li = {'s', 'd'}

ame.symmetric_difference_update(li)

返回结果：{'sd'}

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