西安灞桥区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
Python：时间复杂度测试代码
我们先用简单的方法进行计算，就是将a,b,c分别放入(0，1000)内，分别一个一个的尝试，后确定a,b,c的确定值。但是这里我们为了测试时间，我们要引用第三方库来记录程序的运行时间。
代码示例：
import time
start_time = time.time()
for a in range(1001):
for b in range(1001):
for c in range(1001):
if a + b + c == 1000 and a**2 + b**2 == c**2:
print("a,b,c:%d,%d,%d"%(a,b,c))
end_time = time.time()
used_time= end_time - start_time
print(used_time)
这里我们可以推算计算机就进行的运算次数为1000*1000*1000*2(将if语句看作为一步)
然后我们可以得到运行结果，在运行结果中可以看出，进行这次运算大约使用了146秒，其实便可以看出python运行速度慢的问题了。
然后我们将代码简化为 c = 1000-a-b的形式，这样问题便被简化了，我们可以推算运算次数为1000*1000*3。
代码示例：
import time
start_time = time.time()
for a in range(1001):
for b in range(1001):
# for c in range(1001):
c = 1000 – a – b
if a**2 + b**2 == c**2:
print(“a,b,c:%d,%d,%d”%(a,b,c))
end_time = time.time()
used_time= end_time – start_time
print(used_time)
这一次的运行结果可以看出：在这个程序下，我们运行时间不足1秒，而我们仅仅只是优化了一步。两者相比，一个比第二个快了许多。这种差异就叫做时间复杂度的差异。在算法中我们经常需要将一个程序简化，以达到佳运算的目的。
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