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從0開始學習Python的八個階段

00資源共享在前面

國內Python學習網站:

黑馬程序員視頻庫:blogs.com)

海外Python學習網站:

codecademy(www . codecademy . com)

coursera(www . coursera . org

edX(www . edX . org)

免費代碼營(www.freecodecamp.org)

中文文檔地址

Python官方文檔:/3/Python標準庫:/3 /3/library/index.html

01Python基礎

學習目標:

能夠熟練運用Python技術完成針對小問題的編程和小遊戲程序的開發。

學習重點:

1)計算機組成原理:計算機組件、操作系統分類、

B/S和C/S架構,了解軟件和硬件的區別。

2)PVT hon變量和開發環境:字符串、數字、字典列表、祖先等。

3)過程控制語句:程序的執行順序,順序執行和循環執行。

選擇執行

4)函數:定義函數、調用函數、嵌套函數和遞歸函數。

文件的基本操作:打開、編輯和關閉文件。

6)面向對象編程:類對象、實例對象、定義類和實例化對象。

7)異常處理:學會捕捉異常和定制異常。

8模塊和包:理解模塊和包的概念並學會使用它們。

9)制作飛機戰爭遊戲:獨立完成飛機戰爭遊戲。

02Python和Linux高級版

學習目標:

能夠使用基於Linux的面向對象編程方法。

該操作系統開發具有高並發性的網絡程序。

學習重點:

1)Linux系統應用:Linux發行版系統和基本操作語言的使用。

2)網絡編程:TCP/IP協議、服務器工作流程。

3)並發編程:線程、進程和進程3

4)函數的高級應用:熟練使用函數調用等。

5)正則表達式:巧用re模塊的各種方法。

6)數據庫:關系型數據庫、非關系型數據庫和MySQL。

7)Python語法高級:閉包、裝飾器、生成器、叠代器。

8)迷妳web服務器:根據網絡服務的流程編寫壹個簡單的web服務器。

9)迷妳web框架:您可以編寫壹個簡單的web服務器框架。

03前端開發

學習目標:

能編寫簡單的HTML頁面,並能使用iQuery、CSS等。

學習重點:

1)學習HTML:HTML的文檔結構和快速創建HTML的方法。

2)CSS:CSS的使用

3)3)PS的簡單應用:Photoshop的基本使用、顏色選擇和繪制。

4)JavaScript學習:JavaScript的基本語法。

5)學習iQuery:使用iQuery

6)Vue框架:框架的使用和註意事項。

04網絡開發

學習目標

能夠熟練使用Flask和Diango框架開發web服務。

學習重點:

1)使用Flask Web框架

模板和表單、數據庫使用、單元測試、第三方擴展

雲服務器的開發部署,Redis緩存使用,GIT版本控制。

系統、使用、驗證碼收發、網站項目開發實戰

2)2)Djangoweb框架的使用,框架的使用方法和模型介紹。

,ORM和數據庫操作,視圖和模板,Diango。

中間件、Django RESTFramework和網站項目開發。

05爬蟲開發

學習目標

能夠編寫實用的爬蟲項目。

學習重點:

1)爬取開發的知識體系和相關工具。

網絡爬蟲及相關爬蟲工具的原理

2)蒙古數據庫

數據庫的添加、刪除和查詢

3 .碎片式框架

框架原理及應用

4)定制的爬蟲采集系統

數據收集和分析

5個實戰項目

實用綜合爬蟲應用

06殼牌自動操作和維護

學習目標:

能夠熟練使用shell命令和Python腳本進行自動化運維。

學習重點:

1)外殼操作和維護、腳本和變量

運維入門,shell入門,腳本執行方法和開發規範。

2)高級2)shell常用命令

表達式、linux常用符號和常用命令的詳細說明

殼牌過程控制

Select語句、循環語句、函數

4)代碼發布和環境部署

掌握代碼發布流程和環境部署。

5碼腳碼發

主手動代碼發布和腳本代碼發布。

07數據挖掘和數據分析

學習目標:

能夠熟練使用Python技術完成小問題

小遊戲程序的編程和開發。

學習重點:

基本概念:序列表、鏈表、堆棧和隊列1。

2)排序和索引:排序、索引、樹和樹算法。

3)Series對象:Series對象和DataFrame對象的DataFrame查詢。

4)數據操作:數據操作、訪問和統計。

熊貓繪畫:熟練使用熊貓。

6)科學計算numpy和pandas: numpy,panda,

Matpalotlib,全面分析和處理財務數據

08人工智能

學習目標:

能夠熟練運用Python技術完成針對小問題的編程和小遊戲程序的開發。

學習重點:

1)特征工程:了解什麽是人工智能、機器學習、深度學習和特征工程。

2)監督學習分類算法:熟悉監督學習分類算法和Scikit-learn用法。

3)模型選擇和調優:可用數據集和模型的選擇和調優。

4)數據和多因素模型:多因素模型的應用

5量化交易策略:量化交易概念及相關策略

6)回測框架:了解回測框架。

7)量化交易平臺實戰:關於量化交易平臺實戰的項目。