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Python被廣泛的用在Web開發、運維自動化、測試自動化、數據挖掘、數據分析、機器學習等多個行業和領域。一項專業調查顯示，75%的受訪者將Python視為他們的主要開發語言，反之，其他25%受訪者則將其視為輔助開發語言。

對于python，你有這些疑問？

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深圳達內python課程學習內容

Course content

Python語言核心編程
Python軟件開發技術
全棧WEB工程師
Python各類工程師

Python語言核心編程
課程模板	課程內容	課程目標
Linux操作系統	計算機核心架構、未來趨勢，程序的本質，進制，操作系統、編程語言；Linux操作系統及常用命令：文件和目錄、文件屬性修改、命令、查找與檢索命令、文件比較、打包壓縮、進程管理、用戶管理、網絡管理、ssh、編輯工具、Sublimetext/vim/Pycharm	掌握計算機的構成、工作原理，熟悉操作系統和編程語言，理解二進制；熟練使用Linux 常用命令和編輯工具，能夠動手完成文件 / 目錄的多種操作，編輯文本文件，完成常用軟件安裝卸載
Python核心	Python語言特點、應用領域、PythonIDE、基本命令、Python的核心數據類型、表達式和運算符、運算符優先級、變量、賦值、is/isnot運算符、del語句、標準輸入輸出、關系運算、布爾運算、流程控制語句、pass語句、注釋字符串、字符串訪問、索引、切片、字符串編碼、raw字符串、字符串運算、字符串常用方法、字符串格式化、while循環、break語句、forin循環、range()函數、continue語句、列表、列表訪問、列表運算、深拷貝/淺拷貝、列表常用方法、列表推導式、元組、元組訪問、元組常用方法、序列、字典、創建字典、字典基本操作、鍵索引、添加與刪除元素、字典常用方法、字典推導式集合、可變集合、不可變集合、集合運算、集合推導式函數、函數參數傳遞（位置參數、關鍵字參數）、缺省參數、可變參數、函數變量、函數嵌套遞歸函數、Python命名空間與作用域LEGB、global、nonlocal、globals()/locals()函數、lambda	學習Python核心語法，掌握Python編程技能，逐步理解、建立編程思維與邏輯，培養動手解決問題的能力，能夠運用Python編程解決基本問題，編寫功能較簡單的軟件。本階段特點是以《學生信息管理系統》項目貫穿迭代，并結合大量課堂案例進行綜合學習，以保證能快速掌握Python核心編程技能。項目案例包括但不限于：文本圖案顯示、單位換算器、標準體重計算程序、平閏年判斷、個人所得稅計算器、文本菜單顯示、顯示斐波那契數列、求完全數、約瑟夫環N位密碼生成器、遞歸計算階乘
Python高級	高階函數：map函數、filter函數、sorted函數、eval()、exec()函數、閉包closure、裝飾器decorators、函數文檔字符串、Python模塊、模塊安裝與導入、dir函數，time模塊，math模塊、sys模塊、random模塊、自定義模塊、包開發異常（exception）、try-except語句、try-finally語句、raise語句、assert語句（斷言語句）、迭代器Iterator、生成器Generator、生成器函數、生成器表達式、yield語句、迭代工具函數：zip、enumerate文件操作：打開、讀寫、關閉；二進制文件、字節串bytes、字節數組bytearray、標準輸入輸出文件、漢字編碼	顯示 9x9 乘法表、出租車計價程序、電子時鐘、斗地主發牌程序、石頭剪刀布、文件復制程序
Python面向對象編程	對象和類、屬性attribute、實例方法、__init__、類變量、類方法@classmethod、靜態方法@staticmethod、函數重寫overwrite、str/repr函數重寫示例、特性屬性@property、迭代器(高級)、繼承(inheritance)、派生(derived)、覆蓋override、super函數、封裝enclosure、多態polymorphic、異常高級：with語句、環境管理器、運算符重載：二元運算符重載、一元運算符重載、PEP8編碼規范	數據庫備份程序、五險一金計算器、電子詞典、詞頻統計程序
階段項目實戰	學生信息管理系統、飛機大戰、2048游戲（講一練二）	分析項目需求，理解項目的算法，熟練掌握Python軟件開發技術，深入理解Python語言精髓

Python高級軟件開發技術
課程模板	課程內容	課程目標
關系型數據庫MySQL	數據庫、MySQL部署使用、SQL語言、MySQL數據庫管理、表管理、表記錄管理、MySQL數據類型、表結構調整、運算符操作；子句：ORDERBY、LIMIT、GROUPBY、HAVING、DISTINCT；聚合函數、約束、索引、主鍵、外鍵、數據導入導出；表的復制及重命名、子查詢：單表子查詢、多表子查詢；連接查詢、正則匹配、查詢regexp、數據備份恢復、圖形化管理工具、用戶授權事務、ER模型Python數據庫接口、PyMySQL、MySQL存儲引擎、MySQL調優、ORM	掌握Python軟件開發技能，通過實現Http服務器（WEBServer）項目、ftp服務器項目、電子詞典項目、AI聊天機器人項目達到掌握多種Python軟件開發技能：關系數據庫MySQL，非關系數據庫MongoDB，網絡編程，多進程、線程、進程池編程，正則表達式。為提高編碼能力，增加編碼量，本階段會實施中期項目開發及中期項目答辯： 1、網絡聊天室 2、在線詞典 3、在線天氣 4、多人搶手機 5、簡單智能機器人 6、高德地圖租房 7、學生信息管理系統網絡版 8、員工后臺管理系統 9、坦克大戰
Python網絡編程	網絡知識解析：網絡發展、七層模型講解、網絡基礎概念；網絡通信過程及重點協議：tcp協議、udp協議、http協議；網絡編程：套接字、數據報套接字編程、廣播和組播、流式套接字、http協議、套接字屬性、Python位運算、IO類型、IO多路復用、select方法實現IO多路復用、poll方法和epoll方法的使用、本地套接字通信、HTTP、Server設計實現
Python多進程、多線程	多進程：概念、屬性、狀態；創建進程、os模塊、fork()函數、getpid()getppid()函數；僵尸進程和孤兒進程、使用進程開發網絡并發服務器、多進程的tftp文件服務器、multiprocessing、進程池；進程間的通信：管道通信、消息隊列通信（Queue）、共享內存通信、信號、信號量；進程的同步和互斥、Lock方法、Event方法；線程、threading、線程的同步互斥、生產者消費者、GIL、協程socketserver、百度AI接口調用
非關系型數據庫MongoDB	數據存儲與數據庫發展、關系型與非關系型數據庫、MongoDB概念、安裝以及啟動、數據庫檢測、常用數據類型；Mongodbshell、數據庫的創建及刪除、集合的創建和刪除、MongoDB文檔操作、內嵌文檔和數組索引操作；MongoDB索引、文本檢索、固定集合；MongoDB聚合、算數和時間運算符、GridFS、游標；Python操作MongoDB：連接mongodb、插入數據、查詢數據、更新數據、刪除數據、條件操作符、type()、排序、limit和skip、邏輯運算、數組操作、內嵌文檔操作、索引操作聚合操作
Python正則表達式	正則表達式、raw字符串、貪婪模式和非貪婪模式、正則表達式分組、re模塊：使用re還是compile對象、Match對象
階段項目實戰	HTTP服務器(WEBServer)、ftp服務器、電子詞典項目、AI聊天機器人	完成http服務器、ftp服務器，網絡聊天軟件、AI聊天機器人的開發工作

Python全棧式WEB工程師
課程模板	課程內容	課程目標
HTML	WEB與Internet、HTML基本介紹、HTML基礎語法、文本標記、列表標記、圖像和鏈接、表格標記、表單、CSS介紹、CSS的使用方式、CSS樣式表特征、CSS選擇器、尺寸與邊框、框模型、背景屬性、文本格式化屬性、表格屬性、過渡屬性、浮動定位、其他定位方式、顯示效果、列表屬性、轉換屬性、JavaScript概述、使用JS、JS基礎語法、JS變量和常量、數據類型、數據類型轉換、運算符、流程控制、分支結構、循環結構、函數數組、String、其他內置對象、BOM、DOM、JS事件、jQuery介紹、jQuery選擇器、jQuery操、DOM、jQuery-事件、jQuery動畫、插件-Echarts	掌握前端軟件開發的核心技術、能夠獨立完成前端軟件的開發，熟練掌握WEB前端開發的技能
CSS
JavaScript
階段項目實戰	物聯電商平臺前端開發、東方財富云系統前端開發	完成物聯電商平臺前端功能設計、開發、調試、部署
Python Flask框架	Flask框架、開發環境建立、程序結構、模板、WEB表單、數據庫、項目結構、用戶管理、分頁、國際化與本地化、測試、項目部署	掌握使用Python的Flask框架進行互聯網服務端軟件設計、開發技術，可獨立使用Flask進行軟件開發
Ajax	Ajax、JSON、使用JSON進行數據交換、Jquery對Ajax的支持、跨域訪問	掌握Ajax和JSON開發、使用方法，熟練進行編程
階段項目實戰	物聯電商平臺后端開發	采用Flask框架完成電商平臺的設計、開發，掌握并熟練使用Flask框架開發服務端軟件
Python Django框架	Python工具使用、WEB與服務器、框架、MVC與MTV、Django介紹、Django中的應用、應用的URL路由配置、模板的設置、模板的加載方式、url()中的name參數、模板中的語法（變量，標簽，過濾器，靜態文件，繼承）、模型、ORM、創建和使用模型、配置數據庫、編寫Models，數據字段和字段選項，數據的導入和導出及版本切換，通過模型增加、查詢、修改、刪除數據F()操作與Q()操作、原生數據庫操作、用后臺管理、Models、基本管理、高級管理、一對一映射查詢、一對多映射查詢、多對多映射查詢、自定義查詢對象、HttpRequest使用、csrf跨站點攻擊、forms模塊的作用、使用forms模塊、模板中解析form、對象、forms高級處理、內置小部件、cookies、session會話	以物聯電商平臺貫穿本階段、掌握Python服務端軟件開發的核心技術，能夠獨立完成服務端軟件開發，深入理解Python開發服務端的軟件的精髓
階段項目實戰	項目需求分析，總體設計，開發流程，模塊劃分，建立數據庫、表前端功能模塊編碼實現、調試、測試服務端功能模塊編碼實現、調試、測試Redis技術應用、Git、項目部署、Nginx部署與配置、完成完整的物聯電商平臺設計、開發、調試、測試、部署。還有東方財富云項目功能分析、模塊劃分、模塊編碼實現、測試、部署	完成完整的物聯電商平臺設計、開發、調試、測試、部署。完成東方財富智能云系統的賬號管理，數據獲取，可視化（分時圖、K線圖、趨勢線）、數據分析、虛擬交易功能
Python Tornado框架【視頻】	Tornado基礎、Tornado系統、路由、視圖、Tornado異步處理機制、數據訪問、安全應用、Python編碼	掌握使用Tornado進行項目開發

Python爬蟲工程師、大數據分析工程師、人工智能工程師
課程模板	課程內容	課程目標
Python爬蟲工程師	爬蟲的基礎、分類、用途、法律風險；爬取網站前的準備工作、爬蟲的廣度優先簡介、深度優先策略；HTTPS協議解析、用抓包工具抓取分析網絡數據包、常見的般結構化數據類型：XML,HTML,JSON；使用BeautifulSoup,XPath,正則表達式精細抓取文本信息；HTTP協議的GET，POST方法在爬蟲中的使用，動態網站的Selenium+瀏覽器方案抓取，代理服務器的使用；HTTPS的處理，Cookie，Session的使用，網站的登錄，Cookiejar的管理；驗證碼的處理；表單提交；數據的持續化存儲，數據庫的使用，多進程，多線程在爬蟲框架中的使用；Scrapy框架的使用以及如何對爬蟲進行分頁，去重爬蟲項目實戰：貓眼，豆瓣電影數據抓取；騰訊招聘網站數據抓取，淘女郎圖片抓取	理解爬蟲的作用，掌握爬蟲的原理、技術，能夠使用Python熟練編寫爬蟲軟件
數據分析、數據可視化	AI概要、Numpy、NumPy開發環境、數組對象、多維數組、Numpy內置數據類型、索引與切片、改變維度（視圖變維、復制變維、就地變維、視圖轉置）、組合數組、分割數組（垂直、水平、深度）、ndarray對象的屬性	了解機器學習必備的數學知識、算法；掌握使用Python數據運算、分析、可視化的模塊的使用。結合項目和數據分析小游戲降低晦澀的知識時的枯燥性。股票數分析項目功能包括： 1、使用Numpy計算股票的算數平均價格 2、計算股票的時間加權平均價格(TWAP) 3、計算股票的價格范圍、價格幅度 4、計算股票的中位價格 5、計算股票的價格波動率 6、計算股票價格的平均真實波幅(ATR) 7、繪制指數移動平均線(EMA)、繪制指數布林帶(EBB) 8、計算兩只股票收益率的相關系數 9、找到兩支股票收益率的交叉點 10、繪制經窗口函數平滑后的移動平均線 11、繪制K線圖、分時圖
	數據可視化【matplotlib.pyplot】：缺省樣式、設置線型、線寬和顏色、設置坐標范圍、設置坐標軸刻度標簽、將矩形坐標軸改成十字坐標軸、顯示圖例、繪制點、添加注釋、圖形對象、子坐標圖、柵格布局、自由布局、刻度定位器、散點圖、區域填充、柱狀圖、等高線圖、熱圖、餅圖、三維曲面圖、三維線框圖、動畫、坐標線、對數坐標
	numpy的通用函數：讀取csv文件，算數平均值，加權平均值，極差，中位數，標準差，星期數據，軸向擴展，卷積運算，線性模型（線性預測、線性擬合），多項式擬合、裁剪、壓縮和累乘，相關性：方向、程度、樣本、均值、離差、方差、標準差、協方差、相關性矩陣，符號數組，矢量化，數據平滑、統計學概念
	矩陣和通用函數：創建矩陣，通用函數，加法通用函數，除法和取余通用函數，實現位運算的通用函數。numpy的子模塊：線性代數模塊，快速傅立葉變換模塊(fft)，隨機數模塊(random)：二項分布、超幾何分布、標準正態分布
	numpy的通用函數：排序和查找，金融計算（終值fv，現值pv，凈現值npv，內部收益率irr，每期支付金額pmt，計算率rate，分期數nper，），窗函數（Bartlett窗口、Blackman窗口、漢明窗口、Hanning窗口、Kaiser窗口），科學計算
	斷言和單元測試：判等斷言、基于unittest模塊的單元測試、基于nose和裝飾器的單元測試、基于文檔字符串的單元測試，基于pygal的數據可視化：擲骰子、世界人口、Python倉庫、HackerNews
	基于scipy的科學計算：讀寫matlab數據文件、統計、信號處理、數學優化、積分、插值、多媒體，基于pygame的游戲與人工智能：相關性、顯示動畫、pygame中使用matplotlib、訪問屏幕像素、數據點聚類、OpenGL
人工智能，機器學習，深度學習技術	監督學習：數據預處理、標記編碼、線性回歸、嶺回歸、多項式回歸；分類器：簡單分類器、邏輯回歸分類器、樸素貝葉斯分類器、訓練集和測試集、交叉驗證、混淆矩陣、分類報告	項目：估算房價，汽車質量評估，收入等級估算
	預測建模：基于SVM線性分類器、基于SVM非線性分類器、類型數不平衡問題、置信概率、事件預測器；無監督學習：k-means算法、矢量量化、均值漂移、凝聚層次、評價聚類效果、近鄰傳播	項目：交通流量估算；項目：市場分析
	推薦引擎：組合函數、數據管線、KNN分類器、KNN回歸器、歐式距離、皮爾遜相關性、相似用戶；文本分析：文本劃分、詞干提取、詞形還原、文本分割、詞袋模型、文本分類、性別識別、情感分析、主題建模	項目：電影推薦
	語音識別：音頻信號、頻域轉換、音頻生成、音樂合成、頻域特征、語音識別；時間序列：轉換時間序列、切分時間序列、操作時間序列、從時間序列提取統計信息、針對時間序列的隱馬爾科夫模型、針對文本序列的條件隨機場模型	項目：語音識別；項目：基于隱馬爾科夫模型的股市分析
	圖像識別：圖像處理、邊緣檢測、直方均衡、角點檢測、Star檢測、SIFT檢測、圖像特征、物體識別；人臉識別：視頻捕捉、人臉檢測、主成分分析、核主成分分析、獨立成分分析	項目：人臉識別
	深度神經網絡：神經元、單層神經網絡、深度神經網絡、向量量化神經網絡、遞歸神經網絡、反向傳播神經網絡	項目：文字識別
階段項目實戰	整合東方財富智能財富系統（相關數據分析）	完成東方財富智能云系統全部功能開發、整合、測試、提交、部署工作
Python視頻課程	算法與設計模式：棧和隊列數據結構的Python實現、Python實現鏈表、歸并、快速、二叉樹、哈希、基本排序查找算法（冒泡排序、選擇排序，順序查找、二分查找）、工廠模式、單例模式	掌握基本設計模式、常用算法
Python視頻課程	kivy編程、kivy組件、安全編碼、微信公眾號開發	掌握Python圖形界面編程，掌握界面的各種事件的想要方法，能夠獨立完成帶界面的軟件開發

Python語言的優勢

Python在數據科學領域被廣泛使用。不管你從事的是什么工作，數據都會是其中的一部分。IT，軟件開發，市場等等——它們都深度地關乎數據且對于智慧求之若渴。很快數據分析技能就會像編碼技能一樣的重要，而Python在兩個領域都占有重要的地位。Python緊挨著R語言，都是現代數據科學中常被使用的語言。事實上，在數據科學領域，Python的職位職位需求超過了R語言。你在學習Python時發展出來的技能將會直接轉換并被用來構建起自己的這些分析技能。

來達內不可抗拒的六大優勢

Curriculum advantages

全棧式培養

培養多方位、復合型人才，打造全棧式Python工程師。

師資隊伍

高薪聘請講師團隊，分別來自企業技術經理及總監崗位。

技術前沿

課程取材于真實需求，實時更新，融合時下前沿技術熱點。

課程體系

源于企業需求，內容與崗位對接，根據崗位需求進行設置。

項目實戰

真實部署真實的商業項目，讓學員在實戰中獲取項目經驗。

推薦就業

根據學員綜合技能匹配企業要求，為學員推薦就業和指導。

3大商業項目，讓技術真正落地

major commercial projects

爬蟲集群系統
項目簡介：通過對海量招聘數據挖掘、分析，幫助求職者更快更好找到適合工作。可以按照城市、行業、其他技能關鍵字等進行合理分析，得出有價值的結果。技能掌握：熟練Python urlibrequests等模塊。掌握Python多線程編程技術。
語音識別
項目簡介：采用Google的TensorFlow人工智能學習系統建立的智能語音識別系統。通過學習該項目，希望學員早日走入人工智能的大門。技能掌握：掌握采用Tornado框架實現高并發請求技能。掌握人工智能框架TensorFlow。
東方財富智能云系統
項目簡介：在線金融交易系統，通過實時獲取上證、深證所提供的證券金融數據，進行智能分析、顯示，按照用戶制定的交易策略進行虛擬交易。技能掌握：Python核心技術，網絡編程技術。數據庫技術：MySql、 MongoDB、Redis。

學習Python要不要報班？

報班主要看你的需求，如果你的學習能力不是很強，而且又迫切要快速的提高自己的技能，比如升職啦，或者老板讓你快速接手一個新的項目，需要專業很強的Python知識，比如數據分析，比如機器學習，比如自動化運維。可以報班，報班知識相對更系統，自己學會零散，不成體系，而且有專業的老師一對一答疑，這個很重要。如果你自己的自學能力很強，也不是非常急迫的要提高，可以自己慢慢學。大家可以權衡利弊一下。畢竟有的時候，節省時間就是提高效率，早一點掌握一些技能，就是快人一步，升職找工作就是占有先機，時間成本也是一種成本。

匯聚業內實力的Python講師

Introduction to teachers