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课程分类

Curricular Taxonomy

Python软件工程师

独家设计让你轻松完成实战演练

第一部分:python开发魂晶搭建

  • 一、开发环境搭建

    1.python开发环境搭建;2. python中常用命令与包管理;3.. conda与anacaonda安装使用;4. 开发工具安装与使用;

第二部分:Python基础从第一行代码到掌握 Python

  • 一、成长型项目:51备 忘录v0.21

    1.1.导学-Python基础;2.为什么叫成长型项目3. Python程序的运行过程;4.Python脚本的常用结构;5. 伴你终身的代码规范;6.基本数据类型:int、str、boo;7.基本数据结构list

  • 二、字符串的增删改查

    1.字符串的增删改查;2.判断是否数字或字符串;3. 案例: 打印乘法表;4. 案例:token生成器。

  • 三、基本数据结构dict、set, tuple;

    1. 案例: 翻译小程序;2. 2. 案例: 单位转换器;3.项目:51备忘录v0.24。

  • 四、控制程序的每个角落

    1. 检查代码的真与假;2.. 用if控制代码分支;3. 用for进行代码循环;4.用while进行代码循环;5.案例:21点小游戏6.项目:51备忘录v0.25。

  • 五、了解函数的来龙去脉

    1.为什么需要函数;2.KV编程论:解释函数;3. 几种参数的用法;4. 你了解作用域吗;5. 程序出了异常怎么办;6.案例:登录验证命令行版;7.案例:密码生成器;8. 项目:51备忘录v0.26。

  • 六、强大的正则表达式

    1. KV编程论:各种模式匹配都只是代数;2.匹配一次还是多次;3. 如果想分组匹配怎么办;4.匹配要不要贪心一点;5.正则匹配之内容替换;6.案例:找找她的联系方式;7.案例:登录验证正则版8.项目:51备忘录v0.27

  • 七、面向对象大法好

    1.KV编程论:类与对象;2.如何定义一个类;3. 方法中的self是怎么回事;4. 类里面的特殊方法;5. 面向对象的三大特征;6. 解析元编程;7.种可调用对象;8. 反射都能用来干什么;9. 案例:汽车工厂10. 案例:简易聊天机器人11. 项目:51备忘录v0.28

第三部分:Python进阶:让工作 开始自动化

  • 一、管理目录与文件

    1. 探索整个目录树;2.文件的命名管理;3.管理目录,文件属性与后缀名;4.怎么压缩备份多个文件;5.案例:代码备份机。

  • 二、处理任意格式的文本文件

    1. KV编程论:解析文本文件;2. 案例:日志分析器;3. 项目:51备忘录v0.32。

  • 三、熟练操作各种办公文件

    1. word文档快速编辑;2. excel文件读写套路3.用Python读写pdf文件4.案例:用代码写word情书;5.案例:表格与文本转换器;6.项目:51备忘录v0.33。

  • 四、给程序加点日志

    1. 要日志有什么用;2.日志有哪些级别;3. 日志的输出控制4.案例:交通信号灯5.项目:51备忘录v0.34

  • 五、自由管理时间

    1. 工程中那些地方需要时间;2.常用时间模块有哪些;3.案例:2B闹钟;4.案例:时间转换器;5.项目:51备忘录v0.35。

  • 六、JSON和API会是你的好伙伴

    1. JSON其实还是文本;2. API会对你造成多大影响;3. 案例:定制天气预报;4.案例:定制天气预报;5.项目:51备忘录v0.36。

  • 七、怎么用Python发邮件

    1.邮件的几个要素;2. 来吧!给我发个邮件;3.案例:会员注册提醒;4.项目:51备忘录v0.38;

  • 八、用Python来PS照片?

    1. 图像的基础知识;2.用Python玩转图像;3. 案例:mini照片管理系统;4.案例:交通信号灯5.项目:51备忘录v0.34

  • 九、是时候做个小爬虫了

    1.8哥警告你,要守法!;2.训练爬虫-1-html-js简介;3. 训练爬虫-2-css-http;4.训练爬虫-3-爬虫训练手册;5.爬虫有哪些姿势-静态和动态网站抓取;6.案例:电商网站差评分析。

  • 十、不自己造轮子之高阶函 数,迭代器和生成器

    1. map,filter,reduce的应用;2.Iterator和Generator的关系;3. lambda表达式很好玩;4. 这些代码可以一行搞定;5.collections里面的几个有用方法;6.项目:51备忘录v0.310。

  • 十一、装饰器的概念与应用

    1. 装饰器的概念;2. 装饰器的多种用途;3.案例:验证登录状态。

第四部分:数据库详解

  • 一、mysql数据库基础

    1.mysql数据库详解与学习重点;2. mysql开发环境搭建;3.mysql用户与权限管理;4. mysql数据库创建与删除;5.mysql数据类型与表创建;6.mysql数据插入与导入;7.mysql基本查询与条件查询;8.mysql数据更新与删除。

  • 二、mysql函数操作详解与实战

    1.1-3. mysql时间函数详解;2.4-5. mysql聚合函数详解;3. 6-7. mysql分组函数详解与应用;4.8. mysq数字函数详解与应用;5.9. mysq字符串函数详解与应用;6.10-11. mysq正则表达式详解与应用;7.12. mysql字符串综合练习;8.1-2. mysql多表联查详解与应用;9.3-4. mysql子查询-为什么,如何使用子查询;10.5. 多表联查子查询综合练习;11.6-7. 股票数据分析;12.8-9. mysql中if与case-when语句;13.10-11. 用户购物行为分析。

  • 第五部分:-爬虫开发详解

    • 一、爬虫简介与工具使用

      1.爬虫简介;2.爬虫基础之http协议详解;3. 爬虫开发必备之常用工具使用。

    • 二、Urllib模块详解与开发实战。

      1.urllib模块详解与第一次页面抓取;2.Url构建与自定义请求头信息;3. 案例: 打印乘法表第一个项目,项目关键点实现,代码设计与类 实现,代码实现与调试;4. 项目练习:下载豆瓣电影top250海报;5.第一个项目,项目关键点实现,代码设计与类 实现,代码实现与调试;6.第一个项目,项目关键点实现,代码设计与类 实现,代码实现与调试;7.BeautifulSoup模块详解;8.BeautifulSoup模块详解;9.作业:爬虫基本练习;10:项目练习:请求行为与提取信息分析;11-13:项目练习:实现思路及爬虫类定义,关键数据 提取与数据整理,数据与异常处理;14.项目练习:数据存储及存在问题分析;15.代码模块化设计;16-19:文本,csv,mysql, mogodb存储类实现;20.作业:抓取电影信息并保存。

    • 三、post请求与登录实现

      1.post请求详解;2.post登录oschina分析;3.登录github需求分析;4.

    • 四、控制程序的每个角落

      1. 检查代码的真与假;2.. 用if控制代码分支;3. 用for进行代码循环;4.用while进行代码循环;5.案例:21点小游戏6.项目:51备忘录v0.25。

    • 五、了解函数的来龙去脉

      1.为什么需要函数;2.KV编程论:解释函数;3. 几种参数的用法;4. 你了解作用域吗;5. 程序出了异常怎么办;6.案例:登录验证命令行版;7.案例:密码生成器;8. 项目:51备忘录v0.26。

    • 六、强大的正则表达式

      1. KV编程论:各种模式匹配都只是代数;2.匹配一次还是多次;3. 如果想分组匹配怎么办;4.匹配要不要贪心一点;5.正则匹配之内容替换;6.案例:找找她的联系方式;7.案例:登录验证正则版8.项目:51备忘录v0.27

    • 七、面向对象大法好

      1.KV编程论:类与对象;2.如何定义一个类;3. 方法中的self是怎么回事;4. 类里面的特殊方法;5. 面向对象的三大特征;6. 解析元编程;

第六部分:数据分析可视化

  • 一、numpy详解与实战

    1.认识numpy;2. order与array属性;3.array访问方式;4.numpy生成array方法详解;5.numpy数据类型;6-7.numpy自定义数据类型;8.numpy基本运算9.numpy比较运算与Boolean索引 10.numpy统计相关方法与axis详解。

  • 二、数据可视化分析 _matplotlib详解

    1.matplotlib简介与plot方法 2.pyplot方法 3.matplotlib添加子图和多图 4~6.综合练习:北京空气质量分析(数据抓取,清洗,整 理)7.bar状图详解 8.练习:统计分析每个月天气质量情况 9.练习:饼状图详解与应用。

  • 三、pandas/seaborn模块 详解与应用

    1~2.pandas数据结构Series与DataFrame详解;3.pandas基本计算 4.缺失数据处理 5~6.pandas多级索引处理 7.pandas索引转换 8~9.pandas数据合并处理 10.pandas数据分组处理 11.分组数据统计计算与MovlieLens数据集分析 12.区间分组与pandas数据可视化 13.pandas时间处理 14.时间索引 15~16.pandas练习:数据可视化处理与数据整理 17.seaborn基本设置 18.seaborn数据集与第一个图标 19.直方图与KDE图 20.joinplot方法与皮尔逊系数 21.seaborn分类统计_柱状图 22~23.seaborn数据分布统计_箱状图与四分位数 24.多维度数据中不同维度相关性 25.作业:职位需求分析与可视化。

  • 四、基本数据结构dict、set, tuple;

    1. 1.pyecharts安装与第一个图标;2.根据需求快速掌握pyecharts相应图标 3~6.NBA球队数据与球员数据分析 7.基于位置与地图可视化 8.关系图与K线图 9.制作词云。

  • 五、项目实战

    1~6.抓取北京所有二手房信息,并对二手房数据做分析 7~13.抓取某影评网站1980~2018所有电影数据并做相应 分析14~16.抓取某音乐软件某首歌曲评论及评论用户信息,对 评论信息做相应分析 17.作业:出租房源分析。

第七部分:数据分析常用模型与实战

  • 一、统计学基础

    1.数据集中趋势;2.数据离散程度 3.概率 4.随机变量数据特征 5.线性变换 6.独立事件 7.几何分布详解 8.二项式分步详解与运用 9.泊松分布详解 10.分布计算与可视化 11.数学相关基础知识。

  • 二、常用机器学习模型分析 与应用

    1.机器学习简介;2.线性回归;3.实现线性代码回归实现 4.sklearn模块详解 5.波士顿房价预测 6.逻辑回归详解 7.分类算法之Knn 8.分类算法值贝叶斯分类器 9.分类算法治svm分类器 10.分类算法之决策树 11.聚类算法之层次聚类 12.kmeans聚类 13.pca降维与主成分析 14.案例分析。

  • 三、推荐算法与应用

    1.数据准备;2.用户画像;3.用户行为分析 4.用户可视化分析 5.产品信息与知识图谱 6.推荐算法详解与应用 7.使用爬虫抓取音乐及用户信息,根据用户 行为构建推荐系统 8.项目实战。