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       坚持小班授课,为保证培训效果,增加互动环节,每期人数限3到5人。
   上课时间和地点
上课地点:【深圳分部】:电影大厦(地铁一号线大剧院站)/深圳大学成教院 【上海】:同济大学(沪西)/新城金郡商务楼(11号线白银路站) 【北京分部】:北京中山学院/福鑫大楼 【南京分部】:金港大厦(和燕路) 【武汉分部】:佳源大厦(高新二路) 【成都分部】:领馆区1号(中和大道) 【沈阳分部】:沈阳理工大学/六宅臻品 【郑州分部】:郑州大学/锦华大厦 【广州分部】:广粮大厦 【西安分部】:协同大厦 【石家庄分部】:河北科技大学/瑞景大厦
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   质量保障

        1、培训过程中,如有部分内容理解不透或消化不好,可免费在以后培训班中重听;
        2、课程完成后,授课老师留给学员手机和Email,保障培训效果,免费提供课后答疑。
        3、培训合格学员可享受免费推荐就业机会。

课程大纲
 

Python应用开发培训
  Python应用开发培训
课程大纲:
一、Python基础
第一部分:
Python简介:特性,历史,版本,文化,前景
环境及安装
文档和帮助
内建数据类型
numeric: int,float,complex,decimal,fraction
collection: list,set,dict,string,frozenset,binary
types: class,object,type,metaclass
内建的函数
分支,循环语句
自定义函数
匿名函数
函数参数:位置参数,变长参数,keyword参数,keyword-only参数
变量作用域
函数作为参数,高阶函数
第二部分:
函数式编程
map/reduce/filter
列表,字典,集合生成
高级函数特性
迭代器,生成器,装饰器
闭包,nonlocal
模块和包
import原理
模块查找机制
重载入模块
面向对象
构造函数
成员变量:public vs. private
成员函数
classmethod,static method
property
继承,多继承,mixin,mro,super
函数重载
metaclass
异常处理
内建的异常体系
钩子函数:__special__ methods
其他语言特性:contextmanager
第二、Python标准库
第一部分:
String processing:string,re,structs, hashlib, base64, xml.etree
Data types: datetime, collections, heapq, bisect, array, weakref, types, copy, pprint, enum
Functional programming: itertools, functools, operator
Files and directories: pathlib, os.path, stat, tempfile, glob, fnmatch, shutil
Data persistence: pickle, json, sqlite3, yaml
Data compression: zlib, gzip, bz2, zipfile, tarfile, lzma
OS: os, io, time, argparse, platform, errno, signal
第二部分:
Concurrent: threading, multiprocessing, subprocess, queue
networking: socket, select, ipaddress
runtime: sys, buitins, contextlib, atexit, traceback, __future__
Debugging & Profiling: pdb, profile, timeit, trace
Logging: syslog, logging
Others: random, pydoc, tkinter, configParser
三、Python应用程序开发
第一部分:
文本处理:
正则表达式
lxml,pyquery,beautifulsoap处理XML,HTML
pylex生成语法解释器
Web
Django,Tornado
wsgi
common django extensions:crispyform,south migration
Networking
Twisted编写高并发server程序
requests处理HTTP
scrapy编写高性能网络爬虫
Databases
MYSQL,PostgreSQL
MongoDB,Redis
MessageQueue
RabbitMQ
Redis
ZeroMQ
科学计算和机器学习
Numpy,scipy
sklearn
第二部分:
Python代码规范:PEP8,Flake8
Packaging & dependency management
setuptools
requirements
npm (only for front-end dependency)
Releasing:Pypi,pip
Deployment:Ansible playbooks
Testing:doctest, unittest,tox,pytest, Selenium
Continous integration:Jenkins
版本管理:Git
Code review:Gerrit
Documents:Sphinx
Container: venv, vagrant, docker
 
 

 

 

 

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