Ruta de estudios de doctorado de lectura obligada para estudiantes universitarios

Aprendizaje de Python ocho etapas del aprendizaje de Python desde 0

00 intercambio de recursos primero

Sitio web nacional de aprendizaje de Python:

Miembro del programa Dark Horse biblioteca de vídeos: blogs.com)

Sitio web de aprendizaje de Python extranjero:

Codecademy(www.codecademy.comUdemy(www.udemy.com)

Coursera( www .coursera.org

edX(www.edx.org)

FreeCodeCamp(www.freecodecamp.org)

Dirección del documento chino

Documentación oficial de Python: /3/Biblioteca estándar de Python: /3/library/index.html

01Conceptos básicos de Python

Objetivos de aprendizaje:

Poder utilizar La tecnología Python completa de manera competente la programación de pequeños problemas y el desarrollo de pequeños programas de juegos.

Puntos de aprendizaje:

1) Principios de composición de computadoras: componentes de la computadora, clasificación del sistema operativo, <. /p >

Arquitectura B/S y C/S, comprenda la diferencia entre software y hardware

2) Variables Pvthon y entorno de desarrollo: cadenas, números, listas de diccionarios, ancestros, etc.

3) Declaraciones de control de procesos: secuencia de ejecución del programa, ejecución secuencial, ejecución en bucle

Ejecución seleccionada

4) Funciones: definición de funciones, llamada de funciones, anidamiento de funciones, funciones recursivas

Operaciones básicas número 5 de archivos: abrir, editar, cerrar archivos

6) Programación orientada a objetos: objetos de clase, objetos de instancia, clases definidas, objetos instanciados

7) Manejo de excepciones: aprenda a detectar excepciones y personalizarlas

8 Módulos y paquetes: comprenda los conceptos de módulos y paquetes y aprenda a usarlos

9) Plano producción de juegos de guerra: completar el juego de guerra de aviones de forma independiente

02 Python y Linux avanzados

Objetivos de aprendizaje:

Ser capaz de utilizar métodos de programación orientados a objetos, basados en Linux

El sistema operativo realiza el desarrollo de programas de red de alta concurrencia.

Puntos clave de aprendizaje:

1) Aplicación del sistema Linux: uso del sistema de distribución Linux, lenguajes operativos básicos

2) Programación de red: TCP/ Protocolo IP, proceso de trabajo del servidor

3) Programación concurrente: hilos, procesos, corrutinas 3

4) Aplicación avanzada de funciones: uso experto de llamadas a funciones, etc.

5) Expresiones regulares: competente en varios métodos de uso del módulo re

6) Base de datos: base de datos relacional, base de datos no relacional, MySQL

7) Sintaxis avanzada de Python: cierre, decorador, generador, iterador

8) miniservidor web: escribe un servidor web simple basado en el proceso de servicio de red

9) marco mini-web: se puede escribir simple framework de servidor web

03 Desarrollo front-end

Objetivos de aprendizaje:

Ser capaz de escribir páginas HTML sencillas y utilizar iQuery, CSS, etc.

Puntos clave de aprendizaje:

1) Aprendizaje de HTML: estructura del documento HTML, creación rápida de métodos HTML

2) CSS: uso de CSS

3) Aplicación sencilla de PS: uso básico, selección de colores y dibujo de Photoshop

4) Aprendizaje de JavaScript: sintaxis básica de JavaScript

5) Aprendizaje de iQuery : iQuery El uso del marco Diango se utiliza para el desarrollo de servicios web.

Puntos clave de aprendizaje:

1) Uso del framework Flaskweb

Plantillas y formularios, uso de bases de datos, pruebas unitarias, extensiones de terceros

Implementación y despliegue de servidores en la nube, uso de caché de Redis, control de versiones GIT

Control, uso, envío y recepción de códigos de verificación, práctica de desarrollo de proyectos de sitios web

2) Uso framework de Djangoweb framework Cómo usarlo, introducción del modelo

, ORM y operaciones de bases de datos, vistas y plantillas, Diango

middleware, Django RESTFramework, práctica de desarrollo de proyectos de sitios web

05 Desarrollo de rastreadores

Objetivos de aprendizaje

Ser capaz de escribir proyectos prácticos de rastreadores.

Puntos de aprendizaje:

1) Sistema de conocimiento y herramientas relacionadas para el desarrollo del rastreo

Principios de los rastreadores web y herramientas de rastreo relacionadas

2 )Base de datos MongoDB

Agregar, eliminar, modificar y consultar la base de datos

3) Marco Scrapy

El principio y uso del marco

4) Sistema de recopilación de rastreadores personalizado

Recopilación y análisis de datos

5 elementos prácticos

Aplicación de rastreador integral práctica

Operación automatizada de 06shell y mantenimiento

Objetivos de aprendizaje:

Ser capaz de utilizar hábilmente comandos de shell y scripts de Python para operación y mantenimiento automatizados

Puntos de aprendizaje:

1) Operación y mantenimiento del Shell, scripts y variables

Introducción a la operación y mantenimiento, introducción al Shell, método de ejecución del script, especificaciones de desarrollo

2) Comandos comunes avanzados del Shell

Expresiones, símbolos comunes de Linux, explicación detallada de comandos comunes

3) Control de procesos de Shell

Declaraciones de selección, declaraciones de bucle, funciones

4) Código lanzamiento e implementación del entorno

Domine el proceso de lanzamiento del código y el despliegue del entorno

Liberación del código del script de 5 códigos

Liberación del código del manual maestro y lanzamiento del código del script

07 Minería y Análisis de Datos

Objetivos de aprendizaje:

Ser capaz de utilizar con habilidad la tecnología Python para completar la programación de pequeños problemas

y el desarrollo de pequeños programas de juegos.

Enfoque de aprendizaje:

Conceptos básicos: lista de secuencia, lista enlazada, pila, cola 1

2) Clasificación e indexación: clasificación, indexación, árbol y árbol algoritmo

3) Objetos de serie: objetos de serie, objetos DataFrame, consultas DataFrame

4) Operaciones de datos: operaciones de datos, acceso y estadísticas

Dibujo de 5Pandas: competente Utilice Pandas

6) Computación científica numpy, pandas: numpy, pandas,

matpalotlib, análisis y procesamiento integral de datos financieros

08 Inteligencia artificial

Objetivos de aprendizaje:

Ser capaz de utilizar hábilmente la tecnología Python para escribir programas para pequeños problemas y desarrollar programas de juegos pequeños.

Puntos clave de aprendizaje:

1) Ingeniería de funciones: comprenda qué son la inteligencia artificial, el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y la ingeniería de funciones

2) Algoritmo de clasificación de aprendizaje supervisado : Familiarizado con los algoritmos de clasificación de aprendizaje supervisado y el uso de Scikit-learn

3) Selección y ajuste de modelos: conjuntos de datos disponibles, selección y ajuste de modelos

4) Datos y multifactor modelos: aplicación de modelo multifactor

5 Estrategias comerciales cuantitativas: conceptos comerciales cuantitativos y estrategias relacionadas

6) Marco de backtesting: comprensión del marco de backtesting

7) Combate práctico cuantitativo de la plataforma comercial: proyecto sobre combate práctico de la plataforma comercial cuantitativa