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Python可以做服务器开发与物联网开发。像信息安全，大数据处理，数据可视化机器学习，物联网开发，各大软件的API，桌面应用，也都需要Python。

人工智能时代，开启python为王

Artificial intelligence

人工智能

国务院7月份正式发布《新一代人工智能发展规划》，人工智能正式纳入国家发展战略。

TIOBE排名

根据TIOBE排名，python已超越c#，与java，c语言 c++一起成为全球前4大流行语言。

计算机二级考试

教育部在计算机二级考试加入“ python语言程序设计 ”科目，部分小学已将pytnon内容纳入教材。

无锡达内Python课程学习内容

Python course learning content

Python语言核心编程
Python软件开发技术
全栈WEB工程师
Python各类工程师

Python语言核心编程
课程模板	课程内容	课程目标
Linux操作系统	计算机核心架构、未来趋势，程序的本质，进制，操作系统、编程语言；Linux操作系统及常用命令：文件和目录、文件属性修改、命令、查找与检索命令、文件比较、打包压缩、进程管理、用户管理、网络管理、ssh、编辑工具、Sublimetext/vim/Pycharm	掌握计算机的构成、工作原理，熟悉操作系统和编程语言，理解二进制；熟练使用Linux 常用命令和编辑工具，能够动手完成文件 / 目录的多种操作，编辑文本文件，完成常用软件安装卸载
Python核心	Python语言特点、应用领域、PythonIDE、基本命令、Python的核心数据类型、表达式和运算符、运算符优先级、变量、赋值、is/isnot运算符、del语句、标准输入输出、关系运算、布尔运算、流程控制语句、pass语句、注释字符串、字符串访问、索引、切片、字符串编码、raw字符串、字符串运算、字符串常用方法、字符串格式化、while循环、break语句、forin循环、range()函数、continue语句、列表、列表访问、列表运算、深拷贝/浅拷贝、列表常用方法、列表推导式、元组、元组访问、元组常用方法、序列、字典、创建字典、字典基本操作、键索引、添加与删除元素、字典常用方法、字典推导式集合、可变集合、不可变集合、集合运算、集合推导式函数、函数参数传递（位置参数、关键字参数）、缺省参数、可变参数、函数变量、函数嵌套递归函数、Python命名空间与作用域LEGB、global、nonlocal、globals()/locals()函数、lambda	学习Python核心语法，掌握Python编程技能，逐步理解、建立编程思维与逻辑，培养动手解决问题的能力，能够运用Python编程解决基本问题，编写功能较简单的软件。本阶段特点是以《学生信息管理系统》项目贯穿迭代，并结合大量课堂案例进行综合学习，以保证能快速掌握Python核心编程技能。项目案例包括但不限于：文本图案显示、单位换算器、标准体重计算程序、平闰年判断、个人所得税计算器、文本菜单显示、显示斐波那契数列、求完全数、约瑟夫环N位密码生成器、递归计算阶乘
Python高级	高阶函数：map函数、filter函数、sorted函数、eval()、exec()函数、闭包closure、装饰器decorators、函数文档字符串、Python模块、模块安装与导入、dir函数，time模块，math模块、sys模块、random模块、自定义模块、包开发异常（exception）、try-except语句、try-finally语句、raise语句、assert语句（断言语句）、迭代器Iterator、生成器Generator、生成器函数、生成器表达式、yield语句、迭代工具函数：zip、enumerate文件操作：打开、读写、关闭；二进制文件、字节串bytes、字节数组bytearray、标准输入输出文件、汉字编码	显示 9x9 乘法表、出租车计价程序、电子时钟、斗地主发牌程序、石头剪刀布、文件复制程序
Python面向对象编程	对象和类、属性attribute、实例方法、__init__、类变量、类方法@classmethod、静态方法@staticmethod、函数重写overwrite、str/repr函数重写示例、特性属性@property、迭代器(高级)、继承(inheritance)、派生(derived)、覆盖override、super函数、封装enclosure、多态polymorphic、异常高级：with语句、环境管理器、运算符重载：二元运算符重载、一元运算符重载、PEP8编码规范	数据库备份程序、五险一金计算器、电子词典、词频统计程序
阶段项目实战	学生信息管理系统、飞机大战、2048游戏（讲一练二）	分析项目需求，理解项目的算法，熟练掌握Python软件开发技术，深入理解Python语言精髓

Python高级软件开发技术
课程模板	课程内容	课程目标
关系型数据库MySQL	数据库、MySQL部署使用、SQL语言、MySQL数据库管理、表管理、表记录管理、MySQL数据类型、表结构调整、运算符操作；子句：ORDERBY、LIMIT、GROUPBY、HAVING、DISTINCT；聚合函数、约束、索引、主键、外键、数据导入导出；表的复制及重命名、子查询：单表子查询、多表子查询；连接查询、正则匹配、查询regexp、数据备份恢复、图形化管理工具、用户授权事务、ER模型Python数据库接口、PyMySQL、MySQL存储引擎、MySQL调优、ORM	掌握Python软件开发技能，通过实现Http服务器（WEBServer）项目、ftp服务器项目、电子词典项目、AI聊天机器人项目达到掌握多种Python软件开发技能：关系数据库MySQL，非关系数据库MongoDB，网络编程，多进程、线程、进程池编程，正则表达式。为提高编码能力，增加编码量，本阶段会实施中期项目开发及中期项目答辩： 1、网络聊天室 2、在线词典 3、在线天气 4、多人抢手机 5、简单智能机器人 6、高德地图租房 7、学生信息管理系统网络版 8、员工后台管理系统 9、坦克大战
Python网络编程	网络知识解析：网络发展、七层模型讲解、网络基础概念；网络通信过程及重点协议：tcp协议、udp协议、http协议；网络编程：套接字、数据报套接字编程、广播和组播、流式套接字、http协议、套接字属性、Python位运算、IO类型、IO多路复用、select方法实现IO多路复用、poll方法和epoll方法的使用、本地套接字通信、HTTP、Server设计实现
Python多进程、多线程	多进程：概念、属性、状态；创建进程、os模块、fork()函数、getpid()getppid()函数；僵尸进程和孤儿进程、使用进程开发网络并发服务器、多进程的tftp文件服务器、multiprocessing、进程池；进程间的通信：管道通信、消息队列通信（Queue）、共享内存通信、信号、信号量；进程的同步和互斥、Lock方法、Event方法；线程、threading、线程的同步互斥、生产者消费者、GIL、协程socketserver、百度AI接口调用
非关系型数据库MongoDB	数据存储与数据库发展、关系型与非关系型数据库、MongoDB概念、安装以及启动、数据库检测、常用数据类型；Mongodbshell、数据库的创建及删除、集合的创建和删除、MongoDB文档操作、内嵌文档和数组索引操作；MongoDB索引、文本检索、固定集合；MongoDB聚合、算数和时间运算符、GridFS、游标；Python操作MongoDB：连接mongodb、插入数据、查询数据、更新数据、删除数据、条件操作符、type()、排序、limit和skip、逻辑运算、数组操作、内嵌文档操作、索引操作聚合操作
Python正则表达式	正则表达式、raw字符串、贪婪模式和非贪婪模式、正则表达式分组、re模块：使用re还是compile对象、Match对象
阶段项目实战	HTTP服务器(WEBServer)、ftp服务器、电子词典项目、AI聊天机器人	完成http服务器、ftp服务器，网络聊天软件、AI聊天机器人的开发工作

Python全栈式WEB工程师
课程模板	课程内容	课程目标
HTML	WEB与Internet、HTML基本介绍、HTML基础语法、文本标记、列表标记、图像和链接、表格标记、表单、CSS介绍、CSS的使用方式、CSS样式表特征、CSS选择器、尺寸与边框、框模型、背景属性、文本格式化属性、表格属性、过渡属性、浮动定位、其他定位方式、显示效果、列表属性、转换属性、JavaScript概述、使用JS、JS基础语法、JS变量和常量、数据类型、数据类型转换、运算符、流程控制、分支结构、循环结构、函数数组、String、其他内置对象、BOM、DOM、JS事件、jQuery介绍、jQuery选择器、jQuery操、DOM、jQuery-事件、jQuery动画、插件-Echarts	掌握前端软件开发的核心技术、能够独立完成前端软件的开发，熟练掌握WEB前端开发的技能
CSS
JavaScript
阶段项目实战	物联电商平台前端开发、东方财富云系统前端开发	完成物联电商平台前端功能设计、开发、调试、部署
Python Flask框架	Flask框架、开发环境建立、程序结构、模板、WEB表单、数据库、项目结构、用户管理、分页、国际化与本地化、测试、项目部署	掌握使用Python的Flask框架进行互联网服务端软件设计、开发技术，可独立使用Flask进行软件开发
Ajax	Ajax、JSON、使用JSON进行数据交换、Jquery对Ajax的支持、跨域访问	掌握Ajax和JSON开发、使用方法，熟练进行编程
阶段项目实战	物联电商平台后端开发	采用Flask框架完成电商平台的设计、开发，掌握并熟练使用Flask框架开发服务端软件
Python Django框架	Python工具使用、WEB与服务器、框架、MVC与MTV、Django介绍、Django中的应用、应用的URL路由配置、模板的设置、模板的加载方式、url()中的name参数、模板中的语法（变量，标签，过滤器，静态文件，继承）、模型、ORM、创建和使用模型、配置数据库、编写Models，数据字段和字段选项，数据的导入和导出及版本切换，通过模型增加、查询、修改、删除数据F()操作与Q()操作、原生数据库操作、用后台管理、Models、基本管理、高级管理、一对一映射查询、一对多映射查询、多对多映射查询、自定义查询对象、HttpRequest使用、csrf跨站点攻击、forms模块的作用、使用forms模块、模板中解析form、对象、forms高级处理、内置小部件、cookies、session会话	以物联电商平台贯穿本阶段、掌握Python服务端软件开发的核心技术，能够独立完成服务端软件开发，深入理解Python开发服务端的软件的精髓
阶段项目实战	项目需求分析，总体设计，开发流程，模块划分，建立数据库、表前端功能模块编码实现、调试、测试服务端功能模块编码实现、调试、测试Redis技术应用、Git、项目部署、Nginx部署与配置、完成完整的物联电商平台设计、开发、调试、测试、部署。还有东方财富云项目功能分析、模块划分、模块编码实现、测试、部署	完成完整的物联电商平台设计、开发、调试、测试、部署。完成东方财富智能云系统的账号管理，数据获取，可视化（分时图、K线图、趋势线）、数据分析、虚拟交易功能
Python Tornado框架【视频】	Tornado基础、Tornado系统、路由、视图、Tornado异步处理机制、数据访问、安全应用、Python编码	掌握使用Tornado进行项目开发

Python爬虫工程师、大数据分析工程师、人工智能工程师
课程模板	课程内容	课程目标
Python爬虫工程师	爬虫的基础、分类、用途、法律风险；爬取网站前的准备工作、爬虫的广度优先简介、深度优先策略；HTTPS协议解析、用抓包工具抓取分析网络数据包、常见的般结构化数据类型：XML,HTML,JSON；使用BeautifulSoup,XPath,正则表达式精细抓取文本信息；HTTP协议的GET，POST方法在爬虫中的使用，动态网站的Selenium+浏览器方案抓取，代理服务器的使用；HTTPS的处理，Cookie，Session的使用，网站的登录，Cookiejar的管理；验证码的处理；表单提交；数据的持续化存储，数据库的使用，多进程，多线程在爬虫框架中的使用；Scrapy框架的使用以及如何对爬虫进行分页，去重爬虫项目实战：猫眼，豆瓣电影数据抓取；腾讯招聘网站数据抓取，淘女郎图片抓取	理解爬虫的作用，掌握爬虫的原理、技术，能够使用Python熟练编写爬虫软件
数据分析、数据可视化	AI概要、Numpy、NumPy开发环境、数组对象、多维数组、Numpy内置数据类型、索引与切片、改变维度（视图变维、复制变维、就地变维、视图转置）、组合数组、分割数组（垂直、水平、深度）、ndarray对象的属性	了解机器学习必备的数学知识、算法；掌握使用Python数据运算、分析、可视化的模块的使用。结合项目和数据分析小游戏降低晦涩的知识时的枯燥性。股票数分析项目功能包括： 1、使用Numpy计算股票的算数平均价格 2、计算股票的时间加权平均价格(TWAP) 3、计算股票的价格范围、价格幅度 4、计算股票的中位价格 5、计算股票的价格波动率 6、计算股票价格的平均真实波幅(ATR) 7、绘制指数移动平均线(EMA)、绘制指数布林带(EBB) 8、计算两只股票收益率的相关系数 9、找到两支股票收益率的交叉点 10、绘制经窗口函数平滑后的移动平均线 11、绘制K线图、分时图
	数据可视化【matplotlib.pyplot】：缺省样式、设置线型、线宽和颜色、设置坐标范围、设置坐标轴刻度标签、将矩形坐标轴改成十字坐标轴、显示图例、绘制点、添加注释、图形对象、子坐标图、栅格布局、自由布局、刻度定位器、散点图、区域填充、柱状图、等高线图、热图、饼图、三维曲面图、三维线框图、动画、坐标线、对数坐标
	numpy的通用函数：读取csv文件，算数平均值，加权平均值，极差，中位数，标准差，星期数据，轴向扩展，卷积运算，线性模型（线性预测、线性拟合），多项式拟合、裁剪、压缩和累乘，相关性：方向、程度、样本、均值、离差、方差、标准差、协方差、相关性矩阵，符号数组，矢量化，数据平滑、统计学概念
	矩阵和通用函数：创建矩阵，通用函数，加法通用函数，除法和取余通用函数，实现位运算的通用函数。numpy的子模块：线性代数模块，快速傅立叶变换模块(fft)，随机数模块(random)：二项分布、超几何分布、标准正态分布
	numpy的通用函数：排序和查找，金融计算（终值fv，现值pv，净现值npv，内部收益率irr，每期支付金额pmt，计算率rate，分期数nper，），窗函数（Bartlett窗口、Blackman窗口、汉明窗口、Hanning窗口、Kaiser窗口），科学计算
	断言和单元测试：判等断言、基于unittest模块的单元测试、基于nose和装饰器的单元测试、基于文档字符串的单元测试，基于pygal的数据可视化：掷骰子、世界人口、Python仓库、HackerNews
	基于scipy的科学计算：读写matlab数据文件、统计、信号处理、数学优化、积分、插值、多媒体，基于pygame的游戏与人工智能：相关性、显示动画、pygame中使用matplotlib、访问屏幕像素、数据点聚类、OpenGL
人工智能，机器学习，深度学习技术	监督学习：数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归；分类器：简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、分类报告	项目：估算房价，汽车质量评估，收入等级估算
	预测建模：基于SVM线性分类器、基于SVM非线性分类器、类型数不平衡问题、置信概率、事件预测器；无监督学习：k-means算法、矢量量化、均值漂移、凝聚层次、评价聚类效果、近邻传播	项目：交通流量估算；项目：市场分析
	推荐引擎：组合函数、数据管线、KNN分类器、KNN回归器、欧式距离、皮尔逊相关性、相似用户；文本分析：文本划分、词干提取、词形还原、文本分割、词袋模型、文本分类、性别识别、情感分析、主题建模	项目：电影推荐
	语音识别：音频信号、频域转换、音频生成、音乐合成、频域特征、语音识别；时间序列：转换时间序列、切分时间序列、操作时间序列、从时间序列提取统计信息、针对时间序列的隐马尔科夫模型、针对文本序列的条件随机场模型	项目：语音识别；项目：基于隐马尔科夫模型的股市分析
	图像识别：图像处理、边缘检测、直方均衡、角点检测、Star检测、SIFT检测、图像特征、物体识别；人脸识别：视频捕捉、人脸检测、主成分分析、核主成分分析、独立成分分析	项目：人脸识别
	深度神经网络：神经元、单层神经网络、深度神经网络、向量量化神经网络、递归神经网络、反向传播神经网络	项目：文字识别
阶段项目实战	整合东方财富智能财富系统（相关数据分析）	完成东方财富智能云系统全部功能开发、整合、测试、提交、部署工作
Python视频课程	算法与设计模式：栈和队列数据结构的Python实现、Python实现链表、归并、快速、二叉树、哈希、基本排序查找算法（冒泡排序、选择排序，顺序查找、二分查找）、工厂模式、单例模式	掌握基本设计模式、常用算法
Python视频课程	kivy编程、kivy组件、安全编码、微信公众号开发	掌握Python图形界面编程，掌握界面的各种事件的想要方法，能够独立完成带界面的软件开发

Python语言的优点

简单--Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质是它的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
开源--Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。这是为什么Python如此厉害的原因之一——它是由一群希望看到一个更加专业Python的人创造并经常改进着的。

来达内不可抗拒的六大优势

Curriculum advantages

师资队伍
高薪聘请讲师团队，分别来自企业技术经理及总监岗位。
全栈式培养
培养多方位、复合型人才，打造全栈式Python工程师。
课程体系
源于企业需求，内容与岗位对接，根据岗位需求进行设置。
技术前沿
课程取材于真实需求，实时更新，融合时下前沿技术热点。
推荐就业
根据学员综合技能匹配企业要求，为学员推荐就业和指导。
项目实战
真实部署真实的商业项目，让学员在实战中获取项目经验。

多重就业服务体系，实现人才输送

Employment service system

1 签订协议

学完课程后如果未就业，符合条件的可申请退款。
2 企业合作

与大型企业签订合作，由达内培养符合要求学员。
3 双选会

每季度都举行双选会，让企业与学员面对面交流。
4 招聘会

定期举行大型专场招聘会，提供更好就业机会。
5 推荐就业

按学员综合技能匹配企业要求，为学员推荐就业。
6 就业指导

HR进行模拟面试指导，帮助学员更好展现自我。
7 招聘网站

达内提供IT领域线上招聘平台，助学员更好就业。
8 定制推送

合作企业定制推送，帮助学员学成高薪就业一路顺风。

Python如何学习

学习python一定要学一个好的开发工具，Python的开发工具很多，这里我只推荐3种：
Sublime text：轻量级神器，视觉效果上非常享受。简洁，同时有庞大的插件库，是非常流行的编辑器，适合练手小的程序和小的项目。
pycharm：专业级神器，对代码的提示，跳转非常方便，有强大的内置重构功能，是Python专业程序员比较好的选择，如果要进行大的项目开发，必须是它。
Anaconda：集成了大量数据分析相关库，它的调试功能比较强大。如果要从上数据分析，机器学习，一定要用它，尤其里面的Jupter工具，几乎所有的数据分析人员都用它。

Python讲师点拨，经验倾囊相授

Introduction to teachers