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Python被广泛的用在Web开发、运维自动化、测试自动化、数据挖掘、数据分析、机器学习等多个行业和领域。一项专业调查显示，75%的受访者将Python视为他们的主要开发语言，反之，其他25%受访者则将其视为辅助开发语言。

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如何使用python编程？
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如何打开python文件？
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长春达内python课程学习内容

课程极具含金量，紧扣行业需求

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语言的优势

Python在数据科学领域被广泛使用。不管你从事的是什么工作，数据都会是其中的一部分。IT，软件开发，市场等等——它们都深度地关乎数据且对于智慧求之若渴。很快数据分析技能就会像编码技能一样的重要，而Python在两个领域都占有重要的地位。Python紧挨着R语言，都是现代数据科学中常被使用的语言。事实上，在数据科学领域，Python的职位职位需求超过了R语言。你在学习Python时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。

达内六大优势，让你没有后顾之忧

多重实力，更值得学员信赖

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。

全栈式培养

培养多方位、复合型人才，打造全栈式Python工程师。

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。

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。

3大商业项目，掌握实用编程技巧

通过实战项目让技术真正落地

语音识别

项目简介：采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，希望学员早日走入人工智能的大门。技能掌握：掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。掌握人工智能框架TensorFlow。

东方财富智能云系统

项目简介：在线金融交易系统，通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据，进行智能分析、显示，按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。技能掌握：Python核心技术，网络编程技术。数据库技术：MySql、 MongoDB、Redis。

爬虫集群系统

项目简介：通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好找到适合工作。可以按照城市、行业、其他技能关键字等进行合理分析，得出有价值的结果。技能掌握：熟练Python urlibrequests等模块。掌握Python多线程编程技术。

学Python如何写函数

使用Try Except。在将函数定义为公共API时，不能总是假定用户为函数设置了所需的参数。即使我们自己使用函数，也有可能某些参数是在我们的控制范围之外创建的，并且与我们的函数不兼容。在这些情况下，我们应该在函数声明中做什么？首先要考虑的是使用try…except语句，这是典型的异常处理技术。您将可能会出错（即引发某些异常）的代码嵌入该try子句中，并在该子句中处理可能的异常except。让我们考虑以下情形。假设特定的业务需求是您的函数采用文件路径，并且如果文件存在并且被成功读取，则您的函数会对文件进行一些数据处理操作并返回结果，否则返回-1。有多种方法可以实现此需求。

核心师资，鼎力带学

达内Python讲师传授真实项目经验