Python学习路线图

Python基础

适用/适合人群：适合小白，零基础

目标：掌握HTML CSS div+css,javascript,h5等前端基本技术

●01开班典礼：

1、Pycharm安装

2、Python简单程序

3、整个课程体系

●Python基础语法

1、Python变量

2、Python的数据类型

3、Python中的运算符

4、流程控制

5、猜数字

6、猜数字改进（作业）

7、布尔类型

8、分支语句（if，if-elif-else, if-else）

●Python字符串解析

1、字符串创建

2、原始字符串创建

3、长字符串操作

4、字符串格式化操作

5、字符串内置方法

●Python三大数据结构

1、列表

2、元组

3、字典

4、数据遍历

●Python循环结构

1、函数的定义

2、函数的分类

3、函数调用

4、参数类型和数据传递

5、局部变量和成员变量

6、return关键字

7、匿名函数

●Python正则表达式

1、re.match函数

2、re.search方法

3、re.match与re.search的区别

4、检索和替换

5、正则表达式修饰符 - 可选标志

6、正则表达式模式

●Python面向对象

1、面向对象技术简介

2、类定义

3、类对象

4、类的方法

5、继承 多继承

6、方法重写

7、运算符重载

●Python Mysql数据库

1、什么是 PyMySQL？

2、PyMySQL 安装

3、数据库连接

4、创建数据库

5、数据库CURD

6、事务处理

7、错误处理

●Python JSON和XML解析 GUI编程

1、JSON 数据解析

2、什么是XML？

3、python对XML的解析

4、python使用SAX解析xml

5、Python 解析XML实例

6、使用xml.dom解析xml

7、常用的GUI控件

●Python语音操作

1、windows下pip安装

2、windows下Python语音speech模块安装

3、语音矫正

4、语音测试模块

5、路径配置

●Python SMTP邮件发送

1、使用Python发送HTML格式的邮件

2、Python 发送带附件的邮件

3、在 HTML 文本中添加图片

4、使用第三方 SMTP 服务发送

Web全栈

适用/适合人群：熟练掌握PHP基本语法能开发门户型站点

目标：掌握PHP面向过程的编码方式，能够独立开发相关系统。

●XHTML/CSS

1、XHTML常用标签

2、CSS引入方式

3、CSS选择器和选择器优先级

4、CSS基本属性

5.盒模型

●布局

1、浮动布局

2、清浮动

3、定位布局

●CSS3新增属性

1、HTML5新增表单类型

2、rgba hlsa

3、text-shadow

4、text-overflow

5、text-stroke

6、direction和unicode-bidi

7、css3边框新增设置

8、font-face和自定义文字图标

9、css3背景新增设置

10、mask

11、box-reflect

12、box-sizing

13、filter

14、HTML5新增标签

●CSS3变换和动画

1、transition

2、transform

3、3D变换

4、transform新增函数

5、animation

6、animate.css

●弹性盒模型&&响应式布局

1、h5新增单位

2、移动端布局和PC端的区别

3、物理分辨率和显示分辨率

4、viewport 视口设置

5、window.devicePixelRatio 像素比

6、1px问题处理

7、固定定位问题处理

8、小于12像素字体处理

9、rem布局

10、移动端的默认样式处理

11、横竖屏检测

12、弹性盒模型display:flex

13、栅栏布局

14、Media Queries 媒体查询

15、Media Queries的兼容

●bootstrap框架

1、bootstrap页面的基本结构

2、栅格系统

3、响应式工具

4、bootstrap的默认UI设置

5、辅助样式

6、字体图标

7、常用组件

●JS基础01

1、js的介绍，历史，未来-nodejs

2、js的组成（ECMAScript、DOM、BOM）

3、js的特点

4、js的引入方式

5、alert语句

6、js中变量的概念及命名规则

7、js的基础数据类型（布尔值、整型、浮点型、字符串、undefined类型、null类型）

8、js的运算符

9、onclick事件的绑定

10、元素的获取

11、onmouseover、onmouseout事件

12、bool类型

13、关系运算符

14、逻辑运算符

15、if语句

16、switch语句

17、三元运算符

18、window.onload()

●JS基础02

1、document.write

2、for循环讲解

3、while循环

4、do..while

5、break、continue

6、随机数

7、innerHTML

8、循环结合H5应用

9、数组

10、双层循环嵌套

11、二维数组

12、字符串操作

●JS DOM操作

1、树形结构讲解

2、DOM节点获取方式

3、如何通过获得标签修改属性

4、滚动偏移

5、综合实例

6、瀑布流

7、返回顶部

●事件

1、事件对象

2、鼠标事件mouse....

3、键盘事件key....

4、表单事件

5、拖拽效果

6、事件捕获

7、事件冒泡

8、阻止默认事件

9、阻止冒泡

10、阻止事件传播

●jQuery操作

1、什么是jQuery

2、jQuery 整体架构

3、$()中的参数说明

4、jQ中对DOM/BOM操作

5、jQ中对event操作

6、jQuery动画

7、jQuery工具方法和静态方法

8、jQuery中的Ajax

9、$.ajax()、$.get()、$.post()、$.getJSON()、$.getScript()、load()等方法

●Vue语法

1、介绍Vue

2、安装Vue

3、Vue 实例

4、模板语法

5、计算属性

6、Class 与 Style 绑定

7、条件渲染

8、列表渲染

9、事件处理器

10、 表单控件绑定

11、组件

12、深入响应式原理

13、过渡效果

14、过渡状态

15、Render 函数

16、自定义指令

17、混合

18、插件

●Vue语法

1、路由Vue-Ruter

2、安装

4、动态路由匹配

5、嵌套路由

6、编程式导航

7、命名路由

8、命名视图

9、重定向和别名

10、HTML5 History 模式

11、导航钩子

12、路由元信息

13、过渡动效

14、数据获取

15、滚动行为

16、懒加载

17、router-link

18、router-view

●综合项目

礼拜五网站开发

全栈后端开发

适用/适合人群：PHP基本功扎实，掌握基本开发技巧

目标：掌握PHP面向对象核心思想，掌握框架使用技巧，能够熟练使用thinkphp框架重构商城系统

●GitHub项目代码管理

1、GitHub简介

2、GitHub代码管理流程讲解

3、Github冲突和冲突解决

●Python网络编程

1、什么是 Socket?

2、Python Internet 模块

●Web框架开发

1、web框架开发简介

2、urlparse模块

3、urllib模块／包

4、Web（HTTP）服务器

5、使用urllib2 HTTP验证

6、HTTP实例验证向Python3移植

●Web编程 CGI初级

1、CGI简介

2、CGI应用程序

3、cgi模块

4、cgitb模块

5、构建Web服务器，建立表单页，生成表单和结果页面

6、在CGI中使用Unicode

●Web编程 CGI高级

1、mulitipart表单提交和文件上传

2、多值字段

3、cookie

4、cookie和文件上传

●Web编程 WSGI

1、WSGI简介

2、动机（CGI替代）

3、服务器集成

4、外部进程

5、WSGI服务器

6、中间件及封装WSGI应用

7、Python3中使用WSGI

8、WSGI应用实例

●Web框架 Django

1、Django简介

2、Django项目创建

3、运行开发服务器

4、Django模版

5、Django 表单

6、Django admin设置和使用

●Web框架 Django创建博客的用户界面

1、创建模版

2、创建URL模式

3、创建视图函数

●Web框架 Django中级 TweetApprove

1、项目文件结构

2、Twython库

3、URL结构

4、数据模型

5、新推文提交和审核

●队列

1、线程和进程的概念

2、Python线程的创建

3、线程模块介绍

4、Threading模块创建线程

5、线程同步

6、线程优先级队列

7、线程，进程的区别和联系

8、消息队列的创建

9、分布式任务队列的创建和使用

●Tornado Web框架开发

1、Tornado简介

2、Tornado下载和安装

3、Tornado简单程序的创建

4、Tornado方法

5、Tornado模版引擎

6、自定义UIMethod和UIModule

●Tornado Web框架开发

1、Tornado静态文件和主动式文件缓存

2、Tornado 基本cookie和加密cookie

3、Javascript操作cookie

4、用户认证

5、CSRF跨站伪造请求防范

6、Tornado 文件上传

7、Tornado验证码

●网络爬虫

1、爬虫简介

2、简单爬虫／蜘蛛／机器人的代码实现

3、爬虫完成web页面数据解析

4、可编程的web浏览

5、数据缓存

●项目实战

1、客户关系管理软件开发

分布式网络爬虫

●数据抓取

1、爬虫简介（爬虫适用场景，合法性等）

2、网络爬虫编写

3、分析网页

4、三种抓取网页的方法（正则表达式，Beautiful Soup，Lxml）

5、三种抓取网页的方法的性能对比

6、为链接爬虫添加抓取回调

●下载缓存

1、为链接爬虫添加缓存支持

2、磁盘缓存

3、NoSQL介绍

4、MongoDB安装和使用

5、MongoDB缓存实现

6、数据压缩

7、缓存测试

●并发下载

1、Alexa提供的100万个网页使用

2、串行爬虫

3、线程和进程的概念

4、线程和进程的工作原理

5、线程和进程的代码实现

6、多进程爬虫

●动态内容和表单交互

1、动态网页事例

2、对动态网页进行逆向工程

3、渲染动态网页

4、登录表单

5、支持内容更新的登录脚本扩展

6、使用Mechanize模块实现自动化表单处理

7、验证码处理

●Scrapy

1、Scrapy简介

2、Scrapy安装和简单项目编写

3、定义模型

4、创建爬虫

5、使用shell命令抓取

6、结果检查

7、中断和恢复爬虫

●Scrapy

1、使用Portia编写可视化爬虫

2、使用Scrapely实现自动化抓取

3、Google搜索引擎

4、Facebook网站和API

5、Gap

数据分析

●Python数据分析工具介绍

1、Numpy

2、Scipy

3、Matplotlib

4、Pandas

5、StatsModels

6、Scikit-Learn

7、Keras

8、Gensim

●数据导入和导出

1、csv文件的读取（本地读取和网络读取）

2、Mysql数据读取

3、Excel文件数据读取

4、数据导出到csv文件

5、SQL数据读写

6、数据的提取和筛选

7、统计描述

●数据分析

1、数据质量分析（缺失值分析，异常值分析，一致性分析）

2、数据特征分析（分布分析，对比分析，统计量分析，周期性分析，贡献度分析，相关性分析）

●数据探索函数

1、基本统计特征函数

2、拓展统计特征函数

3、统计作图函

●数据预处理

1、数据清洗（缺失值处理，异常值处理）

2、数据集成（实体识别，冗余属性识别）

3、数据变换（简单函数变换，规范化，连续属性离散化，属性构造和小波变换）

4、数据规约（属性规约，数值规约）

5、Python主要数据预处理函数

●分类和预测

1、常用的分类和预测算法

2、回归分析

3、决策树

4、人工神经网络

5、分类和预测算法评价

6、Python分类预测模型特点

●聚类分析

1、常用聚类分析算法

2、K-Means聚类分析

3、聚类分析算法评价

4、Python主要聚类分析算法

5、常用关联规则算法

6、Apriori算法

●时间模式

1、时间序列算法

2、时间序列预处理

3、平稳时间序列分析

4、非平稳时间序列分析

5、Python主要时序模式算法

●离群点监测

1、离群点检测方法介绍

2、基于模型的离群点检测方法

3、基于聚类的离群点检测方法

●电力窃漏电用户自动识别

1、数据抽取

2、数据探索分析

3、数据预处理

4、构建专家样本

5、模型构建

●综合项目

1、金融数据分析

2、天气数据分析

人工智能

●预测的两类核心算法

1、两类算法的原理和用处

2、惩罚回归算法的原理

3、什么是集成算法

4、算法选择

5、构建一个机器学习问题

6、特征提取和特征学习

7、确定训练后模型的性能

●通过理解数据来了解问题

1、解剖一个新问题

2、新数据集的注意事项

3、分类问题：用声纳发现未爆炸水雷

4、对"岩石vs.水雷"数据集属性的可视化展示

5、基于因素变量的实数值预测

6、用实数值属性预测实数值目标

7、多类别分类问题研究

●预测模型构建

1、训练数据的使用

2、评估预测数据的性能

3、影响算法选择及性能的因素－复杂度以及数据

4、度量预测模型性能

5、模型与数据均衡

●惩罚线性回归模型

1、惩罚线性回归模型的有效性分析

2、对线性回归进行正则化以获得最优性能

3、惩罚线性回归的求解

4、输入为数值型数据的线性回顾方法的扩展

●集成方法

1、二元决策树进行预测

2、二元决策树等同于分割点选测

3、二元决策树过拟合

4、针对分类问题和类别特征所做的修改

5、自举集成：Bagging算法

●Python构建集成模型

1、用Python集成包解决回归问题－红酒口感预测

2、Python集成方法引入非数值属性－鲍鱼性别预测

●Python构建集成模型

1、Python集成方法解决二分问题－岩石VS水雷问题分析

●Python构建集成模型

1、Python集成方法解决多类别分类问题－玻璃数据分析

●项目实战

1、电影票房预测

面试及就业

●就业课

1、简历指导

2、面试技巧

3、简历投递

4、面试题讲解

5、企业面试环境模拟