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  • Python图谱

    2017-01-22 10:49:17
    Python图谱

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  • ​前言:如果有人问:“Python还火吗?”“当然,很火。”“哪能火多久呢?”“不知道。” 技术发展到现在衍生出许多种编程语言,但没有任何一门语言能处于垄断地位(我们现在生身处于Java的时代),Python是当前...

    ​前言:如果有人问:“Python还火吗?”“当然,很火。”“哪能火多久呢?”“不知道。”

    技术发展到现在衍生出许多种编程语言,但没有任何一门语言能处于垄断地位(我们现在生身处于Java的时代),Python是当前流行的语言,其最主要原因是简单易学,没有复杂的逻辑关系,吸引了一大批准程序员/程序员的关注与学习,但很多人在学完基础部分后,开始对就业方向不知所措了,因为其就业方向实在太多太多了。垂直领域的有Python开发,Web全栈,Python爬虫工程师等等,扩展方向可以走自动化测试,数据分析,再往高端的走还可以选择大数据,人工智能等等等。

    但小部近期收到不少小伙伴的各种问题,其中被提及最多的问题就是:“Python自学并不难,难的是如何踏入大厂并拿到高薪offer。”因此,为了解决广大想入坑Python或者已经在坑中的小伙伴们的问题,我耗费了整整十几个小时,整理出10个Python经典就业练手项目和5张Python图谱,全部贴合大厂企业用人标准。

    一、十大Python经典就业练手项目

    (一)Python入门级项目

    • 项目案例:
    • 统计目录文件磁盘占用
    • 通过Python绘制图案
    • 图片转换简笔画

    运用技术点:

    1. Python开发环境和Python介绍

    2. Python语言与其他语言对比

    3. 基础语法、输入、输出,变量、注释,缩进、PEP8规范

    4. 布尔、数字、字符串、列表、元组、字典、集合

    5. 流程控制分支结构

    6. 流程控制循环结构

    7. 函数定义、调用、返回值、作用域

    8. 关键字参数、默认值参数、可变参数、匿名函数、递归函数

    9. 文件打开和关闭、文件的读写、文件目录相关操作、序列化

    练习目标:掌握Python基础语法

    练习效果展示:

    • 项目案例:
    • 破解验证码识别
    • 视频转换字符动画

    运用技术点:

    1. 类和实例、访问限制、属性和方法、成员属性和类属性

    2. 继承和多态、@property、装饰器

    3. 切片、列表生成式、迭代

    4. map/reduce、装饰器、生成器,迭代器、堆和栈

    5. import语句、from/import语句、__name__属性、自定义模块、包、安装和使用第三方模块

    6. try except异常处理、单元测试

    7. UTF8 、UNICODE、ASC

    练习目标掌握程序设计与数据结构

     

    (二)Python进阶项目

    • 项目三:在线微课商城系统前后台

    项目案例:

    • 路由映射用户主页
    • 使用Django代理维护数据库
    • 使用Django的模型类管理微课用户
    • 数据库可视化系统
    • 注册与自动登录功能
    • 钓鱼网csrf攻击案例

    运用技术点:

    1.路由与模型类实现模板

    • 环境搭建 
    • 基本路由映射与命名空间 
    • 正则路由映射参数的传递与接收 
    • 反向解析处理器
    • Request对象与Response对象 
    • 上下文与模板调用 
    • 模板层基础语法 
    • 模板过滤器详解 
    • 模板复用与block提取

    2.模型类实现

    • 表与字段的定义 
    • 常用的字段约束 
    • 数据迁移与维护 
    • 模型类的增删改 
    • 模型类的查询方法 
    • QuerySet运用 

    3.Django框架

    • Cookie安全性与生命周期 
    • Sessi on的原理与使用 
    • Django连接Redis服务 
    • 表单数据的提交与接收 
    • csrf跨域攻击原理 
    • csrf跨域攻击实例与防范 
    • 一对多操作 
    • 多对多操作 
    • Django自关联 
    • 中间件Django Middle-war运用 

    练习目标了解数据提取策略/熟悉爬虫原理和实现流程/基于单任务的数据爬取/精选Scrapy-Redis分布式异步框架的数据抓取项目/针对行业中反爬策略精选解决方案/基于分布式的异步框架抓取

    项目效果展示:

    • 项目四 某门户热门文章抓取
    • 项目五 咨询公司招标信息采集平台
    • 项目六 分布式架构爬取招标信息采集平台

    案例:

    • 电商平台商品分类信息提取
    • urllib参数编码与加密
    • 请求头的伪装
    • 模拟登录

    相关技术点:

    1.数据提取与清洗策略

    • 正则表达式 
    • re模块使用案例 
    • xpath语法 
    • Python中的lxml模块 
    • 百度针对xpath爬虫的反爬策略与解决方式 
    • JsonPath使用 

    2.urllib与反爬策略

    • Http请求协议 
    • urllib模块使用
    • Get请求与URL编码 
    • Http post请求 
    • urllib中的Request对象 
    • Request header伪装策略 
    • 反爬策略之代理IP 
    • 反爬策略之模拟登录 

    3.scrapy框架原理

    • Scrapy异步框架核心原理 
    • Scrapy项目创建与配置 
    • Scrapy异步抓取 
    • Pipeline管道文件 
    • Middleware中间件 

    4.Scrapy-Redis分布式爬虫

    • Redis使用 
    • Scrapy-Redis组件原理 
    • Scrapy-Redis配置 

    练习目标业务逻辑分析/Model层开发/商品首页后端数据渲染/用户个人页面管理/购物车功能完善/视频传输权限与协议/超级管理员的创建/后台管理首页显示设置/模型数据可视化操作/分类过滤与模糊查询/数据可视化页面的优化

    爬取数据展示:

    • 项目七 服务器日志数据清洗分析
    • 项目八 气象数据分析

    运用技术点

    1.数据科学原理与数据处理

    • 数据科学原理 
    • 数据处理流程 
    • 数据分析好助手Jupyter notebook 
    • 数据科学模块Numpy 
    • 统计分析模块Pandas
    • 数据质量分析 
    • 数据特征分析 

    2.特征工程

    • 通过真实数据观察大局 
    • 选择性能指标、检查假设 获取数据(创建工作区,快速查看数据结构,创建测试集)
    • 从数据可视化中探索数据的奥秘(将数据可视化、寻找相关性、试验不同的属性组合) 
    • 机器学习训练前的准备(数据清理、自定义转换器、特征缩放、转换流水线) 
    • 选择和训练模型(评估训练集、交叉验证、分析最佳模型及其错误、测试集评估) 
    • 模型的调优 
    • 分析最佳模型和测试集评估 
    • 系统维护和监控 

    练习目标数据分析和数据挖掘、机器学习/Jupyter notebook的安装、使用、魔法命令/Numpy矩阵和随机数生成、ndarray基本操作、ndarray的合并与分割、矩阵运算、聚合操作、arg运算、比较运算/Pandas的数据结构、数据中的选取与操作、加载各种数据、排序与合并、数据汇总、数据分组与透视表、时间序列/数据的可视化/数据获取和加载、数据清洗/数据内容处理与分析/特征工程原理

    就业方向:【Python数据分析师】

    • 项目九 一线电商线上拍卖数据分析
    • 项目十 互联网用户背景与身份关联挖掘实战

    案例:

    • 垃圾短信分类器实现
    • MNIST数字图像识别
    • 一线电商线上拍卖数据分析
    • 互联网用户背景与身份关联挖掘

    相关技术点:

    1.机器学习

    • 机器学习原理(损失函数凸优化)
    • 机器学习关键问题(训练数据不足、质量差、无关特征、过拟合、欠拟合)
    • 分类训练与多类别分类器
    • 性能考核(测量精度、精度和召回率、ROC曲线)
    • 线性回归(标准方程、计算复杂度)
    • 正则线性模型(岭回归、逻辑回归、概率估算、决策边界)第九节:支持向量机(线性SVM、非线性SVM)
    • 降维(投影、流形学习、PCA)
    • 聚类算法Kmeans

    2.海量数据的处理与挖掘

    • Hadoop海量数据实现原理
    • Map Reduce思想变换数据key-value
    • Hive在数据统计分析中持久化应用
    • PySpark与SparkSQL
    • 关联数据挖掘
    • 关联规则Apriori算法
    • 海量数据的关联分析方案

    练习目标Hadoop原理/Map Reduce转化实现/关联挖掘算法模型/pyspark的使用机器学习/常见算法模型/机器学习常见概念/数据降维/基于海量数据的关联

     

    二、五张Python学习图谱

    下面再给大家分享CSDN大咖整理的Python学习图谱:

    以上就是10个Python经典就业练手项目和5个Python图谱,全部贴合大厂用人标准,不过光有这些还不够,在实操中还需提高做事效率和质量的思维,否则就会有被市场淘汰的风险。所以需要提高自身的竞争力!

    很多程序员已意识到这一点,据CSDN《2020-2021中国开发者调查报告》数据显示,开发者持续学习的主要路径靠自学, 54% 参与调查的开发者会通过在未参加正式课程的情况下,自学一门新语言、框架或工具。35% 的人群愿意付费进行学习,57% 的开发者每周学习 6 小时以上,7 成的开发者参加培训的预算来自个人。

    从报告可以看出,超一半的开发者愿意自学一门新语言、框架或工具,但这样的结果往往会导致两个结果。其一,思维上没有清晰的学习路径,知识碎片化,不成系统;其二,能力上缺乏如编程能力,编程思想,算法能力,架构能力胜任。

    该如何破解这两大困境?这就需要CSDN软件工程师能力认证(以下简称C系列认证)来破局。C系列认证是由中国软件开发者网CSDN制定并推出的一个能力认证标准,已上线75天,覆盖全国高校300+。

                                                                                                                   C能力认证图谱

    C认证清晰定义了软件工程师的能力,能够夯实软件开发核心技术,掌握企业级开发框架,吃透分布式架构,玩转微服务架构,搞定性能调优,完全胜任编程能力,编程思想,算法能力,架构能力。

    通过提供免费训练,在训练过程中采用基于“明确路径+领取任务+刻意练习+大咖指导”的学习模型,让学员提升自我能力,满足大厂招聘要求!

    认证考试分为基础能力+项目能力,任务中、考试时完成的项目都将在结束后进行开源,学员可自行维护,你可增加真实项目经历,提升简历硬实力

    认证官网:https://ac.csdn.net/

     

    三、大咖直播预告

    本周四C站大咖们为我们带来了《java和她的小伙伴们-java大生态蓝图》,还有超多红包雨等着大家,小伙伴们准备好了吗?!

    【大咖直播】java和她的小伙伴们-java大生态蓝图

    嘉宾:湘王、白月光、团子

    时间:2021年5月20日(本周四)

               20: 00~21: 00

    直播地址

    https://live.csdn.net/room/csdnstudent/8OSXp63r

    内容简介

    通过java大生态告诉你

    ● tomcat不是必须的

    ● JavaEE不是必须的

    ● Spring也不是必须的

    ● 甚至Java语言也不是必须的

    更有“兰德网络”支持的超多红包雨

    点击链接或扫二维码预约直播~~

     

    C认证仲夏限时福利

    扫描下方二维码添加小助手,加入全球技术交流公益群,领取csdn1000+爆款书会员,限额1000名~

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    添加时请备注:电子书 和 csdn ID

     

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  • 下面就为大家分享一下大牛整理的Python学习图谱: 更多Python视频、源码、资料加群683380553免费获取

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  • Python学习图谱: 最近,笔者在经常后台看到小伙伴留言在问,想学Python,但不知道如何入门? 其实对于这个问题,真是仁者见仁智者见智。有句老话说的好“一千个读者,就有一千个哈姆雷特”不过对于此疑惑,...

    就在TIOBE公布的5月编程语言榜中,Python一直持续增长,目前已经跃升到世界所有语言前3名,如果只能学习一门语言,那必定是Python无疑!

    所以,你准备好学习Python了,但是你怎么开始?入门Python要多久?

    Python学习图谱:

    最近,笔者在经常后台看到小伙伴留言在问,想学Python,但不知道如何入门?

    其实对于这个问题,真是仁者见仁智者见智。有句老话说的好“一千个读者,就有一千个哈姆雷特”不过对于此疑惑,笔者就想直接了当的告诉大家:当然是爬虫!

    那么,为什么说爬虫是入门的最好方式呢?没有之一。

    说起来,Python其实有很多应用的方向,比如后台开发、web开发、科学计算等等,但爬虫对于初学者而言更友好,原理简单,几行代码就能实现基本的爬虫,学习的过程更加平滑,你能体会更大的成就感。

    其次,数据是创造和决策的原材料,高质量的数据都价值不菲。而利用爬虫,我们可以获取大量的价值数据,经分析可以发挥巨大的价值,比如:

    豆瓣、知乎:爬取优质答案,筛选出各话题下热门内容,探索用户的舆论导向。

    淘宝、京东:抓取商品、评论及销量数据,对各种商品及用户的消费场景进行分析。

    搜房、链家:抓取房产买卖及租售信息,分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

    拉勾、智联:爬取各类职位信息,分析各行业人才需求情况及薪资水平。

    雪球网:抓取雪球高回报用户的行为,对股票市场进行分析和预测。

    掌握基本的爬虫后,你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习,都会更得心应手。因为这个过程中,Python基本语法、库的使用,以及如何查找文档你都非常熟悉了。

    给大家举个例子:

    谷歌|百度

    ①提到爬虫,必然会说起搜索引擎,它是直接利用爬虫抓取信息来构建底层服务的。简单粗暴,但是直接有效,而如今世界上最大的两家搜索引擎服务公司(google和百度),已分别是7千亿和600亿美金市值。

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    今日头条

    ②已是国民资讯app的今日头条,早期通过抓取数百家机构的新闻源,以技术推荐手段来分发给用户,做到千人千面的阅读体验,现在已是中国互联网公司第三极。

    这是一个在早期直接利用爬虫手段成功的典型例子,如果不抓取别人的新闻资讯,今日头条根本不可能成功。

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    那么,我们程序员如何通过自己所学的技术来变现呢?

    曾有对爬虫技术比较了解技术人员,通过提供自己开发爬虫技术一年赚到了50w。他用爬虫技术开发了一套自动往论坛、社交媒体发帖、发评论的发帖机,达到某些需要内容做支撑的商业目的。

    如果你有心学习Python,为了避免漫无目且零散地学习,小编整理好的学习资料可以分享给大家,即使你非技术出身也能快速入门Python获得求职能力、工作效率、解决问题等硬核能力的提升。

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