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Python 是一种广泛应用于数据分析、网络爬虫、机器学习、Web 开发等领域的高级编程语言。以下是对最新Python课程体系的详细解析: 1. **Python 基础**(第 1 周) - Python 初识:涵盖Python的安装、开发环境设置以及基本语法特性,如变量、数据类型、字符串、列表、元组和字典等。 - Python 控制流与小实例:讲解条件语句(if-else)、循环(for、while)、函数定义与调用,以及异常处理。 - Python 函数详解:深入探讨函数参数、作用域、递归以及装饰器。 - Python 模块实战:介绍模块的使用、导入与创建,以及标准库的使用。 - Python 文件操作实战:学习读写文件、文件对象操作及文件路径处理。 - Python 异常处理实战:掌握如何处理运行时错误,编写健壮的代码。 - Python 面向对象编程:理解类与对象的概念,封装、继承和多态等面向对象特性。 2. **Python 网络爬虫基础及进阶实训**(第 2 周-第 4 周) - 网络爬虫基础:介绍HTTP/HTTPS协议,网页结构分析,HTML和CSS选择器。 - 抓包分析技术:利用工具如Fiddler或Wireshark分析网络请求。 - 用户代理/代理IP池技术:伪装浏览器身份,避免被目标网站封禁。 - Scrapy框架基础与进阶:学习Scrapy的安装、项目结构、爬虫、中间件、管道等核心组件。 - 验证码处理技术:识别与处理网站的验证码,包括OCR和第三方服务。 - 数据去重技术:确保爬取的数据唯一性。 - 分布式爬虫技术:利用多线程、多进程或分布式框架提升爬虫效率。 3. **Python 数据挖掘与机器学习基础、进阶及案例实训**(第 5 周-第 8 周) - 数据挖掘与机器学习基础:理解数据挖掘的基本概念,如预处理、特征工程等。 - 数据预处理技术:包括数据清洗、缺失值处理、异常值检测和转换。 - 词云技术:生成可视化词云,展示文本数据分布。 - 模型评价:理解评估指标如准确率、召回率、F1分数等。 - 分类算法:学习逻辑回归、决策树、随机森林等。 - 聚类算法:掌握K-means、层次聚类等方法。 - 关联分析算法:如Apriori和FP-Growth,用于发现频繁项集和关联规则。 - Sklearn库基础:使用sklearn库实现多种机器学习算法。 - 文本挖掘与计算机视觉项目:涉及NLP和图像处理的实际应用。 4. **Python WEB 开发技术实训**(第 9 周-第 10 周) - Python CGI编程基础:理解CGI概念,实现简单的Web服务。 - Django框架:学习Django的安装、配置、URL路由、视图和模板系统。 - MySQL数据库使用:数据库连接、查询、事务处理等。 - 网站权限系统:构建用户注册、登录系统,实现权限控制。 - 数据导入与迁移:数据的导入导出,数据库模型的更新。 - 中间件应用:使用Django中间件增强Web应用功能。 5. **Python 自动化运维技术实训**(第 11 周-第 12 周) - Python 自动化运维基础:理解自动化运维概念,学习Python在运维中的应用。 - 批量运维技术实战:批量管理服务器,包括配置更新、日志收集等。 - 系统安全管理:监控系统状态,预防安全风险。 - 报表管理:自动生成运维报告,便于分析与决策。 - 流量监控:实时监控服务器性能,应对大流量场景。 通过这门课程,学员将全面掌握Python语言基础,进一步学习网络爬虫、数据挖掘与机器学习、Web开发和自动化运维等高级技能,具备实际项目开发和运维的能力。
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