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。
