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Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广，就业方向多！
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简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
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讲师团队提供项目
| 项目一：东方财富智能云系统 | 项目二：爬虫集群系统 | 项目三：语音识别 |
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| 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，较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析，较终得出有价值的结果。 | 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 | ||
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1、Python核心技术，网络编程技术。 2、WEB前端开发技术：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式，如：HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术：MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议，如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营，拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料，并郑重公布《指定授课讲师承诺书》，确保学员利益。
包头专业Python培训班基础差开始，小编在这里推荐达内教育，17年专业IT培训机构,美国上市集团,开设IT培训班Java、python、大数据、linux、UI、会计等IT培训,覆盖IT培训和非IT培训共24大课程。达内集团凭借雄厚的技术研发实力、过硬的教学质量、成熟的就业服务团队，为学员提供强大的职业竞争力，在用人企业中树立了良好的口碑。欢迎大家的在线咨询，0元试听,随到随学,推荐就业。接下来小编为您分享，Python 中的面向对象没有意义
@dataclass
class Client:
root_url: str
url_layout: str
client_a = Client(
root_url="https://client-a",
url_layout="{root_url}/{entity}",
)
client_b = Client(
root_url="https://client-b",
url_layout="{root_url}/a/special/place/{entity}",
)
def construct_url(client: Client, entity: str) -> str:
returnclient.url_layout.format(root_url=client.root_url, entity=entity)
def get_items(client: Client, entity: str) -> List[Item]:
resp = requests.get(construct_url(client, entity))
resp.raise_for_status()
return [Item(**n) for n in resp.json()["items"]]
def save_items(client: Client, session_cls: session_cls, entity: str) -> None:
withscoped_session(session_cls) as session:
session.add(get_items(client, entity))
save_items(client_a,session_cls, "bars")
我们必须随时传递 Client 和 session_cls。
但有什么关系呢？代码量甚至还少了 10%。这样编写的代码很容易理解，而且不需要使用面向对象。
有人管这种写法叫做“函数袋”。就是说，整个代码都由有类型的数据和一大堆模块作用域的函数组成。
那么全局变量怎么处理？你可以参考这篇文章(https://leontrolski.github.io/sane-config.html)，在整个应用程序的生命周期内重用 config 或 db 的 session，
接口、抽象类怎么办？实际上你不需要它们，直接写代码就行了。平心而论，Python 有了类型标注之后，函数袋风格才开始发挥真正的魅力。
不纯粹的函数怎么办？
如果你想采用纯粹的函数式编程，你可能想编写纯粹的类，然后使用不纯粹的“适配器”实例来做一些处理：getting-the-current-datetime/API-calls/talking-to-the-db/other-impure-stuff。这个想法很不错。实际上你可以直接使用 freezegun、responses 等方法来避免大量麻烦。
2、例外
但也有一些例外的情况：
你可能注意到，重构的代码中加入了@dataclass，它们只是记录类型。Python 3 可以直接支持这些，不需要使用“常规”类。
使用 Exception 的子类是没问题的。使用 try: ... except SomeClass: ...，基本上会形成一种层级，不过没关系，只要不要搞得过于复杂。
Enum，与上面一样，它们非常适合 Python。
在极罕见的情况下（至少在应用程序的开发中很少遇到），你可能会想出一种非常好用的类型然后到处使用，就像pandas.DataFrame/sqlalchemy.Session 一样。但是一般情况下，不要自欺欺人，不要骗自己说我们正在构建了不起的应用程序。谦虚使人进步。
3、面向对象的弊端
虽然在本文开头，我说过我不认为面向对象本身有什么问题，但实际上我还是觉得面向对象不仅没有帮助性，而且还常常混淆问题，鼓励一些不良做法：
面向对象鼓励你修改数据。函数袋非常反对修改参数。不相信的话，你可以试试看，但可千万别生气。
面向对象只是返回的全局变量。你无法在函数之间共享数据，self 会强迫你使用更小的状态空间编写方便测试的函数。
混合数据和函数会加剧序列化的难度，而在当今 REST API 流行的情况下，序列化非常有用。
面向对象带来了疯狂的继承体系，关于这个话题的讨论到处都是。
重要的是，面向对象没有任何附加价值，它只会导致你无法专心解决问题，并加剧浏览与理解代码的难度。
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