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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 |
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 | ||
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。
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6个学习Python的小技巧
Python是一门非常的编程语言,它能让你在极短的时间内通过极少的代码就能完成许多操作。不仅如此,它还支持多任务处理,比如多进程等等。
因为GIL的存在,Python很难充分利用多核CPU的优势。但是,Python却可以通过内置的模块multiprocessing实现下面几种并行模式:
多进程并行编程
对于CPU密集型的程序,可以使用multiprocessing的Process,Pool等封装好的类,通过多进程的方式实现并行计算。但是因为进程中的通信成本比较大,对于进程之间需要大量数据交互的程序效率未必有大的提高。
多线程并行编程
对于IO密集型的程序,multiprocessing.dummy模块使用multiprocessing的接口封装threading,使得多线程编程也变得非常轻松(比如可以使用Pool的map接口,简洁)。分布式:multiprocessing中的Managers类提供了可以在不同进程之共享数据的方式,可以在此基础上开发出分布式的程序。不同的业务场景可以选择其中的一种或几种的组合实现程序性能的优化。
优化算法时间
算法的时间复杂度对程序的执行效率影响较大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。
针对循环的优化
所有的编程语言都会强调优化循环。当使用Python的时候,你可以依靠大量的技巧使得循环运行得更快。然而,开发者经常漏掉的一个方法是:避免在一个循环中使用点操作。例如,考虑下面的代码:
每一次你调用方法str.upper,Python都会求该方法的值。然而,如果你用一个变量代替求得的值,值就变成了已知的,Python就可以更快地执行任务。优化循环的关键,是要减少Python在循环内部执行的工作量,因为Python原生的解释器在那种情况下,真的会减缓执行的速度。
函数选择
在循环的时候使用xrange而不是range;使用xrange可以节省大量的系统内存,因为xrange()在序列中每次调用只产生一个整数元素。而range()將直接返回完整的元素列表,用于循环时会有不必要的开销。在python3中xrange不再存在,里面range提供一个可以遍历任意长度的范围的iterator。
使用性能分析工具
除了上面在ipython使用到的timeit模块,还有cProfile。cProfile的使用方式也非常简单:python–m cProfile filename.py,filename.py是要运行程序的文件名,可以在标准输出中看到每一个函数被调用的次数和运行的时间,从而找到程序的性能瓶颈,然后可以有针对性地优化。
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