幻舞梦境

老男孩Python自动化开发

Python自动化开发基础

1.Python语言基础（基本数据类型、函数、模块、面向对象）
2.网络编程以及并发（Socket、线程进程、IO多路复用）
3.前端开发（HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap）
4.WEB框架（MVC、MTV、ORM、自定义组件）
5.企业项目实战（Web QQ， CRM系统，CRM系统开发，金融量化分析交易系统）
6.企业项目实战视频 （45课时视频赠送）
7.算法、数据结构、设计模式（20课时视频赠送）

全部课程44周，每周1天，每天8个小时。

Python自动化开发精英班 23周

1.Python基础 3周

1. Python简介
2. 与其他语言对比
3. 字符编码/注释/变量/缩进
4. 流程控制
5. 常用数据介绍
6. 数据类型内置方法
7. 字符串格式化
8. 运算符
9. 输入输出
10. 三元运算
11. collections
12. 列表、字典、元组、集合详细使用
13. IO操作，文件增删改查
14. 函数介绍，函数语法，函数参数
15. 高阶函数与函数返回值
16. lambdb匿名函数

2.函数和常用模块 2周

1. 装饰器 原理与使用
2. 高阶函数
3. 迭代器与生成器
4. 函数式编程，函数递归
5. 二分查找
6. 模块介绍
7. re 正则模块
8. os\sys 模块
9. subprocess 模块
10. shutil\shelve\itertools 模块
11. hashlib 模块
12. logging 日志模块
13. time\datetime\traceback模块
14. json\pickle\xml\yaml\configparser 模块
15. urllib\paramiko 模块

3.面向对象 2周

1. 面向对象简介
2. 类肯对象是什么
3. 创建类
4. 经典类与新式类
5. 面向对象三大特性：封装、继承、多态
6. 类的普通成员
7. 字段方法属性
8. 类的高级成员
9. 静态字段、静态方法、静态属性
10. 类方法
11. MetaClass\AbstractClass
12. 类成员修饰符
13. 函数式编程和面向对象编程的对比
14. 扩展：面向对象编程的本质
15. 网络编程基础
16. socket原理讲解
17. 通过socket实现简单ssh

04.网络编程基础 2周

1. Python模块socketserver使用和源码析（异步多线程）
2. 线程、进程、协程原理析
3. 线程相关各知识点详解
4. Python中线程和其它语言线程的对比
5. GIL内部机制
6. 线程锁、事件
7. 生产者消费者模型（消息队列）
8. 进程的使用
9. 进程间数据共享
10. 进程池

05.数据库、缓存、队列 2周

1. Python操作Redis
2. Python操作Memcached
3. RabbitMQ消息队列
4. 数据库介绍
5. MySQL数据库安装使用
6. MySQL管理
7. MySQL数据类型
8. 常用MySQL命令
9. 创建数据库
10. 外键
11. 增删改查表
12. 权限
13. 事务
14. 索引
15. Python操作MySQL

06.WEB开发基础 3周

1. HTML基础
2. CSS基础
3. JavaScript基础
4. 局部变量和全局变量
5. 集合、数组和字典
6. 函数参数
7. 原型、面向对象
8. 作用域
9. dom编程
10. jQuery介绍、jQuery选择器
11. jQuery属性和CSS操作
12. jQuery文档处理
13. jQuery筛选
14. jQuery事件托管
15. jQuery ajax
16. jQuery扩展方法
17. Bootstrap使用
18. EasyUI介绍和使用

07.Web框架学习 3周

1. Web框架本质
2. Socket服务器
3. 基于反射的路由系统
4. WSGI介绍及原理实现
5. 开发自己的Web框架
6. MVC和MTV
7. 路由系统、模板
8. 实现登录、注册、找回密码
9. Django基础学习与使用
10. 普通路由和动态路由
11. 模板引擎、ORM介绍
12. Django ORM 增删改查学习
13. 初识自定义tag
14. Django进阶学习与使用
15. 初识模型绑定、初始Form表单验证
16. Django ORM 进阶学习
17. ModelForm、自定义Validator
18. 项目实战：BBS论坛开发

08.企业项目实战 6周

1. 自定义tag
2. 模型绑定
3. Form表单验证
4. Django admin使用与定制
5. XXS、CSRF、Session\Cookie
6. 项目实战：Web QQ开发
7. 项目实战：CRM客户管理系统开发
8. 项目实战：爬虫开发
9. 项目实战：金融量化交易策略分析系统

Python自动化资深架构师班大纲 共21周

01.项目实战开发基础 3周

1. 线程、进程和协程
2. IO多路复用原理以及应用
3. 异步IO模块使用以及高级定制
4. Twisted框架以及源码析
5. MySQL基础以及优化
6. 基于Python实现数据库连接池
7. ORM框架SqlAlchemy
8. Celery使用以及和Django结合
9. 协同开发之Git全套
10. 软件团队工作流程
11. 敏捷开发与持续集成介绍

02.项目实战-爬虫开发 1周

1. Requests模块
2. BeautifulSoup模块
3. 基于Requests实现登录：抽屉、github、知乎、博客园
4. 开发Web微信
5. IO性能相关模块
6. 自定义异步非阻塞模块
7. Scrapy框架以及源码析

03.实战项目-IT审计系统+主机管理开发 2周

1. 用户行为审计
2. 基于底层SSH
3. 主机分组管理
4. 服务器和账号的操作权限
5. 记录堡垒所有操作日志
6. 批量分发操作并查看结果
7. 指定时间单次或重复执行指定的任务
8. 查看近期用户行为报表
9. 提供Web页面SSH操作

04.项目实战-CMDB开发 2周

1. 设计符合企业实际需求的CMDB表结构
2. 安全API接口开发认证
3. 开发支持Windows和Linux平台
4. 实现IT硬件信息的自动收集以及变更记录
5. 对其他系统开发灵活的API
6. 设计与开发IT资产变更流程
7. 开发报表功能

05.实战项目-金融量化交易策略分析系统 1周

1. 股票、期货基础知识介绍
2. Numpy、Pandas、Scipy等模块学习
3. 策略平台的介绍与使用
4. 调取股票市场数据API学习
5. 常见金融分析策略，如：双均线、羊驼策略等
6. 编写自定制的量化交易策略
7. 量化交易策略进行回测
8. 通过”双均线”策略进行交易策略开发及回测

06.实战项目-分布式监控系统开发 2周

1. 同一台主机监控多个服务
2. 监控多种设备
3. 批量监控主机
4. 设定告警级别
5. 不同服务设定不同告警级别
6. 不同告警 发送不同用户
7. 告警升级
8. 告警的自动恢复
9. 长期监控数据存储的优化
10. 监控数据前端画图实现

07.实战项目-网站用户访问质量分析检测项目 1周

1. 实现分析数据的前端美观展示
2. 用户上网指标收集
3. 不同维度用户数据的自动分析并生成报表
4. 最慢排名
5. 速度区间划分
6. 实时分析访问速度及访问数据
7. 统计分析多个网站

08.实战项目-Docker自动化管理平台开发 2周

1. Docker实现原理介绍
2. Docker安装使用
3. Docker各组件介绍
4. 通过API管理Docker镜像库、Docker
5. container
6. 通过Web管理Docker镜像库、Docker
7. 实现对Docker集群的管理

09.实战项目-OpenStak私有云平台开发 2周

1. OpenStack各组件讲解
2. OpenStack各组件源码分析
3. OpenStack云平台架构
4. ceph存储
5. OpenStack云平台使用手册
6. OpenStack运维工具开发
7. OpenStack源码二次开发

10.算法、数据结构与设计模式 2周

1. 常用算法介绍
2. 时间/空间复杂度介绍
3. 二分查找算法
4. 哈希算法，冒泡排序
5. 快速排序，直接插入排序
6. 选择排序，二叉树特点及类型介绍
7. 堆、栈、树及其他常用数据结构学习
8. 平衡树/红黑树，堆排序
9. 设计模式简介
10. 简单工厂模式，工厂方法模式
11. 抽象工厂模式
12. 策略模式，装饰模式
13. 代理模式，原型模式
14. 模板方法模式，其他设计模式

11.项目实战-Tornao Web框架学习&源码析 1周

1. 快速上手
2. 路由系统
3. RequestHandler
4. 模板，Cookie和安全Cookie
5. 跨站伪造请求的防范
6. ORM框架SQLAlchemy
7. 静态文件和主动式文件缓存
8. 本地化，非阻塞式异步请求
9. 源码析
10. 一个脚本引发的血案
11. 待请求阶段，请求来了
12. 模板语言
13. Flask框架讲解
14. Web.py框架讲解
15. Bottle框架讲解

12.实战项目-机器学习+人工智能 2周

1. 机器学习的基本概念、常见流派及几大要素介绍
2. 介绍训练集、测试集、评价标准
3. 介绍分类、聚类、回归、神经网络
4. Python机器学习常用库scikit-learn介绍
5. 实现一个简单的分类器算法
6. 机器学习主要流程1：数据预处理
7. 机器学习主要流程2：特征选择、模型选择
8. 机器学习主要流程3：建立模型
9. 机器学习主要流程4：训练模型
10. 机器学习主要流程5：模型评估与调参
11. 神经网络介绍

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