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搭建软件教程参考产品推荐:
1、Owncloud(网盘)
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3、OBS直播-推流服务器搭建使用
4、WordPress 博客软件
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6、MySQL数据
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8、微商城小程序jpshop快速搭建属于自己的社区团购-微商城系统
9、邮件服务器Dovecot
10、音乐服务器Mopidy
11、go语言验证码服务器gocaptcha
以下是老男孩教育Python全栈课程内容:阶段一:Python开发基础
Python开发基础课程内容包括:计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习,b加密\re正则\logging日志模块等,软件开发规范学习,计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二:Python高级级编编程数据库开发
Python高级级编编程数据库开发课程内容包括:面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍,表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三:前端开发
前端开发课程内容包括:HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四:WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括:Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五:爬虫开发
爬虫开发课程内容包括:Requests模块、BeautifulSoup,Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆:抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块:asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheduler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六:全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括:互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:数据分析
数据分析课程内容包括:金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等,K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析,股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程,金融量化与Python,numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台:优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习,如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台,实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八:人工智能
人工智能课程内容包括:机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九:自动化运维开发
自动化运维开发课程内容包括:设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统,如安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发,真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发,监控多个服务,多种设备,报警机制,基于http+restful架构开发,实现水平扩展,可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十:高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括:Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、makenew、字符串、go程序调试、slicemap、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
关于零基础怎么样能快速学好Python的问题,百度提问和解答的都很多,你可以百度下看看。我觉得从个人自学的角度出发,应从以下几个方面来理解:
1 为什么选择学python?
据统计零基础或非专业的人士学python的比较多,据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示(见图),Python排名第一,成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁著称,入行门槛低,可以从事Linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位,薪资待遇呈上涨趋势。
2 入门python需要那些准备?
2.1 心态准备。编程是一门技术,也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等,技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成,也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边,所以请保持一颗敬畏的心态去学习,认真对待写下的每一行代码,甚至每一个字符。收拾好自己的心态,向着编程的世界出发。第一步至关重要,关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路,并坚持走下去。
2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3?入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容,思想上并无大差别,语法变动也并不多。选择任何一个入手,都没有大影响。如果你仍然无法抉择,那请选择 Python3,毕竟这是未来的趋势。
编辑器该如何选?同样,推荐 pycharm 社区版,配置简单、功能强大、使用起来省时省心,对初学者友好,并且完全免费!其他编辑器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。
操作环境?Python 支持现有所有主流操作平台,不管是 windows 还是 mac 还是 linux,都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。
2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深,建议按照先后顺序阅读学习:
2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程,简单直白,没有废话。就算没有基础,你也可以像读小说一样,花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。
2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面,内容更加系统,有一定深度,有一定基础之后学习会有更多的收获。
2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包,想要安装这些包可以采用两种方法:
2.4.1 使用pip或easy_install。
1)在网上找到的需要的包,下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;
2)解压缩该文件;
3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录,找到setup.py文件,然后输入python setup.py install
2.4.2 不用pip或easy_install,直接打开cmd,敲pip install rsa。
3 提升阶段需要恒心和耐力。
完成入门阶段的基础学习之后,常会陷入一个瓶颈期,通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候,需要的是反复练习,大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写,再写小程序片段,然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段,选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成,而不是浅尝辄止。
3.1 多做练习。推荐网站练习:
crossin编程教室实例:相对于编程教室基础练习着重于单一知识点,
编程实例训练对基础知识的融会贯通;
hackerrank:Python 部分难度循序渐进,符合学习曲线
实验楼:提升编程水平从做项目开始;
codewar:社区型编程练习网站,内容由易到难;
leetcode:为编程面试准备,对初学者稍难;
牛客网:提供 BAT 等大厂笔试题目;
codecombat:提供一边游戏一边编程;
projecteuler:纯粹的编程练习网站;
菜鸟教程100例:基于 py2 的基础练习;
3.2 遇到问题多交流。
3.2.1 利用好搜索引擎。
3.2.2 求助于各大网站。推荐
stackoverflow:这是一个程序员的知识库;
v2ex:国内非常不错的编程社区,不仅仅是包含程序,也包含了程序员的生活;
segmentfault:一家以编程问答为主的网站;
CSDN、知乎、简书等
3.2.3 加入相关的QQ、微信群、百度知道。不懂的可以随时请教。
阶段一:Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二:Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三:前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四:WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五:爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。
阶段六:全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七:算法设计模式
阶段八:数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。
阶段九:机器学习、图像识别、NLP自然语言处理
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、人工智能玩具开发等。
阶段十:Linux系统百万级并发架构解决方案
阶段十一:高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。