課程簡介
由于 Python 在深度學習、機器學習等領域的廣泛使用，Python 一躍成為人工智能時代的“網紅”語言。無論將來從事 Web 相關開發(fā)，還是做人工智能方面的研究，學會 Python 都將大有益處。本次課程將重點講解Pyhton的進階開發(fā)，我們將從深入Python這門語言的底層結構學習，到使用Python高級語法實現業(yè)務功能。講師在每個章節(jié)后都設置了動手實操項目，幫助學員更好的理解知識點。
目標收益
1 能夠編寫具有Python風格的代碼
2 掌握裝飾器、魔術方法、 鴨子類型、動態(tài)屬性等Python高級概念
3 使用Python開發(fā)后端程序的最佳實踐
培訓對象
1 了解數據結構和算法的基本概念
2 了解Python語言的基礎語法：如變量賦值、判斷循環(huán)、函數、類、文件操作、異常
3 熟悉常見的操作系統(tǒng)和網絡協議如：Linux、HTTP、TCP
課程大綱
| 如何寫Python風格的代碼 |
1 Python數據模型(1小時) 1.1 案例：從一個“不像Python”的Python程序說起 1.2 Python風格編程之魔術方法 1.3 Python與C++的主要區(qū)別 |
| 數據結構 |
2 序列(1小時) 2.1 序列的內存分布及其包含的數據類型 2.2 列表元組在實際運行中的效率差異？ 2.3 Python風格編程之推導式 2.4 高階函數filter與map(案例：MapReduce模式與Google的三駕馬車) 2.5 序列排序與均值濾波算法 2.6 數組與Numpy(案例：利用 Numpy和數組分別進行矩陣操作，并分析性能優(yōu)劣) 2.7 雙向隊列（案例：采用消息隊列機制避免數據爆發(fā)增長，導致數據庫崩潰） 3 字典和集合(0.5小時) 3.1 映射與hash的內存分布 3.2 字典推導式 3.3 defaultdict與UserDict（案例：利用字典實現復雜映射需求的存儲） 4 文本和數字(0.5小時) 4.1 Unicode編碼與解碼 4.2 編解碼異常處理--解決亂碼問題最佳實踐 4.3 正則表達式（案例：使用Python進行數據預處理） 4.4 精確的浮點數計算 4.5 正確使用Python解析網絡協議封包 |
| 深入函數 |
5 函數(3小時) 5.1 Python風格編程之匿名函數 5.2 動態(tài)類型語言的參數傳遞與靜態(tài)語言的主要差異 5.3 函數式編程 5.4 Python風格編程之functools 5.5 閉包與裝飾器（案例：利用裝飾器簡化被修飾函數復雜度） 5.6 大型框架必備技能之疊放裝飾器（案例：利用裝飾器實現復雜函數定義） 5.7 （案例）Django中的動態(tài)屬性源碼分析 5.8 （案例）Django中的裝飾器源碼分析 |
| 面向對象 |
6 對象的引用和回收（1小時） 6.1 變量賦值的本質--Python虛擬機如何管理內存分配 6.2 對象的“相對”可變與不可變（案例：利用字節(jié)碼分析Python性能瓶頸） 6.3 深拷貝與淺拷貝 （案例：對Python對象進行錯誤賦值導致的線上bug一例） 6.4 == 與 is 的區(qū)別 6.5 GC（案例：CPython垃圾回收機制剖析） 6.6 調試工具 pdb cprofile 7 Python風格的對象（2小時） 7.1 __new__與 __init__魔術方法的正確用法（案例：利用__new__實現單例設計模式） 7.2 classmethod 與 staticmethod類中必備的裝飾器 7.3 Python風格編程之鴨子類型 （案例：實現復雜的自定義數據模型） 7.4 Python風格編程之黑魔法 7.5 切片處理__getitem__ 7.6 接口（案例：為Python定義“接口”） 7.7 協議與猴子補丁 7.8 抽象基類collections.abc 7.9 子類化內置類型 7.10 多繼承與MRO（案例：Django的多繼承實現原理，及源代碼解析） 7.11 （案例）基于pyvmomi(https://github.com/vmware/pyvmomi) 實戰(zhàn)Python語言的高級特性 |
| 控制流 |
8 迭代(1小時) 8.1 迭代與遞歸 8.2 可迭代對象與迭代器 8.3 生成器 8.4 Python風格編程之上下文管理器 8.5 協程與yield（案例：Python協程的演化過程） 9 并發(fā)編程(2小時) 9.1 多進程、多線程與協程 （案例：多進程與多線程模型性能差異比較） 9.2 使用future模塊處理Python并發(fā) 9.3 使用底層threading庫管理多線程 9.4 多進程、多線程間的通信 9.5 協程與asyncio包 9.6 CPython與GIL，Python性能的阿喀琉斯之踵 |
| 元編程 |
10 動態(tài)屬性（1小時） 10.1案例：Django中的動態(tài)屬性 10.2 屬性描述符 10.3 元類 第七部分 Web框架 11 框架工具及設計模式(1小時) 11.1 MVC與MVVM 模式在Web后端開發(fā)的作用 11.2 案例：通過路由規(guī)則理解偏函數 11.3 主流框架Django與fastAPI對比 11.4 案例：基于Python的框架技術快速實現RESTapi的創(chuàng)建和認證 12 Django Admin快速創(chuàng)建在線表單服務（1小時） 12.1 利用ORM框架加速數據建模 12.2基于函數和基于類定義視圖 12.3 基于Admin模塊實現用戶認證 12.4 如何解決CSRF跨域請求的安全問題 13 優(yōu)化代碼 -- 好代碼的一般特征(1小時) 13.1 契約式設計 13.2 防錯性設計 13.3 組合和繼承 13.4 軟件的正交性 13.5 Python中可實現的SOLID原則 13.6（案例）用裝飾器改善代碼 13.7 （案例）描述符的分離及如何從對象中獲取更多信息 14 Python 與 數據分析 (1小時) 14.1 利用Pandas實現確實數據的處理與預測 14.2 如何基于pandas加速Python多維數組操作 14.3 常見機器學習算法與K-means聚類算法的實現(基于Scikit-Learn與手寫) 14.4 深度神經網絡與數據分類 15 發(fā)布一個完整的Python代碼(1小時) 15.1 使用pyvenv 建立虛擬環(huán)境 15.2 通過pip及配置文件解決特定版本的軟件包依賴關系 15.3 Python異常處理機制，及如何使用錯誤處理拋出友好的異常信息 15.4 使用nginx+gunicorn部署生產環(huán)境的Web服務 15.5 如何將Python應用程序打包為Docker鏡像 15.6 如何將將Python程序發(fā)布為windows下的可執(zhí)行文件(EXE) 15.7 基于Gooey實現Python的GUI界面 16 精進Python 16.1 推薦讀物 16.2 GitHub中，優(yōu)秀的Python項目 16.3 GitHub中，優(yōu)秀的學習資源 |
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如何寫Python風格的代碼 1 Python數據模型(1小時) 1.1 案例：從一個“不像Python”的Python程序說起 1.2 Python風格編程之魔術方法 1.3 Python與C++的主要區(qū)別 |
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數據結構 2 序列(1小時) 2.1 序列的內存分布及其包含的數據類型 2.2 列表元組在實際運行中的效率差異？ 2.3 Python風格編程之推導式 2.4 高階函數filter與map(案例：MapReduce模式與Google的三駕馬車) 2.5 序列排序與均值濾波算法 2.6 數組與Numpy(案例：利用 Numpy和數組分別進行矩陣操作，并分析性能優(yōu)劣) 2.7 雙向隊列（案例：采用消息隊列機制避免數據爆發(fā)增長，導致數據庫崩潰） 3 字典和集合(0.5小時) 3.1 映射與hash的內存分布 3.2 字典推導式 3.3 defaultdict與UserDict（案例：利用字典實現復雜映射需求的存儲） 4 文本和數字(0.5小時) 4.1 Unicode編碼與解碼 4.2 編解碼異常處理--解決亂碼問題最佳實踐 4.3 正則表達式（案例：使用Python進行數據預處理） 4.4 精確的浮點數計算 4.5 正確使用Python解析網絡協議封包 |
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深入函數 5 函數(3小時) 5.1 Python風格編程之匿名函數 5.2 動態(tài)類型語言的參數傳遞與靜態(tài)語言的主要差異 5.3 函數式編程 5.4 Python風格編程之functools 5.5 閉包與裝飾器（案例：利用裝飾器簡化被修飾函數復雜度） 5.6 大型框架必備技能之疊放裝飾器（案例：利用裝飾器實現復雜函數定義） 5.7 （案例）Django中的動態(tài)屬性源碼分析 5.8 （案例）Django中的裝飾器源碼分析 |
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面向對象 6 對象的引用和回收（1小時） 6.1 變量賦值的本質--Python虛擬機如何管理內存分配 6.2 對象的“相對”可變與不可變（案例：利用字節(jié)碼分析Python性能瓶頸） 6.3 深拷貝與淺拷貝 （案例：對Python對象進行錯誤賦值導致的線上bug一例） 6.4 == 與 is 的區(qū)別 6.5 GC（案例：CPython垃圾回收機制剖析） 6.6 調試工具 pdb cprofile 7 Python風格的對象（2小時） 7.1 __new__與 __init__魔術方法的正確用法（案例：利用__new__實現單例設計模式） 7.2 classmethod 與 staticmethod類中必備的裝飾器 7.3 Python風格編程之鴨子類型 （案例：實現復雜的自定義數據模型） 7.4 Python風格編程之黑魔法 7.5 切片處理__getitem__ 7.6 接口（案例：為Python定義“接口”） 7.7 協議與猴子補丁 7.8 抽象基類collections.abc 7.9 子類化內置類型 7.10 多繼承與MRO（案例：Django的多繼承實現原理，及源代碼解析） 7.11 （案例）基于pyvmomi(https://github.com/vmware/pyvmomi) 實戰(zhàn)Python語言的高級特性 |
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控制流 8 迭代(1小時) 8.1 迭代與遞歸 8.2 可迭代對象與迭代器 8.3 生成器 8.4 Python風格編程之上下文管理器 8.5 協程與yield（案例：Python協程的演化過程） 9 并發(fā)編程(2小時) 9.1 多進程、多線程與協程 （案例：多進程與多線程模型性能差異比較） 9.2 使用future模塊處理Python并發(fā) 9.3 使用底層threading庫管理多線程 9.4 多進程、多線程間的通信 9.5 協程與asyncio包 9.6 CPython與GIL，Python性能的阿喀琉斯之踵 |
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元編程 10 動態(tài)屬性（1小時） 10.1案例：Django中的動態(tài)屬性 10.2 屬性描述符 10.3 元類 第七部分 Web框架 11 框架工具及設計模式(1小時) 11.1 MVC與MVVM 模式在Web后端開發(fā)的作用 11.2 案例：通過路由規(guī)則理解偏函數 11.3 主流框架Django與fastAPI對比 11.4 案例：基于Python的框架技術快速實現RESTapi的創(chuàng)建和認證 12 Django Admin快速創(chuàng)建在線表單服務（1小時） 12.1 利用ORM框架加速數據建模 12.2基于函數和基于類定義視圖 12.3 基于Admin模塊實現用戶認證 12.4 如何解決CSRF跨域請求的安全問題 13 優(yōu)化代碼 -- 好代碼的一般特征(1小時) 13.1 契約式設計 13.2 防錯性設計 13.3 組合和繼承 13.4 軟件的正交性 13.5 Python中可實現的SOLID原則 13.6（案例）用裝飾器改善代碼 13.7 （案例）描述符的分離及如何從對象中獲取更多信息 14 Python 與 數據分析 (1小時) 14.1 利用Pandas實現確實數據的處理與預測 14.2 如何基于pandas加速Python多維數組操作 14.3 常見機器學習算法與K-means聚類算法的實現(基于Scikit-Learn與手寫) 14.4 深度神經網絡與數據分類 15 發(fā)布一個完整的Python代碼(1小時) 15.1 使用pyvenv 建立虛擬環(huán)境 15.2 通過pip及配置文件解決特定版本的軟件包依賴關系 15.3 Python異常處理機制，及如何使用錯誤處理拋出友好的異常信息 15.4 使用nginx+gunicorn部署生產環(huán)境的Web服務 15.5 如何將Python應用程序打包為Docker鏡像 15.6 如何將將Python程序發(fā)布為windows下的可執(zhí)行文件(EXE) 15.7 基于Gooey實現Python的GUI界面 16 精進Python 16.1 推薦讀物 16.2 GitHub中，優(yōu)秀的Python項目 16.3 GitHub中，優(yōu)秀的學習資源 |
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