【Python学习】运维学习实战进阶教程第二部 95.16G

1.Python实战四周实现爬虫系统系列视频教程

适用人群：即将毕业的大学生，工资低工作重的白领，渴望崭露头角的职场新人，零基础学过很多次编程都没能学会的人

2.Python操作三大主流数据库

Python操作三大主流数据库

在用Python做开发时，你不可避免的会与数据库打交道，这次，带你入门Python操作不同类型数据库的实用技术

第1章 数据库简介

讲解数据库基本知识，关系型数据库和非关系型数据库的对比，非关系型数据库的分类以及其应用场景，最后介绍MySQL数据库。

第2章 mysql基础

介绍MySQL的安装及配置，使用Navicat 和 phpMyAdmin 进行图形化管理数据库。然后讲解SQL基础，重点包括建表、建库语句，新增、修改、删除、查询语句等重点知识。为了巩固基础，在此处安排了一个“设计新闻表”的实战。

第3章 python API

首先，教大家使用pip安装mysql-client依赖包，并使用python来链接/断开链接数据库。接下来讲解使用fetchone\ fetchall来查询一条或者是多条数据、翻页、新增一条/多条数据到数据库以及事务控制等。

第4章 ORM

首先介绍ORM以及我们要使用的SQLAlchemy相关知识。在安装好ORM相关包之后，讲解ORM的模型、常见类型，并使用ORM新建新闻表的模型。接下来使用该模型进行新闻的新增、修改和删除等操作。

第5章 网易新闻实战

首先展示实战项目要实现的内容，网易新闻手机网页版首页+后台管理页面。然后介绍Flask web框架，并教大家搭建出一个简单的网站。在此基础上实现新闻的前台，包括首页、按类别查看新闻、查看新闻详情；接下来实现新闻的后台管理，包括新闻的新增、修改、异步删除、查询翻页等功能。 ...

第6章 MongoDB 数据库基础

首先介绍MongoDB，教大家如何安装和启动MongoDB。然后介绍MongoDB中的文档、集合和数据。接下来使用Mongo Shell 来实战Mongo命令（CRUD），包括如何创建记录、修改数据、查询和删除等操作。掌握这部分之后，安排了一个小的练习，即：使用MongoDB设计一个学生信息表，并按照作业要求执行一些CRUD操作。最后为了方便操作，...

第7章 Python操作MongoDB

首先介绍pymongo的安装，讲解如何使用pymongo来连接数据库，最后讲解使用find(),find_one()等方法查询数据，以及使用update()修改数据，使用remove()删除数据等。

第8章 MongoDB ODM（1）

首先介绍MongoDB ODM的安装，然后使用ODM来连接MongoDB数据库，接下来介绍ODM的模型，并使用ODM建立学生信息的模型，最后讲解使用ODM模型对象的方法来执行数据库的新增、修改、删除和查询等操作。

第9章 MongoDB ODM（2）

首先介绍MongoDB ODM的安装，然后使用ODM来连接MongoDB数据库，接下来介绍ODM的模型，并使用ODM建立学生信息的模型，最后讲解使用ODM模型对象的方法来执行数据库的新增、修改、删除和查询等操作。

第10章 MongoDB 网易新闻实战

首先介绍如何利用Flask的扩展搭建项目的框架，接下来展示最终我们要实现的效果。然后结合MongoDB ODM 来完成整个实战项目。

第11章 Redis数据库基础

首先介绍Redis的用途和常用类型，诸如：String,List,Set,Hash等。接下来讲解如何安装Redis以及如何使用Redis-cli链接Redis数据库。然后针对不同的数据类型，讲解Redis提供的命令。最后给大家介绍Redis的图形化管理工具，以方便查看可视化的数据。 ...

第12章 python操作redis

介绍redispy的安装和使用，讲解使用get/set等命令操作String类型的数据，lpush/rpush等命令操作List类型的数据，sadd/srem等命令操作Set类型的数据，以及hset/hget等操作Hash类型的数据。

第13章 python操作resis网易新闻实战

首先根据实战内容分析出项目的难点，即：如何使用不同的数据类型来存储新闻相关的数据。如：使用Sting中的incr来存储新闻的ID，使用Hash来存储单条新闻的数据，使用Set\List等实现新闻的分页和分类。接下来讲解redis事务，以及在新增新闻中使用事务。最后讲解如何使用这些数据结构来组织整个新闻的实现，包括新闻的分类...

 

3.Android 专项测试入门 Python讲座

倾囊相授，以专业级的高标准严要求，让你收获专业的测试经验与技术，胜任App专项测试任务，升职加薪，走向美好的生活。

第1章 课程介绍（需要有Android和python基础）
如果你想学习移动端专项测试与自动化测试的知识，不知道从哪里开始！ 如果你想从事测试工作，面试却四处碰壁， 不知道错在哪里！ 如果你一直在做功能性测试，不知道前途在哪里！  那么这个课程就是你需要的！
第2章 Android App性能测试
本章从七个方面来测试一款APP的性能问题（启动过程中的耗时情况、CPU占比率、流量消耗情况、电量消耗情况、内存消耗情况、流畅度等），测试方法有命令测试和python脚本自动化测试两种方式，并且在测试完后会带大家对测试结果进行统计分析，让你的测试过程与测试结果都达到专业级要求。...
第3章 Android App自动化测试框架实战
本章先简单简绍了UIAutomator，Appium，Unittest等自动化测试框架，然后重点使用Unittest框架完成一个案例从手动到自动化测试的升级，同时引入数据驱动框架DDT，将数据驱动应用到自动化实例，实现自动化测试用例的参数的参数化。助你迈入自动化测试大门，只要你轻轻的踏出一小步，就可以跨过这个门槛。...
第4章 Android App API接口测试
本章详细介绍了抓包利器Fiddler，API接口自动化神器Postman，python requests 的各种高端用法，并以实例讲解了Get&Post的区别、作用和用法，为http API接口测试以及bug分析定位打下基础。
第5章 持续集成的应用
本章讲的是高大上的持续集成的概念和持续集成的流程， 我会带大家配置与使用Git、jenkins等工具来完成一次持续集成的全流程，并使用Jenkins实现持续集成的monkey自动化测试。让你学会尽早的发现问题，提高提测质量，提高项目进度的透明度以及提高回归测试效率。...
第6章 Android Native App自动化测试（Python）
本章教你如何完成Native App的自动化测试，重点讲解了Native App自动化脚本设计原则-LOVE原则，并对其他相关API进行了实例讲解，同时也让你对Appium等框架有更深入的学习和更具体的实战。
第7章 Android Hybrid App自动化测试（Python）
本章教你如何完成Hybrid App的自动化测试，重点讲解了Native App自动化脚本设计原则S-LOVE原则，并对其他相关API进行了实例讲解，同时也让你对Appium等框架有更深入的学习和更具体的实战。

 

4.Web后端Python Flask系列视频教程【源码+课件打包】

5.Python3入门+进阶全网最热全套名师讲座课程

温馨提示：如果你是一名资深程序员，强烈推荐你将Python做为第二语言，未来，它将助你在激烈的职场竞争中拔得头筹，相比
文档、书籍，这次推出的视频课程，会让你学的更快，飞的更早，人生苦短，早学Python，你懂的！
第1章 Python入门导学
介绍Python的特性、优点、缺点、前景以及课程的内容、重点和特色。
第2章 Python环境安装
一键安装Python的编译环境，写出第一段Python代码
第3章 理解什么是写代码与Python的基本类型
本章详细介绍了Python的基本类型，包括整形、浮点型；10、8、2、16进制数的意义和转换关系；布尔类型；字符串与字符串常见运算操作
第4章 Python中表示“组”的概念与定义
本章详细讲解了“组”的概念，以及在Python中用来表示“组”的一些类型，包括：元组、列表、集合和字典。
第5章 变量与运算符
本章详细讲解变量的意义与七种运算符，并对每一种运算符的扩展做出详细的讲解
第6章 分支、循环、条件与枚举
本章是代码的基本逻辑结构，包括条件控制（if else）、循环控制（for in 、while）、表达式与运算符的优先级。此外，我们还将在这一章讲解Python的枚举类型。此外，我们还将对Python编码的规范做出讲解。
第7章 包、模块、函数与变量作用域
本章对Python代码的组织结构核心：包、模块与函数分别作出讲解。学习完本章后你将对Python代码的组织结构有一个非常清晰的认识。重点是函数，我们除了讲解函数的基本概念外，还将讲解Python灵活的函数参数机制（默认参数、关键字参数与列表参数）。...
第8章 Python函数
函数是所有语言中都具备的基本代码组织结构。函数的重要性不言而喻。而对于Python来说，函数的用法及其灵活，远比其他语言要强大很多。本章节讲详细讲述Python函数的定义、调用、序列解包、必须参数、关键字参数、默认参数等诸多内容。...
第9章 高级部分：面向对象
本章讲详细讲解面向对象的概念。包括面向对象的三大特性（继承、封装、多态）、类的基本构成元素、python的内置类属性、方法重写、运算符重载、静态方法等
第10章 正则表达式与JSON
此章节是原生爬虫的基础。正则表达式也是文本解析中非常重要的知识点。本章我们将讲解什如何在Python中编写正则表达式与常见的正则表达式。此外，JSON作为非常重要的数据格式，我们会重点讲解，包括JSON对象，JSON字符串，Python类型与JSON的转换。...
第11章 Python的高级语法与用法
本章节我们揭开Python进阶部分的高级特性，详细讲解枚举、闭包，并对函数式编程做出介绍
第12章 函数式编程： 匿名函数、高阶函数、装饰器
本章节进一步介绍函数式编程的lambda、mapeduce、filter以及装饰器
第13章 实战：原生爬虫
本章我们将学习如何访问网络数据、获取与解析网络数据、爬虫的基本原理解释。并带领大家实现一个用最基础语法不使用爬虫框架的原生爬虫项目。
第14章 Pythonic与Python杂记
本章我们将大量扩展Python的优秀写法，学会如何写出优质的Pythonic风格的代码。包括：如何让字典保持有序、lmbda表达式的应用等高级Python知识...

6.新Python机器学习升级版视频学习教程

本课程特点是从数学层面推导最经典的机器学习算法，以及每种算法的示例和代码实现（Python）、如何做算法的参数调试、以实际应用案例分析各种算法的选择等。

课程目录：

第一课：机器学习的数学基础1 - 数学分析

1. 机器学习的一般方法和横向比较

2. 数学是有用的：以SVD为例

3. 机器学习的角度看数学

4. 复习数学分析

5. 直观解释常数e

6. 导数/梯度

7. 随机梯度下降

8. Taylor展式的落地应用

9. gini系数

10. 凸函数

11. Jensen不等式

12. 组合数与信息熵的关系

第二课：机器学习的数学基础2 - 概率论与贝叶斯先验

1. 概率论基础

2. 古典概型

3. 贝叶斯公式

4. 先验分布/后验分布/共轭分布

5. 常见概率分布

6. 泊松分布和指数分布的物理意义

7. 协方差(矩阵)和相关系数

8. 独立和不相关

9. 大数定律和中心极限定理的实践意义

10. 深刻理解最大似然估计MLE和最大后验估计MAP

11. 过拟合的数学原理与解决方案

第三课：机器学习的数学基础3 - 矩阵和线性代数

1. 线性代数在数学科学中的地位

2. 马尔科夫模型

3. 矩阵乘法的直观表达

4. 状态转移矩阵

5. 矩阵和向量组

6. 特征向量的思考和实践计算

7. QR分解

8. 对称阵、正交阵、正定阵

9. 数据白化及其应用

10. 向量对向量求导

11. 标量对向量求导

12. 标量对矩阵求导

第四课：Python基础1 - Python及其数学库

1. 解释器Python2.7与IDE：Anaconda/Pycharm

2. Python基础：列表/元组/字典/类/文件

3. Taylor展式的代码实现

4. numpy/scipy/matplotlib/panda的介绍和典型使用

5. 多元高斯分布

6. 泊松分布、幂律分布

7. 典型图像处理

8. 蝴蝶效应

9. 分形与可视化

第五课：Python基础2 - 机器学习库

1. scikit-learn的介绍和典型使用

2. 损失函数的绘制

3. 多种数学曲线

4. 多项式拟合

5. 快速傅里叶变换FFT

6. 奇异值分解SVD

7. Soble/Prewitt/Laplacian算子与卷积网络

8. 卷积与(指数)移动平均线

9. 股票数据分析

第六课：Python基础3 - 数据清洗和特征选择

1. 实际生产问题中算法和特征的关系

2. 股票数据的特征提取和应用

3. 一致性检验

4. 缺失数据的处理

5. 环境数据异常检测和分析

6. 模糊数据查询和数据校正方法、算法、应用

7. 朴素贝叶斯用于鸢尾花数据

8. GaussianNB/MultinomialNB/BernoulliNB

9. 朴素贝叶斯用于18000+篇/Sogou新闻文本的分类

第七课： 回归

1. 线性回归

2. Logistic/Softmax回归

3. 广义线性回归

4. L1/L2正则化

5. Ridge与LASSO

6. Elastic Net

7. 梯度下降算法：BGD与SGD

8. 特征选择与过拟合

第八课：Logistic回归

1. Sigmoid函数的直观解释

2. Softmax回归的概念源头

3. Logistic/Softmax回归

4. 最大熵模型

5. K-L散度

6. 损失函数

7. Softmax回归的实现与调参

第九课：回归实践

1. 机器学习sklearn库介绍

2. 线性回归代码实现和调参

3. Softmax回归代码实现和调参

4. Ridge回归/LASSO/Elastic Net

5. Logistic/Softmax回归

6. 广告投入与销售额回归分析

7. 鸢尾花数据集的分类

8. 交叉验证

9. 数据可视化

第十课：决策树和随机森林

1. 熵、联合熵、条件熵、KL散度、互信息

2. 最大似然估计与最大熵模型

3. ID3、C4.5、CART详解

4. 决策树的正则化

5. 预剪枝和后剪枝

6. Bagging

7. 随机森林

8. 不平衡数据集的处理

9. 利用随机森林做特征选择

10. 使用随机森林计算样本相似度

11. 数据异常值检测

第十一课：随机森林实践

1. 随机森林与特征选择

2. 决策树应用于回归

3. 多标记的决策树回归

4. 决策树和随机森林的可视化

5. 葡萄酒数据集的决策树/随机森林分类

6. 波士顿房价预测

第十二课：提升

1. 提升为什么有效

2. 梯度提升决策树GBDT

3. XGBoost算法详解

4. Adaboost算法

5. 加法模型与指数损失

第十三课：提升实践

1. Adaboost用于蘑菇数据分类

2. Adaboost与随机森林的比较

3. XGBoost库介绍

4. Taylor展式与学习算法

5. KAGGLE简介

6. 泰坦尼克乘客存活率估计

第十四课：SVM

1. 线性可分支持向量机

2. 软间隔的改进

3. 损失函数的理解

4. 核函数的原理和选择

5. SMO算法

6. 支持向量回归SVR

第十五课：SVM实践

1. libSVM代码库介绍

2. 原始数据和特征提取

3. 葡萄酒数据分类

4. 数字图像的手写体识别

5. SVR用于时间序列曲线预测

6. SVM、Logistic回归、随机森林三者的横向比较

第十六课：聚类（上）

1. 各种相似度度量及其相互关系

2. Jaccard相似度和准确率、召回率

3. Pearson相关系数与余弦相似度

4. K-means与K-Medoids及变种

5. AP算法(Sci07)/LPA算法及其应用

第十七课：聚类（下）

1. 密度聚类DBSCAN/DensityPeak(Sci14)

2. DensityPeak(Sci14)

3. 谱聚类SC

4. 聚类评价AMI/ARI/Silhouette

5. LPA算法及其应用

第十八课：聚类实践

1. K-Means++算法原理和实现

2. 向量量化VQ及图像近似

3. 并查集的实践应用

4. 密度聚类的代码实现

5. 谱聚类用于图片分割

第十九课：EM算法

1. 最大似然估计

2. Jensen不等式

3. 朴素理解EM算法

4. 精确推导EM算法

5. EM算法的深入理解

6. 混合高斯分布

7. 主题模型pLSA

第二十课：EM算法实践

1. 多元高斯分布的EM实现

2. 分类结果的数据可视化

3. EM与聚类的比较

4. Dirichlet过程EM

5. 三维及等高线等图件的绘制

6. 主题模型pLSA与EM算法

第二十一课：主题模型LDA

1. 贝叶斯学派的模型认识

2. Beta分布与二项分布

3. 共轭先验分布

4. Dirichlet分布

5. Laplace平滑

6. Gibbs采样详解

第二十二课：LDA实践

1. 网络爬虫的原理和代码实现

2. 停止词和高频词

3. 动手自己实现LDA

4. LDA开源包的使用和过程分析

5. Metropolis-Hastings算法

6. MCMC

7. LDA与word2vec的比较

8. TextRank算法与实践

第二十三课：隐马尔科夫模型HMM

1. 概率计算问题

2. 前向/后向算法

3. HMM的参数学习

4. Baum-Welch算法详解

5. Viterbi算法详解

6. 隐马尔科夫模型的应用优劣比较

第二十四课：HMM实践

1. 动手自己实现HMM用于中文分词

2. 多个语言分词开源包的使用和过程分析

3. 文件数据格式UFT-8、Unicode

4. 停止词和标点符号对分词的影响

5. 前向后向算法计算概率溢出的解决方案

6. 发现新词和分词效果分析

7. 高斯混合模型HMM

8. GMM-HMM用于股票数据特征提取

7.智普教育Python培训之Python开发系列教程 提供

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