逐条讲解python_名校教授推荐：Python458集大型视频，从正确的方向出发学习
在家办公的那段日子，原以为是快乐摸鱼的开始，可是问了一圈身边的朋友，基本都处于“007”的状态。好多次明明已经合上电脑了，微信上来个需求就得立马处理。
最近开始复工，也依然不能准时下班。有次临近下班时间，老板突然Q我：这里有一个全国市委书记的名单，你帮我看看，有什么规律啊？
习惯性打开Excel，点开数据透视表，调整参数，然后进行运算得到女性市委书记的数量，写上函数，求出了女性市委书记的比例：2.77%。
正当我想把这个结论发给老板时，他先找我了：刚交给你的任务暂时不用做了，新来的人已经做好了一版结论，图看着还挺专业。
多年来的职业敏感性驱使我立马跟新同事聊了一下，“刚刚那个表几分钟就搞定了，很简单！” 他演示给我看，“我就使用了几行python代码。”
我原本以为学会Excel走天下，没想到Python这么牛？
01.
全民学编程是未来的趋势
“Python本来是一门计算机程序语言，非常简单好学。目前也是做数据分析的主流语言之一，拥有非常丰富的工具包，比如我平时用的pandas。”
不难发现，很多大厂岗位，尽管跟程序员的职位无关，仍旧在招聘JD里都写上了：熟悉Python编程， 这样的条件。
去年，潘石屹也要学Python，再次刷屏朋友圈和各大媒体。
02.
Python到底有多强大
Python不仅拥有强大的信息搜集及数据处理能力，甚至可以作为副业，帮助我们早日实现财务自由。
前两天，我和好友聊了各自近两年的变化，朋友的经历让我大吃一惊：2年前他还是月薪5千的小编，现在轻松实现月入5万的小目标。
我们详细聊了一下，原来他是利用空余时间学会了Python编程，利用业余时间接点私活儿，工作上也能快速提升。其实不论你是什么行业，都可以利用Python提高工作效率。
财务/会计人员，评估预算的时候，爬取自己所需要的数据，来进行对比。
行政人员，利用Python自动处理考勤excel文件，自动发邮件、word排版、替换……
金融行业人员，借助Python来进行策略的计算和验证，甚至可以根据策略设定的规则自动进行交易。
运营人员，要会用python抓取竞品数据，做报告，比人家各种收集速度快10倍。甚至有人写了10万+的爆款文！
......甚至你还可以...
03.
0基础小白速成Python
绝大多数人对编程最大的误解是太难了！我坚持不了！
但今天你们的福利来啦！今天小编为大家准备了2020最新Python零基础到精通资料教材，干货分享，新基础Python教材，你想要的所有资源，最强笔记，教你怎么入门提升！让你对自己更加有信心，重点是资料都是免费的，免费！！
本视频共分为25章，为了方便大家的学习，我对各章节做简要说明。
第一章：讲解Python能做什么、Python的特征和优势、Python环境的搭建等内容。
第二章：讲解Python的语法知识，深入了解Python的编码规则、变量和常量的声明及使用、数据类型、运算符和表达式。通过本章的学习，学员能掌握Python编码的一些规范及一些基本概念。
第三章：讲解Python中的控制语句、循环语句以及一些习惯用法，结合示例讲解了Python结构化编程的要点。
第四章：讲解Python的内置数据结构(列表、元祖、字典、集合)。根据使用习惯分别介绍了这些内置数据结构的特点以及区别。
第五章：讲解Python中函数的概念。重点介绍了Python的函数的定义、调用、传参、递归函数等内容。
第六章：讲解面向对象程序设计，重点讲解如何实现面向对象的三大特性及设计模式。
第七章：讲解Python中的模块、包的概念，重点讲解了模块的导入及使用。
第八章：讲解Python对异常的处理、异常的捕获和抛出、自定义异常等内容。
第九章：讲解Python对文件的基本操作，包括文件的创建、读写、删除、复制。重点讲解了pickle序列化、处理JSON格式的数据。
第十章：讲解正则表达式的概念以及re模块处理正则表达式。
第十一章：讲解Python中进程和线程的概念。主要的内容包括进程和线程的创建及管理。重点讲解了多线程环境下数据同步。
第十二章：讲解Python中和网络编程相关的内容，包括使用TCP/UDP协议实现服务器端和客户端的通信。
第十三章：讲解Python自带的GUI开发库Tkinter的基本组件及其使用方法，并给出每种组件的详细示例代码。
第十四章：讲解坦克大战游戏详细实现。用一个游戏项目将前面的基础知识做了串联，让大家了解项目开发的全流程。
第十五章：讲解Python数据库开发方面的知识，重点讲解了SQLite数据库和MySQL数据库。数据库技术是实现动态软件技术的必要手段，因此掌握数据库开发是非常必要的。
第十六章：协程和异步IO。本章讲解了线程、进程和协程的优缺点、协程的概念、协程的创建、协程阻塞、协程嵌套和并行与并发的概念。
第十七章：算法。本章通过实例引导让大家知道为什么要有算法，重点讲解了算法效率衡量、常见的排序算法(冒泡、选择、插入、快速、归并)和查找算法(顺序查找法、二分查找法)。
第十八章：数据结构。本章主要讲解了常见的几种数据结构，包括顺序表、链表、栈、队列和二叉树，并对不同存储结构和相应算法的分析对比。
第十九章：函数式编程和高阶函数。本章主要讲解了什么是函数式编程、常用高阶函数(map、reduce、filter、sorted)、匿名函数、闭包装饰器及偏函数的应用。
第二十章：本章讲解Numpy数组创建、索引切片、拼接和一些通用函数。Numpy是一个非常强大的科学计算库，为学习数据科学、人工智能打下一定基础。
第二十一章：本章讲解Matplotlib的基本使用方法，通过对本章的学习，可以对Matplotlib的基本使用方法有一个全面的了解，进而对大多数数据进行可视化。
第二十二章：本章讲解图像处理的功能。通过使用Pillow库，可以方便地使用Python程序对图片进行处理，例如常见的尺寸、格式、色彩、旋转等处理。
第二十三章：本章讲解语音识别技术。通过本章学习可以将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
第二十四章：本章讲解OpenCV基本使用，并完成在图片中检测一张人脸是谁的过程。
第二十五章：本章讲解TensorFlow框架基本使用，并给出线性回归和手写数字识别示例的详细代码。
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第一阶段Python入门
章节1：Python入门
章节2：编程基本概念
章节3：序列
章节4：控制语句
章节5：函数
章节6：面向对象编程
第二阶段Python 深入与提高
章节1：异常处理
章节2：文件处理
章节3：模块
章节4：GUI编程
章节5：游戏开发-坦克大战
第三阶段Python 网络与并发编程
章节1：并发编程
章节2：网络通信
第四阶段Python 核心特性
章节1：生成器和装饰器
章节2：函数式编程
章节3：正则表达式
章节4：内存管理
第五阶段数据库编程基础
章节1：数据库环境搭建
章节2：SQL 语句基础
第六阶段Linux 环境编程基础
章节1：安装和系统认知
章节2：文件管理，数据分析命令
章节3：用户权限管理和安装管理
章节4：重定向
第七阶段网页编程基础
章节1：html5
章节2：CSS 样式
章节3：JavaScript
章节4：jquery
第八阶段Flask框架
章节1：虚拟环境
章节2：Flask视图基础和URL
章节3：Flask之Jinja2模版
章节4：Flask视图高级
章节5：Flask高级
章节6：Flask数据库
第九阶段Python_Django2 框架
章节1：Django初级
章节2：Django进阶
章节3：Djangogo高级
章节4：Git版本控制(含接口文档补充内容)
第十阶段Python_Tornado 框架
章节1：Tornado 语法
章节2：Tornado 深入学习
章节3：Tornado 数据库操作
章节4：Tornado 异步
第十一阶段Python_大型电商项目
章节1：Django项目阶段-电商项目
第十二阶段Python 爬虫开发
章节1：爬虫介绍与常用工具
章节2：爬虫开发常用模块
章节3：数据提取与验证码识别
章节4：scrapy 框架简介与配置
章节5：scrapy 框架高级
章节6：爬虫数据存储
章节8：分布式爬虫
第十三阶段算法与数据结构
章节1：算法与数据结构
第十四阶段数据分析理论和实战
章节1：补充数学知识
章节2：matplotlib
章节3：seaborn
章节4：Anaconda介绍_安装_操作
章节5：ipython介绍
章节6：jupyter notebook_介绍和使用
章节7：numpy
章节8：pandas
章节9：数据获取_清洗_整理
章节10：多层索引
章节11：数据分析案例_案例1_足球运动员分析
章节12：数据分析案例_案例2_电影数据分析
章节13：数据分析案例_案例3_机场延迟分析
第十五阶段人工智能基础_机器学习理论和实战
章节1：无约束最优化问题的求解算法
章节2：三种梯度下降法
章节3：代码实战梯度下降法与优化
章节4：归一化
章节5：正则化
章节6：多元线性回归的衍生算法
章节7：多项式升维
章节8：逻辑回归和Softmax回归
章节9：逻辑回归优化与拟牛顿法
章节10：SVM支持向量机
章节11：决策树
章节12：随机森林
章节13：分类评估指标
章节14：Adaboost
章节15：GBDT和XGBoost
第十六阶段人工智能基础_深度学习理论和实战章节1：理解神经网络及应用
章节2：Tensorflow入门与安装
章节3：反向传播及利用Tensorflow完成浅层模型
章节4：Tensorflow使用优化器以及模型的存储和加载
章节5：深度神经网络DNN
章节6：卷积神经网络CNN
章节7：卷积神经网络实战
章节8：Keras框架
第十七阶段Hadoop 分布式文件系统：HDFS(扩展)
章节1：Hadoop 简单介绍及架构设计
章节2：Hadoop 高可用集群及java API
第十八阶段Hadoop 分布式计算框架：Mapreduce(扩展)
章节1：MapReduce 分布式计算框架架构设计及项目案例
第十九阶段Hadoop 离线体系：Hive(扩展)
章节1：hive架构、搭建、sql语法、函数
章节2：hive分区、分桶、安全认证、优化
第二十阶段spark体系之分布式计算(扩展)章节1：Scala语言特点、类、对象、集合
章节2：Scala隐式转换、通信模型
章节3：Spark初始、核心RDD、算子
章节4：Spark集群搭建、任务提交流程
章节5：Spark计算模式、任务调度和资源调度
章节6：Spark核心源码
章节7：Spark业务场景、Shuffle机制
章节8：SparkShuffle源码、SparkSQL初始
章节9：SparkSQL函数、SparkStreaming初始
章节10：Kafka、SparkStreaming+Kafka两种版本整合
第二十一阶段Python_数据分析项目
章节1：人工智能项目流程
章节2：二手车价格预测
章节3：旅游景点票价预测
章节4：工资分类预测
章节5：广告点击转化率预测
章节6：文本分类-自然语言处理
章节7：音乐推荐系统
章节8：银行客户流失分析
章节9：申请评分卡
第二十二阶段面试和成功求职的秘技
章节1：简历
章节2：面试前的准备
章节3：笔试和面试
章节4：offer 和上班后，如何应对
第二十三阶段入职后快速成长到CTO
章节1：入职后三个月试用期要做的事
章节2：前三年需要学的技术
章节3：前三年需要提高的软实力
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