Python人工智能培训
信盈达百天学习计划 成就百万年薪人才
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来源：中华网考试编辑：粉色de皮卡丘发布时间：2019-10-15
编程语言辣么多 为什么学Python？
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人工智能是一种很炫的技术 ，2017年3月5日“人工智能”正式写入2017政府工作报告，崭新的时代来临！ Python 在这场浪潮中异军突起，迅速占领市场！
编程语言辣么多，在2017年世界脚本语言排行榜中 Python排名第1，掌握了Python就是掌握了未来。 由于Python简单易学、功能强大等优势，已经吸引越来越多的软件工程师投入式这一行业。Python平均月薪高达15040元。
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信盈达Python课程优势
理论+实践教学，学有所用，学有所成！
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入学测试排班
信盈达采用严格的班级管理制度，先测试排班，因材施教，为不同基础的学员分班学习，增加补弱。 -
明星师资保障
信盈达实训学院高级讲师多名，各讲师在开发行业领域都有着丰富的项目实战开发经验，完全胜任Python开发课程教学！ -
课程新终身学
技术领域日新月异，信盈达课程也会实时更新。短期培训只是4-5个月，毕业不意味着结束，课程内容升级后，可免费学习更新内容。 -
平台佳就业好
每个公司技术平台不同，信盈达所学课程采用Window、Linux多平台教学，不再让开发环境成为您就业和职业发展的障碍。 -
真枪项目实战
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机构介绍
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信盈达Python开发培训学校
广州信盈达教育专注为企业和个人提供高端方案设计、高端嵌入式/Android培训等服务。公司下设信盈达实训学院、信盈达研发中心、信盈达教学仪器三大业务板块。九年来公司坚持"先进技术、先进服务"，以雄厚的实力和专业的品质成为有实力从产品最底层研发到系统层开发的嵌入式实训、产品解决方案提供商。为中国IT行业提供有价值的职业教育服务。
广州Python开发培训学校哪家好？随着互联网的普及和发展，Python开发技术近几年是香饽饽，很多同学都想学习Python开发技术的打算，但是在Python开发培训机构的选择方面成了大家最棘手的问题，常有很多同学咨询信盈达教育网站在线老师，打听Python开发培训机构哪个好这类问题，下面给大家详细介绍一下Python开发培训机构的情况。
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学习Python培训
Python属于入门容易精通难的语言，从小白到大神想要靠自学几乎不可能.。如果小伙伴们觉得对Python学习不够系统化，知识点较零散，最后实际运用时一头雾水，没有清晰的思路，可以选择信盈达的Python全栈+人工智能课程，这里有工程师精心总结归纳的课程内容，全程实战案例讲解。只要你想学会，就能助你速成。
信盈达专注嵌入式教育10多年，在嵌入式软、硬件培训教育方面有着丰厚的资源和经验积累。开设有嵌入式培训、物联网培训、人工智能Python培训、Java培训等课程，如果你想成为一名受人尊敬的it开发工程师，来信盈达参加it培训课程，未来的你一定会感激现在的选择！
哪些人适合学习Python？
选择比努力更重要，曾经和你一样的人，现在已经成为高薪一族！
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刚毕业，就业迷茫
如果您大学或者高中刚毕业，期待向技术方向发展，那么Python将是一个不错的技术研究方向。
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其他行业转向互联网
如果您想由传统行业进入互联网这个高速发展的高薪行业，那么Python将是一个比较容易上手的编程语言。
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Web全栈方向发展
如果您热爱编程，想做全栈工程师，那么Python将助您快速实现职业提升目标，早日获得高薪。
Python职业方向
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人工智能人才需求井喷式增长
Python工程师、Python爬虫工程师、人工智能工程师等职位薪水都水涨船高
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学完Python将去向何方？
百度、阿里、腾讯、科大讯飞等国内知名企业急需 人工智能+Python人才！
广州python培训机构学费多少钱？
python既能做人工智能开发又能前端和服务器端的开发，随着近来it技术的发展，python越来越受欢迎，那么广州作为it业较发达的城市，很多同学学习python技术都以广州的培训机构作为参考标准，都在打听广州python培训班的费用问题，下面给大家详细介绍一下。
那么广州python培训班的学费是多少钱？其实这里告诉你只是一个参考的数字，并不是一个准确的数字，现在的从事python培训的机构很多，每家机构的学费都不一样，并不是统一的。广州的python培训学费一万多，接近两万。请以你就读的培训机构为准。
信盈达Python网络爬虫开发课程大纲
第 一阶段：Python语言
第 一部分：Python基础
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第1节 认识Python 1.1 计算机语言、Python简介、发展历史、特点、应用场景 1.2 IDLE的下 载与安装、配置与验证 1.3 第 一个Python程序 1.4 关键字 1.5 标识符概念、规则、命名规范 1.6 注释、注释的分类、支持中文 |
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第2节 Python的基本语法&选择结构 2.1 变量、变量的类型 2.2 输出和输入 2.3 运算符：算术、赋值、关系(比较)、逻辑、位、移位 2.4 表达式类型和值、运算顺序、优先级 2.5 程序流程控制：顺序、选择、循环 2.6 选择结构：if语句、if else语句、多重if语句、if嵌套语句 |
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第3节 循环结构&特殊流程控制&字符串&列表&字典 3.1 循环结构：while循环、for循环 3.2 特殊流程控制语句：break、continue、两者的区别 3.3 字符串和列表 3.4 元组和字典 |
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第4节 函数&文件操作 4.1 函数简介 4.2 函数定义与调用、基本使用、文档说明 4.3 函数的参数、返回值、类型、局部变量与成员变量 4.4 递归算法、匿名函数 4.5 文件和目录 4.6 os模块、过滤文件、批量重命名文件 4.7 file对象、拷贝文本文件、拷贝图片 4.8 学员管理系统(文件版) |
第二部份：Python核心编程
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第5节 面向对象 5.1 面向过程的设计思想、面向对象的编程思维、面向对象编程 5.2 类和对象 5.3 魔法方法：__init__()、__str__()、__repr__() 5.4 self参数、创建多个对象 5.5 封装性、继承介绍、单继承、多继承、多态 5.6 属性和方法扩展、对象属性与类属性、类方法与静态方法 |
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第6节 异常处理与模块 6.1 异常处理简介、错误、异常 6.2 Python中的异常：NameError、SyntaxError、IndexError等 6.3 检测与处理异常、捕获异常try-except、else、finally、抛出异常、raise 6.4 模块概念、导入及使用、import 6.5 制作与发布模块 6.6 安装与使用模块、常见模块 |
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第7节 高级语法 7.1 浅拷贝、深拷贝、拷贝的其他方式 7.2 ==与is 7.3 封装性进阶、基本使用、私有化属性、属性property 7.4 动态语言、基本定义、添加属性、添加方法、删除属性、__slots__ 7.5 生成器概念、创建 7.6 可迭代对象、迭代器对象 7.7 闭包、基本使用、深入理解 7.8 装饰器、*元类(type类) 7.9 内建属性与内建函数、模块进阶、常用标准库 |
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第8节 进程&线程 8.1 进程简介、进程的创建与启动 8.2 multiprocessing模块、Process类 8.3 进程池、Pool类、队列(Queue)、进程拷贝文件 8.4 线程简介、进程与线程的区别 8.5 线程的创建与启动、threading模块、Thread类 8.6 线程的生命周期 8.7 线程同步、Lock类 8.8 死锁、local类、生产者与消费者模型 |
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第9节 正则表达式&网络编程 9.1 正则表达式的规则 9.2 字符类、特殊字符类、原始字符串、数量量词、匹配分组、边界匹配器 9.3 re模块的高级操作、匹配、分割、替换、获取 9.4 贪婪模式、非贪婪模式 9.5 计算机网络、OSI模型与TCP/IP模型、网络术语、三要素、TCP/IP协议 9.6 Socket编程、常用方法 9.7 UDP简介、发送数据、接收数据、模拟QQ聊天 9.8 TCP简介、服务器端、客户端、发送数据、接收数据 |
第二阶段：服务器、数据库
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第1节 服务器 1.1 HTTP协议详细介绍 1.2 静态服务器显示静态页面、动态页面 1.3 静态服务器使用类 1.4 请求服务器动态资源 1.5 基本实现动态服务器 1.6 应用案例、传递数据给动态服务器 |
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第2节 MySQL 2.1 数据库的概念、数据知识、常见的数据库 2.2 MySQL的使用、安装MySQL、打开Windows服务、启动和关闭MySQL、登录 2.3 SQL语句、基本概述 2.4 数据库(database)操作、建库、建表 2.5 数据表结构操作、增删查改 2.6 MySQL与Python进行交互 |
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第3节 MongoDB 3.1 MongoDB的环境搭建、数据库操作 3.2 集合操作、数据类型、数据操作 3.3 数据查询：Limit与Skip、投影 3.4 排序、统计、去掉重复 3.5 聚合aggregate、安全性、复制、备份与恢复 3.6 MongoDB与Python进行交互 |
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第4节 Redis 4.1 NoSQL简介、安装、基本配置 4.2 数据操作：string、键、hash、list、set、zset 4.3 高级、发布订阅、主从配置 4.4 Redis与Python进行交互 |
第三阶段：网络爬虫开发
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第1节 爬虫简介&抓取数据 1.1 爬虫基本简介、通用爬虫、聚焦爬虫 1.2 HTTP的请求与响应 1.3 fiddler工具的简介与使用 1.4 urllib2的基本使用、GET请求、POST请求 1.5 Handler处理器和自定义Opener 1.6 URLError/HTTPError、requests模块 |
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第2节 抓取结构化与非结构化数据 2.1 抓取并分析re模块正则表达式的爬虫 2.2 XPath与XML类库分析数据、使用XPath爬虫 2.3 BeautifulSoup4解析器、使用bs4的爬虫 2.4 Json模块与JsonPath 2.5 实际应用案例、多线程爬虫案例 |
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第3节 HTML处理与识别机器图像 3.1 动态HTML介绍 3.2 selenium与phantomJS 3.3 模拟登录、点击动态页面、执行js 3.4 机器视觉与Tesseract介绍 3.5 处理规范格式的文字内容、对验证码进行机器识别 3.6 训练Tesseract进行机器学习 |
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第4节 scrapy框架及实战 4.1 配置安装、入门使用 4.2 scrapy shell、item Pipeline、spiders 4.3 crawlspiders、请求与响应、settings 4.4 抓取手机APP包的爬虫 4.5 新浪网分类资讯爬虫 4.6 阳光热线问政平台爬虫、图片**器 4.7 将数据保存在MongoDB数据库中 |
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第5节 scrapy及Redis实战 5.1 源码分析之Connection、Dupefilter、Picklecompat 5.2 源码分析之Queue、Scheduler、Spider 5.3 有缘网分布式爬虫分析 5.4 处理Redis中的数据内容 5.5 改写新浪网资讯爬虫 |
Python开发项目实训
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学习 Python并实现基本的爬虫过程
大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。
Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。
如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事百科、腾讯新闻等基本上都可以上手了。
信盈达Python**
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