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Python核心技术与实战(44讲)
2020-04-13 09:59:54 类别:Python入门
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资源介绍
我们帮大家精选了Python入门类学习资源,由蔡灵槐测试纠错,内容涉及到Python核心技术、Python实战、Python入门的内容,已被990人关注,同类资源中评分为8.7分。
人工智能技术时期下,Python不容置疑是最火的计算机语言。许多人夸它功能齐全还入门轻轻松松,有些人说它学习不那麼险峻,可是大量的人,在拉开Python的大门后却发觉,Python新手入门非常容易但熟练却不容易,Python初级教程许多,可是升阶的少。
你是不是也曾傻傻的分不清楚“目录”“元组”“字典”“结合”等的用法,乃至尝试在结合中选用数据库索引方法?
你是不是也曾千辛万苦刻苦钻研面向对象编程的核心理念,却在被规定设计方案一个稍繁杂点的系统软件时无计可施?
你是不是也曾羡慕他人能妙用装饰器、在线生成器等高級实际操作,可自身在敲代码时,却连出现异常抛出去、内存不够等边界条件都谨小慎微搞不懂呢?
不难看出,要想熟练这门語言,务必真实了解专业知识定义,例如适度从源代码方面推进认知能力,随后了解具体的工程项目运用,单独进行新项目开发。那样,你才可以变成真实的語言大神。
依照升阶难度系数关键分成4个控制模块:
前两一部分主要是Python的基本篇和进阶篇。去除必需的定义、实际操作解读,基本篇和进阶篇都重点强调了学习中的重点难点和常错点,并从性能剖析、具体运用举例说明等不一样层面考虑,给你轻轻松松了解和把握他们。
第三一部分是标准篇,根据解读有效溶解编码、应用assert、写单元测试卷等实际程序编写方法,教你写成高品质的Python程序流程。
第四一部分则是实战篇,这些会根据量化投资系统软件新项目的开发,陪你串连起前边所教的Python专业知识,并添加很多的实践经验和方法,使你在单独新项目开发中得到质的提升。
目录
- 基础篇:Python必备知识
- 方法:如何逐步突破,成为Python高手?
- 工具:Jupyter Notebook为什么是现代Python的必学技术?
- 列表和元组,到底用哪一个?
- 字典、集合,你真的了解吗?
- 深入浅出字符串 @ Python “黒箱”:输入与输出
- 修炼基本功:条件与循环
- 提高程序的稳定性:异常处理
- 不可或缺的自定义函数
- 简约不简单的匿名函数
- 面向对象(上):从生活中的类比说起
- 面向对象(下):如何实现一个搜索引擎?
- 搭建积木:Python模块化
- 热点问题答疑(一)
- 进阶篇:Python高级用法
- Python对象的比较与复制
- 值传递、引用传递or其他,Python里参数是如何传递的?
- 强大的装饰器
- metaclass,是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯?
- 深入理解迭代器和生成器
- 揭秘Python协程
- Python并发编程之future
- Python并发编程之asyncio
- 你真的懂Python GIL (全局解释器锁)吗?
- 帯你解析Python垃圾回收机制
- SWIG: TensorFlow等流行框架背后的Python/C++混合编程技术
- 热点问题答疑(二)
- 规范篇:编写高质量的Python程序
- 活都来不及干了,还有空注意代码风格?!
- 学会合理分解代码,提高代码可读性
- 如何合理运用assert?
- 巧用上下文管理器和with语句精简代码
- 真的有必要写单元测试吗?
- pdb & cProfile:调试和性能分析的法宝
- 热点问题答疑(三)
- 实战篇:带你搭建量化交易系统
- 初探量化世界
- RESTful& Socket:搭建你的交易后台核心
- Pandas &Numpy:策略与回测系统
- Kafka&RabbitMQ:自动化交易流水线
- MySQL:日志和数据存储系統
- Django:搭建监控平台
- 热点问题答疑(四)
- 分享:技术见闻和感想
- 硅谷一线工程师的工作日常:一个上亿级用户的产品是怎样诞生的?
- 细数服务器端开发的注意事项
- 提高市场竞争力:如何成为一名全栈工程师?
以上就是本次关于本资源的介绍和部分内容,我们还整理了以往更新的其它相关资源内容,可以在下方直接下载,关于相关的资源我们在下方做了关联展示,需要的朋友们也可以参考下。
下载地址
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