Python核心技术与实战(44讲)

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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？

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