前言：如果有人問：“Python還火嗎？”“當然，很火。”“哪能火多久呢？”“不知道。”

 

技術發展到現在衍生出許多許多種程式語言，但沒有任何一門語言能處於壟斷地位（我們現在生身處於Java的時代），Python毫無疑問是目前最火的語言，其最主要原因因為簡單易學，沒有複雜的邏輯關係，吸引了一大批准程式設計師/程式設計師的關注與學習，但很多人在學完基礎部分後，開始對就業方向不知所措了，因為其就業方向實在太多太多了。垂直領域的有Python開發，Web全棧，Python爬蟲工程師等等，擴充套件方向可以走自動化測試，資料分析，再往高階的走還可以選擇大資料，人工智慧等等等。看似繁華的就業行情，雖然踏入了企業的半隻腳又因為很多人在專案經驗的門檻上栽了個跟頭。因此，為了解決廣大想入坑Python或者已經在坑中的PY友們，我耗費了整整十幾個小時，整理出十大Python經典就業練手專案，專案貼合企業用人標準。

友情提示：前半部分僅適合PY的小白同學瀏覽觀看，如對有大量專案經驗的老鳥造成觀看不適，並伴隨噁心想吐者，可直接略過前面1/3的內容。文章底部還有彩蛋最關鍵！

 

Python入門級專案

• 專案案例：

• 統計目錄檔案磁碟佔用

• 通過Python繪製圖案

• 圖片轉換簡筆畫

 

運用技術點：

1. Python開發環境和Python介紹

2. Python語言與其他語言對比

3. 基礎語法、輸入、輸出，變數、註釋，縮排、PEP8規範

4. 布林、數字、字串、列表、元組、字典、集合

5. 流程控制分支結構

6. 流程控制迴圈結構

7. 函式定義、呼叫、返回值、作用域

8. 關鍵字引數、預設值引數、可變引數、匿名函式、遞迴函式

9. 檔案開啟和關閉、檔案的讀寫、檔案目錄相關操作、序列化

練習目標：掌握Python基礎語法

 

練習效果展示：

 

• 專案案例：

• 破解驗證碼識別

• 視訊轉換字元動畫

運用技術點：

1. 類和例項、訪問限制、屬性和方法、成員屬性和類屬性

2. 繼承和多型、@property、裝飾器

3. 切片、列表生成式、迭代

4. map/reduce、裝飾器、生成器，迭代器、堆和棧

5. import語句、from/import語句、__name__屬性、自定義模組、包、安裝和使用第三方模組

6. try except異常處理、單元測試

7. UTF8 、UNICODE、ASC

練習目標：掌握程式設計與資料結構

 

Python進階專案

• 專案三：線上微課商城系統前後臺

專案案例：

• 路由對映使用者主頁

• 使用Django代理維護資料庫

• 使用Django的模型類管理微課使用者

• 資料庫視覺化系統

• 註冊與自動登入功能

• 釣魚網csrf攻擊案例

 

運用技術點：

1.路由與模型類實現模板

• 環境搭建 

• 基本路由對映與名稱空間 

• 正則路由對映引數的傳遞與接收 

• 反向解析處理器

• Request物件與Response物件 

• 上下文與模板呼叫 

• 模板層基礎語法 

• 模板過濾器詳解 

• 模板複用與block提取

2.模型類實現

• 表與欄位的定義 

• 常用的欄位約束 

• 資料遷移與維護 

• 模型類的增刪改 

• 模型類的查詢方法 

• QuerySet運用 

3.Django框架

• Cookie安全性與生命週期 

• Sessi on的原理與使用 

• Django連線Redis服務 

• 表單資料的提交與接收 

• csrf跨域攻擊原理 

• csrf跨域攻擊例項與防範 

• 一對多操作 

• 多對多操作 

• Django自關聯 

• 中介軟體Django Middle-war運用 

練習目標：瞭解資料提取策略/熟悉爬蟲原理和實現流程/基於單任務的資料爬取/精選Scrapy-Redis分散式非同步框架的資料抓取專案/針對行業中反爬策略精選解決方案/基於分散式的非同步框架抓取

 

專案效果展示：

 

 

就業方向：【Python全棧開發】

友情提示：相關案例視訊與技術文件可掃下方二維碼領取，部分視訊已錄製好並會持續更新。本資料由CSDN官方平臺友情贊助可免費下載。

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

 

• 專案四 某門戶熱門文章抓取

• 專案五 諮詢公司招標資訊採集平臺

• 專案六 分散式架構爬取招標資訊採集平臺

 

案例：

• 電商平臺商品分類資訊提取

• urllib引數編碼與加密

• 請求頭的偽裝

• 模擬登入

 

相關技術點：

1.資料提取與清洗策略

• 正規表示式 

• re模組使用案例 

• xpath語法 

• Python中的lxml模組 

• 百度針對xpath爬蟲的反爬策略與解決方式 

• JsonPath使用 

2.urllib與反爬策略

• Http請求協議 

• urllib模組使用

• Get請求與URL編碼 

• Http post請求 

• urllib中的Request物件 

• Request header偽裝策略 

• 反爬策略之代理IP 

• 反爬策略之模擬登入 

 

3.scrapy框架原理

• Scrapy非同步框架核心原理 

• Scrapy專案建立與配置 

• Scrapy非同步抓取 

• Pipeline管道檔案 

• Middleware中介軟體 

4.Scrapy-Redis分散式爬蟲

• Redis使用 

• Scrapy-Redis元件原理 

• Scrapy-Redis配置 

練習目標：業務邏輯分析/Model層開發/商品首頁後端資料渲染/使用者個人頁面管理/購物車功能完善/視訊傳輸許可權與協議/超級管理員的建立/後臺管理首頁顯示設定/模型資料視覺化操作/分類過濾與模糊查詢/資料視覺化頁面的優化

 

爬取資料展示：

 

 

就業方向：【Python爬蟲工程師】

 

友情提示：相關案例視訊與技術文件可掃下方二維碼領取，部分視訊已錄製好並會持續更新。本資料由CSDN官方平臺友情贊助可免費下載。

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

 

 

 

• 專案七 伺服器日誌資料清洗分析

• 專案八 氣象資料分析

運用技術點

1.資料科學原理與資料處理

• 資料科學原理 

• 資料處理流程 

• 資料分析好助手Jupyter notebook 

• 資料科學模組Numpy 

• 統計分析模組Pandas

• 資料質量分析 

• 資料特徵分析 

2.特徵工程

• 通過真實資料觀察大局 

• 選擇效能指標、檢查假設 獲取資料（建立工作區，快速檢視資料結構，建立測試集）

• 從資料視覺化中探索資料的奧祕（將資料視覺化、尋找相關性、試驗不同的屬性組合） 

• 機器學習訓練前的準備（資料清理、自定義轉換器、特徵縮放、轉換流水線） 

• 選擇和訓練模型（評估訓練集、交叉驗證、分析最佳模型及其錯誤、測試集評估） 

• 模型的調優 

• 分析最佳模型和測試集評估 

• 系統維護和監控 

練習目標：資料分析和資料探勘、機器學習/Jupyter notebook的安裝、使用、魔法命令/Numpy矩陣和隨機數生成、ndarray基本操作、ndarray的合併與分割、矩陣運算、聚合操作、arg運算、比較運算/Pandas的資料結構、資料中的選取與操作、載入各種資料、排序與合併、資料彙總、資料分組與透視表、時間序列/資料的視覺化/資料獲取和載入、資料清洗/資料內容處理與分析/特徵工程原理

 

就業方向：【Python資料分析師】

 

友情提示：相關案例視訊與技術文件可掃下方二維碼領取，部分視訊已錄製好並會持續更新。本資料由CSDN官方平臺友情贊助可免費下載。

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

 

 

 

• 專案九 一線電商線上拍賣資料分析

• 專案十 網際網路使用者背景與身份關聯挖掘實戰

案例：

• 垃圾簡訊分類器實現

• MNIST數字影像識別

• 一線電商線上拍賣資料分析

• 網際網路使用者背景與身份關聯挖掘

 

相關技術點：

1.機器學習

• 機器學習原理（損失函式凸優化）

• 機器學習關鍵問題（訓練資料不足、質量差、無關特徵、過擬合、欠擬合）

• 分類訓練與多類別分類器

• 效能考核（測量精度、精度和召回率、ROC曲線）

• 線性迴歸（標準方程、計算複雜度）

• 正則線性模型（嶺迴歸、邏輯迴歸、概率估算、決策邊界）第九節：支援向量機（線性SVM、非線性SVM）

• 降維（投影、流形學習、PCA）

• 聚類演算法Kmeans

2.海量資料的處理與挖掘

• Hadoop海量資料實現原理

• Map Reduce思想變換資料key-value

• Hive在資料統計分析中持久化應用

• PySpark與SparkSQL

• 關聯資料探勘

• 關聯規則Apriori演算法

• 海量資料的關聯分析方案

 

練習目標：Hadoop原理/Map Reduce轉化實現/關聯挖掘演算法模型/pyspark的使用機器學習/常見演算法模型/機器學習常見概念/資料降維/基於海量資料的關聯

就業方向：【Python機器學習與大資料】

 

友情提示：相關案例視訊與技術文件可掃下方二維碼領取，部分視訊已錄製好並會持續更新。本資料由CSDN官方平臺友情贊助可免費下載。

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓

 

 

部分視訊資料領取展示：

資料檔案：

 

友情提示：相關案例視訊與技術文件可掃下方二維碼領取，部分視訊已錄製好並會持續更新。本資料由CSDN官方平臺友情贊助可免費下載。

↓↓↓↓↓↓↓↓↓↓