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Python高級語法及第三方庫應(yīng)用培訓(xùn)

1 Python基礎(chǔ)
1.1 Python發(fā)展歷史、Python環(huán)境安裝
1.2 Python和C語言關(guān)系及主要異同
1.3 Python3和Python2
1.4 5個標(biāo)準(zhǔn)變量類型
1.5 序列的生成和修改
1.6 Python函數(shù)--函數(shù)調(diào)用時的參數(shù)傳遞方式
1.7 幾個你需要注意的點
2 Python進階功能
2.1 什么是腳本式編程
2.2 選擇一款適合你的編譯工具--解釋器概述及語法發(fā)展方向
2.3 裝飾器
2.4 Python模塊的定義和導(dǎo)入
2.5 Python日期和時間
2.6 Python文件I/O
2.7 Python File(文件)方法
2.8 Python和C的融合開發(fā)，即Python調(diào)用C，以及C調(diào)用Python
3 TCP服務(wù)/客戶端
3.1 TCP服務(wù)/客戶端編程概述
3.2 服務(wù)端編程
3.3 客戶端編程
4 HTTP客戶端
4.1 http.client包
4.2 Python自帶的的標(biāo)準(zhǔn)庫urllib
4.3 HTTP庫——requests
4.4 安裝requests
4.5 發(fā)起請求
4.6 獲取結(jié)果
4.7 自定義header
4.8 POST數(shù)據(jù)
4.9 上傳文件
4.10 Cookie
5 文本庫
5.1 文本處理的用途
5.2 目錄導(dǎo)航
5.3 正則表達式--使用正則表達式和re模塊
5.4 Python XML
5.5 Python JSON解析
6 密碼庫
6.1 Python鑒權(quán)
6.2 加解密
7 Oracle客戶端
7.1 安裝cx_Oracle包
7.2 安裝后驗證
7.3 Python連接oracle數(shù)據(jù)庫的基本操作
8 Redis客戶端
8.1 python操作redis
8.2 連接方式
8.3 連接池
8.4 操作——redis詳細操作命令
8.5 管道
8.6 發(fā)布和訂閱
9 數(shù)值計算庫
9.1 重點培訓(xùn)主流數(shù)值計算庫：NumPy、SciPy
10 NumPy
10.1 NumPy簡介
10.2 NumPy操作
10.3 Ndarray 對象
10.4 NumPy數(shù)據(jù)類型
10.5 NumPy數(shù)組屬性
11 SciPy-數(shù)值計算庫
11.1 Scipy的安裝
11.2 Scipy簡介
11.3 Scipy基本函數(shù)
11.4 Scipy特殊函數(shù)
11.5 Scipy集成
11.6 Scipy優(yōu)化