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Python全栈开发实训营
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总时长： 122小时52分8秒
价格：1498.0
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目录
基础技术：Python零基础入门
课程01：零基础入门学Python
01 课程简介与环境介绍
02 Python软件的安装
03 安装Pycharm编写代码
04 一次Python代码编写执行的总结
05 变量的概念和定义
06 变量的练习题
07 字符串的知识
08 字符串练习题
09 整数和小数和运算
10 变量的类型
11 Python的注释
12 列表的定义
13 怎样访问列表的元素
14 列表定义练习题
15 列表元素修改新增删除
16 列表修改练习题
17 列表的排序和长度
18 列表排序的练习题
19 列表的索引报错
20 循环打印列表元素
21 for循环常见错误
22 使用range生成数字列表
23 列表简单统计函数
24 列表练习题平方和
25 列表推导式
26 列表的切片
27 列表循环的成绩练习题
28 元组tupe数据结构
29 if条件判断入门
30 条件测试的语法
31 条件测试成绩练习题
32 if判断语句的语法
33 if判断年龄练习题
34 for与两个列表
35 两数之和练习题
36 字典的定义和数据访问
37 字典定义的练习题
38 循环遍历字典数据
39 循环遍历字典练习题
40 字典数据的嵌套
41 字典数据嵌套练习题
42 集合set的介绍
43 集合set的练习题
44 集合推导式
45 input函数用户输入内容
46 input函数练习判断奇偶数
47 while循环与input配合
48 input实现快递运费程序
49 while将数据存储到列表字典
50 while配合input实现猜数字游戏
51 函数的定义和参数
52 函数定义的练习题
53 函数的调用参数
54 函数的参数练习题
55 函数的返回值
56 函数的返回值练习题
57 将函数放在模块中
58 函数存储模块练习题
59 lambda函数和列表排序
60 类和对象的定义
61 类和对象的练习题
62 怎样修改对象的属性的值
63 对象可以放到列表中
64 类的练习题婚礼礼金程序
65 面向对象的继承
66 类的继承机制的练习题
67 怎样将类写到不同的模块中
68 类的模块文件练习题
69 怎样读取文件
70 结合文件实现英汉翻译
71 怎样将数据写出文件
72 使用文件解决婚礼礼金程序
73 相对路径和绝对路径
74 文件路径练习题
75 json数据格式与文件
76 使用json完成成绩管理程序
77 异常处理机制
78 异常处理练习题
79 开源技术库的介绍
80 怎样安装开源技术库
81 安装技术类库练习题
82 爬虫库requests介绍
83 爬虫库requests练习题
84 数据分析pandas库
85 Pandas实现婚礼礼金程序
86 网页开发Flask库介绍
87 Flask做网页展示文件内容
课程15：Python编程练习100题
000 课程介绍
001 Anaconda的安装
002 pycharm的安装
题目001-变量更新
题目002-变量命名规则
题目003-比较和赋值
题目004-类型错误
题目005-缩进错误
题目006-不正确的结束
题目007-关键字错误
题目008-名字未定义NameError
题目009-序列索引
题目010-序列切片
题目011-序列前位置切片
题目012-负数索引
题目013-负数切片
题目014-序列索引步长
题目015-Range函数
题目016-Range和推导式
题目017-Range字符串
题目018-移除重复元素
题目019-列表的排序
题目020-简单字典
题目021-访问字典元素
题目022-字典元素加和
题目023-字典KeyError
题目024-添加字典key
题目025-对字典使用函数
题目026-字典过滤
题目027-字典格式化输出
题目028-字典多层索引访问
题目029-遍历字典
题目030-打印字母a到z
题目031-打印数字1到10
题目032-1到100数字的和
题目033-1到100偶数数字和
题目034-输出元素和下标
题目035-同时遍历多个序列
题目036-编写加速度函数
题目037-函数TypeError
题目038-方法不存在
题目039-函数参数数目错误
题目040-函数调用方式
题目041-函数计算球的体积
题目042-函数默认值参数
题目043-全局变量
题目044-函数局部变量
题目045-局部变量和全局变量
题目046-字符串与数字计算
题目047-字符串格式化
题目048-字符串拆分
题目049-文件中的英文单词计数
题目050-多分隔符单词计数
题目051-生成字母文件
题目052-成对字母文件
题目053-成对三字母文件
题目054-每个字母一个文件
题目055-扫描字母文件列表
题目056-满足条件的字母文件
题目057-多级字典
题目058-修改多级字典
题目059-多级字典加值
题目060-字典变JSON
题目061-JSON变字典
题目062-JSON添加数据
题目063-无限循环打印
题目064-定时打印
题目065 渐进式定时打印
题目066-有结束条件的循环
题目067-空语句
题目068-忽略循环下一句
题目069-英汉翻译
题目070-英汉翻译异常处理
题目071-英汉翻译文件词典
题目072-当前日期时间
题目073-输入年龄计算生日
题目074-计算活了多少天
题目075-计算今天明天昨天的日期
题目076-输出间隔内的所有日期
题目077-用户名检测器
题目078-随机密码生成器
题目079-密码强度检测器
题目080-详细错误密码检测器
题目081-文件内容乘数字
题目082-计算最大值最小值平均值
题目083-文件合并
题目084-文件交集
题目085-每种爱好的喜欢人数
题目086-实现文件的关联
题目087-判断日期格式
题目088-提取电话号码
题目089-提取邮箱地址
题目090-多个禁用词替换
题目091-给手机号打上马赛克
题目092-扫描目录下所有文件
题目093-扫描py文件的行数
题目094-自动整理文件夹
题目095-自动压缩文件夹
题目096-Requests模块报错
题目097-来自URL的文件
题目098-下载URL的图片
题目099-给网页提交数据
题目100-打开百度搜索
课程09：Python并发编程实战
01. Python并发编程简介
02. 选择多线程多进程多协程
03. 全局解释器锁GIL
04. 使用多线程，Python爬虫被加速10倍
05. 实现生产者消费者爬虫
06. Python线程安全问题以及解决方案
07. 好用的线程池ThreadPoolExecutor
08. Python使用线程池在Web服务中实现加速
09. 使用多进程multiprocessing模块加速程序的运行
10. 在Flask服务中使用多进程池加速程序运行
11. 异步IO实现并发爬虫
12. Python自动播放歌曲解压文件
13. 在异步IO中使用信号量控制爬虫并发度
14. 好用的第三方异步库Gevent
15. Python使用Gevent将Flask改造成异步服务器
16. Python并发编程知识总结
学习路线：Python网络爬虫
01 爬虫是什么与课程介绍
02 开发环境的搭建
03 简单爬虫爬取百度首页
04 网页前端的介绍
05 网页HTML的基本元素
06 网页HTML的表格和表单
07 HTTP协议和Requests库介绍
08 Requests发送GET和POST请求
09 Requests附带Headers和发送文件
10 Requests练习题爬取书籍列表
11 网页内容解析概述
12 正则表达式介绍
13 正则例子提取手机号
14 正则提取日期和价格
15 正则提取邮箱地址
16 爬取和正则提取网页链接
17 bs4解析网页概述
18 bs4解析官网实例
19 bs4解析网页的图书列表
20 xpath解析网页概述
21 xpath解析bs4官网html实例
22 xpath解析网页的图书列表
23 爬虫数据存储概述
24 演示爬虫数据存储的方式
25 爬取图书列表并存储
26 爬取名言警句网页
27 爬取全本家丁小说
28 爬取Python技术博客
29 爬取豆瓣电影排行榜
30 批量爬取美女图片
31 批量爬取彼岸图网图片
32 批量提交网页成绩数据
33 提交复杂的网页数据表单
34 爬取学堂在线高校开课数量
35 异步爬取北京10年天气数据
36 异步爬取博客园200页链接信息
37 登录爬虫的原理
38 模拟登录实现内容爬取
39 绕过登录爬取脉脉网
40 什么是selenium
41 selenium环境安装和简单案例
42 selenium自动提交网页成绩案例
43 selenium语法总结
44 selenium爬取整本小说
45 Selenium配合人工登录爬虫的原理
46 Selenium配合人工登录爬取表格
47 Selenium配合人工登录爬取表格
48 Selenium窗口操作和屏幕截图
49 Selenium的无头浏览器
50 Selenium执行JavaScript
51 Selenium爬取iframe中的内容
52 爬虫与数据分析
53 爬取套餐课程页面的所有课程链接
54 爬取课程自身信息
55 爬取课时信息数据和存储
56 课程数据的统计与分析
57 楼盘网价格数据爬取
58 楼盘网价格数据分析
59 淘宝热卖榜的爬取
60 淘宝热卖榜的分析
61 并发爬取和简单例子
62 将小说爬虫改造成并发爬取
63 Linux定时爬虫的部署安装环境
64 Linux定时爬虫的部署运行程序
65 Linux定时爬虫的部署定时执行
学习路线：Python数据分析三剑客
课程05：Pandas数据分析入门到实战V2
01 什么是Pandas和课程介绍
02 Pandas开发工具Notebook的安装
03 Jupyter Notebook的使用说明
04 Pandas怎样读写表格数据文件
05 Pandas核心数据结构DataFrame
06 Pandas的Series的常见用法
07 Pandas的DataFrame的常见用法
08 Pandas使用loc方法查询数据
10 Pandas怎样按行遍历数据
11 Pandas怎样新增更改数据列
12 Pandas链式修改和按条件修改数据
13 Pandas怎样给数据表格同时添加多列
14 Pandas怎么删除数据行和数据列
15 Pandas怎样更改数据列的顺序
16 Pandas怎样实现数据列的重命名
17 Pandas怎样实现对缺失值的处理
18 Pandas怎样实现对数据的排序
19 Pandas常见的字符串处理函数
20 Pandas常见的日期时间处理函数
21 Pandas怎样实现分组数据统计
22 Pandas怎么查询每个分组的topn数据
23 Pandas怎么实现数据透视功能
24 Pandas怎样实现长表宽表的转换
25 Pandas怎样实现不同数据的关联
26 Pandas怎样实现数据的合并拆分
27 Pandas怎样拆分数据一行变多行
28 Pandas和数据库查询语言SQL的对比
29 Pandas怎样读取和存储MySQL数据
30 Pandas实现matplotlib可视化绘图
31 Pandas实现seborn可视化绘图
32 Pandas怎样读取Excel批量生成Word文件
33 Pandas怎样制作网页展示Excel表格
34 Pandas怎样结合爬虫爬取数据存入Excel文件
35 Pandas调用远程API获取表格数据
36 Pandas实现披萨订单数据的统计分析
37 Pandas实现心脏病数据的相关性分析
38 Pandas怎样实现股票时间序列分析
39 Pandas爬取英文网页实现单词批量翻译
40 Pandas实现电影数据的评分和年度分析
41 Pandas实现社交网站标签推荐算法
42 Pandas爬取淘宝热榜实现热度词统计
43 Pandas分析射雕英雄传小说高频人名
44 Pandas实现中国电动车销售数据分析
45 Pandas结合Sklearn实现泰坦尼克存活率预测
46 Pandas知识总结和进阶学习展望
课程04：Python使用Numpy入门数据计算
01. Numpy的介绍和安装和性能对比
02. Numpy核心对象Array以及创建方法和操作函数
03. Numpy怎样对数组使用索引查询
04. Numpy常用random随机函数汇总
05. Numpy的数学统计函数
06. Numpy实现数组中满足条件个数的计算
07. Numpy怎样给数组添加一个维度
08. Numpy实现机器学习交叉验证的数据划分
09. Numpy非常重要的数据合并操作
10. Numpy怎样对数组进行排序
11. Numpy怎样实现数组的乘法操作
12. Numpy中重要的广播概念
13. Numpy求解线性方程组
14. Numpy怎样实现SVD的矩阵分解
15. Numpy怎样实现多项式曲线拟合
16. Numpy使用Matplotlib实现可视化绘图
17. Numpy计算逆矩阵求解线性方程组
18. Numpy怎样将数组读写到文件
19. Numpy的结构化数组
20. Numpy和Pandas数据的相互转换
21. Numpy数据怎样输入给Sklearn实现模型训练
22. Numpy知识体系的总结
课程06：Python数据图表可视化
01. 为什么要学习Python数据可视化
02. Python环境搭建与依赖类库说明
03. Python读取Excel绘制柱状图
04. Python读取Excel绘制直方图
05. Python绘制电商转化漏斗图
06. Python绘制折线图发现产品流量问题
07. Python读取Excel绘制饼图
08. Python读取Excel绘制散点图
09. Python绘制箱形图分析北京2019年天气温度
10. Python绘制热力图绘制分类变量强度分布
11. Python绘制仪表盘图直观展示目标完成进度
12. Python绘制网络图展示足球比赛球员传球图
13. Python绘制小提琴图分析保险费数据集
14. Python绘制中国地图和城市地图
15. Python绘制预算开销雷达图
16. Python绘制桑基图分析广告转化数据
17. Python绘制词云图展示小说高频词汇
18. Python绘制随时间变化的动态图
19. Python绘制树状图显示广告流量
20. Python在网页上展示数据图表
学习路线：Python处理Excel实现办公自动化
01 为什么使用Python处理Excel
02 Python处理Excel的类库和开发环境
03 Python批量新建Excel文件
04 Python批量打开Excel文件
05 Python批量重命名Excel工作表
06 Python批量合并Excel文件
07 Python合并Excel多个工作表
08 Python拆分Excel到多个文件
09 Python批量合并拆分Excel表
10 Python实现两个Excel的对比
11 Python批量对Excel实现分列
12 Python提取Excel所有表唯一值
13 Python批量分类汇总Excel文件
14 Python实现多个文件的Vlookup
15 Python实现多个Excel表的Vlookup
16 Python读取多个Excel实现汇总统计
17 Python读取Excel实现数据透视表
18 Python合并Excel并数据透视
19 Python计算Excel每个班级的前三名
20 Python给学生随机分配考号
21 Python计算Excel数据日同比
22 Python按模板创建Excel文件
23 Python批量读取Word数据到Excel
24 Python读取Word统计词频输出到Excel
25 Python读取Excel批量生成Word文档
26 Python在网页上展示Excel文件
27 Python在网页上展示Excel透视表
28 Python制作网页查询Excel数据
29 Python读取Excel存储到MySQL
30 Python查询MySQL导出到Excel
31 Python读取Excel绘制折线图
32 Python读取Excel自动生成PDF文档
33 Python读取Excel自动发送邮件
34 Python读取Excel计算数据列相关性
35 Python读取Excel实现线性回归预测
36 Python处理分析Excel课程总结
37. 真实案例-PDF批量下载解析到Excel
38 Python批量合并PDF文件
学习路线：Python用于Web应用系统开发
课程03：Python使用Flask开发Web服务
案例课01-翻译网站
Python实战课-从零开发英语翻译网站-01网站设计与技术架构-字幕
Python实战课-从零开发英语翻译网站-02新建并启动Flask项目-字幕
Python实战课-从零开发英语翻译网站-03实现前端查询页面-字幕
Python实战课-从零开发英语翻译网站-04加载英汉词典文件-字幕
Python实战课-从零开发英语翻译网站-05最终网站的演示-字幕
Python实战课-从零开发英语翻译网站-06部署到Linux服务器-字幕
案例课02-bootstrap成绩管理网站
01 成绩管理系统-效果展示
02 成绩管理系统-案例介绍
03 bootstrap技术介绍
04 新建flask和引入bootstrap
05 实现导航栏效果
06 实现登录效果
07 在页面展示可视化表格
08 实现成绩表单录入
09 使用巨幕优化首页效果
01.为什么要学习Python Flask开发
02.Python Flask开发课程大纲
03.Python开发Flask程序的开发环境
04.从零到一创建Flask程序
05.Flask框架的处理流程
06.flask的路由route的知识点演示
07.flask使用request对象获取请求数据
08.flask使用模板简化前端开发
09 Pandas怎样用条件查询数据
09.flask实战之读取文件数据返回网页表格
10.flask读数据并返回json格式
11.flask操作mysql数据库介绍和环境
12.mysql数据库创建表并新增数据
13.Python连接mysql数据库
14.flask提交网页表单数据到mysql
15. flask从mysql查询数据
16.flask使用echarts绘制柱状图
17.flask使用pyecharts绘制图表
18.flask读取mysql绘制饼图柱状图折线图
19.flask读取文件实现下载
20.flask制作导航栏以及课程总结
21. 5分钟学会Python发布Web服务
22. 怎样使用uwsgi部署一个在线的flask服务
36 怎样使用docker技术部署flask服务
课程17 django4开发到实战
01 课程介绍
02 安装anaconda和django
03 vscode的安装和配置
04 新建项目并运行
05 新建应用并返回字符串
06 读取excel返回前端
07 django模板与前端技术
08 前端技术HTML上
09 前端技术HTML下
10 网页样式表CSS
11 开源前端库bootstrap
12 引入js等静态文件
13 js实现动态隐藏效果
14 js实现简单计算器
15 ajax和django接口交互
16 导航栏和表格程序
17 表单的前后端交互
18 模板的继承
19 django模板语法总结
20 django与myssql数据库的关系
21 mysql服务器的安装和建库01
22 编写models并建表
23 查询数据在前端展示
24 新增数据到数据库
25 新增数据到数据库2
26 删除和查询数据
27 更新数据功能
28 实现数据分页查询功能
29 django的表单form
30 添加表单bootstrap样式
31 怎样添加表单校验
32 存储form数据到数据库
33 用form实现编辑功能
34 modelform的新增数据
35 modelform的修改功能
36 通过request属性设置菜单高亮
37 制作用户登录页面
38 服务端实现用户登录验证
39 登录信息的展示注销
40 使用中间件验证登录
41 不同权限展示不同链接
42 cookie和session的登录验证原理
43 django加入登录验证功能
44 使用中间件实现通用日志
45 文件的上传的表单和页面展示
46 文件上传后存储到本地
47 上传数据存储到数据库
48 重复上传问题和列表展示
49 结合model实现头像上传
50 在前端展示上传的头像
51 用数据库字段下拉查询数据
52 实现下载CSV文件的功能
53 制作模态框导入文件
54 后端处理ajax的文件导入请求
55 上传文件出错的处理方法
56 将天气数据导入到数据库
57 使用原生SQL查询数据到pandas
58 在django中展示echarts
59 实现折线图的页面展示
60 实现饼图柱状图的展示
61 数据管理功能介绍
62 启动后台管理界面
63 注册自己的model做管理
64 定制后台管理界面01
65 申请华为云Linux服务器
66 安装宝塔linux面板和插件
67 本地mysql导出和宝塔的导入
68 上传代码包启动python项目
69 解决静态文件问题
70 实现域名的解析
课程22：Django仓库管理实战
01 课程介绍和效果演示
02 django仓库管理系统介绍
03 新建django项目和运行
04 新建一个简单的接口访问
05 django项目集成mysql数据库
06 django项目集成bootstrap框架
07 django搭建页面框架
08 仓库管理表模型和列表功能
09 仓库管理的新增功能
10 仓库管理的编辑功能
11 仓库管理的删除功能
12 仓库管理的分页查询功能
13 物品分类的全流程开发
14 物品的表和新增功能
15 物品的列表和搜索功能
16 物品的编辑和删除功能
17 用户管理之django用户模块
18 用户登录和退出功能
19 权限验证和用户列表功能
20 用户的新增修改和删除
21 出入库管理的出入库操作
22 出入库管理的查询功能
23 数据统计构造测试数据
24 数据统计后端实现
25 数据统计前端实现
26 docker介绍和环境准备
27 在windows部署docker服务
28 在linux部署docker服务
课程23：FastAPI开发从入门到实战
01 为什么学习FastAPI框架
02 FastAPI技术框架概述
03 FastAPI为什么这么快
04 怎样搭建FastAPI开发环境
05 开发第一个FastAPI接口程序
06 怎样测试FastAPI接口
07 Python的类型提示功能
08 Python的类型提示功能2
09 Pydantic数据模型的定义和使用
10 Pydantic模型的相互引用和继承机制
11 FastAPI四种路径操作函数和服务状态码
12 用路径参数给服务器提交数据
13 用查询参数给服务器提交数据
14 用请求体body参数给服务器提交数据
15 用请求头headers给服务器提交数据
16 通过表单提交数据和文件
17 API的返回类型声明
18 FastAPI多文件路由功能
19 FastAPI的依赖注入功能
20 库存管理系统案例说明
21 Tortoise orm的介绍
22 多路由Router代码结构搭建
23 数据库model文件和建表
24 实现仓库的查询新建删除接口
25 实现物品的多条件查询接口
26 Tortoise的复杂条件查询语法
27 物品的新建和删除接口
28 物品的出入库操作更新API
29 待办管理案例之案例介绍
30 待办管理案例之新建数据表
31 待办管理案例之静态资源
32 待办管理案例之待办列表功能
33 待办管理案例之新增待办项
34 待办管理案例之更新已完成
35 待办管理案例之删除待办项
36 API的简单token安全验证
37 API的简单token验证的优化
38 API的jwt安全验证介绍
39 API的jwt用户注册功能
40 API的jwt用户登录和生成token
41 API的携带token验证访问
课程14：Mysql数据库与Python
01 课程介绍
02 MySQL概念介绍
03 MySQL快速实战5分钟
04 客户端和服务器介绍
05 Mysql软件包wamp介绍
06 演示wamp的安装
07 wamp演示访问Mysql服务器
08 sqlyog访问MySQL服务器
09 pycharm插件访问MySQL
10 mysqlworkbench访问mysql
11 安装官方MySQL服务器
12 python访问mysql服务器
13 Mysql安装环境总结
14 一次mysql环境使用的演示
15 数据库database的操作
16 数据表的介绍
17 数据表数据类型
18 数据类型练习题
19 新建数据表
20 怎样查看表创建成功
21 怎样删除数据表
22 数据建表练习题
23 数据建表中文编码说明
24 新增数据insert
25 快速介绍select语法
26 同时插入多条数据
27 数据新增insert练习题
28 怎样阅读报错信息
29 字段null和not null
30 字段的默认值
31 表的主键primay key
32 数据表约束练习题
33 CRUD介绍
34 CRUD准备数据
35 查询数据Select
36 select的where条件
37 select练习题
38 select练习题的答案
39 select 的别名
40 update更新数据
41 update练习题
42 delete删除数据
43 CRUD练习题说明
44 Create创建库和表和新增数据
45 Read查询数据
46 Update更新数据
47 Delete删除数据
48 字符串函数说明
49 加载字符串函数数据集
50 concat拼接字符串
51 substring子字符串
52 replace替换字符串
53 reverse字符串反转
54 chalength字符串长度
55 upperlower转换大小写
56 字符串函数练习题
57 select查询改进介绍
58 新增数据库数据表和数据
59 使用distinct去重数据
60 使用orderby排序数据
61 limit查询部分数据
62 like实现模糊查询
63 查询改进练习题
64 聚合统计函数介绍
65 count统计数目
66 group分组统计
67 min和max算最大值最小值
68 子查询得到最大的评论书籍
69 分组后的最大最小统计
70 sum实现求和
71 avg实现求平均数
72 聚合统计练习题
73 数据类型基础
74 char和varchar的对比
75 高精度decimal
76 float和double小数
77 date和time和datetime
78 curdate和curtime和now
79 日期时间的格式化
80 日期的加减法函数
81 timestamp
82 数据类型练习题
83 逻辑运算符简介
84 not取反运算符
85 大于等于和小于等于
86 and与条件
87 or或查询
88 between数字区间
89 in和notin
90 casewhen条件
91 逻辑运算符练习题
92 数据关联介绍
93 客户与订单表的一对多关系
94 建表并使用外键关联
95 innerjoin关联查询
96 leftjoin和rightjoin
97 ifnull空值处理
98 groupby聚合统计
99 数据关联练习题
100 数据关联练习题答案
101 多对多数据关系
102 新建数据表和新增数据
103 关联获取电影和评分
104 每个电影的平均评分
105 查询用户的评分
106 查询没有评分的电影
107 查询分类的平均评分
108 统计每个人的多个评分
109 三个表的关联查询
110 数据表的别名
111 案例介绍
112 读取待处理Excel
113 怎样链接mysql数据库
114 怎样执行mysql命令
115 新建数据库和数据表
116 查询mysql数据
117 新增一条数据
118 删除一条数据
119 批量新增数据到mysql
120 实现统计查询
121 读MySQL存Excel文件
122 待办项网站案例介绍
123 创建数据库数据表和新增数据
124 新建flask服务并实现访问
125 创建mysql链接并打印信息
126 查询数据并在网页展示
127 新增待办项的功能
128 更新待办项的功能
129 删除待办项的功能
130 数据索引和慢查询问题
131 用python导入100万行数据
132 explian以及添加索引
133 添加索引的两种办法
134 MySQL索引快速的原因
135 数据索引练习题
136 数据库事务的介绍
137 事务操作的命令
138 在python代码中使用事务
139 事务的四大特性
140 事务的练习题
学习路线：Python客户端软件开发
01 课程介绍
02 Anaconda安装和安装环境包
03 Pycharm的安装和运行代码
04 第一个pyqt6的程序
05 QT设计师软件打开与介绍
06 密码小程序界面设计
07 界面与逻辑分离的主程序
08 密码小程序完成
09 升级密码小程序
10 密码程序生成exe
11 PyQt6基础技术章
12 界面与逻辑分离的开发流程
13 PyQt6的三种窗口的区别
14 PyQt6的常用组件概览
15 PyQt6的布局管理器
16 PyQt6的样式控制QSS
17 PyQt6的信号与槽处理
18 使用pyinstaller打包成exe
19 简单计算器的整体案例
20 json小工具的案例介绍
21 json小工具的ui设计和代码生成
22 json小工具的逻辑实现与打包
23 提取手机号介绍和正则
24 提取手机号和UI设计
25 提取手机号信号逻辑
26 案例整理文件夹介绍
27 案例整理文件夹UI设计
28 案例整理文件夹信号处理
29 清理目录案例介绍
30 清理目录案例UI和代码
31 清理目录案例的逻辑实现
32 拆分excel文件与pandas
33 拆分文件的pandas实现
34 拆分文件的UI设计
35 拆分文件的逻辑和打包
36 合并excel案例介绍
37 合并excel案例UI设计
38 合并excel案例逻辑实现
39 excel管理程序的介绍
40 excel管理的界面设计
41 excel管理的展示表格数据
42 excel管理的搜索功能
43 excel管理的新增数据
44 excel管理的删除功能
45 excel管理的更改数据
46 excel管理的展示统计
47 英汉翻译案例介绍
48 英汉翻译案例字典文件预处理
49 英汉翻译案例界面设计
50 英汉翻译案例文本统计翻译
51 英汉翻译案例分词统计翻译
52 英汉翻译案例的模糊搜索
53 批量生成word案例介绍
54 批量生成word的界面设计
55 批量生成word的逻辑实现
56 文档搜索神器案例介绍
57 文档搜索神器读取各种文档内容
58 文档搜索神器的UI设计
59 文档搜索神器的逻辑实现
60 mysql与待办程序介绍
61 安装wamp和新建库表
62 mysql数据库的python链接
63 待办程序的UI设计
64 mysql登录功能的实现
65 mysql展示表格数据
66 mysql导出到excel
67 mysql实现新增数据
68 mysql实现更改数据
69 mysql删除功能与打包
70 接口测试与爬虫的程序介绍
71 用flask开发服务器程序
72 设计apipost的界面
73 完成apipost界面的逻辑
74 完成apipost界面的逻辑POST请求
75 天气爬虫的分析介绍
76 天气爬虫的界面设计
77 爬虫逻辑实现与代码打包
78 数据可视化三个库的介绍
79 baostock获取股票数据
80 设计股票绘图的UI界面
81 加载股票数据pyqtgraph绘图
82 认识matplotlib绘图
83 设计天气图表的UI
84 加载excel绘制图表
85 订单统计图表设计
86 使用plot绘制柱状图
87 多线程的背景介绍
88 有问题的秒表程序
89 多线程改造秒表程序
90 小说爬虫的入口函数
91 小说爬虫的界面设计
92 多线程小说爬虫的实现
93 带菜单记事本介绍
94 带菜单记事本图标与代码
95 带菜单记事本的代码逻辑
学习路线：机器人学习与人工智能
课程13：Sklearn机器学习编程练习100例
001 缺失值处理-检测数据每列的缺失值
002 缺失值处理-填充数据列的缺失值
003 缺失值处理-获取填充缺失值的统计值
004 缺失值处理-使用常量填充缺失值
005 缺失值处理-使用最频繁的值填充缺失值
006 缺失值处理-过滤掉缺失值的行并统计
007 缺失值处理-对多数据列做缺失值填充
008 数值离散化-等宽区间
009 数值离散化-指定区间
010 数值离散化-区间标签
011 数值离散化-虚拟编码
012 特征提取-元素的个数
013 特征提取-是否包含元素
014 特征提取-从字符串提取标签
015 特征提取-每行缺失值个数
016 特征提取-字符串清理转数字
017 IRIS数据-加载认识数据
018 IRIS数据-查看列名和分类名
019 IRIS数据-数据和目标的shape
020 IRIS数据-拆分训练测试集
021 IRIS数据-逻辑回归训练
022 IRIS数据-在测试集实现预估
023 IRIS数据-理解混淆矩阵
024 IRIS数据-理解分类报告
025 分类列编码-预估目标列编码
026 分类列编码-OneHot编码
027 乳腺癌数据集-加载并查看数据描述
028 乳腺癌数据集-查看data和target
029 乳腺癌数据集 - 合并data和target
030 乳腺癌数据集 - 生成Pandas的df
031 乳腺癌数据集 - 拆分训练集和测试集
032 乳腺癌数据集 - 训练测试集数据分布
033 乳腺癌数据集 - 训练测试集的均匀拆分
034 线性回归 - Numpy正规方程线性回归
035 线性回归 - sklearn实现线性回归
036 线性回归 - 读取csv实现线性回归
037 多项式特征 - 单个变量的多项式特征
038 多项式特征 - 多个变量的多项式特征
039-数值标准化 - 读取CSV实现数值标准化
040 数值标准化 - 训练测试集数值标准化
041 数据指标- 平均绝对误差MAE
042 数据指标- 均方误差MSE
043 数据指标 - Sigmoid函数
044 数据指标 - entropy熵函数
045 数据指标 - 准确率accuracy_score
046 数据指标 - 混淆矩阵confusion matrix
047 决策树-训练决策树分类模型
048 决策树-模型参数之最大树深度
049 决策树-模型参数值叶节点最小样本数
050 决策树-网格搜索获得最优参数
051 随机森林 - 训练随机森林分类模型
052 随机森林 - 网格搜索获取最优参数
053 文本数据-计数向量化
054 文本数据-计数向量化加入停用词
055 文本数据-计数向量化加入ngram
056 文本数据 - TFIDF实现文本向量化
057 文本数据 - TFIDF向量化增加停用词
058 数据聚类-用Numpy自己实现聚类
059 数据聚类-KMeans实现聚类
060 数据聚类-使用KMeans模型实现预估
061-数据聚类-评价指标之WCSS
062 数据聚类-肘部法则选择聚类数目
063 数据聚类-层次聚类Agglomerative
064 数据聚类-层次聚类的两个重要属性
065 数据聚类-DBSCAN聚类算法
066 数据聚类-DBSCAN聚类算法的异常点
067 数据降维PCA-数据标准化预处理
068 数据降维PCA-自己实现PCA降维算法
069 数据降维PCA-组合降维结果和标签数据
070 数据降维PCA-使用pca算法
071 数据降维PCA-计算观察方差分布
072 数据降维PCA-指定方差百分比计算分量数
073 关联规则挖掘-购物篮数据拆分
074 关联规则挖掘-计算购买商品的去重列表
075 关联规则挖掘-实现one-hot编码
076 关联规则挖掘-计算商品的支持度
077 关联规则挖掘-计算多个商品的支持度
078 关联规则挖掘-计算关联规则以及置信度
079 异常值检测-局部异常因子算法LOF
080 异常值检测-LOF统计离群点分布
081 异常值检测-孤立森林
082 异常值检测-孤立森林可视化异常点
083 手写数字识别-加载并查看数据
084 手写数字识别-训练和测试集的拆分
085 手写数字识别-使用K近邻算法做分类
086 手写数字识别-逻辑回归算法做分类
087 邮件文本分类-加载邮件数据
088 邮件文本分类-输入数据转换成list
089 邮件文本分类-计数器向量化文本
090 邮件文本分类-计数器数据分类模型
091 邮件文本分类-TFIDF向量化文本
092 邮件文本分类-TFIDF数据分类模型
093 房价预估-加载波斯顿房价数据
094 房价预估-计算房价和特征的相关性
095 房价预估-分离特征和预估目标数据
096 房价预估-拆分训练集和测试集
097 房价预估-训练线性回归模型
098 房价预估-线性回归模型实现预估
099 房价预估-比较预估结果和真实值
100 房价预估-使用GBDT训练模型
101 房价预估-模型的保存和加载
课程12：机器学习实战-二手车价格预测
01 课程的介绍
02 二手车老板的真实需求
03 搭建开发环境
04 数据查看与缺失值处理
05 从字符串提取数值特征
06 数值的统计和相关性分析
07 特征矩阵和预估向量的构建
08 训练随机森林模型
09 与线性回归模型的对比
10 存储模型到文件
11 初始化Flask服务
12 从joblib加载模型文件
13 使用加载的模型进行预估
14 制作网页提交参数实现预估
15 代码压缩上传到Linux服务器
16 在Linux服务器启动预估服务
17 配置云服务器实现远程访问
18 实现流程与课程知识的总结
课程20：机器学习实战笔记本价格预测
01 机器学习实战课程介绍
02 任务的需求
03 开发环境的搭建
04 数据的加载和探查
05 价格和公司和类型的字段探查
06 公司类型和英寸与价格的分布
07 屏幕显示属性的特征处理
08 CPU和内存的处理与分析
09 内存Memory的处理
10 内存Memory处理的BUG解决
11 GPU和操作系统列的处理分析
12 重量和价格的分析
13 保存数据字段的枚举值到JSON
14 训练集和测试集的拆分
15 线性回归模型的训练和预估
15 线性回归模型的训练和预估-带广告
16 决策树和随机森林
17 超参搜索模型优化
18 保存训练好的模型
19 开发预估界面程序
20 实现前后端的模型打通
21 在界面展示预估结果
22 Linux安装Anaconda环境
23 在阿里云启动远程服务
24 Linux自动启动和停止服务的脚本
课程08：Tensorflow深度学习从入门到实战
01. Tensorflow框架介绍
02. 推荐三本学习Tensorflow2.X的书籍
03. Python使用Tensorflow读取CSV数据训练DNN深度学习模型
04. Tensorflow开发环境搭建和入门级模型训练
05. Tensorflow读取numpy数据训练DNN深度学习模型
06. Tensorflow读取Pandas数据预测心脏病
07. Tensorflow机器学习通用流程
08. Tensorflow用于读取数据的Dataset api
09. 特征工程与Tensorflow的feature_column
10. tf.feature_column实例语法代码演示
11. Tensorflow使用feature_column训练心脏病分类
12. Tensorflow使用feature_column实现银行营销二分类
13. Tensorflow的Layer基础知识介绍
14. Tensorflow常见的Layer层介绍
15. Tensorflow的常见激活函数
16. Tensorflow常见的损失函数
17. Tensorflow搭建模型的三种API
18. Tensorflow使用函数式API实现WideDeep模型
19. Tensorflow使用子类API实现WideDeep模型
20. Tensorflow的常见Metrics评价函数
21. Tensorflow使用TensorBoard可视化查看指标
22. Tensorflow加速训练的优化器optimizer
23. Tensorflow核心概念自动微分AutoDiff
24. Tensorflow怎样保存与加载模型
25. Tensorflow 在训练期间使用checkpoint保存模型
26. Tensorflow使用Flask实现在线预估服务
27. Tensorflow使用tf-serving实现在线预估服务
28. Tensorflow使用底层API实现模型训练
29. Tensorflow常见依赖库介绍
30. Tensorflow课程知识总结
课程07：推荐系统技术入门到实战
01. 为什么要学习推荐系统
02. 推荐系统包含哪些环节
03. 推荐系统有哪些召回路径
04. Netflix经典的推荐系统技术架构
05. 推荐系统通用技术架构
06. 怎样实现基于内容的推荐系统
07. 怎样实现基于协同过滤的推荐系统
08. 推荐系统怎样实现多路召回的融合排序
09. 推荐系统怎样实现AB测试
10. 推荐系统怎样实现内容相似推荐
11. 推荐系统怎样实现用户聚类推荐
12. 推荐系统怎样实现矩阵分解的推荐
13. 推荐系统的API接口长什么样子
14. 推荐系统怎样解决物品的冷启动问题
15. 当今推荐系统极其重要的Embedding技术
16. Python使用Faiss实现向量近邻搜索
17. 推荐系统依赖数据源与特征工程
18. 推荐系统开发所需要的技术环境
19. PySpark训练word2vec实现内容相似推荐
20. 使用腾讯开源Word2vec实现内容相似推荐
21. Python训练item2vec实现电影相关推荐
22. Python使用SparkALS矩阵分解实现电影推荐
23. Python实现基于标签的推荐系统
24. Tensorflow2实现双塔DNN排序模型
25. Tensorflow使用LR和GBDT和DNN实现二分类排序算法
26. Python使用flask实现推荐系统在线API
27. 推荐系统技能升级之论文阅读
28. 接入一个推荐系统需要哪些步骤
学习路线：Python用于量化交易编程
01 Python量化编程是什么
02 量化编程实现流程
03 技术库和开发环境
04 Python股票获取baostock
05 Python股票获取tushare
06 时间序列数据分析简介
07 pandas的日期索引列
08 pandas的时间重采样Time Resampling
09 时间偏移Time Shifting~1
10 窗口计算 Rolling 和Expanding~1
11 移动均线指标SMA的解释~1
12 SMA的代码实现
13 EMA指数移动平均指标
14 SMA交叉交易策略的介绍
15 SMA交叉交易策略读取股票数据
16 SMA交叉交易策略构建长短期信号
17 SMA交叉交易策略的模拟交易
18 SMA交叉交易策略的收益计算
19 RSI指标的解释
20 怎样计算RSI指标
21 在MACD交叉策略中加入RSI指标
22 衡量收入利润的算数收益和对数收益
23 衡量收益与风险的指标夏普比率
24 backtrader是什么
25 backtrader怎样使用和读取数据
26 backtrader编写和使用交易策略
27 Backtrader使用指标实现均线交叉策略
28 backtrader实现结果指标分析
29 backtrader设置金额和手续费
学习路线：Python大模型应用开发方向
课程21：PySpark大数据处理与分析
01 PySpark课程介绍
02 Spark和PySpark是什么
03 PySpark的环境安装介绍
04 PySpark依赖的软件的安装
05 Jupyter lab的使用说明
06 第一个PySpark程序
07 PySpark的核心数据结构DataFrame
08 PySpark的行和列的数据类型
09 PySpark创建DataFrame的几种方式
10 PySpark使用Select查询数据的方法
11 PySpark按条件筛选查询数据
12 PySpark编写自定义函数查询数据
13 PySpark使用SparkSQL查询数据
14 PySpark怎样使用for循环处理数据
15 PySpark 怎样给数据添加新列
16 PySpark的单个UDF怎样同时添加多个列
17 PySpark使用when函数实现条件表达式
18 PySpark怎么删除数据列
19 PySpark怎样实现列的重命名
20 PySpark的统计函数和数学函数
21 PySpark实现缺失值的处理
22 PySpark对数据实现排序操作
23 PySpark的日期时间处理函数
24 PySpark的字符串处理函数
25 PySpark的复杂数据类型
26 PySpark怎样拆分数据和保存文件
27 PySpark实现相同格式数据文件的合并
28 PySpark实现数据的关联Join
29 PySpark实现数据的笛卡尔积Join
30 PySpark实现分组group数据统计
31 PySpark实现分组自定义函数计算
32 PySpark的窗口函数介绍
33 PySpark的窗口函数的代码演示
34 PySpark怎样查询每个分组的前N名员工
35 PySpark怎样实现数据透视表统计
36 PySpark的explode爆炸函数
37 PySpark 使用broadcast做性能优化
38 PySpark配合matplotlib做数据可视化
39 PySpark写入和查询MySQL数据库
40 PySpark案例统计分析北京10年天气数据
41 PySpark案例统计分析电影评分数据
42 PySpark案例统计分析披萨订单数据
43 PySpark案例统计分析中国电动车销量数据
44 PySpark案例实现交友推荐算法
45 PySpark案例实现淘宝热卖榜分析
46 PySpark技术总结和展望
课程18 ChatGPT应用于Python开发实战
01 Chatgpt是什么以及本课程大纲
02 chatgpt使用说明
03 怎样使用chatgpt给宝宝起名字
04 怎样用chatgpt给公司起名字
05 chatgpt怎么给女朋友写情诗
06 探索式的学习ChatGPT
07 chatgpt作为你的私人医生
08 chatgpt作为私人律师顾问
09 生成食谱与购物清单
10 chatgpt怎样实现职业规划
11 chatgpt怎么优化个人简历
12 chatgpt优化面试个人介绍
13 chatgpt进行程序员模拟面试
14 chatgpt出带答案的考题
15 chatgpt实现中英文翻译和学习
16 chatgpt的应用程序技术架构
17 搭建chatgpt的开发环境
18 怎样配置和使用openai的秘钥
19 开发第一个python的gpt程序
20 chatgpt的聊天接口说明
21 克隆一个chatgpt网站实现大纲
22 开发flask项目和前端页面
23 开发后端接口调用chatgpt
24 使用jquery实现异步加载请求
25 部署到国外linux服务器
26 升级成chatgpt官网的流式输出形式
27 增加用户登录和配额机制
28 配额文件和配额信息提示
29 页面调整与提交按钮置灰
30 使用chatgpt股票数据分析大纲
31 baostock获取股票列表
32 baostock获取股票行情数据
33 制作页面展示股票表格
34 重构chatgpt调用函数
35 对接gpt实现股价分析
36 对接gpt实现现金流分析
37 双按钮体验问题的修复
38 部署到linux服务器
39 办公自动化可行性和开发大纲
40 在chatgpt帮助下编写读取文件代码
41 在chatgpt帮助下编写文件上传功能
42 前端下拉文件查看内容
43 对接chatgpt实现文案处理
44 部署到linux服务器
45 上传表单的隐藏与展示
46 挑战加入PDF的读取
47 部署环境怎样安装一样的代码包
48 使用gunicorn部署性能好的服务
49 服务器一键启停脚本
50 相似打分程序的大纲
51 相似度计算的API
52 给excel文件添加embedding
53 相似度打分程序
54 宝宝起名页面设计
55 宝宝起名后端服务
56 宝宝起名服务部署
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