Python核心技术与实战--极客时间课程推荐/优惠
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课程详情
你将获得：
- 从工程角度掌握Python高阶用法；
- 独立开发Python项目的能力；
- 硅谷一线工程师的独家经验分享；
- 完整的Python学习路径。
课程介绍
人工智能时代下，Python毫无疑问是最热的编程语言。有人夸它功能强大还上手轻松，有人说它学习曲线不那么陡峭，但是更多的人，在推开Python的大门后却发现，Python入门容易但精通却不易。
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你是否也曾傻傻分不清“列表”“元组”“字典”“集合”等的用法，甚至试图在集合中采用索引方式？
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你是否也曾苦苦钻研面向对象的理念，却在被要求设计一个稍复杂点的系统时束手无策？
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你是否也曾羡慕别人能巧用装饰器、生成器等高级操作，可自己在写代码时，却连异常抛出、内存不足等边界条件都战战兢兢搞不定呢？
由此可见，想要精通这门语言，必须真正理解知识概念，比如适当从源码层面深化认知，然后熟悉实际的工程应用，独立完成项目开发。这样，你才能成为真正的语言高手。
在这个专栏里，景霄会从工程的角度，带你学习Python。专栏基于Python最新的3.7版本，以语言知识结合工程应用为主线，其中包含了大量的独家解读和实际工作案例。内容难易兼顾，既可以带你巩固核心基础，更会教你各种高级进阶操作，让你循序渐进、系统掌握Python这门语言。
专栏按照进阶难度分为4个模块。
前两部分主要是Python的基础篇和进阶篇。除去必要的概念、操作讲解，基础篇和进阶篇都着重强调了学习中的重难点和易错点，并从性能分析、实际应用举例等不同维度出发，让你轻松理解和掌握它们。
第三部分是规范篇，通过讲解合理分解代码、运用assert、写单元测试等具体编程技巧，教你写出高质量的Python程序。
第四部分则是实战篇，这部分会通过量化交易系统项目的开发，带你串联起前面所学的Python知识，并加入大量的实战经验和技巧，让你在独立项目开发中获得质的提高。
课程目录
开篇词
- 开篇词 | 从工程的角度深入理解Python
基础篇
- 01 | 如何逐步突破，成为Python高手？
- 02 | Jupyter Notebook为什么是现代Python的必学技术？
- 03 | 列表和元组，到底用哪一个？
- 04 | 字典、集合，你真的了解吗？
- 05 | 深入浅出字符串
- 06 | Python “黑箱”：输入与输出
- 07 | 修炼基本功：条件与循环
- 08 | 异常处理：如何提高程序的稳定性？
- 09 | 不可或缺的自定义函数
- 10 | 简约不简单的匿名函数
- 11 | 面向对象（上）：从生活中的类比说起
- 12 | 面向对象（下）：如何实现一个搜索引擎？
- 13 | 搭建积木：Python 模块化
- 14 | 答疑（一）：列表和元组的内部实现是怎样的？
进阶篇
- 15 | Python对象的比较、拷贝
- 16 | 值传递，引用传递or其他，Python里参数是如何传递的？
- 17 | 强大的装饰器
- 18 | metaclass，是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯？
- 19 | 深入理解迭代器和生成器
- 20 | 揭秘 Python 协程
- 21 | Python并发编程之Futures
- 22 | 并发编程之Asyncio
- 23 | 你真的懂Python GIL（全局解释器锁）吗？
- 24 | 带你解析 Python 垃圾回收机制
- 25 | 答疑（二）：GIL与多线程是什么关系呢？
规范篇
- 27 | 学会合理分解代码，提高代码可读性
- 26 | 活都来不及干了，还有空注意代码风格？！
- 28 | 如何合理利用assert？
- 29 | 巧用上下文管理器和With语句精简代码
- 30 | 真的有必要写单元测试吗？
- 31 | pdb & cProfile：调试和性能分析的法宝
- 32 | 答疑（三）：如何选择合适的异常处理方式？
量化交易实战篇
- 33 | 带你初探量化世界
- 34 | RESTful & Socket：搭建交易执行层核心
- 35 | RESTful & Socket：行情数据对接和抓取
- 36 | Pandas & Numpy：策略与回测系统
- 37 | Kafka & ZMQ：自动化交易流水线
- 38 | MySQL：日志和数据存储系统
- 39 | Django：搭建监控平台
- 40 | 总结：Python中的数据结构与算法全景
技术见闻与分享
- 41 | 硅谷一线互联网公司的工作体验
- 42 | 细数技术研发的注意事项
- 加餐 | 带你上手SWIG：一份清晰好用的SWIG编程实践指南
- 43 | Q&A：聊一聊职业发展和选择
结束语
- 结束语 | 技术之外的几点成长建议
- 结课测试 | 关于Python的这些知识，你都掌握了吗？
作者介绍
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