Python是一种通用的脚本开发语言，比其他编程语言更加简单、易学，其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底，因此非常适合快速开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
我们为什么要学Python？
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行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广，
就业方向多！ -
python编程“简单”“高效”
达内python培训课程五大优势
达内python培训企业实战项目
项目简介
在线金融交易系统，通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据，进行智能分析、显示，终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。
技能掌握
1、Python核心技术，网络编程技术。
2、WEB前端开发技术：HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。
3、多种网络协议及数据格式，如：HTTP协议、JSCON。
4、数据库技术：MySql、MongoDB、Redis。
5、Django Web框架技术
6、Python SMTP smtplib、email模块
7、Python项目部署、测试技术
8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用
项目简介
通过对海量招聘数据挖掘、分析，帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析，终得出有价值的结果。
技能掌握
1、熟练使用Python urllib requests等模块
2、掌握Python网络编程、多线程编程技术
3、掌握XML解析、XPath 语法，以及Python的re、json模块
4、掌握网络协议，如HTTP协议
5、理解分布式爬虫原理及实现
6、熟练使用Scrapy框架，及scrapy-redis分布式框架
项目简介
采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目，希望学员早日走入人工智能的大门。
技能掌握
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。
2、掌握海量数据分析技术。
3、掌握语音识别技术原理、实现方法。
4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。
5、掌握第三方SDK的使用，如微软语音、百度语音的Python SDK。
6、掌握数据的云端存取访问技术
7、掌握Python图形编程技术。
Python工程师学习之旅
Python软件开发基础课程内容
1.计算机核心架构、小系统，未 来趋势， 程序的本质，进制，操作系统、编程语言；
2.文件和目录、文件属性修改命令、查找与 检索命令、文件比较、打包压缩、进程管理、 用户管理、网络管理、ftp、ssh、samba 服务、编辑工具。
掌握技能：
1.掌握计算机的构成、工作原理，熟悉操作系统和编程 语言，能够熟练的使用计算机和理解二进制；
2.熟练掌握 Linux 常用命令和编辑工具，能够动手完成 文件 / 目录的多种操作，能够编辑文本文
1.Python语言特点、应用领域；Python IDE、Python版本、基本命令；
2.基础数据类型、变量、基本输入输出、表达式与运算符、流程控制、Python 字符串 , 访问字符串中的值、字符串更新、转义字符、字符串运算符、字符串格式化、三引号（triple quotes）、Unicode 字符串、字符串操作；
3.python pass语 句 、python Number( 数 字 )、 列 表、 元 组、Python 字典、Python 函数、全局变量 & 局部变 量、常用函数。
掌握技能：
1.熟练掌握 Python 开发环境命令，能够自己动手建立Python 开发环境；
2.熟练掌握 Python 字符串类型的属性和操作，能够熟练使用 Python 完成字符串的各种操作；
3.熟 练掌握 Python 控制语句、标准输入、输出系统操作；
4.熟练掌握 Python 内建数据类型：列表、元祖、字典、集合的属性和应用方法；
5.熟练掌握 Python 函数的使用、编写方法，可以熟练进行模块化编程。
学习作用域、lambda、函数 式 编程、递归函等python课程内容；
掌握技能：
熟练掌握高级函数编程（递归原理、递归函数编写、 lambda 表达式），理解作用域。
模块概念、模块的安装、模块的搜索路径、命名空间和作用域、模块制作、包开发、 随机模块、数学模块、错误处理、调试、 单元测试、文档测试。
掌握技能：
掌握 import 语句、From…import 语句、From… import* 语句、方法的引用、Python 中的包。
异常概念、捕获异常、异常参数、触发异常、抛出自定义异常、迭代器、生成器。
掌握技能：
理解异常、掌握Python 异常的使用，能够软件开发中熟练使用异常，掌握迭代器、生成器。
文件系统,Linux 文件系统,终端输入和输出、打开和关闭、读写、目录操作、字节类型。
掌握技能：
熟练掌握 Linux文件操作及Python 文件操作方法，能够使用Python创建文件、访问、删除文件。
时间元祖，获取格式化的时间，格式化日期，获取某月日历、TIme模块、日历模块。
掌握技能：
掌握 Python 时间、日期使用方法、技巧，能够编写 具有时间、日期功能的软件。
面向对象程序设计、类和对象、创建类、 创建实力对象、访问属性、Python内置类属性、Python 对象的销毁、类的继承、多态、类的属性与方法、静态方法和类方法。
掌握技能：
理解面向对象、掌握Python 面向对象的软件开发方法、能够使用Python面向对象方法开发软件。
os模块、时间元组、获取格式化的时间、格式化日期、获取某月日历、Time 模块、日历模块。
掌握技能：
掌握Python的os模块、时间、日期使用方法、技巧，能够编写具有时间、日期功能的软件。
Python高级编程课程内容
数据库介绍、MySql介绍、Sql语句：Select语句、单行函数、多表查询、选择语句、表操作、数据库。
掌握技能：
掌握关系数据库MySql使用与软件开发方法，能够自己建立数据库，表，并进行基本数据库操作。
多进程、进程间通信、多线程、多核 CPU 编程、进程 vs 线程、分布式进程、线程池、 异步IO。
掌握技能：
理解多进程、多线程概念，掌握 Python多进程、多 线程软件开发方法，能开发多进程、多线程软件。
网络编程基础、Socket、socket()函数、 Socket对象(内建)方法、TCP/UDP、 HTTP协议、HTTP 服务器、邮件收发、SocketServer。
掌握技能：
理解网络的基本原理，掌握 Python 网络开发的方法， 能够独立完成 TCP/UDP 服务端客户端软件开发 http 服务器，开发邮件收发软件。
MongoDB开发、Redis开发。
掌握技能：
掌握非关系数据库MongoDB的使用，掌握Redis开发
Python正则表达式，正则表达模式，python模块，检索和替换，正则表达式实例。
掌握技能：
掌握正则表达式的概念，熟悉 Python 正则表达式模 块，能够使用 Python re 模块进行程序设计。
Python全栈式WEB工程师课程内容
1、HTML5基础 ：HTML、文本处理、图像和超链接、表格、表单处理。
2、CSS3基础 ：CSS语法、框模型、文本格 式化、表格、过 滤、定位、显示、列表、转换。
3、JavaScript 核心：JavaScript 基础、数组、 String、外部对象、DOM、节点操作、事件 Jquery ：Jquery 选择器、DOM操作、事件处理、动画。
掌握技能：
掌握前端软件开发的核心技术、能够独立完成前端软件的开发，并和后端结合，熟练掌握使用Python进行全站WEB开发的技巧。
Django 框架开发：框架、视图、模板系统、 数据访问、表单、Admin、Python CGI、uWSGI 部署、RESTful接口开发。
掌握技能：
掌握后端开发的核心技术，能够独立完成后端软件开发，深入理解Python开发后端的精髓。
Tornado 基础、Tornado系统、路由、视图、 Tornado 异步处理机制、数据访问、安全应用、Python 编码。
掌握技能：
掌握使用Tornado进行项目开发。
Python多领域开发课程内容
高级爬虫：爬虫原理与数据抓取，动态爬虫、scrapy框架、分布式爬虫。
掌握技能：
理解爬虫的作用，掌握爬虫的原理、技术，能够使用Python 熟练编写爬虫软件。
1、NumPy开发环境、数组对象、 多维数组、索引与切片、组合数组、分割数组、 NumPy通用函数 ：读取CSV文件、算数平均值、加权平均值、统计学概念；
2、针对时间的数据分析、数组的卷积运算、 线性模型、ndarray 对象的方法、NumPy 的便捷函数、多项式拟合、符号数组、矢量化、数据平滑；
3、矩阵与函数对象、NumPy 的模块、NumPy 的专用函数、matplotlib 的数据可视化、matplotlib 的数据可视化等。
掌握技能：
1、掌握向量运算、数组、通用函数；
2、掌握针对时间的数据分析方法；
3、可以实现多种运算和曲线绘制（利萨茹曲线）、信号发生器（方波、锯齿波、三角波）；
4、可以使用窗函数实现在时间域和频率域绘制窗函数曲线、绘制经不同窗函数平滑后的移动平均线；
5、掌握三维绘图、绘制三维线框图、三维表面图、等高 线图，显示动画。
监督学习、分类器、预测建模、无监督学习、推荐引擎、文本分析、语音识别、时间序列、图像分析、人脸识别、深度神经网络、高级可视化。
掌握技能：
1、数据预处理、标记编码、线性回归、岭回归、多项式回归、估算房价、共享单车需求分布；
2、简单分类器、逻辑回归分类器、朴素贝叶斯分类器、 训练集和测试集、交叉验证、混淆矩阵、性能报告、 评估汽车质量、验证曲线、学习曲线、估算收入阶层；
3、基于 SVM 的线性分类器、基于 SVM 的非线性分类器、 类型数不平衡问题、置信度、超参数、事件预测器、 估算交通流量；
4、基于 k-means 算法的数据聚类、基于量化矢量的图像压缩、均值漂移聚类模型、基于凝聚层聚类的数据分组、聚类算法评价、基于 DBSCAN 算法的集群数 自动估算、股票数据模式、客户细分模型；
5、数据处理函数包、机器学习流水线、寻找近邻、KNN 分类器、KNN 回归器、欧式距离分数、皮尔逊 相关系数、相似用户、电影推荐等。
工厂模式、单例模式、栈和队列数据结构 的 Python 实现、Python 实现链表、归并、 快速、二叉树、哈希、基本排序查找算法（冒泡排序、选择排序，顺序查找、二分查找）。
掌握技能：
掌握基本设计模式、常用算法。
Linux 操作系统原理、Linux Shell 编程、 Python 系统编程、Python 工程项目管理、 Git、Pydoc/Markdown、软件测试调优、安全编码、微信公众号开发。
掌握技能：
掌握软件工程、项目管理、项目文档、软件测试调优的基本方法
Tkinter 编程、Tkinter 组件。
掌握技能：
掌握各种python图形界面编程，掌握界面的各种事件想要的方法，开发方法，能够独立完成带界面的软件开发
