Advanced Python - 4 Days ( pythonmultipurpose | 28 hours )

• Doświadczenie w programowaniu od początkującego do średnio zaawansowanego.
• Znajomość matematyki i statystyki.
• Znajomość koncepcji baz danych.

Publiczność

• Deweloperzy

Ten prowadzony przez instruktora trening na żywo (online lub na miejscu) jest skierowany do programistów, którzy chcą nauczyć się zaawansowanych technik programowania Python, w tym jak zastosować ten wszechstronny język do rozwiązywania problemów w obszarach takich jak aplikacje rozproszone, analiza i wizualizacja danych, programowanie interfejsu użytkownika i skrypty konserwacyjne.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Jeśli chcesz dodać, usunąć lub dostosować dowolną sekcję lub temat w ramach tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

Wprowadzenie

• Python Wszechstronność: od analizy danych do indeksowania stron internetowych

Python Struktury danych i operacje

• Liczby całkowite i zmiennoprzecinkowe
• Sznury i bajty
• Krotki i listy
• Słowniki i słowniki uporządkowane
• Zestawy i zamrożone zestawy
• Ramki danych (pandas)
• Konwersje

Programowanie obiektowe z Python

• Dziedziczenie
• Polimorfizm
• Klasy statyczne
• Funkcje statyczne
• Dekoratory
• Inne

Analiza danych za pomocą Pandas

• Czyszczenie danych
• Używanie wektoryzowanych danych w pandach
• Porządkowanie danych
• Sortowanie i filtrowanie danych
• Operacje zbiorcze
• Analiza szeregów czasowych

Data Visualization

• Wykresy za pomocą matplotlib
• Używanie matplotlib z poziomu pand
• Tworzenie diagramów jakości
• Wizualizacja danych w notatnikach Jupyter
• Inne biblioteki wizualizacji w Python

Wektoryzacja danych w Numpy

• Tworzenie tablic Numpy
• Wspólne operacje na macierzach
• Używanie ufuncs
• Widoki i nadawanie na tablicach Numpy
• Optymalizacja wydajności poprzez unikanie pętli
• Optymalizacja wydajności za pomocą cProfile

Przetwarzanie dużych zbiorów danych za pomocą Python

• Budowanie i obsługa aplikacji rozproszonych za pomocą Pythona
• Przechowywanie danych: Praca z bazami danych SQL i NoSQL
• Przetwarzanie rozproszone z Hadoop i Spark
• Skalowanie aplikacji

Rozszerzanie Python (i vice versa) o inne języki

• C#
• Java
• C++
• Perl
• Inne

Python Programowanie wielowątkowe

• Moduły
• Synchronizacja
• Priorytetyzacja

Data Serialization

• Python serializacja obiektów za pomocą Pickle

Programowanie interfejsu użytkownika z Python

• Opcje frameworka do tworzenia GUI w Pythonie
• Tkinter
• Pyqt

Python dla skryptów konserwacyjnych

• Prawidłowe zgłaszanie i wychwytywanie wyjątków
• Organizowanie kodu w moduły i pakiety
• Zrozumienie tablic symboli i dostęp do nich w kodzie
• Wybór frameworka testowego i zastosowanie TDD w Python

Python dla sieci Web

• Pakiety do przetwarzania stron internetowych
• Web crawling
• Parsowanie HTML i XML
• Automatyczne wypełnianie formularzy internetowych

Podsumowanie i wnioski