Hola a todos, el editor está aquí para responder las siguientes preguntas, la lista de 70 proyectos de práctica manual de python para rastreadores de python y los 80 proyectos de práctica manual de python Baidu Netdisk. ¡Echémosle un vistazo hoy!
Prólogo : si alguien pregunta: "¿Python sigue siendo popular?" "Por supuesto, es muy popular". "¿Cuánto tiempo puede ser popular?" "No lo sé".
Con el desarrollo de la tecnología, se han derivado muchos lenguajes de programación, pero ningún lenguaje puede estar en una posición de monopolio (ahora estamos en la era de Java). Python es, sin duda, el lenguaje más popular en la actualidad. La razón principal es que es fácil de aprender No hay una relación lógica complicada, lo que ha atraído la atención y el aprendizaje de una gran cantidad de programadores / programadores aprobados, pero muchas personas no encuentran direcciones de empleo después de terminar la parte básica, porque hay demasiado muchas direcciones de empleo. Los campos verticales incluyen el desarrollo de Python, la pila completa web, los ingenieros de rastreadores de Python, etc. La dirección de expansión puede ser pruebas automatizadas, análisis de datos y, si va al extremo superior, también puede elegir big data, inteligencia artificial, etc.
El mercado laboral aparentemente próspero, aunque medio pie en la empresa, ha tropezado porque muchas personas han tropezado en el umbral de la experiencia del proyecto. Por lo tanto, para resolver la gran cantidad de amigos de PY que quieren ingresar a Python o que ya están en el pozo, pasé más de diez horas clasificando los diez mejores proyectos de capacitación laboral clásicos de Python, que cumplen con los estándares de empleo de las empresas.
Proyectos básicos de Python
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Casos de proyecto:
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Uso de disco de archivo de directorio estadístico
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Dibujar patrones a través de Python
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Figura de palo de conversión de imagen
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Usa puntos técnicos:
1. Entorno de desarrollo de Python e introducción a Python
2. Comparación del lenguaje Python con otros lenguajes
3. Sintaxis básica, entrada, salida, variables, comentarios, sangría, especificación PEP8
4. Booleano, número, cadena, lista, tupla, diccionario, conjunto
5. Estructura de la rama de control de procesos
6. Estructura del bucle de control de procesos
7. Definición de función, llamada, valor de retorno, alcance
8. Parámetros de palabras clave, parámetros de valores predeterminados, parámetros variables, funciones anónimas, funciones recursivas
9. Apertura y cierre de archivos, lectura y escritura de archivos, operaciones relacionadas con el directorio de archivos, serialización
Objetivo del ejercicio: dominar la sintaxis básica de Python
Visualización de efectos de práctica:
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Casos de proyecto:
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Identificación del código de verificación de grietas
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Animación de personajes de conversión de video
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Usa puntos técnicos:
1. Clases e instancias, restricciones de acceso, propiedades y métodos, propiedades de miembro y propiedades de clase
2. Herencia y polimorfismo, @propiedad, decorador
3. Rebanado, comprensión de listas, iteración
4. mapa/reducción, decorador, generador, iterador, montón y pila
5. declaración de importación, declaración de/importación, atributo __name__, módulo personalizado, paquete, instalación y uso de módulos de terceros
6. prueba excepto el manejo de excepciones, pruebas unitarias
7 . UTF8, UNICODE, ASC
Objetivos del ejercicio: programación maestra y estructuras de datos
Proyecto avanzado de Python
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Proyecto 3: La parte delantera y trasera del sistema de centro comercial de microcursos en línea
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Casos de proyecto:
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Página de inicio del usuario del mapa de ruta
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Mantener la base de datos con el proxy Django
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Use la clase modelo de Django para administrar usuarios de microcursos
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sistema de visualización de base de datos
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Registro y función de inicio de sesión automático
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Caso de ataque csrf de red de phishing
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Usa puntos técnicos:
1. Plantilla de implementación de clase de modelo y enrutamiento
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Construcción del entorno
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Mapas de ruta básicos y espacios de nombres
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Paso y recepción de parámetros regulares de mapeo de rutas
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procesador de resolución inversa
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Objeto de solicitud y objeto de respuesta
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Llamadas de contexto y plantilla
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Sintaxis básica de capa de plantilla
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Detalles del filtro de plantilla
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Reutilización de plantillas y extracción de bloques
2. Implementación de clase modelo
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Definición de tablas y campos
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Restricciones de campo comunes
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Migración y mantenimiento de datos
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Adición, eliminación y modificación de clases de modelo.
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Método de consulta de la clase modelo
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Uso de QuerySet
3. marco Django
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Seguridad de las cookies y ciclo de vida
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El principio y el uso de Session
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Django se conecta al servicio Redis
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Enviar y recibir datos del formulario
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El principio del ataque entre dominios csrf
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Ejemplo y defensa de ataque entre dominios csrf
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operación de uno a muchos
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operación de muchos a muchos
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Autoasociación de Django
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Middleware Django Aplicación de guerra media
Objetivos del ejercicio: comprender la estrategia de extracción de datos/familiarizarse con el principio del rastreador y el proceso de implementación/rastreo de datos basado en una sola tarea/seleccionar proyectos de rastreo de datos del marco asíncrono distribuido de Scrapy-Redis/seleccionar soluciones para estrategias contra el rastreo en la industria/basado en asíncrono distribuido captura de fotogramas
Visualización del efecto del proyecto:
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Elemento 4 Rastrear artículos populares de un determinado portal
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Plataforma de recopilación de información de licitación de Project Five Consulting Company
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Plataforma de recopilación de información de licitación de rastreo de arquitectura distribuida del Proyecto 6
caso:
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Extracción de información de clasificación de productos en plataforma de comercio electrónico
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codificación y cifrado de parámetros urllib
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Enmascaramiento de encabezados de solicitud
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inicio de sesión simulado
Puntos técnicos relacionados:
1. Estrategia de extracción y limpieza de datos
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expresión regular
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casos de uso del módulo re
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sintaxis xpath
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módulo lxml en Python
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Estrategia y solución anti-rastreo de Baidu para rastreadores xpath
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Usos de JsonPath
2. urllib y estrategia anti-rastreo
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Protocolo de solicitud HTTP
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El módulo urllib utiliza
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Obtener solicitudes y codificación de URL
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Solicitud de publicación HTTP
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Solicitar objeto en urllib
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Estrategia de enmascaramiento de encabezado de solicitud
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Proxy IP de la estrategia anti-rastreo
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Inicio de sesión simulado de estrategia anti-escalada
3. El principio del framework scrapy
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El principio central del marco asincrónico de Scrapy
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Creación y configuración de proyectos Scrapy
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Rastreo asíncrono Scrapy
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Archivo de canalización de canalización
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software intermedio software intermedio
4. Rastreador distribuido Scrapy-Redis
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Usos de Redis
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Principio del componente Scrapy-Redis
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Configuración de Scrapy-Redis
Objetivos de la práctica: análisis de lógica de negocios/desarrollo de capa de modelo/representación de datos backend de la página de inicio del producto/administración de la página personal del usuario/mejora de la función del carrito de compras/autoridad y acuerdo de transmisión de video/creación de superadministrador/configuración de visualización de la página de inicio de administración backstage/visualización de datos del modelo operación / Filtrado de clasificación y consulta difusa / Optimización de la página de visualización de datos
Visualización de datos de rastreo:
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Artículo 7 Análisis de limpieza de datos de registro del servidor
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Proyecto 8 Análisis de datos meteorológicos
Usar puntos técnicos
1. Principios de ciencia de datos y procesamiento de datos
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Principios de la ciencia de datos
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Flujo de procesamiento de datos
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Jupyter notebook, un buen asistente para el análisis de datos
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Módulo de ciencia de datos Numpy
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Módulo de Análisis Estadístico Pandas
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Análisis de calidad de datos
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Análisis de características de datos
2. Ingeniería de características
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Ver el panorama general a través de datos reales
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Seleccionar métricas de rendimiento, verificar suposiciones, adquirir datos (crear espacio de trabajo, ver rápidamente estructuras de datos, crear conjuntos de prueba)
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Explore los misterios de los datos a partir de la visualización de datos (visualice datos, encuentre correlaciones, experimente con diferentes combinaciones de atributos)
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Preparativos antes de la capacitación en aprendizaje automático (limpieza de datos, convertidores personalizados, escalado de características, canalizaciones de conversión)
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Seleccionar y entrenar un modelo (evaluar el conjunto de entrenamiento, validación cruzada, analizar el mejor modelo y sus errores, evaluar la evaluación del conjunto)
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ajuste del modelo
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Análisis del mejor modelo y evaluación del conjunto de pruebas
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Mantenimiento y Monitoreo del Sistema
Objetivos del ejercicio: análisis de datos y extracción de datos, aprendizaje automático/instalación y uso de portátiles Jupyter, comando mágico/matriz Numpy y generación de números aleatorios, operaciones básicas de ndarray, fusión y división de ndarray, operaciones matriciales, operaciones de agregación, operaciones arg, operaciones de comparación/Pandas estructura de datos, selección y operación de datos, carga de varios datos, clasificación y combinación, resumen de datos, agrupación de datos y tabla dinámica, serie temporal/visualización de datos/adquisición y carga de datos, limpieza de datos/procesamiento de contenido de datos y principios de análisis/ingeniería de características
Dirección de empleo: [Analista de datos de Python]
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Proyecto Nueve Análisis de datos de subastas en línea de comercio electrónico de primera línea
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Proyecto 10 Antecedentes de usuarios de Internet y asociación de identidad minería combate real
caso:
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Implementación del clasificador de spam
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Reconocimiento de imágenes de dígitos MNIST
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Análisis de datos de subastas en línea de empresas de comercio electrónico de primer nivel
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Minería de asociaciones de identidad y antecedentes de usuarios de Internet
Puntos técnicos relacionados:
1. Aprendizaje automático
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Principios del aprendizaje automático (optimización convexa de la función de pérdida)
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Problemas clave en el aprendizaje automático (datos de entrenamiento insuficientes, mala calidad, características irrelevantes, sobreajuste, ajuste insuficiente)
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Entrenamiento de clasificación y clasificadores multiclase
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Evaluación del rendimiento (exactitud de medición, precisión y recuperación, curva ROC)
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Regresión lineal (ecuación estándar, complejidad computacional)
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Modelo lineal regular (regresión de cresta, regresión logística, estimación de probabilidad, límite de decisión) Sección 9: Máquina de vectores de soporte (SVM lineal, SVM no lineal)
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Reducción de dimensionalidad (proyección, aprendizaje múltiple, PCA)
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Algoritmo de agrupamiento K significa
2. Procesamiento y minería de datos masivos
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Principio de implementación de datos masivos de Hadoop
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Mapa Reducir idea para transformar datos clave-valor
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Aplicación persistente de Hive en el análisis estadístico de datos
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PySpark y SparkSQL
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Minería de datos vinculados
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Reglas de asociación Algoritmo a priori
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Solución de análisis de asociación para datos masivos
Objetivos de la práctica: Principio de Hadoop/Implementación de Map Reduce conversion/modelo de algoritmo de minería de asociación/pyspark use machine learning/modelo de algoritmo común/conceptos comunes de machine learning/reducción de la dimensionalidad de datos/asociación basada en datos masivos
Dirección de Empleo: [Python Machine Learning y Big Data]
Acerca de la reserva técnica de Python
Es bueno aprender Python, ya sea que se trate de un empleo o de un negocio secundario para ganar dinero, pero para aprender Python, aún necesita un plan de estudio. Finalmente, todos compartirán un conjunto completo de materiales de aprendizaje de Python para ayudar a aquellos que quieran aprender Python.
1. Rutas de aprendizaje en todas las direcciones de Python
La ruta de todas las direcciones en Python es organizar los puntos técnicos comúnmente utilizados de Python para formar un resumen de los puntos de conocimiento en varios campos. Su utilidad radica en que puede encontrar los recursos de aprendizaje correspondientes de acuerdo con los puntos de conocimiento anteriores para asegurarse de que aprende de manera más integral.
2. Software de aprendizaje
Si un trabajador quiere hacer un buen trabajo, primero debe afilar sus herramientas. El software de desarrollo comúnmente utilizado para aprender Python está aquí, lo que le ahorra mucho tiempo.
3. Video de aprendizaje introductorio
Cuando vemos videos y aprendemos, no podemos simplemente mover nuestros ojos y cerebro sin usar nuestras manos. Un método de aprendizaje más científico es usarlos después de comprender. En este momento, el proyecto práctico es muy adecuado.
4. Casos prácticos
La teoría óptica es inútil, tienes que aprender a seguirla, y tienes que hacerlo tú mismo, para que puedas aplicar lo que has aprendido a la práctica. En este momento, puedes aprender de algunos casos reales de combate.
5. Materiales de entrevista
Debemos aprender Python para encontrar trabajos bien remunerados. Las siguientes preguntas de la entrevista son los materiales de entrevista más recientes de compañías de Internet de primera línea como Ali, Tencent y Byte, y los jefes de Ali han dado respuestas autorizadas. Después de terminar este conjunto Los materiales de la entrevista creen que todo el mundo puede encontrar un trabajo satisfactorio.
Esta versión completa del conjunto completo de materiales de aprendizaje de Python se ha subido a CSDN. Si lo necesita, puede escanear el código QR de la certificación oficial de CSDN a continuación en WeChat para obtenerlo gratis【保证100%免费】
