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    Python+數據分析

    關于Python+數據分析

    所有人都要學的萬能編程語言

    為什么要學習Python+數據分析?

    • 技術趨勢

    • 簡單易學

    • 應用廣泛

    • Python編程語言的發展趨勢

      Python自帶明星屬性,熱度穩居編程語言界前三

      PYPL編程語言流行指數榜
      2020年3月
      IEEE編程語言交互排行榜
      2020年1月
      TIOBE編程語言排行榜
      2020年3月
    • python的語法特點
      開發代碼少,精確表達需求邏輯 33個關鍵字,7種基本數據類型 語法規則簡單,接近自然語言
    • Python相關職位

      Python語言涉及IT行業70%以上的技術領域

      自動化運維 自動化測試 數據分析 Web應用開發 桌面應用開發 操作系統管理 服務器軟件 人工智能

    高級軟件工程師課程

    推出高級軟件工程師課程,深度融合數據采集 、數據分析等6大領域核心技術, 知識量和技術深度增加50%,提升學員競爭力
    課程階段時間圖1 課程階段時間圖2

    Python+數據分析培訓課程標準 為什么要培訓成為高級軟件工程師?

    Python+數據分析課程大綱

    • 基礎班階段一

    • 就業班階段一

    • 就業班階段二

    • 就業班階段三

    • 就業班階段四

    • 就業班階段五

    • 就業班階段六

    • 就業班階段七

    • 就業班階段八

    查看詳細課程大綱>Python基礎編程新課時:15天VS舊課時:12天

    升級說明

    優化教法及案例,保證學員學習效果的同時縮短課時,提升學習效率

    主要內容

    ?Python第一個程序 ?條件控制語句和循環語句 ?容器類型 ?函數 ?文件操作 ?面向對象 ?異常處理 ?模塊和包

    可解決的現實問題

    ?能夠熟練使用Python技術完成針對小問題的程序編寫

    可掌握的核心能力

    ?掌握Python基礎語法,具備基礎的編程能力 ?建立起編程思維以及面向對象程序設計思想

    查看詳細課程大綱>Python高級編程新課時:29天VS舊課時:16天

    升級說明

    將網絡編程及Mysql中一些復雜用法放到項目中的實際應用場景中講解,給項目課程預留充足時間

    主要內容

    ?Linux系統使用 ?多任務編程 ?網絡編程 ?HTTP協議,靜態Web服務器 ?MySQL數據庫 ?高級語法、正則表達式 ?HTML+CSS+JS+Jquery ?Mini-Web服務器

    可解決的現實問題

    ?能夠使用面向對象的程序設計方法,基于Linux操作系統開發多任務的網絡程序開發 ?能夠使用Python開發簡單后端程序

    可掌握的核心能力

    ?能夠熟練使用Linux操作系統 ?掌握網絡編程相關技術,能夠實現網絡間數據通信 ?掌握程序設計開發中多任務實現方式 ?能夠熟練掌握MySQL操作相關技術,熟練編寫各種數據庫操作SQL語句,并能夠進行Python與MySQL之間的數據交互 ?掌握Python中的re模塊的使用,能夠實現對字符串進行復雜模式匹配 ?掌握Web服務器的工作流程,以及Web框架的實現原理

    查看詳細課程大綱>Web-Django框架與項目新課時:42天VS舊課時:26天

    升級說明

    使用全新Django版本授課,全程模擬企業級開發流程,優化業務邏輯及表結構,調整前臺為前后端分離模式,增強開發學習效率

    主要內容

    ?Django框架 ?項目:美多商城-前臺 ?項目:美多商城-MIS系統

    可解決的現實問題

    ?掌握Python Web主流框架-Django的使用 ?可根據Web框架設計,開發對應的數據庫 ?可根據業務流程圖,開發Web網站的前后臺業務

    可掌握的核心能力

    ?能夠開發主流Web網站,并掌握常見的技術要點 ?根據實際問題設計出相應數據庫表

    查看詳細課程大綱>項目自動化測試與部署新課時:24天VS舊課時:6天

    升級說明

    增加運維課程深度,強化Nginx及Docker,測試項目使用之前編寫的美多商城項目,課程融合度更高,學員成長更快

    主要內容

    ?Docker ?nginx ?shell ?美多商城自動化部署 ?美多商城日志管理 ?美多商城自動化測試 ?美多商城接口測試 ?美多商城性能監控

    可解決的現實問題

    ?具備一定的編程思維 ?能夠熟練編寫復雜Shell腳本 ?能使用ELK實現企業級日志分析 ?能夠實現企業項目的部署 ?web項目自動化測試

    可掌握的核心能力

    ?掌握Shell基本語法 ?掌握復雜Shell腳本開發 ?具備配置自動化及日志分析能力 ?能夠熟練使用Docker容器 ?掌握selenium基本使用 ?掌握UnitTest框架 ?能夠熟練使用request模塊 ?具備接口測試和接口測試框架開發能力 ?掌握locust的使用

    查看詳細課程大綱>Web-Flask框架與項目新課時:26天VS舊課時:10天

    升級說明

    新增部分業務邏輯, 對flask-sqlalchemy進行二次開發,提升學員對具體業務需求應變能力,新增自定義讀寫分離,分庫訪問,分布式事務,Redis悲觀鎖,Redis非事務型管道,布隆過濾器等熱點技術

    主要內容

    ?Flask框架 ?黑馬頭條項目

    可解決的現實問題

    ?高并發全功能的Web網站開發 ?提升數據處理響應速度,靈活運用緩存

    可掌握的核心能力

    ?掌握Python Web主流框架-Flask的使用 ?掌握常見的性能優化技術 ?緩存服務器的操作和設計 ?異步任務的實現

    查看詳細課程大綱>數據采集與數據分析新課時:32天VS舊課時:10天

    升級說明

    數據采集部分新增數據解析-BeautifulSoup4;新增高性能爬蟲方案;新增反爬案例;新增Charles/fiddler抓包工具講解;數據分析部分優化科學計算庫,加大金融風控課程時長,實戰案例貫穿整個課程階段,增強實戰強度,有效提升學員工作能力

    主要內容

    ?數據采集基礎 ?數據提取 ?反爬處理 ?數據存儲 ?scrapy框架 ?Python數據科學庫 ?機器學習 ?金融風控 ?數據倉庫 ?SQL強化 ?推薦算法

    可解決的現實問題

    ?勝任相關的數據分析工作,對企業異常數據進行深入分析,對業務風險指標進行跟蹤分析及優化 ?搭建業務監控體系,及時發現、排查業務問題,并能提出有效的解決策略或方案 ?配合項目計劃,負責建模駐場項目,完成數據分析需求及任務 ?通過大數據算法對數據進行模型的構建、維護、和評估

    可掌握的核心能力

    ?熟練掌握Pandas、HQL、Spark; ? 熟悉常用數據挖掘算法與模型,熟悉邏輯回歸、決策樹、隨機森林、GBDT、XGBoost、聚類等建模方法 ? 熟練使用時間序列、聚類分析、邏輯回歸、因果分析、關聯分析等統計方法

    查看詳細課程大綱>黑馬測試監控系統新課時:37天VS舊課時:無

    升級說明

    新增黑馬測試監控系統,對業務指標進行監控,對接口監控、埋點,提供通用測試服務,對測試和線上情況實時展示,使學員深入理解測試業務流程,只要學會Python,做測試也能高薪就業

    主要內容

    ?性能壓力測試 ?elasticsearch ?beats ?kibana ?logstash ?kafka ?elasctic apm ?測試監控

    可解決的現實問題

    ?掌握elastic stack技術棧的使用,并能夠理解其底層原理 ?掌握性能壓力測試開發技能,并具備壓測平臺開發的能力

    可掌握的核心能力

    ?能夠根據實際具體的業務場景,進行日志和指標的收集、處理、分析 ?能夠根據實際具體的業務場景,實現日志監控、服務組件監控、系統監控、網絡監控、集群監控,形成完整的監控體系能夠根據實際具體的業務場景,對web應用進行鏈路監控和追蹤 ?能夠根據實際具體的業務場景,開發壓測平臺,對web服務進行性能測試 ?對web應用的性能和可用性進行監控和管理,發現和定位性能瓶頸和故障,以保證應用達到預期的服務水平及最終用戶體驗

    查看詳細課程大綱>黑馬自動化平臺新課時:52天VS舊課時:無

    升級說明

    新增黑馬自動化平臺項目,借助自動化、智能化的系統幫助運維工程師以最快的速度和最低的成本完成業務服務的集成交付和服務質量的保障,深度融合運維與Web相關內容,保證學員就業競爭能力

    主要內容

    ?自動化運維平臺需求分析與設計 ?基礎系統搭建和登錄功能 ?系統管理功能 ?CMDB系統 ?監控系統 ?自動化部署系統 ?項目上線部署

    可解決的現實問題

    ?解決企業內部多系統的用戶管理問題 ?解決企業IT資產配置管理混亂問題 ?解決企業服務器登錄權限管理難的問題 ?關聯集成Zabbix監控系統,能夠及時實時的查看服務器監控資源 ?開發自動化管理系統,方便的批量執行和造化任務部署,并且操作歷史可追溯 ?實現CI/CD整套流程自動化,提升開發、測試、運維協作效率

    可掌握的核心能力

    ?掌握流行的Angular前端開發框架及基于螞蟻金服Antd的UI框架——NG-ALAIN ?掌握基于LDAP的統一用戶登錄管理的設計和開發 ?掌握對象級用戶、組權限管理方案的設計和開發 ?掌握請求日志及操作日志的審計管理的設計和開發 ?掌握支持混合云的大型企業級CMDB系統的設計和開發 ?掌握基于LDAP的服務器登錄權限管控的設計和開發 ?掌握通過Supervisor的XML RPC,以及遠程管理所有服務器的Supervisor及其托管的進程 ?能夠使用分布式對象存儲ceph來存儲項目的數據 ?掌握Zabbix監控系統的集成開發 ?能夠Ansible產品體系進行批量執行及自動化任務系統的開發 ?具備能夠進行CI/CD全流程開發的能力

    查看詳細課程大綱>Web安全新課時:8天VS舊課時:無

    升級說明

    新增網絡安全相關內容,對于就業后技術選型及架構設計安全性提供調優方案,保證全方位超越同崗競聘者

    主要內容

    ?安全基礎 ?防火墻與系統認證 ?SQL安全

    可解決的現實問題

    ?掌握sql注入原理及防范 ?掌握基本安全體系和安全策略v

    可掌握的核心能力

    ?能夠根據實際具體的業務場景,實施相關安全措施

    適合人群

    • 應屆畢業生

      剛畢業想把握未來

      想抓住未來方向的
      但又無從下手的迫切求知者

    • Python0基礎的人

      無基礎自學困難

      想從事測試、運維、網絡爬蟲
      Web、數據科學、NLP、CV等
      所有Python相關領域的求職者

    • 想轉行的人

      想轉行沒有目標

      受夠了傳統行業的迷茫和窘迫
      想要改變生活的求變者

    • 有Python基礎想提升的人

      有基礎尋求提升

      熱愛Python語言
      被它的簡潔明快所深深吸引
      的求學者

    Python+數據分析職業發展路徑

    學習python的職業發展方向

    初級開發工程師
    (0-1年)

    中級開發工程師
    (1-2年)

    高級開發工程師
    (2-4年)

    初級數據分析師
    (0-1年)

    中級數據分析師
    (1-2年)

    高級數據分析師
    (2-4年)

    數據分析經理
    (4-6年)

    數據架構師
    (6-10年 )

    行業大牛
    (10年以上)

    資深開發工程師
    (4-6年)

    技術大牛
    (6-10年 )

    CTO
    (10年以上)

    技術開發組長
    (4-6年)

    項目經理
    (6-10年 )

    項目總監
    (10年以上)

    真項目

    由50多位專職教研團隊設計,推出深技術、企業級、高標準的Python項目課程,制定Python真項目標準,并且建立可以免費體驗的在線“項目庫”
    1. 學IT,為什么要學項目課程?
    2. “真”項目課程,對找工作有哪些幫助?
    3. 小白如何分辨“項目課程”真偽?
    1. 高標準億元級研發投入
      行業大牛帶隊

    2. 全流程企業標準流程
      業務銜接環節真實還原

    3. 多行業覆蓋10個熱門行業
      深化多行業技術

    4. 深技術行業熱點技術全覆蓋
      保障所學即為所用

    5. 精架構企業級功能架構
      業務清晰邏輯完整

    6. 嚴保障12項評審流程
      4項驗收標準

    • 傳智Python訓課程含金量
      項目實戰天數≥10天

      項目完成度高
      課程內容豐富

      業務場景≥15個

      業務邏輯清晰真實
      業務場景銜接緊密

      解決方案 ≥10個

      采用行業主流解決方案
      深度剖析技術選型原因

      可移植模塊≥2個

      技術內容方便移植
      入職企業輕松使用

    • 規劃和設計

      ① 產品規劃
      ② 需求討論

      計劃和跟蹤

      ③ 任務計劃
      ④ 任務追蹤

      迭代開發

      ⑤會議計劃
      ⑥領取任務進行編碼

      持續交付

      ⑦ 代碼托管
      ⑧ 代碼檢查
      ⑨ 自動化構建
      ⑩ 管理交付件/發布包
      ? 自動化部署
      ? 執行測試并反饋問題
      ? 流水線管理
    • 多領域就業,職業選擇更豐富

    • 課程涵蓋行業熱點技術

    • 四大Python實訓項目—— 展示企業級功能架構

      美多商城項目
      黑馬頭條項目
      黑馬測試監控系統
      黑馬自動化平臺
    • Python項目12項評審流程

      python培訓項目評審流程

      Python項目4項驗收標準

      項目開發驗收27項考核指標

      功能實現

      業務流程

      UI/UE實現

      代碼質量

      接口/性能

      ……

      課程質量驗收15項考核指標

      技術應用合理性

      技術前沿性

      技術深度

      課程銜接合理性

      引導式教學應用程度

      ……

      研發效率驗收3項考核指標

      進度

      成本

      變更頻率

      ……

      用戶驗收17項考核指標

      課程導入吸引度

      授課語言感染力

      課程趣味性

      教學結果

      課程吸收度

      ……

    Python+數據分析項目體驗


    更多>>

    教研團隊

    年薪80萬持續引入大廠技術大牛,建立Python專職課研團隊及專職教學團隊,制定嚴格師資篩選培訓體系,不斷提高行業課程標準及教學質量

    專職課研團隊

    專職教學團隊

    16級標準嚴選專職課研老師,嚴控課程研發質量

    人才篩選
    4項標準

    • 標準化研發人才畫像

      大廠背景,技術深度、廣度,
      大型項目經驗

    • 多維面試(五面)

      背景調查,技術360°鑒定 ,
      新課題設計 ,課程隨機演繹 ,
      職業定位、發展規劃

    • 研究院小組診斷測評

      教育情懷、價值觀,進
      取精神、培養潛力

    • 全鏈路面試流程監控

      CEO審核,信息存檔

    人才考核
    8大環節

    課研人員素質考核視頻錄制考核

    課程設計考核課堂試煉考核

    大綱設計考核產品全方位審評

    講義撰寫考核考核答辯

    人才培訓及
    發展規劃

    平臺、組件
    技術開源歷練

    技術私享會

    大牛技術沙龍

    企業對對碰
    技術共享

    優中選優,教學老師錄取率<3%,從源頭嚴控師資及授課質量

    人才篩選
    4項標準

    • 標準化講師畫像

      業務技能、性格
      特色、溝通能力

    • 初試技術深度

      框架能力、底層原理、性能與
      安全、算法與數據結構

    • 復試授課質量

      課程設計、授課邏輯互動與
      交互、代碼規范

    • 終試價值觀

      抗壓能力、學習動力、
      專業程度、培養潛力

    人才考核
    8大環節

    定制個性化考核方案教育心理考核

    講師素質考核教學方法考核

    排課、備課產出物考核課堂試講考核

    視頻錄制考核正式授課答辯

    人才培訓及
    發展規劃

    每日授課
    學員滿意度打分

    階段課程實施
    評審組審核

    傳智培訓院
    多維培養計劃

    講師專屬
    晉升通道

    學員作品

    打造企業級開發環境,引導學員以業務場景進行開發,完成企業級項目實訓,積累業務開發落地能力
    • Python培訓機構學員作品

      愛家租房上海37期第九組

      簡介:愛家租房項目是一個生活類的移動 O2O 項目,提供一個方便房屋短租供需雙方交易的平臺。

    • Python培訓班學員作品

      十次方北京順義37期第三組

      簡介:十次方是一個中文IT技術交流平臺,致力于為中國軟件開發者提供知識傳播、在線學習、職業發展等服務。

    • Python培訓課程學生作品

      天天生鮮北京昌平41期第三組

      簡介:天天生鮮圍繞著老百姓餐桌的生鮮 B2C 電商平臺,以品質生活為目標,服務每一個家庭。

    • 新經咨訊深圳35期第四組

      簡介:新經資訊網是一個新聞資訊類門戶網站,為用戶提供優質的新聞資訊內容。

    Python+數據分析實戰標準及流程企業標準流程完成項目實戰,保障所學即為所用

    • 場景化分工

      人員職務角色劃分,
      組建真實項目團隊

    • 引入項目管理工具

      使用Git、ONES等項目管理工具監控團隊研發進度

    • 需求宣講及業務對接

      講師擔任產品經理角色,實時對接所有業務問題

    • 任務分解

      組長擔任項目經理工作,使用ONES平臺分發任務,對整體產出負責

    • 代碼開發

      每日晨會表明開發計劃,晚會總結當天成果,Git提交當天產出

    • 項目上線

      生產環境部署,線上回測后進行答辯和評優

    • 測試驗收

      線上自測,實現業務閉環,找到并修復Bug

    • 項目聯調

      進行項目聯調,模擬前后端接口聯調,增加團隊協作經驗

    • 項目部署

      測試環境,項目部署上線前,初步進行自測

    Tlias全方位AI教輔系統

    數據驅動教學,貫通教/學/練/測/評,為每一位學員私人定制學習計劃和就業服務
    • 學員入學
    • 課堂教學
    • 課后指導
    • 專項練習
    • 入學多維測評
      定制專屬學習計劃
    • 目標導向式學習
      精準定靶不脫節
    • 隨堂診斷糾錯
      掃清理解盲點
    • 循序漸進式練習
      從理論到應用
    • 階段效果測評
      消除知識薄弱點
    • 智能指引式建議
      分層教學,因材施教
    • 隨時有問必答
      攻克技術難點
    • 學員薄弱知識可視化
      精準查漏補缺
    • BI報表數據呈現
      精準把控教學質量
    • IT培訓目標體系

      精準定靶學習目標,讓學員對每天的學習進程了如指掌。課上一講多練的教學模式更便于學員反思評估當天學習目標的掌握程度,教師提供針對性的學習指導,保障學習效果。

    • IT培訓習題庫

      TLIAS系統為學員提供了充足的實操訓練機會,并構建了一條科學的練習路徑,多級練習提示使各類學員都能獲得充分指引,最終獨立解決問題,提升知識技能水平。

    • IT培訓質量評測

      TLIAS系統的診斷測評工具,使學員能夠對每天所學知識進行檢測,將薄弱知識可視化,精準查漏補缺,對問題知識點給予重點消化吸收,復習更高效、更聚焦,效果更明顯。

    • IT學習問答互動社區

      為充分激活學員間互動能量,將學員個人單線的學習擴展為立體互動性較強的探索式共享學習,TLIAS系統搭建了學習問答社區。熱帖瀏覽高達到2.5w人次。

    • IT培訓就業輔導

      TLIAS系統的就業中心從實際就業需求出發,為學員們準備了非常豐富的就業資源,5大課程門類,2000余節課程視頻,能夠滿足不同學員的實際需求。

    • IT就業模擬面試系統

      為提升學員的面試實戰經驗,TLIAS系統的模擬面試平臺高度還原學員目標崗位的面試環境和流程,并打造求職利器“面試寶典”,幫助學員熟悉面試流程,提高面試成功率。

    • 學員學習數據多維度采集分析

      TLIAS系統的BI數據平臺能夠全方位采集、實時監測各關鍵環節數據,形成一套成熟且執行有效的數據驅動模式,問題及時解決,風險提前預防,保障教學質量持續穩定的輸出。

    • IT學習教學質量監控

      為老師的教學打分,對校區的服務評價,TLIAS系統會做出定性和定量分析,在精準的教學質量監控下,師資質量精益求精、學習效果穩步提升,學習體驗與滿意度口碑雙提升。

    1. 學習目標體系

    2. 作業試題庫

    3. 個人專屬測評

    4. 學習問答社區

    5. 就業指導資源

    6. 模擬面試平臺

    7. 多數據采集

    8. 教學質量監控

    IT培訓獨家學習監控系統

    更多Tlias就業服務

    • IT培訓就業流程

      就業流程
      全信息化處理

    • 學員能力分析

      學員能力
      雷達圖分析

    • IT就業服務

      定制個性化
      就業服務

    • 面試題講解

      技術面試題
      講解

    • 就業培訓指導

      就業指導課
      面試項目分析

    • HR面試攻略

      HR面試攻略

    • 模擬企業面試

      模擬企業
      真實面試

    • IT求職簡歷指導

      專業簡歷指導

    • IT求職面試復盤

      面試復盤輔導

    • IT求職面試預警

      風險預警
      企業黑名單提醒

    傳智匯-打造你的IT職業生態圈

    老學員畢業后可加入傳智匯IT精英社區,持續幫助學員終身成長,一次學習,永久服務
    • IT培訓行業沙龍

      行業沙龍

      每年百場行業交流
      每年24場免費交流


    • IT行業高端人脈

      高端人脈

      行業大牛講座
      技術大牛分享
      攻克研發難關
      緊跟科技前沿

    • IT職場資源

      職場資源

      二千余家企業
      高管精準指導
      助力職場晉升
      突破發展瓶頸

    • IT培訓技術研習

      技術研習

      服務中高端IT人才
      持續跟蹤量身定做


    ※頁面數據來源,除特殊標注外,皆來自公司內部統計
    • Python編程基礎基礎班 1

      課時:15天技術點:97項測驗:2次學習方式:線下面授

      學習目標

      1.掌握Python開發環境基本配置|2.掌握運算符、表達式、流程控制語句、數組等的使用|3.掌握字符串的基本操作|4.初步建立面向對象的編程思維|5.熟悉異常捕獲的基本流程及使用方式|6.掌握類和對象的基本使用方式|7.掌握學生管理系統編寫

      主講內容1Python基礎語法

      ?基礎語法是編程語言的第一課,打好基礎才能更好的學習后面課程,幫學員從小白到入門,包含了以下技術點:?

      變量、標識符和關鍵字、輸入和輸出、數據類型轉換、PEP8 編碼規范、比較/關系運算符、if 語句語法格式、三目運算符、 while語句語法格式、while 循環嵌套、break 和 continue、 while 循環案例、for循環
      主講內容2容器類型

      學習容器類型可以幫我們更好的理解數據的存儲形式及存儲策略,方面我們更好的管理并使用數據

      字符串定義語法格式、字符串遍歷(while)、下標和切片、字符串常見操作、列表語法格式、列表的遍歷(for)、列表常見操作、列表嵌套、列表推導式、 元組語法格式、單元素元組、元組操作、字典語法格式、字典常見操作、字典的遍歷、公共函數
      主講內容3函數

      學會函數使我們可以高效的封裝和使用功能,提高代碼復用率,加強團隊協作效率

      函數概念和作用、函數定義、調用、不定長參數函數、 函數的返回值、函數的說明文檔、 函數的嵌套調用、匿名函數、遞歸函數、可變和不可變類型、 局部變量、全局變量、 組包和拆包、引用
      主講內容4文件讀寫

      文件讀寫是學習Python語言必不可少的技能,該技能可以使我們更便捷的批量或者針對性處理文件,高效便捷,簡單易學

      文件介紹、文件的打開與關閉、文件的讀寫、文件、目錄操作相關操作、 文件/目錄操作、文件/目錄操作案例、os模塊文件與目錄相關操作
      主講內容5面向對象

      面向對象思想是初學者的一大難點,主要是培養自己的編程思維,化繁為簡,將復雜的功能特性歸類,并賦予一個特定的類或對象,掌握后會極大提高編程水平

      面向對象介紹、類的定義和對象的創建、添加和獲取對象屬性、self 參數、init方法、私有方法和私有屬性、繼承、子類方法重寫、 類屬性和實例屬性、多態、類方法、實例方法、靜態方法
      主講內容6異常處理

      異常是計算機語言中一種錯誤提示形式,有了異常就能極大避免程序出現不必要的錯誤,熟練使用異常并對其進行合理的處理,才能寫出優質的代碼

      異常概念、捕獲異常、異常的傳遞、自定義異常、異常穿透
      主講內容7模塊和包

      學習完包和模塊的相關知識,我們可以更方便更快捷的使用自己或其他人已經寫好的工具代碼,提高效率的同時,也更方便進行團隊協作

      模塊介紹、模塊的導入、包的概念、包的導入、模塊中的 __all__、模塊中 __name__ 的作用
    • Web基礎開發高手班 1

      課時:29天技術點:139項測驗:1次學習方式:線下面授

      學習目標

      1.熟練使用Linux操作系統及相關命令|2.掌握網絡編程技術,能夠實現網絡通訊|3.掌握開發中的多任務編程實現方式|4.了解網絡通訊協議及相關原理|5.熟練使用Mysql完成數據的增刪改查,并能與Python進行交互|6.掌握Python中的高級語法及正則表達式|7.了解前端開發流程及基礎編程技巧|8.掌握Web服務器的工作流程

      主講內容1Linux

      Linux是和windows系統類似的一個全新的操作系統,他是大多數服務部署的線上環境,學習它有利于我們后邊對運維知識及服務器概念的理解和使用。

      Ubuntu操作系統介紹與使用、Linux命令使用、Linux命令選項的使用、遠程登錄和遠程拷貝、Linux權限管理、vi編輯器使用、Ubuntu軟件安裝和軟件卸載
      主講內容2多任務編程

      在開發過程中,我們經常會開啟多個任務運行程序從而提高工作效率,這樣就用到了多任務編程。

      多任務介紹、進程的使用、線程的使用、線程同步與互斥鎖、死鎖介紹
      主講內容3網絡編程

      學習網絡編程其實就是在學習數據通信,了解TCP的協議內容,使用socket開發一個基于TCP的通信程序,有助于我們更好的理解Web項目以及開發互聯網產品。

      IP地址的介紹、端口和端口號的介紹、TCP的介紹、socket的介紹、TCP網絡應用的開發流程、基于TCP通信程序開發、socket中send和recv原理剖析
      主講內容4HTTP 協議和靜態 Web 服務器

      Http是我們現在最常用的通信協議,我們在瀏覽任何網站時都會在前邊輸入http://,同時使用該通信協議制作靜態Web服務器加深理解。

      HTTP協議介紹、HTTP通訊過程、curl命令使用、urllib與requests模塊使用
      主講內容5MySQL 數據庫

      學習MySQL數據庫可以了解數據存儲及查詢邏輯,掌握SQL語句,對于數據交互有更深刻的理解,同時MySQL是市面上最常用的數據庫類型,數據庫操作在我們之后的每一個階段都會出現,是本階段學習的重中之重。

      數據庫介紹、關系型數據庫管理系統、MySQL數據庫,數據庫類型和約束、Navicat軟件的使用、終端MySQL的基本使用、MySQL增刪改查命令、排序、分頁查詢、聚合函數、分組查詢、左連接、右連接自連接、內連接、子查詢、外鍵約束SQL語句的編寫、事務、索引
      主講內容6Python 高級語法

      Python高級語法使得編程更加靈活,可以很橋面的實現很多復雜功能,是一名資深程序員必不可少的職業技能。

      閉包、裝飾器、迭代器、深淺拷貝、回收機制
      主講內容7正則表達式

      在實際開發過程中經常會有查找符合某些復雜規則的字符串的需要,比如:郵箱、圖片地址、手機號碼等,這時候想匹配或者查找符合某些規則的字符串就可以使用正則表達式了。

      正則表達式介紹、re模塊的介紹、匹配單個字符、匹配多個字符、匹配開頭和結尾、分組匹配
      主講內容8前端基礎

      學習Web服務開發,必須要了解前端知識,因為在開發過程中會涉及大量的前后盾交互邏輯,知其所以然,才能更好的團隊合作,提升團隊工作效率。

      VSCode的基本使用、HTML的介紹、HTML的常用標簽、HTML表單的使用和提交、CSS的介紹、CSS基本使用、CSS選擇器、CSS屬性、CSS的元素溢出與顯示特性、盒子模型、JavaScript的介紹、JavaScript的基本使用、變量和數據類型、函數的定義和調用、變量的作用域、條件語句、獲取及操作標簽的元素屬性、條件語句及循環語句、字符串拼接、定時器
      主講內容9Jquery

      jQuery是對JavaScript的封裝,他是一個比較簡單的JavaScript函數庫,實現交互效果更為簡單,有利于我們深入了解JavaScript的封裝和對其他庫的學習。

      Jquery的介紹、Jquery的基本用法、Jquery選擇器、選擇集過濾、選擇集轉移、獲取和設置元素內容、獲取和設置元素屬性、Jquery事件、事件代理、Json、ajax
      主講內容10Mini-Web 服務器

      使用Mini-Web框架可以輕松搭建一個Web服務,利于我們深入了解Web服務的開發流程,并為之后的Django、Flask框架的學習打下基礎。

      Web框架和Web服務器的關系介紹、模板替換、黑馬閱讀案例、路由列表、ajax請求數據渲染個人中心頁面、logging日志的使用
    • Web-Django框架與項目高手班 2

      課時:42天技術點:235項測驗:2次學習方式:線下面授

      學習目標

      1.掌握Git代碼管理的流程及使用方法|2.掌握Redis的使用方法及存儲邏輯|3.掌握redis模塊的基本使用方式從而完成Python與redis交互|4.了解Vue框架的基本語法|5.能夠使用Vue完成數據綁定和傳遞|6.掌握Django框架的基本使用方法|7.掌握Django框架完成Mysql的增刪改查|8.了解電商平臺的開發邏輯及開發流程|9.了解前后端分離與前后端不分離項目的區別及各自優勢|10.掌握Celery異步實現短信和郵件發送的方式|11.掌握微信、支付寶等第三方平臺的對接方式|12.了解RESTful風格的使用方式|13.能夠使用DRF框架中的序列化器完成序列化和反序列化操作|14.掌握拓展子類及視圖集的使用方式及使用場景|15.掌握分頁排序的使用方式|16.理解jwt的原理及優勢

      美多商城屬于 B2C 電商,類似于京東自營、亞馬遜自營等運營模式,商城自身銷售商品給顧客。系統提供運營后臺供商城管理使用。 美多商城前臺由首頁、商品列表頁、商品詳情頁、商品搜索、購物車系統、訂單系統、支付系統、評論系統、用戶中心等多個系統功能組成。美多商城運營后臺由用戶管理、商品管理、訂單管理、系統管理等功能組成,業務邏輯清晰,技術應用全面。

      進入項目體驗
      主講解決方案
      1.分布式存儲解決方案 |2.短信解決方案 |3.認證解決方案 |4.負載均衡解決方案 |5.支付解決方案 |6.搜索解決方案 |7.第三方登錄解決方案 |8.緩存解決方案 |9.秒殺解決方案 |10.頁面靜態化解決方案 |11.定時任務解決方案 |12.異步任務解決方案 |13.消息隊列解決方案
      主講知識點
      1. 采用 Vue 作為前端框架,前端架構融入分層設計思想。 2. 采用 Django 及 Django REST framework 作為后端框架。 3. 采用分布式文件系統 FastDFS 作為文件存儲技術。 4. 融入 CORS 跨域技術。 5. 采用 RESTful 接口設計。 6. 采用 Jinja2 模板引擎。 7. 采用 Haystack+Elasticsearch 實現商品的搜索。 8. 使用 Redis 作為緩存。 9. 實現 MySQL 讀寫分離。 10. 采用 JWT 認證機制。 11. 采用 RabbitMQ 作為消息中間件,配合 Celery 完成異步任務處理。 12. 實現頁面靜態化處理。 13. 采用 crontab 進行定時任務處理。 14. 采用 Cookie+Redis 的購物車解決方案。 15. 采用支付寶支付。 16. 引入電商 SKU 與 SPU 的概念。 17. 電商采用 B2C 模式。 18. 采用云通訊實現短信的發送。 19. 采用 Docker 容器技術。 20. 采用 Nginx 反向代理實現負載均衡。 21. 接入第三方登錄。 22. 采用數據庫事務+樂觀鎖解決并發訂單保存問題。
    • 項目自動化測試與部署高手班 3

      課時:24天技術點:175項測驗:0次學習方式:線下面授

      學習目標

      1.掌握企業級項目部署的基本流程|2.能夠使用Nginx進行配置、反向代理、負載均衡、日志處理等|3.運用 Dockerfile 實現web網站的鏡像實踐|4.掌握Shell基本語法并進行復雜腳本開發|5.掌握Jenkins實現Web應用任務的方法|6.掌握Jenkins的基本使用方法及web應用任務的構建|7.能夠運用 Gitlab 實現Jenkins任務構建的代碼操作|8.能夠運用 pipeline 實現自動化項目發布效果|9.使用ELK完成日志采集及可視化操作索引|10.掌握軟件測試的基本理論和流程|11.能夠書寫測試用例及缺陷報告|12.能夠使用postman對web服務進行接口測試|13.能夠使用requests模塊完成測試腳本,并對web服務進行接口測試|14.能夠完成django的單元測試,并且掌握unittest測試模塊的使用|15.能夠知道yaml語法,并通過python對yaml文件進行讀寫|16.掌握Web自動化的基本流程,使用selenium進行自動化測試開發|17.掌握pyautogui進行GUI軟件自動化測試的基本流程|18.掌握壓力測試及性能測試的基本方法|19.能夠編寫Locust測試腳本,對web服務進行壓力以及性能測試

      主講內容1Nginx

      Nginx是Web服務器,由C語言開發,選擇nginx的核心理由是處理高并發請求的同時保持高效的服務,是市場上最常用的Web服務器之一。

      配置段配置、反向代理、負載均衡、日志處理
      主講內容2Docker

      Docker是開發人員和系統管理員使用容器開發、部署和運行應用程序的平臺。使用Linux容器來部署應用程序稱為集裝箱化。使用docker輕松部署應用程序。

      容器管理、鏡像管理、網絡管理、數據管理、倉庫管理、dockerfile
      主講內容3Shell 編程

      Shell是一個命令解釋器,它的作用是執行用戶輸入的命令及程序等,登錄到linux后的所有操作都是由Shell解釋并執行的。把多個命令放到一個執行文件中就是腳本,我們再開發中需要使用很多腳本來幫我們處理重復性較高的工作內容。

      shell變量、表達式、流程控制
      主講內容4日志管理

      日志對于程序員來說,非常重要,他記錄了系統每天發生的各種各樣的事情,你可以通過他來檢查錯誤發生的原因,或者受到攻擊時攻擊者留下的痕跡。

      ElasticSearch、Logstash、Filebeat、Kibana
      主講內容5自動化部署

      部署在開發過程中是一個頻繁而又重復的工作內容,為了最大限度的節省人力,并且避免人為因素產生的不必要錯誤,我們通常會采用自動化的方式進行項目部署。

      認證配置、項目管理、任務構建、持續集成
      主講內容6測試理論

      學習測試理論可以幫助我們更好的理解軟件測試的目的及注意事項,并產出優質測試報告,提高代碼修復效率。

      認識軟件測試、軟件開發過程的模型、軟件測試分類、測試用例、測試用例設計方式、缺陷管理、缺陷管理工具介紹、禪道的的安裝與使用、禪道的角色劃分
      主講內容7接口測試

      進行接口測試可以有效避免前后端或多個服務端間的數據交互錯誤,并且可以高效的在接口聯調時確定錯誤位置,縮小bug查找區域。

      接口文檔及接口規范; Requests庫發起GET/ POST/PUT等https請求; Pytest的環境搭建、基本使用、常用插件、Pytest的高級使用; Mock介紹、模擬http請求; 基于Pytest和Mock的接口測試框架開發
      主講內容8Web自動化測試

      Web自動化測試,就是使用開發工具或自動化腳本進行Web頁面及服務的自動化測試內容,提高測試效率,降低認為失誤。

      web自動化測試框架、環境搭建;元素的定位方法、xpath和css的元素定位方法; 元素常見操作、 瀏覽器常見操作、 鼠標常見操作 截圖 驗證碼處理; Unittest介紹、斷言, HtmlRunner測試報告;
      主講內容9性能測試

      性能測試主要是測試服務器性能及代碼優化情況,簡單的說就是服務器能滿足多少人同時訪問等內容,方便我們根據測試結果優化代碼或升級設備。

      Jmeter環境搭建、常用元件的作用域和執行順序, 參數化、斷言、關聯、連接mysql數據庫、邏輯控制器、分布式性能測試配置、測試報告; Locust環境搭建、基本使用、常用類和方法
    • Web-Flask框架與項目高手班 4

      課時:26天技術點:151項測驗:0次學習方式:線下面授

      學習目標

      1.掌握Falsk框架語法結構及使用場景|2.了解Flask框架技術優勢|3.掌握Flask中路由及視圖的使用|4.掌握Flask-RESTful模塊的使用方式|5.能夠使用SQLAlchemy進行數據庫的增刪改查|6.使用Marshall進行響應數據的序列化操作|7.掌握Gitflow工作流的使用方式|8.能夠使用pyjwt生成和檢驗jwttoken|9.掌握redis的高階用法:哨兵機制、國際策略、緩存穿透、雪崩等|10.能夠使用七牛平臺進行對象存儲|11.使用極驗平臺進行圖像及驗證碼驗證|12.掌握頁碼分頁的設計方式及主鍵偏移量分頁的設計方式|13.掌握python客戶端操作reids集群和主從的方式

      黑馬頭條是一款新聞資訊類項目,是由用戶、自媒體、管理后臺3個端組成的完整業務閉環,通過大數據平臺分析用戶喜好,為用戶精確推送資訊新聞。通過該項目,學員可以掌握對象存儲、數據庫集群、負載均衡、異步任務、即時通訊、分布式ID等技術解決方案。

      進入項目體驗
      主講解決方案
      1.對象存儲解決方案 |2.短信解決方案 |3.認證解決方案 |4.負載均衡解決方案 |5.搜索解決方案 |6.緩存解決方案 |7.數據庫集群方案 |8.定時任務解決方案 |9.異步任務解決方案 |10.即時通訊方案 |11.分布式 ID 方案
      主講知識點
      1.前端與移動 App 和 PC 網頁對接。 2.采用 Flask-RESTful 作為后端開發框架。 3.采用 JWT 完成用戶認證。 4.采用阿里大于短信服務。 5.采用七牛對象存儲服務。 6.融入 CORS 跨域技術。 7.采用 RESTful 接口設計。 8.采用數據庫主從同步機制,實現讀寫分離。 9.采用 Twitter 的 Snow?ake雪花算法實現分布式ID。 10.采用 Redis Cluster 集群和 Redis 主從+Sentinel 哨兵。 11. 采用 RabbitMQ 作為消息中間件,配合 Celery 完成異步任務處理。 12. 采用 gRPC 和聊天機器人進行遠程調用。 13. 采用 APScheduler 管理定時任務。 14. 采用 Socket.IO 實現 IM 即時通訊。 15. 采用 Nginx 反向代理實現負載均衡。
    • 數據采集與數據分析高手班 5

      課時:32天技術點:172項測驗:0次學習方式:線下面授

      學習目標

      1掌握數據采集基本流程|2.能夠使用request進行數據提取|3.掌握數據反爬的基本方法|4.熟練使用MongoDB進行數據的增刪改查|5.能夠使用pymongo進行數據查詢|6.掌握scrapy框架的使用方法|7.了解分布式爬蟲的概念及實現思路|8.掌握爬蟲程序的部署方式,實現定時任務抓取等|9.掌握常用科學計算庫的使用方法|10.了解金融風控等處理方法|11.掌握數倉建模理論及方法|12.掌握常用的推薦算法

      主講內容1數據采集

      數據采集是指從網絡上獲取數據的一種方式,整個爬蟲階段的基礎,只有獲取到數據我們才可能進行下一步操作

      Http與Https的區別、常?請求頭與響應頭、響應狀態碼、瀏覽器運?過程
      主講內容2數據提取

      學習數據提取我們可以運用技術手段從Web端或者前端獲取服務器數據,通過對數據的簡單處理后就可以開始使用了

      request模塊的使?、xml與html、jsonpath、xpath、lxml、selenium
      主講內容3反爬處理

      反爬是絕大多數網站上都對做的一種安全措施,我們在開發過程中都需要進行反爬學習,無論是保證自己服務的安全還是順利獲取外部數據都是必備技能。

      反爬原理、驗證碼識別、js解析、字體反爬、數據圖片化反爬
      主講內容4MongoDB數據存儲

      MongoDB 是一個介于關系數據庫和非關系數據庫之間的產品,是非關系數據庫當中功能最豐富,最像關系數據庫的。

      mongodb的使?、mongodb插?數據、mongodb查詢數據、聚合管道、pymongo使用
      主講內容5scrapy 框架

      Scrapy 是一套基于基于Twisted的異步處理框架,純python實現的爬蟲框架,用戶只需要定制開發幾個模塊就可以輕松的實現一個爬蟲,用來抓取網頁內容以及各種圖片,非常方便。

      項?開發流程、請求對象使?、模擬登錄、管道使?、中間件使?
      主講內容6Scrapy-redis分布式

      Scrapy-redis是為了更方便地實現Scrapy分布式爬取,而提供了一些以redis為基礎的組件(僅有組件),學習它可以使我們更輕松快捷的編寫爬蟲程序。

      分布式爬蟲的概念、Scrapy-redis實現分布式源碼的分析、Scrapy-redis實現分布式爬蟲
      主講內容7爬蟲部署

      實現爬蟲項目部署可以使服務器自動化的進行爬蟲,定時或定量爬取相關數據。

      Scrapyd、Gerapy爬蟲部署、使用定時任務抓取數據
      主講內容8Python數據科學庫

      在Python語言中,有多重數據科學相關的庫,可以輕松的進行數據分析,數據展示,數據清洗等等,哪怕數學能力不強,利用功能強大的諸多模塊也能完成復雜的數據處理任務。

      Pandas,Numpy, matplotlib,seaborn
      主講內容9機器學習

      極其學習是涵蓋了概率、統計、近似理論,復雜算法等知識領域的多學科交叉專業。致力于使用計算機作為工具,真實模擬人類的學習方式。

      線性回歸、邏輯回歸、決策樹、隨機森林、SVM、GBDT
      主講內容10金融風控

      通過一些算法學習,實現金融風控模型建立,使用評分卡機制,以分數界定風險級別,課程深入業務場景。

      風控數據挖掘方法,機器學習評分卡、遷移學習
      主講內容11數據倉庫

      數據倉庫是數據庫的一種概念上的升級,可以說是為滿足新需求設計的一種新數據庫,而這個數據庫是需容納更多的數據,更加龐大的數據集,從邏輯上講數據倉庫和數據庫是沒有什么區別的。

      Hadoop、Hive、數倉建模理論、電商數倉搭建
      主講內容12SQL強化

      強化SQL的使用,更加深入的了解SQL相關知識,豐富知識儲備,增加SQL優化意識和使用熟練度。

      SQL多表查詢、常用HQL函數、常用指標計算
      主講內容13推薦算法

      推薦算法是計算機專業中的一種算法,通過一些數學算法,推測出用戶可能喜歡的東西,目前應用推薦算法比較好的地方主要是網絡。所謂推薦算法就是利用用戶的一些行為,通過一些數學算法,推測出用戶可能喜歡的東西。

      推薦系統架構,常用召回、排序、重排序算法,冷啟動問題處理
    • 黑馬自動化平臺高手班 6

      課時:52天技術點:256項測驗:0次學習方式:線上學習

      學習目標

      1.掌握LDAP和JWT實現企業登錄帳號統一化的方式|2.能夠使用Gitlab、Jenkins、Ansible、AWX實現業務持續集成和持續交付|3.能夠使用使用Zabbix做基礎設施監控|4.能夠使用Prometheus+Grafana做業務服務監控|5.掌握Ceph的數據和文件的對象存儲方式|6.能夠使用Etcd、Confd實現配置管理|7.能夠使用Supervisor做應用進程托管程序|8.掌握Celery異步任務調度|9.能夠使用使用Sentry框架實現應用異常堆棧的監控和分析|10.掌握基于Ant Design的企業級中臺解決方案Ng-Alain(前端UI框架)

      隨著信息化建設的深入,企業IT架構不斷擴大,業務系統、企業應用、網絡設備、服務器、數據庫、中間件、存儲、虛擬化、私有云、公有云、混合云等的維護給運維人員造成了巨大的工作量,同時運維誤操作的幾率也隨即增加給企業造成不必要的損失,各個企業無可避免的走上了自動化、智能化運維的道路。本項目從企業內部普遍的運維需求出發,將運維場景進行梳理總結,結合市面上流行的運維技術和開發框架,設計并開發出了一套企業級的自動化運維平臺。

      主講解決方案
      1.技術中后臺前端Admin UI解決方案|2.Core API前后端應用解決方案|3.統一用戶登錄認證解決方案|4.對象級權限管理解決方案|5.請求、操作日志審計解決方案|5.支持混合云的企業級CMDB解決方案|6.服務器登錄權限管控解決方案|7.分布式對象存儲解決方案|8.應用進程托管遠程管理解決方案|9.持續集成和持續部署(CI/CD)全流程解決方案|10.服務器監控解決方案|11.運維自動化及批量執行解決方案|12.消息和任務通知實時推送解決方案
      主講知識點
      1、結合LDAP、JWT實現企業登錄帳號統一化; 2、使用Gitlab、Jenkins、Ansible、AWX實現業務持續集成和持續交付; 3、使用Zabbix做基礎設施監控,以及Prometheus+Grafana做業務服務監控; 4、使用Ceph實現數據和文件的對象存儲; 5、使用Etcd、Confd實現配置管理; 6、使用Supervisor做應用進程托管程序; 7、使用Celery框架實現異步任務調度; 8、使用Sentry框架實現應用異常堆棧的監控和分析; 9、使用基于Ant Design的企業級中臺解決方案Ng-Alain作為前端UI框架。 10、基于用戶和組的模塊級權限管控和操作日志審計功能; 11、具有CMDB的全部功能實現,支持服務器主機與Zabbix監控系統自動同步并入庫。
    • 黑馬測試監控系統高手班 7

      課時:37天技術點:165項測驗:0次學習方式:線上學習

      學習目標

      1.掌握自定義nginx日志格式,以及所需的字段的方法|2.掌握PythonWeb自定義中間件的實現|3.能夠使用filebeat單一進程收集匯總的日志|4.掌握kafka數據隊列的使用|5.能夠使用logstash或python自定義實現寫入es|6.手動實現geo_point類型數據;字節、百分比、時間類型轉換處理|7.掌握web服務中數據埋點的就基本方法|8.掌握接口指標的收集及實時展示方法|9.能夠將測試開發腳本集成為測試服務并進行任務部署|10.能夠對業務指標及運行情況進行實時展示|11.掌握測試平臺的基本業務邏輯及后續拓展方向

      對整個業務型的項目進行測試監控,測試目的是為了促進整個系統和業務的良性發展,而利用可視化的技術對測試過程進行展示的需求,在企業的實際開發過程中就顯得尤為重要。 在上線之后,對整個業務型的項目的一些業務指標監控,比如臨時推出的首頁活動等,則對于業務運營部門來說是剛性需求。

      主講解決方案
      1.自定義nginx日志方案|2.pythonWeb中間件解決方案|3.各種類型日志收集、處理方案|4.批量數據隊列方案|5.在ELK中日志數據字段類型轉換方案|6.應用中的業務指標監控方案|7.應用中的業務埋點方案|8.應用中的接口指標監控方案|9.系統監控方案|10.通用測試服務方案|11.測試效果實時展示方案
      主講知識點
      1、自定義nginx日志的格式,以及所需的字段 2、pythonWeb自定義中間件的實現 3、使用filebeat單一進程收集匯總的日志 4、數據來源多且雜,通過kafka形成數據隊列,使用logstash或python自定義實現寫入es 5、手動實現geo_point類型數據;字節、百分比、時間類型轉換處理 6、根據具體的運營需求,自定義收集業務指標,并實時展示 7、在web中進行埋點的具體實現 8、接口指標的收集及實時展示,如某接口、某組接口平均響應時長 9、把測試開發腳本集成為測試服務 10、對測試運行的整個過程進行實時展示 11、對上線的業務指標及運行情況進行實時展示,如特殊活動參與度等 12、數據大屏展示
    • Web安全高手班 8

      課時:8天技術點:78項測驗:0次學習方式:線上學習

      學習目標

      1.了解Web服務的安全體系及通用措施|2.掌握基礎安全策略|3.了解網絡攻擊的常見方式|4.了解系統認證及防火墻|5.了解SQL攻擊的方式及解決辦法|6.根據對網絡安全的了解優化技術選型

      主講內容1安全基礎

      網絡安全的重要性不言而喻,我們如何才能保證自己的服務是安全的呢?

      安全體系、安全策略、文件攻擊、sql攻擊、xss攻擊
      主講內容2防火墻與系統認證

      訪問任何一個服務時,最常見的問題就是“誰訪問了我”,防火墻和系統認證都是在做這件事情。

      軟件防火墻、lua基礎、案例實踐、安全算法、摘要認證、簽名認證、https進階
      主講內容3SQL安全

      Sql是數據庫的命令文件,如果掌握了一個服務的數據庫,并注入指定Sql我們將可以獲取該企業或者該服務的所有信息,更有甚者會攻擊篡改sql信息,那樣損失將更加慘重,學好SQL安全,防止自己服務的數據庫被惡意篡改極為重要。

      數據庫注入、web注入、SQLmap基礎知識
    “周”更新日志
    課程大版本更新

    課程更新日志按周更新熱點/前沿技術

    • 新增2021-04-19

      · BI工具使用 · 數據分析報告 · 數據儀表板展示· Tableau電商項目

    • 新增2021-04-12

      · Excel數據處理和計算 · Excel透視表 · Excel圖表· Excel基本使用

    • 新增2021-04-05

      · 數據埋形式 · 數據埋點方案 · 數據需求文檔· 后端埋點

    • 升級2021-03-29

      · 定時爬蟲 · 下單并發處理 · 中文分詞· 用戶畫像

    • 新增2021-03-22

      · 阿里搜索解決方案 · 快遞解決方案 · Django即時通訊· mysql集群管理

    • 新增2021-03-15

      · 騰訊聊天機器人 · 騰訊文字識別 · python操作mycat · 小程序開發

    • 新增2021-03-08

      · django_extensions使用 · axios網易案例 · 阿里云方案 · django-channels使用

    • 新增2021-03-01

      · pytest自定義插件使用 · pytest異步調用 · pytest定時執行 · pytest標記使用

    • 升級2021-02-22

      · Cookie和Session使用 · Django類裝飾器 · Django多對多查詢 · Django關聯查詢

    • 升級2021-02-15

      · 推薦算法 · 數據可視化 · sql數據查詢 · H5語法

    • 升級2021-02-08

      · 美多狀態保持 · Django框架請求對象獲取數據 · Django模版 · Django拓展類

    • 新增2021-02-01

      · asyncio編程 · RabbitMQ的Confirm機制 · RocketMQ使用 · Celery定時任務

    • 新增2021-01-25

      · Angular管道 · Angular路由 · Angular使用HTTP · Angular表單

    • 新增2021-01-18

      · Ant Design · TypeScript類型斷言 · TypeScript內置對象 · TypeScript代碼檢查

    • 升級2021-01-11

      · Django認證 · Django權限控制 · 美多商城發送短信 · 美多商場QQ登錄

    • 升級2021-01-04

      · SQL查詢 · 數據倉庫 · 業務報表· Pandas

    • 新增2020-12-28

      · 機器學習排序算法 · 購物籃分析 · RFM模型· K均值聚類算法

    • 新增2020-12-21

      · 物品畫像 · 用戶畫像 · 召回算法· 漏斗分析

    • 升級2020-12-14

      · 狀態保持 · 權限管理 · 頁面靜態化· xpath工具

    • 升級2020-12-07

      · 極驗驗證 · jieba分詞 · shell代碼發布· 對象存儲

    • 新增2020-11-30

      · ES集群搭建 · IK中文分詞 · ES聚合查詢· ES凍結解凍索引

    • 新增2020-11-23

      · Kafka Broker集群 · Topic模型 · kafka數據備份· kafka消息持久化

    • 升級2020-11-16

      · pandas的apply方法 · pandas的transform方法 · pandas的to_numeric函數· Pandas內置聚合方法

    • 升級2020-11-09

      · elk日志監控 · shell代碼發布 · ubuntu版本20.04· 移動端測試

    • 優化2020-11-02

      · mysql讀寫分離 · reids哨兵 · redis安全限制· Keepalived非搶占模式

    • 新增2020-10-26

      · VIP腦裂 · MyCAT使用 · WA配置使用· redis持久化

    • 新增2020-10-19

      · HA Cluster高可用集群 · Keepalived使用 · VRRP協議· nginx服務切換

    • 升級2020-10-12

      · fastDFS使用 · shell使用 · docker使用· nginx使用

    • 升級2020-10-05

      · cookie和session案例 · mysql主從 · mysql集群· redis主從

    • 升級2020-09-28

      · Django用戶權鑒 · Django表單 · Django-froms· Django站點管理

    • 新增2020-09-07

      · Ansible使用 · AWX使用 · ceph使用· zabbix使用

    • 升級2020-08-31

      · 登錄判斷中間件 · cache緩存使用 · 購物車數據存儲· git沖突解決

    • 新增2020-08-24

      · pyautogui使用 · uiautomator使用 · PO模式· mock測試

    • 新增2020-08-17

      · Django轉換器 · Django用戶認證拓展類 · Django權限認證拓展類· Haystack搜索類

    • 升級2020-08-10

      · python操作reids · redis高可用 · redis集群搭建· redis持久化

    • 升級2020-08-03

      · mysql事務使用 · mysql主從搭建 · mysql客戶端使用 · mysql外鍵操作

    • 新增2020-07-27

      · mongodb聚合 · mongodb索引 · mongodb權限· 常見反爬手段

    • 新增2020-07-20

      · 緩存擊穿 · 緩存雪崩 · 雪花算法

    • 升級2020-07-13

      · Locust 性能測試 shell編程 · msyql數據庫 · redis緩存 ·

    • 升級2020-07-06

      · redis集群 · gitfollow工作流 · 定時爬蟲 · elk

    • 升級2020-06-29

      · 響應對象的處理 · 細化Cookie及Session的處理 · 鏈接失效的爬蟲案例 · 美后臺權限控制

    • 新增2020-06-22

      · 高性能爬蟲 · 多線程爬蟲案例 · Flask-Migrate 數據模型設計 · 智慧大屏案例

    • 升級2020-06-15

      · UnitTest斷言: 比較斷言,復雜斷言 · 路由系統全線升級 · 數據圖片化反爬 · redis緩存

    • 新增2020-06-08

      · Jmter 圖形監視器擴展插件 · 警告斷言 · 異常斷言 · Jmter性能調試

    • 新增2020-06-01

      · 性能測試報告分析 · 新增分庫訪問 · 優化Fixtures的參數化 · protometheus使用

    • 新增2020-05-25

      · flask-sqlalchemy二次開發 · 數據解析-BeautifulSoup4 · Jmeter分布式并發測試的配置 · zabbix使用

    • 新增2020-05-18

      · Jmeter實現參數化 · 數據庫測試 · 實現跨線程組傳值 · lua基礎

    • 新增2020-05-11

      · 自定義讀寫分離 · 認證體系 · 訪問劫持 · 安全策略

    • 新增2020-05-04

      · Redis悲觀鎖 · 布隆過濾器 · 文件安全 · WAF實踐

    • 升級2020-04-27

      · 搜索接口結構 · elsticsearch使用 · celerybug處理 · rabbitMQ使用

    • 升級2020-04-20

      · Locust關聯 · Locust斷言 · Locust各種業務場景下的參數化 · pipeline使用

    • 升級2020-04-13

      · 更改Scrapy以及Scrapy-redis項目 · Selenium知識點演示案例 · redis哨兵機制 · mysql主從搭建

    • 升級2020-04-06

      · 時間戳/頁碼/偏移量分頁 · gitflow工作流 · sentry使用 · xss安全

    • 新增2020-03-30

      · Pytest.mark · flask緩存工具類 · 多級緩存 · mysql注入攻擊

    • 新增2020-03-23

      · 禪道的不同角色使用 · Mysql垂直拆分 · Flask-SQLAlchemy的讀寫分離 · Mysql水平拆分

    • 升級2020-03-16

      · 性能測試分類 · 性能監控指標 · 性能測試流程 · celery使用

    • 新增2020-03-09

      · 定時抓取數據爬蟲 · Appium對APP數據的抓取 · 常見性能測試工具優化 · Filebeat詳解

    • 升級2020-03-02

      · 禪道的部署方式 · django框架升級為2.25版本 · 美多詳情頁靜態化 · 商品spu表結構

    • 新增2020-01-16

      · 美多商城緩存 · elk日志監控 · docker部署美多商城 · shell代碼發布

    • 升級2020-01-09

      · 等價類劃分法演示案例 · 邊界值法的演示案例 · 容聯云發送短信 · fastDFS圖片上傳

    • 新增2020-01-02

      · 測試用例的設計方法 · 獲取用戶信息模塊的單元測試 · 登錄注冊模塊的單元測試 · jenkins使用

    • 升級2019-12-26

      · Django自帶單元測試模塊 · Mysql數據庫教法調整 · 黑馬頭條緩存使用 · dockerfile使用

    • 新增2019-12-19

      · Locust 性能測試 · HttpLocust和Locust · TaskSet TaskSequence · seq_task

    • 升級2019-11-28

      · 異常案例的講解 · 代碼健壯性提升方式 · 登錄狀態判斷 · 異常處理

    • 升級2019-11-21

      · 商品模塊代碼進行了調整 · Redis事務型管道 · 反爬案例 · 搜索方法優化

    • 新增2019-11-14

      · 新增字體反爬 · Charles/fiddler抓包工具講解 · Redis非事務型管道 · 新增shell編程

    • 升級2019-11-07

      · PO模型 · Requests模塊的使用 · Get/Post等Http請求 · 試用例的設計方法

    • 新增2019-10-31

      · Flask項目搭建Flask-CORS · Fixtures實現SetUp和TearDown · 美多商城登錄功能自動化測試 · Redis緩存數據集合

    • 升級2019-10-24

      · 黑馬頭條前端代碼 · 分布式事務 · 美多商城前臺改為前后端分離模式 · admin后端管理站點講解

    • 新增2019-10-17

      · 美多商城支付模塊單元測試 · Jmeter 性能測試報告 · TestCase Client FactoryRequest Mock · 美多商城下單模塊性能測試

    • 新增2019-10-10

      · 黑馬頭條業務邏輯: 用戶認證 、修改頭像 · 黑馬頭條業務邏輯: 頻道管理 · 黑馬頭條業務邏輯: 文章列表/詳情 · 黑馬頭條業務邏輯: 關注用戶 評論回復


    2020年7月11號 升級版本6.5

    課程名稱

    Python+數據分析高手班課程

    課程推出時間

    2020.07.11

    課程版本號

    6.5

    主要針對版本

    Python3&Python2

    主要使用開發工具

    Linux+Sublime+PyCharm+ VS Code

    課程介紹

    2020年上半年中臺化正在成為企業未來的發展方向,同時對人員的技能要求也越來越高,越來越全面。滿足市場需求,緊跟市場方向,對新的課程進行了全方位升級。引入監控平臺,運維平臺等平臺化開發,在后端技術棧上做到全覆蓋,真正為市場輸出一站式開發人才。

    1

    新增黑馬自動化平臺

    1

    新增黑馬鏈路監控測試系統

    1

    新增Web安全

    1

    友情提示更多學習視頻+資料+源碼,請加QQ:2632311208。

    2020年3月5號 升級版本6.0

    課程名稱

    Python+數據分析就業班課程

    課程推出時間

    2020.03.05

    課程版本號

    6.0

    主要針對版本

    Python3&Python2

    主要使用開發工具

    Linux+Sublime+PyCharm+ VS Code

    課程介紹

    隨著互聯網的發展,公司對程序員的技能要求越來越高,原來的一人一專已經不能滿足公司綜合性的業務需求,復合型的技術人員正在成為市場需求趨勢。為了緊跟市場方向,新課程中引入公司開發中各個環節的技術點,引入自動化運維、自動化測試內容、web安全等內容,打造全流程開發,真正培養出一人多能的復合型Python開發工程師。

    1

    新增自動化運維

    1

    新增自動化測試

    1

    新增網絡爬蟲

    1

    新增數據分析

    1

    新增數據挖掘

    1

    刪除黑馬頭條推薦系統項目

    1

    刪除小智聊天機器人項目

    2019年2月21號 升級版本5.0

    課程名稱

    Python+數據分析就業班課程

    課程推出時間

    2019.2.21

    課程版本號

    5.0

    主要針對版本

    Python3 & Python2

    主要使用開發工具

    Linux+Sublime+PyCharm+Jupyter Notebook

    課程介紹

    歷時近1年潛心研發,萃取百余位同行經驗,推出全新的5.0課程。針對就業核心方向(Web、數據分析)做了大刀闊斧的項目改革。Web方向:全新【美多商城項目】、新增【黑馬頭條項目】,知識點”全“面覆蓋,新增50+技術點。數據分析(數據科學方向):新增【黑馬頭條推薦系統項目】、【小智聊天機器人項目】,課程加”倍“,課時長度提升近一倍。且針對Python的其他6個方向(自動化測試、自動化運維、爬蟲、數據分析、自然語言處理、圖像處理),分別設計了全新的就業加強課,以滿足不同需求的學生學習。

    1

    新增黑馬頭條項目

    1

    新增黑馬頭條推薦系統項目

    1

    新增小智聊天機器人項目

    1

    新增6個方向的就業加強課

    1

    更新全新美多商城項目,前臺系統使用原生Django框架,后臺系統使用DRF框架

    1

    更新全新學生管理系統案例替換飛機大戰案例

    1

    更新機器學習基礎課由3天擴充為8天,新增更多經典算法及典型案例

    1

    更新全新推薦系統基礎課,擴充更多基礎知識、案例、工具使用

    2018.1.12 升級版本 4.0

    課程名稱

    Python+數據分析就業班課程

    課程推出時間

    2018.1.12

    課程版本號

    4.0

    主要針對系統

    python3 & python2

    主要使用開發工具

    Linux+Sublime text3+Pycharm

    課程介紹

    課程項目全新升級,根據2017年就業學員反饋和市場招聘反饋,2018年推出重磅升級項目,Web項目全面升級為前RESTful風格前后端分離,爬蟲項目中引入了根據企業需求,定制爬蟲框架開發,數據分析項目引入了時下熱門的量化交易金融項目,經過一年的教學沉淀,我們從技術和課程領先,全面進入教學效果領先,更多的考慮學員如何能更好的吸收知識和靈活運用知識去解決實際項目問題。

    1

    新增VUE.js

    1

    新增Django Restframework 框架

    1

    新增美多商城項目

    1

    新增新經資訊網項目

    1

    新增定制爬蟲開發框架

    1

    新增股票量化交易金融項目

    1

    刪除飛鴿傳書項目

    1

    刪除CSS部分案例

    1

    刪除epoll

    1

    刪除天天生鮮項目

    1

    刪除愛家租房網項目

    2017.7.25 升級版本 3.0

    課程名稱

    Python+數據分析就業班課程

    課程推出時間

    2017.7.25

    課程版本號

    3.0

    主要針對系統

    python3 & python2

    主要使用開發工具

    Linux+Sublime text3+Pycharm

    課程介紹

    ““全程貫穿項目驅動教學,提升了學員的學習興趣,讓學員能學以致用,快速把所學知識應用到項目上,去解決實際問題,加強了對知識的理解深度。新版課程強化了知識點的相互銜接與實際開發項目時遇到的問題呼應,課程改版時,我們時刻自問3個問題,為什么要講該知識點?該知識點要解決什么項目中遇到的問題?學員如何能更好的消化吸收該知識點?經過一年的教學沉淀,我們從技術和課程領先,全面進入教學效果領先,更多的考慮學員如何能更好的吸收知識和靈活運用知識去解決實際項目問題。

    1

    新增Flask 框架

    1

    新增應用MongoDB的爬蟲項目

    1

    刪除JQuery部分案例

    1

    刪除Tornado框架

    2017.2.28 升級版本 2.0

    課程名稱

    Python+數據分析就業班課程

    課程推出時間

    2017.2.28

    課程版本號

    2.0

    主要針對系統

    python3 & python2

    主要使用開發工具

    Linux+Sublime text3+Pycharm

    課程介紹

    “授之于魚,不如授之于漁”提升了學員計算機編程內功修煉,使學員畢業后有更廣的職業發展空間。新版課程強化了算法和編程思想,進一步優化使用python高效進行web全棧開發,讓你成為互聯網公司爭搶的全能戰士。數據分析與網絡爬蟲(數據采集)綜合運用,讓你成為大數據領域的稀缺人才。數據分析深度機器學習課程的加入,引領你占位數據分析(AI)領域下一個IT黃金十年。

    1

    新增數據分析(AI)深度機器學習

    1

    新增面向對象案例和設計模式

    1

    新增數據結構和算法

    1

    新增大數據分析和數據繪圖

    1

    刪除自動化運維

    1

    刪除自動化監控

    2016.6.10 升級版本 1.0

    課程名稱

    Python+數據分析就業班課程

    課程推出時間

    2016.6.10

    課程版本號

    1.0

    主要針對系統

    Python3 & Python2

    主要使用開發工具

    Linux + sublime text3

    課程介紹

    Python在國外風起云涌,隨著移動web、大數據、云計算和數據分析的發展,目前已經高居編程語言第四名。Python全棧開發課程,立足國內目前熱門高薪就業的移動web開發領域,打造既懂前端開發又懂后臺服務器開發的全棧工程師,提高企業開發效率。同時兼顧培養學生的數據分析,數據采集技能,使培訓出去的學員進入公司后能有更長足的發展空間。

    1

    新增數據分析(AI)深度機器學習

    1

    新增面向對象案例和設計模式

    1

    新增web前端開發

    1

    新增Django 框架

    1

    新增Tornado 框架

    1

    新增爬蟲引擎框架

                                                           

    對教育懷揣敬畏之心,堅守“用愛成就每一位學生”的理念

    10余年來,傳智的老師始終秉承著“為中華民族偉大復興而講課,
    為千萬學生少走彎路而著書”的使命,已經向IT產業培養了30余萬名IT高精尖人才

    傳智教育廣納互聯網技術精英,構建實力強大的技術大牛團隊

    Python+數據分析專職課研團隊 人才篩選標準

    16級標準嚴選專職課研老師,嚴控課程研發質量

    人才篩選
    4項標準

    • 標準化研發人才畫像

      大廠背景,技術深度、廣度,
      大型項目經驗

    • 多維面試(五面)

      背景調查,技術360°鑒定 ,
      新課題設計 ,課程隨機演繹 ,
      職業定位、發展規劃

    • 研究院小組診斷測評

      教育情懷、價值觀,進
      取精神、培養潛力

    • 全鏈路面試流程監控

      CEO審核,信息存檔

    人才考核
    8大環節

    課研人員素質考核視頻錄制考核

    課程設計考核課堂試煉考核

    大綱設計考核產品全方位審評

    講義撰寫考核考核答辯

    人才培訓及
    發展規劃

    平臺、組件
    技術開源歷練

    技術私享會

    大牛技術沙龍

    企業對對碰
    技術共享

    Python+數據分析專職課研團隊 課程研發體系標準

    以“五庫模式”為基礎,打造真實企業級研發體系

    • 信息庫

      應用市場調研+大數據分析
      獲取前沿發展方向

    • 課題研究庫

      提出前沿熱門課題
      完成深入原理剖析+技術攻堅
      保障課程前瞻性

    • 研發人才庫

      來自華為、IBM等百人大牛團
      每年耗資億元
      研發行業標桿優質課程

    • 解決方案庫

      基于市場主流技術
      研發解決方案
      應對職場常見技術難題

    • 項目庫

      基于熱門行業領域
      聯合大牛顧問團
      研發“大廠級”深度項目

    Python+數據分析專職課研團隊 研發老師履歷

    源源不斷引進大廠技術大牛,課程與企業需求實時接軌

    優中選優,教學老師錄取率<3%,從源頭嚴控師資及授課質量

    專職教學團隊 講師篩選標準

    人才篩選
    4項標準

    • 標準化講師畫像

      業務技能、性格
      特色、溝通能力

    • 初試技術深度

      框架能力、底層原理、性能與
      安全、算法與數據結構

    • 復試授課質量

      課程設計、授課邏輯互動與
      交互、代碼規范

    • 終試價值觀

      抗壓能力、學習動力、
      專業程度、培養潛力

    人才考核
    8大環節

    定制個性化考核方案教育心理考核

    講師素質考核教學方法考核

    排課、備課產出物考核課堂試講考核

    視頻錄制考核正式授課答辯

    人才培訓及
    發展規劃

    每日授課
    學員滿意度打分

    階段課程實施
    評審組審核

    傳智培訓院
    多維培養計劃

    講師專屬
    晉升通道

    教學團隊獨創三大教學法,講透技術重難點

    專職教學團隊 三大教法標準

    1. 情景式教學法
    2. 場景式授課
    3. Open教學法
    • 情景式教學

      情景式教學是指教研人員根據人對知識的理解和消化規律,將教學過程形象化的一種授課方法,集風趣、知識、故事場景于一體,可大大提高學員對知識的理解和吸收主要分為以下三個階段

      感知階段培養興趣
      引入知識點情景,形成表象,
      幽默故事,解讀晦澀難懂概念
      理解階段故事代碼雙結合
      深入故事場景,故事與代碼結合,
      更好理解代碼編寫規律。讓代碼不再陌生,
      不知不覺掌握每個知識點
      深化階段深入知識延展
      繼續深入知識點的其他使用或底層原理,
      保障知識點牢固掌握

      對比傳統教學方法的優勢

      技術定義純羅列,理解困難

      引入故事場景,好理解

      復雜概念記不住,難以吸收

      代碼結合劇情,易吸收

      抽象概念不理解,無法應用

      深入原理講解,牢掌握

      掃描二維碼,深度體驗教學法

      以網絡編程UDP為例

    • 場景式教學

      整合優質教學資源,系統化提煉數十個企業真實開發環境中的業務場景,獨創了場景式教學法。該教學法通過分析場景特點、梳理場景流程、呈現給定場景下技術的實現3個步驟,向學員清晰的展現了開發的全流程。

      場景式教學法的優勢

      場景多樣學員工作后的各類業務場景
      基本覆蓋
      場景真實真實還原企業Java開發中的
      業務場景
      內容生動場景與技術緊密結合
      將枯燥的知識點活化
      強化吸收根據人的認知規律進行課程設計
      學員吸收度大大提升

      場景式教學案例

      更多案例

      今日頭條場景 旅游類場景 游戲類型場景 云存儲場景 信息資訊類場景 電商秒殺類場景 電商會員類場景 大數據管理平臺場景 分布式搜索場景 OA信息管理類場景
    • OPEN教學法

      OPEN 教學法是由傳智教育培訓院首創的一套教學方法論,旨在「用更短的時間講明白一個知識點」,只有老師用更短的時間把課講清楚,學生才能有更多的時間做刻意練習,從而達到教練結合融會貫通。

      OPEN 教學法四大核心要素

      Objective(目標)具體要交付給學生的能力,學生可以用來解決具體的問題

      Path(路徑)基于學生既有知識儲備,設計學習線路

      Expeirence(體驗)按照路徑順序授課,主線清晰,保證學習體驗

      Note(落地結論)交付給學生經過提煉的知識干貨,降低復習難度,提高學習效率

      OPEN教學法的作用

      1. 規避常見授課問題
      2. 授課結構好、清晰度高
      3. 授課標準化、可量化、可衡量
      4.用更短的時間授課,給學生更多的時間練習
      5. 縮短老師培養周期,提升授課質量
      6. 提供風格統一的教學視頻,學生吸收更迅速

      OPEN 教學法授課中的話術舉例

    授課經驗豐富的教學老師,帶你乘風破浪

    專職教學團隊 授課老師履歷

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    • 2020年

      打造“Python開發”全流程一站式開發課程體系,首次推出基礎服務平臺類項目
      行業首家推出培養高級軟件工程師課程體系
      人工智能AI進階班推出人工智能基礎設施項目

      Python開發課程
    • 2019年

      引入京東、阿里等大廠一線技術人員,為打造優質課程體系提供技術支撐
      Python開發推出10+多行業多領域項目
      人工智能推出10+多行業多領域項目
      Python+人工智能分為兩個班型Python開發特訓班、人工智能AI進階班
      2019年12月21日,人工智能AI進階班,首期線下開班

      Python人工智能課程
    • 2018年

      Python開發方面引入反爬蟲、Python數據持久化、異步IO、內存緩存、項目部暑專項課
      Python開發方面引入自動化測試和自動化運維課程體系
      人工智能方面引入數據科學推薦系統、數據分析課程、NLP相關課程體系
      擴大研發隊伍,加強研發力度,獨創了N+12 教學新模式
      跟進新技術、新領域,為學員提供免費長期的學習服務

      Python自動運維課程
    • 2017年

      2017年1月率先引入爬蟲項目,提升課程廣度和深度,更加貼切市場需求
      2017年5月率先引入深度學習課程,培養大批PythonWeb和人工智能人才

      Python爬蟲課程
    • 2016年

      2016年7月,傳智播客Python+人工智能學院成立
      2016年4月16日,從80名C++學員中篩選30名同學,培訓Python開發,并以百分百的就業率完成試運營
      2016年8月8日,Python+人工智能班,首期線下開班

      Python培訓班成立
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