Python开发培训怎么选

近几年中，Python一直是市场上颇受欢迎的编程语言。它语法自然，入门简单，同时应用范围又极广，无论是大火的人工智能、大数据还是传统的web开发、自动化运维，Python都能大展拳脚。根据职友集的数据，Python连续多年保持了职位数量和薪资水平的快速增长，而各类编程语言排行榜也从行业内部证明了Python的火热。

我们怎么去做选择呢?

一、看师资

IT高级讲师主要看技术，往往做技术做得高端了，行业的发展前景也能看的比较长远。这样的讲师传授知识，往往直击IT行业生命线**长**远的重点。有一个技术牛人做讲师，是学习质量的关键保证。

师资是学校的核心资源，一个合格的讲师首先要拥有多年项目实战经验，更要熟悉**新IT技术和动态， 这样才能保证授课中理论结合实践，提高学员的就业工作能力。

二、看课程

好的学校还要看课程内容，课程内容是否合理、学习需求是否满足，都是评价一个机构课程的主要指标。大部分都具有相应的试听课程，在报名前了解一下更好，根据试听课程判断课程的质量。

三、看就业

好的学校应该有多年就业辅导经验的专职老师，帮助你从职业发展方向、模拟面试等环节进行辅导，并**面试前树立疏通帮助学生准确定位，挖掘自身潜在竞争力。并举办就业双选会，确保学员寻找心仪工作。

四、看实战

在学员毕业前必须帮助学员对于企业内技术应用情况有一定的了解。如果实战项目落后不符合企业需求，很可能导致学员毕业后无法适应企业市场，导致无法就业。

主讲内容	技术要点
爬虫开发	1. 爬虫知识体系和urllib2库基本使用；urllib2高级与Requests模块； 2.结构化数据和非结构化数据提取；多线程爬虫 Selenium PhantomJS； 3. 定向抓取互联网中指定领域的海量信息； 4. 数据分析,清洗数据,进行数据分析和挖掘；
Mongodb应用开发	1. 基本使用增删改查；聚合操作； 2. 备份和恢复； 3. Mongodb和python交互；
Scrapy框架	1. 配置安装、入门案例； 2. Scrapy Shell； 3. item Pipline、Spider； 4. CrawlSpider； 5. Downloader Middlewares； 6. Settings；
Scrapy-redis分布式组件	1. Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(这四个模块都要做相应的修改)； 2. Scheduler； 3. Duplication Filter； 4. Item Pipeline； 5. Base Spider；
实战项目：IT桔子分布式爬虫	1. IT桔子是关注IT互联网行业的结构化的公司数据库和商业信息服务提供商； 2. IT桔子致力于**信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理，帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提高效率，以辅助其各类商业行为，包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等； 3. 需求：运用分布式爬虫，实现规模化数据采集。采集页面下所有创业公司的公司信息

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现在python前景怎么样，学习完就业怎么样

python 人工智能，现在市场对人才的需求不断增加，随着人工智能时代的到来，发展前景更是可观，同时对技术的要求也会随之增加,当然，薪资也会越来越高。所以，如果你对python感兴趣，学习要趁早，越早机会越多。同时。学习也切忌盲目，一定要找对方法，踏实学习，稳固基础，理论与实操相结合。只有这样，未来你才能越走越远，越爬越高。

有哪些工具可以帮助debug或做静态分析？

PyChecker是一个静态分析工具，它不仅能报告源代码中的错误，并且会报告错误类型和复杂度。Pylint是检验模块是否达到代码标准的另一个工具

Python学还是不学？Python的前景和未来你可以拒绝吗？

一. Web开发
咱们常见的豆瓣，以及知乎都是基于python言语开发，之所以挑选python开发web主要仍是得益于，有大量的集合库供我们来使用，开发web仍是适当的方便方便。现在干流开发web言语仍是以java和php为主。
Python学还是不学？Python的前景和未来你可以拒绝吗？
二. 做网络爬虫
这是python言语能从小众言语走向群众言语的一个导火索，因为用python爬数据简略太简略了。而且功率也十分高效，而且爬的数据直接用python进行剖析处理也是适当方便，python能够说是**爬虫言语。现在十分流行的爬虫结构是scrapy，感兴趣的能够**一个试验。

Python中的lambda是什么？

这是一个常被用于代码中的单个表达式的匿名函数。

什么是Python装饰器？

Python装饰器是Python中的特有变动，可以使修改函数变得更容易。

写爬虫是用多进程好?还是多线程好? 为什么?

IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。在实际的数据采集过程中，既考虑网速和响应的问题，也需要考虑自身机器的硬件情况，来设置多进程或多线程

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