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PyConChina 2015 中国大会 北京场

学习人数
难度级别 高级
课程时长 4小时37分
综合评分 9.8
13人评价 查看评价
10.0 内容实用
10.0 简洁易懂
9.5 逻辑清晰

简介:了解Python最新技术热点和动向

第1章 用在线的方式完成 Flask 开发--在线开发和部署一个Flask应用
flask 作为轻量级的 python web 开发框架已经很流行了,有什么样的优缺点呢。纯在线开发的是一个比较新鲜的概念,目前轻量级开发的问题。Coding 的 WebIDE 工具介绍;使用 webide 来编写一个轻量的 web 程序是什么样的体验。开发完成后如何结合现有的部署工具完成部署访问。Coding 和第三方部署工具提供的部署选择。

第2章 用简单语言构建复杂系统
作为云计算领域的一个领头项目,OpenStack近年来的飞速发展,充分证明了Python语言构架大型复杂系统的可行性。美团云团队是Python语言的重度使用者,Python工程师们从开发、测试、运维等多个方面合力保障这套复杂系统的正常运行。

第3章 基于猎聘大数据的Python工程师职业发展研究
我们分析职业发展数据的技术和数学方法 1. 人才分布:Python人才在不同行业、地域和职位的分布情况 2. 企业需求:招聘市场上的Python人才需求热点和变化趋势 3. 职业发展:Python人才职业发展的路径分析,在不同行业间的流动趋势和方向 4. 薪资水平:不同行业、地区、职位、工作年限的Python人才薪水分析,与其他技能人才的薪资水平对比 5. 人才画像:Python人才的年龄段、教育背景、所学专业情况,以及与职位、收入水平的关系

第4章 Dive Into Sentry
分享 Sentry 一些相关的经验。在豆瓣内部 Sentry 的使用情况,Sentry 迁移经验。以及一些 Sentry 的内部机制,内部实现,以及一些吐槽。

第5章 Facebook and PyCon
分享Facebook and PyCon的关系

第6章 用Python实现Hadoop任务调度管理
如何解决大数据任务的依赖、定时、失败重试问题?三大开源调度系统oozie、azkaban、luigi各有所长。但是它们主要面向开发人员,使用门槛较高。针对数据分析场景,我们用python开发了一套可视化、轻量级、易用的大数据任务管理系统,让分析师也能够轻松提交和管理任务,玩转大数据

第7章 Python 让更多的人爱上编程语言
如何让孩子爱上编程,python是众多语言首选!Python作为动态语言更适合初学编程者。Python可以让初学者把精力集中在编程对象和思维方法上,而不用去担心语法、类型等等外在因素。而Python清晰简洁的语法也使得它调试起来比Java简单的多。至于哪个更“优雅”纯属个人喜好,但对于初学编程的人Python更直观应该没什么异议。

第8章 快速定位优化PYTHON代码
编写一个较大型的程序,写好后,运行很缓慢,这时候不可能再一行行其找原因,毕竟代码那么多,那这种情况下如何快速定位到问题,解决问题;还有如果已经上生产的项目,这时候由于某种原因运行缓慢,那肯定不能ctrl+c 吧,程序还要继续运行,但是都不能确定是运维的问题还是开发的问题,这下找原因困难重重,怎么解决,还要这时候环境复杂,也许代码之间,总体影响最大的也许是多个原因,而影响最大的单个原因应该最先被解决,这什么怎么发现这一点;

第9章 python安全编码
主要讲python的安全编码,包括xss,httpresponse直接返回导致的xss, 命令注入(哪些接口会导致命令注入,如何正确的封装一个过滤命令注入) ,sql注入的场景, 代码执行的场景(eval,pickle.loads),以及如何避免,eval的错误封装导致的安全问题,github一搜一堆堆的。文件操作,像任意文件读取,下载等,文件上传,xxe漏洞的场景,在python中的体现。最后会谈到自动化审计注入漏洞

第10章 python的module机制与最佳实践
人生苦短,我用python。但是,在使用python的过程中,最让人痛苦的事情有二件,一个是编码问题,另一个则是import不了包。本文将详细介绍关于python的包管理机制,python如何引用包,PYTHONPATH是怎么回事,sys.path与其有什么不同。为什么py3把py2的包引入机制彻底废弃。py3的absolute import又是怎么回事。最后,演讲将介绍关于python项目目录的最佳实践,避免各种引用的问题。

第11章 使用Python进行高效大数据分析处理与可视化
大数据处理中;70%左右的时间我们在做处理准备(加载/抽取/清洗/转换/分组/ 合并等); 进行商务分析的过程中(以及之后);又会花相当多的时间做数据可视化的工作. 这个主题介绍了如何使用Python选择高效的数据处理分析与可视化.内容通过多个实例, 覆盖了如何使用Pandas进行高效数据ETL与分析; 使用SeaBorn与BokeH进行高效数据可视化; 使用Blaze与Spark与Pandas结合进行更大规模的数据分析与可视化等.

第12章 解决迭代陷阱,Python In Docker
Python依赖陷阱是给令人头疼的问题 描述依赖陷阱造成的问题 用virtualenv是现有的方案。 可以解决的一些问题,但是却会造成另一些问题 还有其他的解决依赖陷阱的方案 对比 可以使用Docker来解决 如何用Docker解决依赖陷阱 Docker的机制是什么,为什么能解决问题 Docker可以给Python带的其他附加值。部署更方便,集成第三方更容易。CPython,Pypy,Jpython的使用更容易

第13章 Python在移动社交平台中的应用
介绍以下内容: 1、移动社交平台及其架构介绍(简介) 1)平台的主要架构(全球化的考虑) 2)各部分功能简介(使用到了哪些组件) 2、Python及其类库在平台中的应用(主要介绍,大家一起交流) 1)Python的使用(Python的优缺点、Python的适用性) 2)相关类库的使用(PIL等) 3)使用过程的心得交流

第14章 用 QPython 极速开发 安卓 App
以开发 PyConChina2015 为例子,介绍如何用 QPython 开发并导出为 安卓 APK; 安卓 WebApp 的设计思路 QPython 的简介及 WebApp 模式 QPython 微信号/qpython

第15章 python与抓包
利用python网络抓包,传统的抓包如利用tcpdump wireshark 不方便做实时分析,在socket包处理上,不能修改封包内容,还有现在针对移动端的抓包也仅限于抓取http包,在像移动游戏之类用到长连接的socket包,是不能方便抓取到的。利用python,可轻松实现如上功能

第16章 Python 项目中常见的单元测试场景
在做 Python 项目的时候,碰到过的需要做单元测试的各种场景以及示例代码演示,比如: 1、演示用的 Hello World 级别的例子; 2、用 Django 等 Web 框架自带的测试框架为例 3、经常会碰到的网络请求模拟、需要文件读写模拟、数据库(比如:MySQL、MongoDB 等)各种需要预置条件的 4、其它能总结出来的 Mock 或 Fake 的处理 5、肯能还有一些经常用到的、需要的、常用的工具或类库等等

第17章 浅析Python多线程与多进程的使用-汪尊
浅析Python多线程与多进程的使用

讲师提示

课程须知
喜欢使用Python脚本语言的工程狮快到碗里来
老师告诉你能学到什么?
了解Python最新技术热点和动向
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