不懂Python，寸步难行！本章为你精心准备了Python速成攻略，从基本语法到常用库，让你快速上手Python，掌握AI开发的必备技能。即使是编程小白，也能轻松入门！
- 4-1 Python语言基础知识-导学
- 4-2 Python语言基础知识-变量的定义与使用
- 4-3 Python语言基础知识-逻辑判断与优先级
- 4-4 Python语言基础知识-循环
- 4-5 Python语言基础知识-函数的定义与使用
- 4-6 Python语言基础知识-类与对象
- 4-7 Python语言基础知识-四种复合类型
- 4-8 Python语言基础知识-可变变量与不可变变量
- 4-9 Python语言基础知识-特有技术-切片
- 4-10 Python语言基础知识-其它特有技术
- 4-11 Pythony语言基础知识-NumPy库的使用
- 4-12 Python语言基础知识-MatPlotLib库的使用
- 4-13 Python语言基础知识-本章小结
介绍面试常考的 Python 语言基础，包括高级语法、Python2/3差异、函数、异常处理机制、性能剖析和优化、单元测试等内容，攻克Python语言基础考点。
本章聚焦 Python 语言编程入门，涵盖语言简介、安装与多种任务实践，包括变量、字符串、条件判断、循环及列表元组等知识，助你开启编程之旅。
- 15-1 Python语言简介和安装
- 15-2 Python语言简介和安装
- 15-3 第一个任务：输出 Hello Python
- 15-4 Visual Studio Code 安装和使用
- 15-5 第二个任务：定义一个变量
- 15-6 变量的命名和使用
- 15-7 变量的数据类型
- 15-8 Python 中的运算符
- 15-9 第三个任务：拼接多个字符串
- 15-10 字符串拼接
- 15-11 字符串格式化
- 15-12 字符串常用函数
- 15-13 第四个任务：判断学生成绩的等级
- 15-14 if 语句
- 15-15 if else 语句
- 15-16 if elif else 语句
- 15-17 第五个任务：计算1到100的和
- 15-18 while 循环
- 15-19 for 循环
- 15-20 break 语句
- 15-21 continue 语句
本章节首先对比静态语言以及动态语言，然后介绍 python 中最底层也是面向对象最重要的几个概念-object、type和class之间的关系，以此来引出在python如何做到一切皆对象、随后列举python中的常见对象。
算法和数据结构是面试重点，本章介绍了面试中常见的 Python 内置的算法和数据结构，常考的高级排序算法，常考的数据结构包括链表、二叉树、栈、队列、堆、字符串等，每个数据结构均以 leetcode 面试真题讲解。
本章学的都是工作中最实用常用的技术：把 Python 模型转为 JS 模型，就可以部署到浏览器里了。对 JS 模型进行分片、压缩、加速等各种优化转换也是必不可少的工作哦！
GIL 一直是 Python 不能实现真正高并发的一道枷锁，那为什么还要一直保留 GIL 机制不去掉呢？这一章节我们会深入探讨 GIL 的来龙去脉，以及 GIL 为什么可以一直“苟活”下去的根本原因。
本章介绍Python语言及其应用领域，熟悉并理解Python中的职业方向、环境搭建，涉及网络爬虫、数据分析、Web开发、自动化运维、人工智能等领域核心知识。
- 10-1 Python应用领域与职业方向概览
- 10-2 Python开发工具与环境搭建实战
- 10-3 Python编程核心基础语法精讲一(1)
- 10-4 Python编程核心基础语法精讲一(2)
- 10-5 Python编程核心基础语法精讲二(1)
- 10-6 Python编程核心基础语法精讲二(2)
- 10-7 Python发生异常如何处理及程序调试
- 10-8 Python怎么进行文件读写及数据库操作
- 10-9 Python办公自动化应用场景和方向探索
- 10-10 Python办公自动化技术体系学习指南
- 10-11 Python网络爬虫应用场景与职业发展分析
- 10-12 爬虫技术入门：通用流程与开发工具解析
- 10-13 爬虫应用指南：常见类型与注意事项全解析
- 10-14 Python数据分析职业发展与前景展望
- 10-15 Python数据分析技术体系学习路径
- 10-16 Python数据分析工作流程和步骤
- 10-17 NumPy：Python科学计算的基石
- 10-18 Pandas：数据处理与分析的利器
- 10-19 SciPy：科学计算与数学优化的强大工具
- 10-20 Matplotlib：Python数据可视化基础
- 10-21 Seaborn：进阶数据可视化工具
- 10-22 Python Web职业发展与就业前景分析
- 10-23 Python Web开发框架和技术深度剖析
- 10-24 Python Web开发学习入门指南
拆解 Python 安装三步法，对比 Cursor/Trae/Jupyter 编辑器的安装、配置与优劣，教你选适配工具，高效启动编程环境。
解析编程思维必要性、Python 语言定位，带零基础者快速触达 AI 开发入口，明晰 Python 赋能 AI 赛道的底层逻辑，筑牢学习认知根基。
本章节我们将介绍python中的新特性- 海象运算符，也会讲解python中的类型申明和函数的类型检查等静态语言具备的功能
快速掌握Python的基础语法，了解参数的命名规则，掌握Python的基础数据内容，如字符串、数字类型等。
生成器作为 Python 协程的前身，本章将详细了解生成器的原理，以及学习生成器是如何一步一步演进成协程的。
由于近2年连续考了3道Python选择题，为了顺应考试内容调整的趋势，本周陆续增加了《Python训练营》，已经放入课程中，请下半年备考同学及时补充学习！
不积跬步无以至千里，不积小流无以成江海，编程能力作为从功能测试转型自动化测试的必要知识，打好一门语言的基础至关重要，这关乎着到底能不能成功转型自动化测试甚至测试开发工程师。本章我们学习python3基础知识，虽然语言知识点都会比较碎，但各个攻破以后大家会发现另一片天空。
- 4-1 众多语言中为什么选择学习Python？
- 4-2 众多语言中为什么选择学习Python？
- 4-3 安装Python，编写Hello World
- 4-4 Python最好用的IDE：Pycharm的安装
- 4-5 Pycharm的基本使用详解
- 4-6 从Print开始学习Python
- 4-7 掌握Python中的变量和数据类型-1
- 4-8 掌握Python中的变量和数据类型-2
- 4-9 列表和元组
- 4-10 回头再看看字符串
- 4-11 字典和集合
- 4-12 条件控制语句
- 4-13 程序中的循环语句
- 4-14 程序中的函数以及函数的使用
- 4-15 迭代器和生成器简介
- 4-16 面向对象编程
- 4-17 异常捕获
- 4-18 模块与包
- 4-19 【作业】
- 4-20 本章知识点复习与总结
万丈高楼平地起，坚实的编程基础是驾驭AI的绝对前提。本章专为编程新手设计，我们将以最精准、最有效的方式，带你快速掌握构建AI模型所必需的Python核心语法与数据结构，并无缝衔接到PyTorch张量（Tensor）操作。我们不求面面俱到，只为你精炼出“弹药库”里最关键的武器。
- 6-1 Python语言基础知识-导学
- 6-2 Python语言基础知识-变量的定义与使用
- 6-3 Python语言基础知识-逻辑判断与优先级
- 6-4 Python语言基础知识-循环
- 6-5 Python语言基础知识-函数的定义与使用
- 6-6 Python语言基础知识-类与对象
- 6-7 Python语言基础知识-四种复合类型
- 6-8 Python语言基础知识-可变变量与不可变变量
- 6-9 Python语言基础知识-特有技术切片
- 6-10 Python语言基础知识-其它特有技术
- 6-11 Pythony语言基础知识-NumPy库的使用
- 6-12 Python语言基础知识-MatPlotLib库的使用
- 6-13 Python语言基础知识-本章小结
本章介绍了什么是 WSGI，Python 常用 web 框架之间的对比。本章的一个重点是web 安全问题，包括SQL注入、XSS、CSRF 的原理和防范措施，本章最后讲解了前后端分离和 Restful 的常考点。
这一章我们学习自动化测试必备的编程知识。基于最新的Python3语言版本，从数据类型基础开始，直到装饰器、闭包函数以及异常处理、正则表达式和面向对象编程等，满足自动化测试开发的编程技能需求。
- 10-1 Python 环境准备与安装
- 10-2 Python 环境准备与安装
- 10-3 python的变量和注释详解
- 10-4 数值数据类型详解
- 10-5 字符数据类型详解
- 10-6 结构数据类型元组和集合
- 10-7 结构数据类型列表和字典-
- 10-8 控制语句
- 10-9 函数的参数及变量作用域
- 10-10 函数的进阶用法（一）
- 10-11 函数的进阶用法（二）
- 10-12 python的模块和包
- 10-13 面向对象编程基础之类和对象
- 10-14 面向对象编程的四大特征（一）
- 10-15 面向对象编程的四大特征（二）
- 10-16 python的异常处理
- 10-17 python中的文件处理（一）
- 10-18 python中的文件处理（二）
- 10-19 正则表达式
- 10-20 正则表达式re模块.mp4
- 10-21 命令行解析模块argparse（一）
- 10-22 命令行解析模块argparse（二）
- 10-23 python基础--课程总结
Python 项目工程化管理
- 10-1 多版本管理器实战：Pyenv-win 项目Python版本秒切
- 10-2 多版本管理器实战：Pyenv-win 项目Python版本秒切
- 10-3 venv 速成营：一步打造项目级隔离沙箱
- 10-4 src 骨架快搭——Python 项目的 4 种主流目录结构覆盖各类型项目完美拿捏
- 10-5 导入不乱：包结构、__init__ 与相对导入全解析
- 10-6 路径不再迷路——相对 vs 绝对路径 & Pathlib 跨平台定位术
- 10-7 中文文件名大作战：NFC 规范化与危险字符清理
- 10-8 配置金库——.env + config.py 解耦敏感信息【零基础实操】
- 10-9 Git 忽略 & 初次提交：一键 .gitignore 防泄漏
- 10-10 Git 忽略 & 初次提交：一键 .gitignore 防泄漏
- 10-11 pip 极限加速：国内镜像及包版本锁定一次学会
Python常用运维模块介绍及源码分析，包括pymysql、requests、paramiko、psutil等，除了对这些模块的基本使用演示外，还会深入部分模块源码解读，解锁模块的更多用法。
- 4-1 Python自动化运维导读
- 4-2 Python中常见的魔法方法
- 4-3 Pymysql模块的使用（一）
- 4-4 Pymysql模块的使用（二）
- 4-5 Requests初步
- 4-6 Requests官方文档导读
- 4-7 Requests的get()请求源码追踪（一）
- 4-8 Requests的get()请求源码追踪（二）
- 4-9 getattr()的几个典型应用
- 4-10 Requests源码补充说明
- 4-11 模块导入、属性设置以及获取属性值
- 4-12 Psutil模块官方文档导读
- 4-13 Psutil模块源码解读（一）
- 4-14 Psutil模块源码解读（二）
- 4-15 Paramiko模块实战初步
- 4-16 Paramiko模块实现远程执行命令
- 4-17 Paramiko模块实现远程文件操作
- 4-18 分享一个好用模块：Remoto
本章介绍一面过程中，问到的一些有关python高级编程面试如对象的深浅拷贝、可变参数类型、排序算法、冒泡和快排算法等，让大家清晰的知道一面必须需要掌握的知识。
课程覆盖了90%面试高频考点 +10%课程中的面试技巧+简历指导 +面试经验分享，硬核技术+面试软实力双重提升，优质offer纷至沓来！目前已经帮助很多pythoner拿到offer！
本章以Python 数据分析案例为主题，包含数据概览、清洗、可视化及特征工程，还涉及逻辑回归模型，助力掌握数据分析实践。
这是一门专门为爬虫初学者打造的教程，从零起步的系统化教程，课程内容从理论到实践，一层一层深入讲解，尤其是课程实战环节：一步一步带你进行多场景项目实践 ，让你能够举一反三从容面对以后的数据抓取问题，最后关于就业部分，重点，难点，针对性讲解，轻松应对面试，最终达到就业水准。
本章讲解了如何利用Python实现自动化办公中的文件检索与存储任务。从Python的os库基础到walk函数遍历目录，再到文件类型识别、内容读取与输出，覆盖了文件处理的核心技能。此外，还介绍了日志处理、时间管理、文件大小检测及分类统计等，帮助学习者提升办公效率与数据管理能力。
- 8-1 了解Python自带的os库
- 8-2 了解Python自带的os库
- 8-3 用OS库walk函数循环迭代指定目录的所有内容
- 8-4 知识点加油站：常见的文件类型和拓展名
- 8-5 使用open函数，读取文件内容数据screenflow
- 8-6 将python查找结果输出到终端上展示
- 8-7 知识加油站：用Python内置log库日志处理
- 8-8 简单学习datetime并掌握当前时间的生成
- 8-9 关于 datetime 时间库的使⽤指南
- 8-10 将检索日志全部写入到硬盘文件上
- 8-11 使用getsize函数查看文件的大小
- 8-12 根据文件的大小和类型，分类并计算占用的百占比（1）
- 8-13 根据文件的大小和类型，分类并计算占用的百占比（2）
- 8-14 关于计算机容量⼤⼩转换的知识点
- 8-15 本章小结
了解自动化办公，知悉自动化办公的行业和目标用户，了解python在自动化办公的具体作用和实现。
本章是一个综合应用章节。我们将看到如何使用多个Python的知识点综合解决问题。我们将进一步的使用@contextmanager来改善前面所学到的上下文管理器，并结合yield来优化数据库事务。此外，我们还将重写Flask中的一些对象的方法，来实现我们自己的业务逻辑。
