Days
- 00. 简介
- 01. 初识 Python
- 02. 语言元素
- 03. 分支结构
- 04. 循环结构
- 05. 构造程序逻辑
- 06. 函数和模块的使用
- 07. 字符串和常用数据结构
- 08. 面向对象编程基础
- 09. 面向对象进阶
- 10. 图形用户界面和游戏开发
- 11. 文件和异常
- 12. 字符串和正则表达式
- 13. 进程和线程
- 14. 网络编程入门和网络应用开发
- 15. 图像和办公文档处理
- 16 20. Python 语言进阶
- 21 30. Web 前端概述
- 31 35. 玩转 Linux 操作系统
- 36. 关系型数据库和 MySQL 概述
- 37. SQL 详解之 DDL
- 38. SQL 详解之 DML
- 39. SQL 详解之 DQL
- 40. SQL 详解之 DCL
- 41. MySQL 新特性
- 42. 视图、函数和过程
- 43. 索引
- 44. Python接入MySQL数据库
- 45. 大数据平台和HiveSQL
- 46. Django快速上手
- 47. 深入模型
- 48. 静态资源和 Ajax 请求
- 49. Cookie 和 Session
- 50. 制作报表
- 51. 日志和调试工具栏
- 52. 中间件的应用
- 53. 前后端分离开发入门
- 54. RESTful 架构和 DRF 入门
- 55. RESTful 架构和 DRF 进阶
- 56. 使用缓存
- 57. 接入三方平台
- 58. 异步任务和定时任务
- 59. 单元测试
- 60. 项目上线
- 61. 网络数据采集概述
- 62. 用 Python 获取网络资源 1
- 62. 用 Python 解析 HTML 页面 2
- 63. Python 中的并发编程 1
- 63. Python 中的并发编程 2
- 63. Python 中的并发编程 3
- 63. 并发编程在爬虫中的应用
- 64. 使用 Selenium 抓取网页动态内容
- 65. 爬虫框架 Scrapy 简介
- 66. 数据分析概述
- 67. 环境准备
- 68. NumPy 的应用 1
- 69. NumPy 的应用 2
- 70. NumPy 的应用 3
- 71. NumPy 的应用 4
- 72. 深入浅出 pandas 1
- 73. 深入浅出 pandas 2
- 74. 深入浅出 pandas 3
- 75. 深入浅出 pandas 4
- 76. 深入浅出 pandas 5
- 77. 深入浅出 pandas 6
- 78. 数据可视化 1
- 79. 数据可视化 2
- 80. 数据可视化 3
- 81. 人工智能和机器学习概述
- 82. k 最近邻分类
- 83. 决策树
- 83. 推荐系统实战 1
- 84. 贝叶斯分类
- 85. 支持向量机
- 86. K 均值聚类
- 87. 回归分析
- 88. 深度学习入门
- 89. PyTorch 概述
- 90. PyTorch 实战
- 91. 团队项目开发的问题和解决方案
- 92. Docker 容器技术详解
- 93. MySQL 性能优化
- 94. 网络 API 接口设计
- 95. 使用 Django 开发商业项目
- 96. 软件测试和自动化测试
- 97. 电商网站技术要点剖析
- 98. 项目部署上线和性能调优
- 99. 面试中的公共问题
- 100. Python 面试题实录
公开课
番外篇
99. 面试中的公共问题
计算机基础
TCP/IP模型相关问题。
建议阅读阮一峰的《互联网协议入门(一)》和《互联网协议入门(二)》。
HTTP和HTTPS相关问题。
建议阅读阮一峰的《HTTP 协议入门》和《SSL/TLS协议运行机制的概述》。
Linux常用命令和服务。
进程和线程之间的关系。什么时候用多线程?什么时候用多进程?。
关系型数据库相关问题(ACID、事务隔离级别、锁、SQL优化)。
非关系型数据库相关问题(CAP/BASE、应用场景)。
Python基础
开发中用过哪些标准库和三方库。
标准库:sys / os / re / math / random / logging / json / pickle / shelve / socket / datetime / hashlib / configparser / urllib / itertools / collections / functools / threading / multiprocess / timeit / atexit / abc / asyncio / base64 / concurrent.futures / copy / csv / operator / enum / heapq / http / profile / pstats / ssl / unittest / uuid
三方库:openpyxl / xlrd / xlwt / PyPDF2 / ReportLab / PyYAML / jieba / pillow / requests / urllib3 / responses / aiohttp / BeautifulSoup4 / lxml / pyquery / PyMySQL / psycopg2 / redis / PyMongo / Peewee / SQLAlchemy / alipay / PyJWT / itsdangerous / celery / flower / elasticsearch-dsl-py / PyCrypto / Paramiko / logbook / nose / pytest / coverage / Selenium / lineprofiler / memoryprofiler / matplotlib / pygal / OpenCV
装饰器的作用、原理和实现。
使用过哪些魔法方法。
建议阅读《Python魔术方法指南》。
生成式、生成器、迭代器的编写。
列表、集合、字典的底层实现。
垃圾回收相关问题。
并发编程的相关问题。
协程和异步I/O相关知识。
Django和Flask
MVC架构(MTV)解决了什么问题。
中间件的执行流程以及如何自定义中间件。
REST数据接口如何设计(URL、域名、版本、过滤、状态码、安全性)。
建议阅读阮一峰的《RESTful API设计指南》。
使用ORM框架实现CRUD操作的相关问题。
- 如何实现多条件组合查询 / 如何执行原生的SQL / 如何避免N+1查询问题
如何执行异步任务和定时任务。
如何实现页面缓存和查询缓存?缓存如何预热?
爬虫相关
- Scrapy框架的组件和数据处理流程。
- 爬取的目的(项目中哪些地方需要用到爬虫的数据)。
- 使用的工具(抓包、下载、清理、存储、分析、可视化)。
- 数据的来源(能够轻松的列举出10个网站)。
- 数据的构成(抓取的某个字段在项目中有什么用)。
- 反反爬措施(限速、请求头、Cookie池、代理池、Selenium WebDriver、RoboBrowser、TOR、OCR)。
- 数据的体量(最后抓取了多少数据,多少W条数据或多少个G的数据)。
- 后期数据处理(持久化、数据补全、归一化、格式化、转存、分类)。
数据分析
- 科学运算函数库(SciPy和NumPy常用运算)。
- 数据分析库(Pandas中封装的常用算法)。
- 常用的模型及对应的场景(分类、回归、聚类)。
- 提取了哪些具体的指标。
- 如何评价模型的优劣。
- 每种模型实际操作的步骤,对结果如何评价。
项目相关
- 项目团队构成以及自己在团队中扮演的角色(在项目中的职责)。
- 项目的业务架构(哪些模块及子模块)和技术架构(移动端、PC端、后端技术栈)。
- 软件控制管理相关工具(版本控制、问题管理、持续集成)。
- 核心业务实体及其属性,实体与实体之间的关系。
- 用到哪些依赖库,依赖库主要解决哪方面的问题。
- 项目如何部署上线以及项目的物理架构(Nginx、Gunicorn/uWSGI、Redis、MongoDB、MySQL、Supervisor等)。
- 如何对项目进行测试,有没有做过性能调优。
- 项目中遇到的困难有哪些,如何解决的。
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