全棧編程課

Ⅰ 為什麼說python是大數據全棧式開發語言

就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。

雲基礎設施

這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。

雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack

，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年
初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。

如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。

提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預
安裝什麼軟體。

自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。

自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。

在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。

除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。

網路爬蟲

大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的
線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。

數據處理

萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？

如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。

Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直
接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言
提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。

對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。

為什麼是Python

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import this

，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡
潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。

Ⅱ 編程網課哪個好

近幾年少兒編程課很火，那麼，要不要讓孩子去學？和大多數媽媽一樣，一開始我也有顧慮：

枯燥乏味的編程代碼，小孩子能感興趣嗎？
會不會太難，需要家長付出多少精力輔導？
會不會培養出一個愛玩游戲的寶寶？
價格怎麼樣，性價比高不高？
市面上的課不少，哪家好一點？
坐標南京，作為一個碼農媽媽，這篇會分享比較火的幾家編程課的信息，以及我們在小火箭編程的學習經歷，希望能給您一些參考。

我一直比較重視孩子邏輯思維方面的開發和培養。
同時，我家孩子屬於慢熱、冷靜，喜歡思考的寶寶，動手能力強，常常把家裡的玩具拆開來研究。

三歲半開始上積木搭建課，很感興趣。根據孩子的特點，結合當前的編程課熱潮，就想讓孩子也試試。

一、市面上的少兒編程課大同小異，又各有特點。
這些課程幾乎都採用了圖形化編程界面以及「錄播視頻上課+班主任答疑」的教學方式，大體很相似，但互相之間又有些不同。

下面從課程形式、課程難度、編程語言、界面設計等4個方面給大家對比一下核桃編程、小碼王、西瓜創客、編程貓、小火箭。

（1）課程難度：小火箭適合幼兒園階段的孩子，其他幾個課程更適合學齡兒童。

小火箭相對來講是簡單點，後面才進階到編程貓編程。個人看法，其他幾個課程的難度應該都差不多，西瓜創客好像是比較難一點，後期需要大人指導。

（2）課程形式：小碼王、核桃編程和小火箭趣味性更強。

編程貓是每課一個主題，每個主題之間沒有聯系，通過編程貓公仔和阿短這兩個卡通形象的對話來引導整個課程；而小碼王、核桃編程則設計了闖關模式，有連貫的主題，會感覺是在一個連續的游戲裡面，趣味性更強一些。

至於小火箭，也沒有連續的主題，但是課程視頻都挺有趣的——畢竟要吸引小孩子的注意力。

（3）編程語言：小火箭以及編程貓用的是自家開發的Kitten平台，其他幾個基本上都採用了Scratch編程器。如果參加比賽要注意。

前期孩子小的時候用來啟蒙，激發興趣，無所謂。但如果後期想要參加各種編程比賽，那還是需要學習使用Scratch或者其他編程語言。

（4）界面設計：各家有所區別，對孩子的要求也不同。

西瓜創客從基礎到後期是中文向英文過渡的，所以孩子要有一定的英文基礎，否則後期操作起來會有困難。

小碼王和核桃編程的界面是中文的，積木上面有中文，可以直觀地看到各個積木的功能，但是需要孩子會認字並且理解文字內容。

小火箭的積木上沒有文字，需要孩子記住每個積木有什麼作用。當然，他們的UI設計也很合理，每個積木的作用很容易就能看出來。有人說這樣更適合不會認字的小小孩，因為他們更善於記圖形。

對比下來，我家寶寶年齡小，才四歲多，識字也不多，其他幾個課程對他來說都有點太深了，所以選擇了小火箭編程。對這個課我們總體滿意，但它也有明顯的槽點，更適合家長有時間陪上課的孩子……

二、編程這件事真的沒那麼難。和其他少兒編程課一樣，小火箭編程也盡力在用易於小孩子理解的方式教學，孩子能學會，常常很有成就感。
身邊有不少媽媽都覺得編程這件事挺難的，擔心小孩子學不會。

但其實所謂的計算機編程，也就是把一些事物之間的關系、邏輯結構，用計算機語言表達出來，使計算機能夠讀懂這些語言來完成我們需要的效果，實現一個具體的事件……

所以，少兒編程課，只要用易於小孩子接受的方式教學，就真的不難。

回正題，下面具體說說小火箭編程怎麼樣。

（1）課程流程簡單，用孩子容易理解的方式教學，孩子能自己上課。

課程視頻大概20分鍾。從生活場景引入本期主題，比如第一課就是從「郊外烤肉」這個場景開始的；然後視頻講解如何實現程序內容，每個積木什麼作用，整個程序有幾步；最後提出作業要求，孩子自己在編程器中完成並提交。

有問題可以通過微信咨詢老師，老師會語音、視頻解答。

至於內容，這種圖形化編程實際上是將很多功能進行了高度「密封」，一塊小小的積木整合了幾行代碼才能實現的功能，孩子像堆積木一樣完成編程過程，就能讓角色動起來，跳躍、移動、放大/縮小、顯示/消失……

無論是哪家課程方，他們都必須做成孩子能夠接受的形式和難度，所以大家真的不用擔心太難。

我們家孩子剛開始需要大人陪他上課、做作業。到後來慢慢他就可以獨立完成基本作業，只是提高作業需要我來幫助。

（當然，孩子能夠自己上課沒錯兒，但家長陪一陪，效果應該會好一些，這一點我後面再說。）

（2）課程內容生動有趣，孩子動手又動腦，完成作品會讓他成就感十足。

由於針對的是幼兒園階段的寶寶，課程設計整體以卡通化為主，卡通人物「阿短」和「編程貓」之間的互動貫穿了全部內容。卡通的風格、動畫的形式，對孩子來說無疑是有趣的。

再者，上課過程就像帶領孩子拆解游戲一樣：先演示一個游戲效果，接著將游戲或事件分成幾個步驟，請孩子當設計師來完成編程過程。

比如大象愛洗澡這節課，設計包含以下步驟：

1.聲音介紹：「一隻大象吸了一鼻子水，他要幹嘛呢？」

2.大象轉頭

3.噴水洗澡

4.大象身上的落葉消失

孩子用積木一一完成這些步驟，就完成了一個編程過程。

在每節課裡面會重點提出一個與編程相關的知識點。學會了這些知識，運用到自己的作品中，完成一個小游戲或者小程序，對孩子來說是很有成就感的。

這樣的成就感也會進一步激發孩子的興趣。最近我們加了幼小銜接的課，變得忙起來，問孩子是否要停掉編程課，他拒絕了，說自己很喜歡這個課。

（3）資料豐富、實用，還考慮到了護眼的需求。

這個課會附帶編程知識的繪本，孩子非常喜歡，經常要求讀這幾本書，裡麵包含一些手工課、小實驗等，幫助孩子理解編程知識，還有對應的歌曲，我家孩子都會唱了。

Ⅲ 如何成為Python全棧工程師 一般要學哪些內容

1、Python基礎與Linux資料庫
技能達標要求：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握Mysql進階內容。知識點包括Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、Python常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等
2、WEB全棧
技能達標要求：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django。涉及的知識點有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、資料庫操作、Flask配置等。
3、數據分析+人工智慧
技能達標要求：掌握爬蟲、數據採集、數據機構與演算法，掌握人工智慧技術。涉及的知識點有數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等。
4、高級進階
技能達標要求：掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，具備自動化運維項目以及區塊鏈項目經驗。涉及的知識點有項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等。

Ⅳ 學編程需要多少錢

計算機培訓費用一般主要看學習哪個方面的 學習方向不一樣費用也不同
像是辦公自動化類的一般都是1500-2000左右
全棧軟體開發的是1萬-2萬左右
關於找工作的問題還是要上升到你培訓計算機的機構或者學校的實力如何，有的學校對於學生的工作是介紹安排的，建議盡量選擇這種類型的學校，這樣找工作的事情就不用愁了

Ⅳ 零基礎學Python需要從哪裡開始

分享Python學習路線：

第一階段：Python基礎與Linux資料庫

這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模板、函數、異常處理、mysql使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python的基本語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段：web全棧

這一部分主要學習web前端相關技術，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web開發基礎、Vue、FIask Views、FIask模板、資料庫操作、FIask配置等知識。

學習目標：掌握web前端技術內容，掌握web後端框架，熟練使用FIask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段：數據分析+人工智慧

這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段：高級進階

這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

對於Python開發有興趣的小夥伴們，不妨先從看看Python開發教程開始入門！B站搜索尚學堂官方號，Python教學視頻，從基礎到高級的都有，還挺不錯的，知識點講得很細致，還有完整版的學習路線圖。也可以自己去看看，下載學習試試。

Ⅵ 如何自學Python

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。