全栈编程课

Ⅰ 为什么说python是大数据全栈式开发语言

就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。

云基础设施

这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack

，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年
初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第
三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。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++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。

自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预
安装什么软件。

自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。

自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。

在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。

除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。

网络爬虫

大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。

不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的
线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据处理

万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？

如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且
R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直
接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言
提供了非常好的支持。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让
Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this

，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不
同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才
使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简
洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python
是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——
如何解决问题。

Ⅱ 编程网课哪个好

近几年少儿编程课很火，那么，要不要让孩子去学？和大多数妈妈一样，一开始我也有顾虑：

枯燥乏味的编程代码，小孩子能感兴趣吗？
会不会太难，需要家长付出多少精力辅导？
会不会培养出一个爱玩游戏的宝宝？
价格怎么样，性价比高不高？
市面上的课不少，哪家好一点？
坐标南京，作为一个码农妈妈，这篇会分享比较火的几家编程课的信息，以及我们在小火箭编程的学习经历，希望能给您一些参考。

我一直比较重视孩子逻辑思维方面的开发和培养。
同时，我家孩子属于慢热、冷静，喜欢思考的宝宝，动手能力强，常常把家里的玩具拆开来研究。

三岁半开始上积木搭建课，很感兴趣。根据孩子的特点，结合当前的编程课热潮，就想让孩子也试试。

一、市面上的少儿编程课大同小异，又各有特点。
这些课程几乎都采用了图形化编程界面以及“录播视频上课+班主任答疑”的教学方式，大体很相似，但互相之间又有些不同。

下面从课程形式、课程难度、编程语言、界面设计等4个方面给大家对比一下核桃编程、小码王、西瓜创客、编程猫、小火箭。

（1）课程难度：小火箭适合幼儿园阶段的孩子，其他几个课程更适合学龄儿童。

小火箭相对来讲是简单点，后面才进阶到编程猫编程。个人看法，其他几个课程的难度应该都差不多，西瓜创客好像是比较难一点，后期需要大人指导。

（2）课程形式：小码王、核桃编程和小火箭趣味性更强。

编程猫是每课一个主题，每个主题之间没有联系，通过编程猫公仔和阿短这两个卡通形象的对话来引导整个课程；而小码王、核桃编程则设计了闯关模式，有连贯的主题，会感觉是在一个连续的游戏里面，趣味性更强一些。

至于小火箭，也没有连续的主题，但是课程视频都挺有趣的——毕竟要吸引小孩子的注意力。

（3）编程语言：小火箭以及编程猫用的是自家开发的Kitten平台，其他几个基本上都采用了Scratch编程器。如果参加比赛要注意。

前期孩子小的时候用来启蒙，激发兴趣，无所谓。但如果后期想要参加各种编程比赛，那还是需要学习使用Scratch或者其他编程语言。

（4）界面设计：各家有所区别，对孩子的要求也不同。

西瓜创客从基础到后期是中文向英文过渡的，所以孩子要有一定的英文基础，否则后期操作起来会有困难。

小码王和核桃编程的界面是中文的，积木上面有中文，可以直观地看到各个积木的功能，但是需要孩子会认字并且理解文字内容。

小火箭的积木上没有文字，需要孩子记住每个积木有什么作用。当然，他们的UI设计也很合理，每个积木的作用很容易就能看出来。有人说这样更适合不会认字的小小孩，因为他们更善于记图形。

对比下来，我家宝宝年龄小，才四岁多，识字也不多，其他几个课程对他来说都有点太深了，所以选择了小火箭编程。对这个课我们总体满意，但它也有明显的槽点，更适合家长有时间陪上课的孩子……

二、编程这件事真的没那么难。和其他少儿编程课一样，小火箭编程也尽力在用易于小孩子理解的方式教学，孩子能学会，常常很有成就感。
身边有不少妈妈都觉得编程这件事挺难的，担心小孩子学不会。

但其实所谓的计算机编程，也就是把一些事物之间的关系、逻辑结构，用计算机语言表达出来，使计算机能够读懂这些语言来完成我们需要的效果，实现一个具体的事件……

所以，少儿编程课，只要用易于小孩子接受的方式教学，就真的不难。

回正题，下面具体说说小火箭编程怎么样。

（1）课程流程简单，用孩子容易理解的方式教学，孩子能自己上课。

课程视频大概20分钟。从生活场景引入本期主题，比如第一课就是从“郊外烤肉”这个场景开始的；然后视频讲解如何实现程序内容，每个积木什么作用，整个程序有几步；最后提出作业要求，孩子自己在编程器中完成并提交。

有问题可以通过微信咨询老师，老师会语音、视频解答。

至于内容，这种图形化编程实际上是将很多功能进行了高度“密封”，一块小小的积木整合了几行代码才能实现的功能，孩子像堆积木一样完成编程过程，就能让角色动起来，跳跃、移动、放大/缩小、显示/消失……

无论是哪家课程方，他们都必须做成孩子能够接受的形式和难度，所以大家真的不用担心太难。

我们家孩子刚开始需要大人陪他上课、做作业。到后来慢慢他就可以独立完成基本作业，只是提高作业需要我来帮助。

（当然，孩子能够自己上课没错儿，但家长陪一陪，效果应该会好一些，这一点我后面再说。）

（2）课程内容生动有趣，孩子动手又动脑，完成作品会让他成就感十足。

由于针对的是幼儿园阶段的宝宝，课程设计整体以卡通化为主，卡通人物“阿短”和“编程猫”之间的互动贯穿了全部内容。卡通的风格、动画的形式，对孩子来说无疑是有趣的。

再者，上课过程就像带领孩子拆解游戏一样：先演示一个游戏效果，接着将游戏或事件分成几个步骤，请孩子当设计师来完成编程过程。

比如大象爱洗澡这节课，设计包含以下步骤：

1.声音介绍：“一只大象吸了一鼻子水，他要干嘛呢？”

2.大象转头

3.喷水洗澡

4.大象身上的落叶消失

孩子用积木一一完成这些步骤，就完成了一个编程过程。

在每节课里面会重点提出一个与编程相关的知识点。学会了这些知识，运用到自己的作品中，完成一个小游戏或者小程序，对孩子来说是很有成就感的。

这样的成就感也会进一步激发孩子的兴趣。最近我们加了幼小衔接的课，变得忙起来，问孩子是否要停掉编程课，他拒绝了，说自己很喜欢这个课。

（3）资料丰富、实用，还考虑到了护眼的需求。

这个课会附带编程知识的绘本，孩子非常喜欢，经常要求读这几本书，里面包含一些手工课、小实验等，帮助孩子理解编程知识，还有对应的歌曲，我家孩子都会唱了。

Ⅲ 如何成为Python全栈工程师 一般要学哪些内容

1、Python基础与Linux数据库
技能达标要求：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力;掌握Linux基本操作命令，掌握Mysql进阶内容。知识点包括Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、Python常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等
2、WEB全栈
技能达标要求：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django。涉及的知识点有HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、数据库操作、Flask配置等。
3、数据分析+人工智能
技能达标要求：掌握爬虫、数据采集、数据机构与算法，掌握人工智能技术。涉及的知识点有数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等。
4、高级进阶
技能达标要求：掌握自动化运维与区块链开发技术，具备自动化运维项目以及区块链项目经验。涉及的知识点有项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等。

Ⅳ 学编程需要多少钱

计算机培训费用一般主要看学习哪个方面的 学习方向不一样费用也不同
像是办公自动化类的一般都是1500-2000左右
全栈软件开发的是1万-2万左右
关于找工作的问题还是要上升到你培训计算机的机构或者学校的实力如何，有的学校对于学生的工作是介绍安排的，建议尽量选择这种类型的学校，这样找工作的事情就不用愁了

Ⅳ 零基础学Python需要从哪里开始

分享Python学习路线：

第一阶段：Python基础与Linux数据库

这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模板、函数、异常处理、mysql使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python的基本语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段：web全栈

这一部分主要学习web前端相关技术，你需要掌握html、cssJavaScript、JQuery、Bootstrap、web开发基础、Vue、FIask Views、FIask模板、数据库操作、FIask配置等知识。

学习目标：掌握web前端技术内容，掌握web后端框架，熟练使用FIask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段：数据分析+人工智能

这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段：高级进阶

这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

对于Python开发有兴趣的小伙伴们，不妨先从看看Python开发教程开始入门！B站搜索尚学堂官方号，Python教学视频，从基础到高级的都有，还挺不错的，知识点讲得很细致，还有完整版的学习路线图。也可以自己去看看，下载学习试试。

Ⅵ 如何自学Python

分享Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。