這是Python全棧開發(fā)+人工智能課程大綱：
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階段一：Python開發(fā)基礎
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python開發(fā)基礎知識學習內(nèi)容包括：Python基礎語法、數(shù)據(jù)類型、字符編碼、文件操作、函數(shù)、裝飾器、迭代器、內(nèi)置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之Python高級編程和數(shù)據(jù)庫開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：面向對象開發(fā)、Socket網(wǎng)絡編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql數(shù)據(jù)庫開發(fā)等。
階段三：前端開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之前端開發(fā)知識學習內(nèi)容包括：Html、CSS、JavaScript開發(fā)、Jquerybootstrap開發(fā)、前端框架VUE開發(fā)等。
階段四：WEB框架開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之WEB框架開發(fā)學習內(nèi)容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰(zhàn)項目開發(fā)、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
階段五：爬蟲開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之爬蟲開發(fā)學習內(nèi)容包括：爬蟲開發(fā)實戰(zhàn)。
階段六：全棧項目實戰(zhàn)
Python全棧開發(fā)與人工智能之全棧項目實戰(zhàn)學習內(nèi)容包括：企業(yè)應用工具學習、CRM客戶關系管理系統(tǒng)開發(fā)、路飛學城在線教育平臺開發(fā)等。
階段七：數(shù)據(jù)分析
Python全棧開發(fā)與人工智能之數(shù)據(jù)分析學習內(nèi)容包括：金融量化分析。
階段八：人工智能
Python全棧開發(fā)與人工智能之人工智能學習內(nèi)容包括：機器學習、數(shù)據(jù)分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。
階段九：自動化運維開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之自動化運維開發(fā)學習內(nèi)容包括：CMDB資產(chǎn)管理系統(tǒng)開發(fā)、IT審計+主機管理系統(tǒng)開發(fā)、分布式主機監(jiān)控系統(tǒng)開發(fā)等。
階段十：高并發(fā)語言GO開發(fā)
Python全棧開發(fā)與人工智能之高并發(fā)語言GO開發(fā)學習內(nèi)容包括：GO語言基礎、數(shù)據(jù)類型與文件IO操作、函數(shù)和面向對象、并發(fā)編程等。
就目前來說Python是人工智能的最佳編程語言，想要從事數(shù)據(jù)分析的話需要學習以下知識：
1、熟練Python語言基礎，掌握數(shù)據(jù)分析建模理論、熟悉數(shù)據(jù)分析建模過程；
2、熟練NumPy、SciPy和Pandas數(shù)據(jù)分析工具的使用；特別是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一種數(shù)據(jù)分析的包，而Numpy是一個可以借助Python實現(xiàn)科學計算的包，可以計算和儲存大型矩陣。
3、熟練掌握數(shù)據(jù)可視化工具，結合Python學習統(tǒng)計學、結合Excel學習SQL，然后結合Excel數(shù)據(jù)分析來學習numpy、pandas等以及數(shù)據(jù)可視化。
1.1 例如：print(hex(2))案例
1.2 輸出函數(shù)：print(hex(2))
1.3 輸出結果：0x2
1.4 解析說明：返回16進制的數(shù)。
2.1 例如：print(chr(10))案例
2.2 輸出函數(shù)：print(chr(10))
2.3 輸出結果：0o12
2.4 解析說明：返回當前整數(shù)對應的ASCll碼
3.1 例如：print(ord("b"))案例
3.2 輸出函數(shù)：print(ord("b"))
3.3 輸出結果：98
3.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進制數(shù)
4.1 例如：print(chr(97))
4.2 輸出函數(shù)：print(chr(97))
4.3 輸出結果：b
4.4 解析說明：返回當前ASCll碼的10進制數(shù)。
案例一：給你一個字符串,s = 'hello kitty'
1.1 輸出函數(shù)：print(s.capitalize())
1.2 輸出結果：0x2
1.3 解析說明：返回16進制的數(shù)。
2.1輸出函數(shù)：print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 輸出結果：hello kuang
2.3 解析說明：替換功能，將kitty換成kuang。
2.4 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))
2.5 輸出結果：12KK12KK
2.6 解析說明：所有的4都替換成KK
2.7 輸出函數(shù)：print(s.replace('4','KK'))
2.8 輸出結果：12KK12KK124
2.9 解析說明：將前兩個的4替換成go
案例一：給你一個字符串，ip = '192.168.1.1'
3.1 輸出函數(shù)：print(ip.split(','))
3.2 輸出結果：['192.168.1.1']
3.3 解析說明：將字符串分割成列表
案例一：給你一個字符串，ip = '192.168.1.1'
3.3 輸出函數(shù)：print(ip.split(',',2))
3.4 輸出結果：['192.168.1.1']
3.5 解析說明：從第二個開始分割成列表
Python中有兩個特殊的方法, 一個是構造函數(shù) init , 另一個是析構函數(shù) del ，統(tǒng)稱為魔術方法。
構造函數(shù) init ，創(chuàng)建實例對象之后Python會自動執(zhí)行此方法，把初始化的屬性特點放到實例對象里。
構造函數(shù)是創(chuàng)建并初始對象屬性，那么對象使用完成后，系統(tǒng)是怎么處理這些呢？
這個時候，Python引入了銷毀對象功能的析構函數(shù) del ()
析構函數(shù) del 是對象沒有被引用時會觸發(fā)垃圾回收機制，進行內(nèi)存釋放.
python 內(nèi)置的 del 方法稱為析構方法。用于實現(xiàn)對象被銷毀時所需的操作。
常見的應用常見如：
析構方法 del ()是可選的，如果不提供，則Python 會在后臺提供默認析構函數(shù)
如果要顯式的調用析構函數(shù)，可以使用del關鍵字： del obj
析構方法的作用是銷毀對象的，在python中采用垃圾回收機制。
Python垃圾回收機制核心思想是：
詳細說明：
我們主動刪除對象調用del 對象;程序運行結束后，python也會自動進行刪除其他的對象。
注意：
如果我們重寫子類的 del () 方法（父類為非 object 的類），則必須顯式調用父類的 del () 方法，這樣才能保證在回收子類對象時，其占用的資源（可能包含繼承自父類的部分資源）能被徹底釋放
我們本期學習了Python內(nèi)置函數(shù)析構函數(shù)，用于沒有被引用的對象進行回收處理，一般情況下，我們不用刻意去調用，python內(nèi)部會對進行觸發(fā)。
以上是本期內(nèi)容，歡迎大佬們評論區(qū)指正，下期見~
Python中提供了很多接口方便我們能夠靈活進行性能分析，包括cProfile模塊中的Profile類和pstat模塊中的Stats類。
--cprofile是一種確定性分析器，只測量CPU時間，并不關心內(nèi)存的消耗情況和其他與內(nèi)存相關聯(lián)的信息
--它是基于Isprof的用C語言實現(xiàn)的擴展應用，運行開銷比較合理，適合分析運行時間較長的程序
--enable(): 開始進行性能分析并收集數(shù)據(jù)
--disableI(): 停止性能分析
--create_stats(): 停止收集數(shù)據(jù)，并為已經(jīng)收集的數(shù)據(jù)創(chuàng)建stats對象
--print_stats():創(chuàng)建stats對象并打印分析結果
--dump_stats(filename): 把當前性能分析的內(nèi)容寫入文件filename中
--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被調用函數(shù)func的性能分析信息
--用來分析cProfile輸出的文件內(nèi)容
--pstas模塊為開發(fā)者提供了Stats類，可以讀取和操作stats文件
（Stats類可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile對象作為數(shù)據(jù)源。）
--strip_dirs(): 刪除報告中所有函數(shù)文件名的路徑信息
--dump_stats(filename): 把stats中的分析數(shù)據(jù)寫入文件（也可以寫成cProfile.Profile.dump_stats()）
--sort_stats(*keys): 對報告列表進行排序，函數(shù)會一次按照傳入的參數(shù)排序
--reverse_order(): 逆反當前的排序
--print_stats(*restrictions): 把信息打印到標準輸出。*restrictions用于控制打印結果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行結果
--第一行表示運行這個函數(shù)一共使用0.043秒，執(zhí)行了845次函數(shù)調用
--第二行表示結果是按什么順序排列的（這里表示按照調用次數(shù)來進行排列的）
--ncalls: 表示函數(shù)調用的次數(shù)（有兩個數(shù)值表示有遞歸調用，總調用次數(shù)/原生調用次數(shù)）
--tottime: 函數(shù)內(nèi)部調用時間（不包括他自己調用的其他函數(shù)時間）
--percall: tottime/ncalls
--cumtime: 表示累計調用時間（函數(shù)執(zhí)行玩的總時間），它包含了函數(shù)自己內(nèi)部調用的函數(shù)時間
--filename:lineno(function): 函數(shù)所在的文件，行號，函數(shù)名稱
上面的函數(shù)do_cProfile(do=False, order='tottime')是一個帶參數(shù)的裝飾器，通過do的值來進行性能分析的開關控制，通過order的值來選擇輸出結果按照什么方式進行排序。
比如我們對函數(shù)A和函數(shù)B進行性能分析
如果不給裝飾器傳入?yún)?shù)的話就是默認的False和tottime
Python-for-data-移動窗口函數(shù)
本文中介紹的是 ，主要的算子是：
統(tǒng)計和通過其他移動窗口或者指數(shù)衰減而運行的函數(shù)，稱之為 移動窗口函數(shù)
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子，行為和resample和groupby類似
rolling可以在S或者DF上通過一個window進行調用
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
指定一個常數(shù)衰減因子為觀測值提供更多的權重。常用指定衰減因子的方法：使用span（跨度）
一些統(tǒng)計算子，例如相關度和協(xié)方差等需要同時操作兩個時間序列。
例如，金融分析中的股票和基準指數(shù)的關聯(lián)性問題：計算時間序列的百分比變化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相關方法上使用apply方法提供了一種在移動窗口中應用自己設計的數(shù)組函數(shù)的方法。
唯一要求：該函數(shù)從每個數(shù)組中產(chǎn)生一個單值(縮聚)，例如使用rolling()...quantile(q)計算樣本的中位數(shù)
重慶分公司
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