Python开发培训怎么选
近几年中，Python一直是市场上颇受欢迎的编程语言。它语法自然，入门简单，同时应用范围又极广，无论是大火的人工智能、大数据还是传统的web开发、自动化运维，Python都能大展拳脚。根据职友集的数据，Python连续多年保持了职位数量和薪资水平的快速增长，而各类编程语言排行榜也从行业内部证明了Python的火热。
我们怎么去做选择呢?
一、看师资
IT高级讲师主要看技术，往往做技术做得高端了，行业的发展前景也能看的比较长远。这样的讲师传授知识，往往直击IT行业生命线**长**远的重点。有一个技术牛人做讲师，是学习质量的关键保证。
师资是学校的核心资源，一个合格的讲师首先要拥有多年项目实战经验，更要熟悉**新IT技术和动态， 这样才能保证授课中理论结合实践，提高学员的就业工作能力。
二、看课程
好的学校还要看课程内容，课程内容是否合理、学习需求是否满足，都是评价一个机构课程的主要指标。大部分都具有相应的试听课程，在报名前了解一下更好，根据试听课程判断课程的质量。
三、看就业
好的学校应该有多年就业辅导经验的专职老师，帮助你从职业发展方向、模拟面试等环节进行辅导，并**面试前树立疏通帮助学生准确定位，挖掘自身潜在竞争力。并举办就业双选会，确保学员寻找心仪工作。
四、看实战
在学员毕业前必须帮助学员对于企业内技术应用情况有一定的了解。如果实战项目落后不符合企业需求，很可能导致学员毕业后无法适应企业市场，导致无法就业。
| 主讲内容 | 技术要点 |
|---|---|
| 爬虫开发 |
1. 爬虫知识体系和urllib2库基本使用；urllib2高级与Requests模块； 2.结构化数据和非结构化数据提取；多线程爬虫 Selenium PhantomJS； 3. 定向抓取互联网中指定领域的海量信息； 4. 数据分析,清洗数据,进行数据分析和挖掘； |
| Mongodb应用开发 |
1. 基本使用增删改查；聚合操作； 2. 备份和恢复； 3. Mongodb和python交互； |
| Scrapy框架 |
1. 配置安装、入门案例； 2. Scrapy Shell； 3. item Pipline、Spider； 4. CrawlSpider； 5. Downloader Middlewares； 6. Settings； |
| Scrapy-redis分布式组件 |
1. Scrapy-redis提供了下面四种组件（components）：(这四个模块都要做相应的修改)； 2. Scheduler； 3. Duplication Filter； 4. Item Pipeline； 5. Base Spider； |
| 实战项目：IT桔子分布式爬虫 |
1. IT桔子是关注IT互联网行业的结构化的公司数据库和商业信息服务提供商； 2. IT桔子致力于**信息和数据的生产、聚合、挖掘、加工、处理，帮助目标用户和客户节约时间和金钱、提高效率，以辅助其各类商业行为，包括风险投资、收购、竞争情报、细分行业信息、国外公司产品信息数据服务等； 3. 需求：运用分布式爬虫，实现规模化数据采集。采集页面下所有创业公司的公司信息 |
现在python前景怎么样，学习完就业怎么样
python 人工智能，现在市场对人才的需求不断增加，随着人工智能时代的到来，发展前景更是可观，同时对技术的要求也会随之增加,当然，薪资也会越来越高。所以，如果你对python感兴趣，学习要趁早，越早机会越多。同时。学习也切忌盲目，一定要找对方法，踏实学习，稳固基础，理论与实操相结合。只有这样，未来你才能越走越远，越爬越高。
有哪些工具可以帮助debug或做静态分析？
PyChecker是一个静态分析工具，它不仅能报告源代码中的错误，并且会报告错误类型和复杂度。Pylint是检验模块是否达到代码标准的另一个工具
Python学还是不学？Python的前景和未来你可以拒绝吗？
一. Web开发
咱们常见的豆瓣，以及知乎都是基于python言语开发，之所以挑选python开发web主要仍是得益于，有大量的集合库供我们来使用，开发web仍是适当的方便方便。现在干流开发web言语仍是以java和php为主。
Python学还是不学？Python的前景和未来你可以拒绝吗？
二. 做网络爬虫
这是python言语能从小众言语走向群众言语的一个导火索，因为用python爬数据简略太简略了。而且功率也十分高效，而且爬的数据直接用python进行剖析处理也是适当方便，python能够说是**爬虫言语。现在十分流行的爬虫结构是scrapy，感兴趣的能够**一个试验。
Python中的lambda是什么？
这是一个常被用于代码中的单个表达式的匿名函数。
什么是Python装饰器？
Python装饰器是Python中的特有变动，可以使修改函数变得更容易。
写爬虫是用多进程好?还是多线程好? 为什么?
IO密集型代码(文件处理、网络爬虫等)，多线程能够有效提升效率(单线程下有IO操作会进行IO等待，造成不必要的时间浪费，而开启多线程能在线程A等待时，自动切换到线程B，可以不浪费CPU的资源，从而能提升程序执行效率)。在实际的数据采集过程中，既考虑网速和响应的问题，也需要考虑自身机器的硬件情况，来设置多进程或多线程
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