Python自動化開發精英班
懂運維的純開發精英
1.Python語言基礎（基本數據類型、函數、模塊、面向對象）
2.網絡編程以及并發（Socket、線程進程、IO多路復用）
3.前端開發（HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap）
4.WEB框架（MVC、MTV、ORM、自定義組件）
5.企業項目實戰（Web QQ，CRM系統，CRM系統開發，金融量化分析交易系統）
6.企業項目實戰視頻（45課時視頻贈送）
7.算法、數據結構、設計模式（20課時視頻贈送）
Python自動化架構師開發實戰班
懂源碼的架構師
1.高并發爬蟲開發（異步IO、Scrapy源碼剖析、Twisted、Gevent）
2.智能自動化運維平臺（CMDB、審計、主機管理、分布式監控）
3.云平臺開發（Openstack，Docker）
4.金融量化交易策略分析系統（高級部分）
5.網站用戶訪問質量分析監測
6.異步非阻塞框架Tornado源碼剖析
7.機器學習＋人工智能
8.數據結構、算法和設計模式

會開發的運維
妥妥的15K+
升職逆襲CTO
故障高度自愈
減少人工干預，自動擴展
20000臺運維服務器解決方案
不會開發的運維
7k+
重復搬磚被冷落
處理故障背鍋俠
手動操作熬成狗
200臺運維服務器解決方案

Python自動化開發精英班大綱

Python基礎
1.Python簡介
2.與其它語言對比
3.字符編碼/注釋/變量/縮進
4.流程控制
5.常用數據介紹
6.數據類型內置方法
7.字符串格式化
8.運算符
9.輸入輸出
10.三元運算
11.collections
12.列表、字典、元組、集合詳細使用
13.IO操作，文件增刪改查
14.函數介紹,函數語法,函數參數
15.高階函數與函數返回值
16.lambda匿名函數
學習周期：3周
函數和常用模塊
1.裝飾器原理與使用
2.高階函數
3.迭代器與生成器
4.函數式編程,函數遞歸
5.二分查找
6.模塊介紹
7.re正則模塊
8.ossys模塊
9.subprocess模塊
10.shutilshelveitertools模塊
11.hashlib模塊
12.logging日志模塊
13.timedatetime raceback模塊
14.jsonpicklexmlyamlconfigparser處理模塊
15.urllibparamiko模塊
學習周期：2周
面向對象
1.面向對象簡介
2.類和對象是什么
3.創建類
4.經典類與新式類
5.面向對象三大特性：封裝、繼承、多態
6.類的普通成員
7.字段方法屬性
8.類的高級成員
9.靜態字段、靜態方法、靜態屬性
10.類方法
11.MetaClassAbstractClass
12.類成員修飾符
13.函數式編程和面向對象編程的對比
14.擴展：面向對象編程的本質
15.網絡編程基礎
16.SOCKET原理講解
17.通過SOCKET實現簡單SSH
學習周期：2周
網絡編程基礎
1.Python模塊SocketServer使用和源碼剖析(異步多線程)
2.線程、進程、協程原理剖析
3.線程相關各知識點詳解
4.Python中線程和其他語言線程的對比
5.GIL內部機制
6.線程鎖、事件
7.生產者消費者模型（消息隊列）
8.進程的使用
9.進程間數據共享
10.進程池
學習周期：2周
數據庫、緩存、隊列
1.Python操作redis
2.Python操作memcache
3.rabbitMQ消息隊列
4.數據庫介紹
5.Mysql數據庫安裝使用
6.Mysql管理
7.Mysql數據類型
8.常用Mysql命令
9.創建數據庫
10.外鍵
11.增刪改查表
12.權限
13.事務
14.索引
15.Python操作Mysql
學習周期：2周
WEB開發基礎
1.HTML基礎
2.CSS基礎
3.JavaScript基礎
4.局部變量和全局變量
5.集合、數組和字典
6.函數參數
7.原型、面向對象
8.作用域
9.dom編程
10.jQuery介紹、jQuery選擇器
11.jQuery屬性和CSS操作
12.jQuery文檔處理
13.jQuery篩選
14.jQuery事件托管
15.jQuery ajax
16.jQuery擴展方法
17.Bootstrap使用
18.EasyUI介紹和使用
學習周期：3周
WEB框架學習
1.Web框架本質
2.Socket服務器
3.基于反射的路由系統
4.WSGI介紹及原理實現
5.開發自己的web框架
6.MVC和MTV
7.路由系統、模板
8.實現登陸、注冊、找回密碼
9.Django基礎學習與使用
10.普通路由和動態路由
11.模板引擎、ORM介紹
12.Django ORM增刪改查學習
13.初識自定義tag
14.Django進階學習與使用
15.初識模型綁定、初識Form表單驗證
16.Django ORM進階學習
17.ModelForm、自定義Validator
18.項目實戰：BBS論壇開發
學習周期：3周
企業項目實戰
1.自定義tag
2.模型綁定
3.Form表單驗證
4.Django admin使用與定制
5.XSS、CSRF、SessionCookie
6.項目實戰：WEB QQ開發
7.項目實戰：CRM客戶管理系統開發
8.項目實戰：爬蟲開發
9.項目實戰：金融量化交易策略分析系統
學習周期：6周
Python自動化架構師班大綱【共21周】
項目實戰開發基礎
1.線程、進程和協程
2.IO多路復用原理以及應用
3.異步IO模塊使用以及高級定制
4.Twisted框架以及源碼剖析
5.MySQL基礎以及優化
6.基于Python實現數據庫連接池
7.ORM框架SqlAlchemy
8.Celery使用以及和Django結合
9.協同開發之Git全套
10.軟件團隊工作流程
11.敏捷開發與持續集成介紹
學習周期：3周
實戰項目－爬蟲開發
1.Requests模塊
2.BeautifulSoup模塊
3.基于Requests實現登陸:抽屜、github、知乎、博客園
4.開發Web微信
5.IO性能相關模塊
6.自定義異步非阻塞模塊
7.Scrapy框架以及源碼剖析
學習周期：1周
實戰項目-IT審計系統+主機管理開發
1.用戶行為審計
2.基于底層SSH
3.主機分組管理
4.服務器和賬號的操作權限
5.記錄堡壘所有操作日志
6.批量分發操作并查看結果
7.指定時間單次或重復執行指定的任務
8.查看近期用戶行為報表
9.提供Web頁面SSH操作
學習周期：2周
實戰項目-CMDB開發
1.設計符合企業實際需求的CMDB表結構
2.安全API接口開發認證
3.開發支持Windows和Linux平臺
4.實現IT硬件信息的自動收集以及變更記錄
5.對其它系統開放靈活的Api
6.設計與開發IT資產變更流程
7.開發報表功能
學習周期：2周
實戰項目-金融量化交易策略分析系統
1.股票、期貨基礎知識介紹
2.Numpy、Pandas、Scipy等模塊學習
3.策略平臺的介紹與使用
4.調取股票市場數據API學習
5.常見金融分析策略，如：雙均線、羊駝策略等
6.編寫自定制的量化交易策略
7.量化交易策略進行回測
8.通過”雙均線“策略進行交易策略開發及回測
學習周期：1周
實戰項目－分布式監控系統開發
1.同一臺主機監控多個服務
2.監控多種設備
3.批量監控主機
4.設定告警級別
5.不同服務設定不同告警級別
6.不同告警發送不同用戶
7.告警升級
8.告警的自動恢復
9.長期監控數據存儲的優化
10.監控數據前端畫圖實現
學習周期：2周
實戰項目－網站用戶訪問質量分析監測項目
1.實現分析數據的前端美觀展示
2.用戶上網指標收集
3.不同維度用戶數據的自動分析并生成報表
4.最慢排名
5.速度區間劃分
6.實時分析訪問速度及訪問數據
7.統計分析多個網站
學習周期：1周
實戰項目－Docker自動化管理平臺開發
1.Docker實現原理介紹
2.Docker安裝使用
3.Docker各組件介紹
4.通過API管理Docker鏡像庫、Docker
5.container
6.通過Web管理Docker鏡像庫、Docker
7.實現對Docker集群的管理
學習周期：2周
實戰項目－OpenStack私有云平臺開發
1.OpenStack各組件講解
2.OpenStack各組件源碼分析
3.OpenStack云平臺架構
4.ceph存儲
5.OpenStack云平臺使用手冊
6.OpenStack運維工具開發
7.OpenStack源碼二次開發
學習周期：2周
算法、數據結構與設計模式
1.常用算法介紹
2.時間/空間復雜度介紹
3.二分查找算法
4.哈希算法，冒泡排序
5.快速排序，直接插入排序
6.選擇排序，二叉樹特點及類型介紹
7.堆、棧、樹及其它常用數據結構學習
8.平衡書/紅黑樹，堆排序
9.設計模式簡介
10.簡單工廠模式，工廠方法模式
11.抽象工廠模式
12.策略模式，裝飾模式
13.代理模式，原型模式
14.模板方法模式，其他設計模式
學習周期：2周
實戰項目-Tornado Web框架學習&源碼剖析
1.快速上手
2.路由系統
3.RequestHandler
4.模板，Cookie和安全Cookie
5.跨站偽造請求的防范
6.ORM框架SQLAlchemy
7.靜態文件和主動式文件緩存
8.本地化，非阻塞式異步請求
9.源碼剖析
10.一個腳本引發的血案
11.待請求階段，請求來了
12.模板語言
13.Flask框架講解
14.Web.py框架講解
15.Bottle框架講解
學習周期：1周
實戰項目－機器學習＋人工智能
1.機器學習的基本概念、常見流派及幾大要素介紹
2.介紹訓練集、測試集、評價標準
3.介紹分類、聚類、回歸、神經網絡
4.Python機器學習常用庫scikit-learn介紹
5.實現一個簡單的分類器算法"
5.用一個項目來介紹完整的機器學習流程
6.機器學習主要流程1：數據預處理
7.機器學習主要流程2：特征選擇、模型選擇
8.機器學習主要流程3：建立模型
9.機器學習主要流程4：訓練模型
10.機器學習主要流程5：模型評估與調參
11.神經網絡介紹
學習周期：2周