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但小部近期收到不少小伙伴的各种问题，其中被提及最多的问题就是：“Python自学并不难，难的是如何踏入大厂并拿到高薪offer。”因此，为了解决广大想入坑Python或者已经在坑中的小伙伴们的问题，我耗费了整整十几个小时，整理出10个Python经典就业练手项目和5张Python图谱，全部贴合大厂企业用人标准。

（一）Python入门级项目

运用技术点：

1. Python开发环境和Python介绍

2. Python语言与其他语言对比

3. 基础语法、输入、输出，变量、注释，缩进、PEP8规范

4. 布尔、数字、字符串、列表、元组、字典、集合

5. 流程控制分支结构

6. 流程控制循环结构

7. 函数定义、调用、返回值、作用域

8. 关键字参数、默认值参数、可变参数、匿名函数、递归函数

9. 文件打开和关闭、文件的读写、文件目录相关操作、序列化

练习目标：掌握Python基础语法

练习效果展示：

项目案例：

破解验证码识别

视频转换字符动画

运用技术点：

1. 类和实例、访问限制、属性和方法、成员属性和类属性

2. 继承和多态、@property、装饰器

3. 切片、列表生成式、迭代

4. map/reduce、装饰器、生成器，迭代器、堆和栈

5. import语句、from/import语句、__name__属性、自定义模块、包、安装和使用第三方模块

6. try except异常处理、单元测试

7. UTF8 、UNICODE、ASC

练习目标：掌握程序设计与数据结构

（二）Python进阶项目

项目案例：

路由映射用户主页

使用Django代理维护数据库

使盛图平台用Django的模型类管理微课用户

数据库可视化系统

注册与自动登录功能

钓鱼网csrf攻击案例

运用技术点：

1.路由与模型类实现模板

环境搭建

基本路由映射与命名空间

正则路由映射参数的传递与接收

反向解析处理器

Request对象与Response对象

上下文与模板调用

模板层基础语法

模板过滤器详解

模板复用与block提取

2.模型类实现

表与字段的定义

常用的字段约束

数据迁移与维护

模型类的增删改

模型类的查询方法

QuerySet运用

3.Django框架

Cookie安全性与生命周期

Sessi on的原理与使用

Django连接Redis服务

表单数据的提交与接收

csrf跨域攻击原理

csrf跨域攻击实例与防范

一对多操作

多对多操作

Django自关联

中间件Django Middle-war运用

练习目标：了解数据提取策略/熟悉爬虫原理和实现流程/基于单任务的数据爬取/精选Scrapy-Redis分布式异步框架的数据抓取项目/针对行业中反爬策略精选解决方案/基于分布式的异步框架抓取

项目四 某门户热门文章抓取

项目五 咨询公司招标信息采集平台

项目六 分布式架构爬取招标信息采集平台

案例：

电商平台商品分类信息提取

urllib参数编码与加密

请求头的伪装

模拟登录

相关技术点：

1.数据提取与清洗策略

正则表达式

re模块使用案例

xpath语法

Python中的lxml模块

百度针对xpath爬虫的反爬策略与解决方式

JsonPath使用

2.urllib与反爬策略

Http请求协议

urllib模块使用

Get请求与URL编码

Http post请求

urllib中的Request对象

Request header伪装策略

反爬策略之代理IP

反爬策略之模拟登录

3.scrapy框架原理

Scrapy异步框架核心原理

Scrapy项目创建与配置

Scrapy异步抓取

Pipeline管道文件

Middleware中间件

4.Scrapy-Redis分布式爬虫

Redis使用

Scrapy-Redis组件原理

Scrapy-Redis配置

练习目标：业务逻辑分析/Model层开发/商品首页后端数据渲染/用户个人页面管理/购物车功能完善/视频传输权限与协议/超级管理员的创建/后台管理首页显示设置/模型数据可视化操作/分类过滤与模糊查询/数据可视化页面的优化所以想学的同学，有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥，想学的同学可以到梦子老师的围鑫（同音）：前边一组是：python ,后边一组是：7762,把以上两组字母按照先后顺序组合起来即可，她会安排学习的。

爬取数据展示：

项目七 服务器日志数据清洗分析

项目八 气象数据分析

运用技术点

1.数据科学原理与数据处理

数据科学原理

数据处理流程

数据分析好助手Jupyter notebook

数据科学模块Numpy

统计分析模块Pandas

数据质量分析

数据特征分析

2.特征工程

通过真实数据观察大局

选择性能指标、检查假设 获取数据（创建工作区，快速查看数据结构，创建测试集）

从数据可视化中探索数据的奥秘（将数据可视化、寻找相关性、试验不同的属性组合）

机器学习训练前的准备（数据清理、自定义转换器、特征缩放、转换流水线）

选择和训练模型（评估训练集、交叉验证、分析最佳模型及其错误、测试集评估）

模型的调优

分析最佳模型和测试集评估

系统维护和监控

练习目标：数据分析和数据挖掘、机器学习/Jupyter notebook的安装、使用、魔法命令/Numpy矩阵和随机数生成、ndarray基本操作、ndarray的合并与分割、矩阵运算、聚合操作、arg运算、比较运算/Pandas的数据结构、数据中的选取与操作、加载各种数据、排序与合并、数据汇总、数据分组与透视表、时间序列/数据的可视化/数据获取和加载、数据清洗/数据内容处理与分析/特征工程原理

就业方向：【Python数据分析师】

项目九 一线电商线上拍卖数据分析

项目十 互联网用户背景与身份关联挖掘实战

案例：

垃圾短信分类器实现

MNIST数字图像识别

一线电商线上拍卖数据分析

互联网用户背景与身份关联挖掘

相关技术点：

1.机器学习

机器学习原理（损失函数凸优化）

机器学习关键问题（训练数据不足、质量差、无关特征、过拟合、欠拟合）

分类训练与多类别分类器

性能考核（测量精度、精度和召回率、ROC曲线）

线性回归（标准方程、计算复杂度）

正则线性模型（岭回归、逻辑回归、概率估算、决策边界）第九节：支持向量机（线性SVM、非线性SVM）所以想学的同学，有必要听一下这位老师的课、领取python福利奥，想学的同学可以到梦子老师的围鑫（同音）：前边一组是：python ,后边一组是：7762,把以上两组字母按照先后顺序组合起来即可，她会安排学习的。

降维（投影、流形学习、PCA）

聚类算法Kmeans

2.海量数据的处理与挖掘

Hadoop海量数据实现原理

Map Reduce思想变换数据key-value

Hive在数据统计分析中持久化应用

PySpark与SparkSQL

关联数据挖掘

关联规则Apriori算法

海量数据的关联分析方案

练习目标：Hadoop原理/Map Reduce转化实现/关联挖掘算法模型/pyspark的使用机器学习/常见算法模型/机器学习常见概念/数据降维/基于海量数据的关联

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