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Python编程培训和鉴定标准
  发布时间:2018-02-07  我要分享

全国计算机信息高新技术考试

(Python编程)培训和鉴定标准


1、定义

使用Python编程语言,从事Python程序代码开发、WEB应用开发、调试测试与自动化技术开发、网络编程与数据采集、数据库应用开发、数据分析与科学计算开发、IT运维管理应用开发、人工智能与机器学习应用开发。

2、适用对象

通用软件开发工程师、测试工程师、运维工程师、数据库应用工程师、大数据开发工程师、WEB开发工程师、python计算机程序设计语言教师、在校学生、其他用到python编程语言提升工作效率的职业人士等等。

3、相应等级

Python编程分为三个技能等级:初级、中级和高级。

Python编程(初级),专项技能水平达到相当于中华人民共和国职业资格技能等级五级,具有使用Python编程语言完成简单应用场景所需的通用程序代码开发、WEB应用开发、调试测试与自动化技术开发、网络编程与数据采集、数据库应用开发、数据分析与科学计算开发、IT运维管理应用开发、人工智能与机器学习应用开发的能力。

Python编程(中级):专项技能水平达到相当于中华人民共和国职业资格技能等级四级,具有使用Python编程语言完成中等复杂应用场景所需的通用程序代码开发、WEB应用开发、调试测试与自动化技术开发、网络编程与数据采集、数据库应用开发、数据分析与科学计算开发、IT运维管理应用开发、人工智能与机器学习应用开发的能力。

Python编程(高级):专项技能水平达到相当于中华人民共和国职业资格技能等级三级,具有使用Python编程语言完成复杂应用场景所需的通用程序代码开发、WEB应用开发、调试测试与自动化技术开发、网络编程与数据采集、数据库应用开发、数据分析与科学计算开发、IT运维管理应用开发、人工智能与机器学习应用开发的能力。


 4、培训期限

Python编程(初级):多种形式学习 + 实操训练培训 100-120学时。

Python编程(中级):多种形式学习 + 实操训练培训 120-160学时。

Python编程(高级):多种形式学习 + 实操训练培训 160-200学时。


5、技能标准

5.1 Python编程(初级)

5.1.1 知识要求

5.1.1.1 通用程序开发技能

掌握Python安装使用、环境搭建的基本知识;

掌握PIP安装工具的基本原理;

掌握Python语言基础知识(变量、数据结构、输入输出、文件对象等基本语法知识);

掌握Python语言程序逻辑控制基本知识;

掌握Python函数函数的类别、定义、特点、参数、作用域知识,类程序相关知识;

掌握Python模块、包和标准库的定义设置基础知识;

掌握第三方库pywin32扩展相关常量、接口、线程以及COM机制知识。

 

5.1.1.2 WEB应用开发技能

掌握windows或linux环境下安装Django、部署项目及配置的基础知识;

掌握WEB基本知识,如ip地址,端口,http协议,url链接等;

掌握http协议下web网站的请求与响应原理与机制;

掌握html,css,javascript基本知识;

掌握常见WEB服务器的安装与使用,如IIS,Apache,Nginx等;

 

5.1.1.3调试、测试自动化开发技能

掌握Python异常概述、异常的基本语法、异常举例、常见单元测试知识;

掌握PythonTry Except Finally Raise等异常与错误处理的基本语法;

掌握doctest,unitest单元模块程序测试的特性及基础语法知识。

 

5.1.1.4网络编程与数据采集程序开发技能

掌握TCP/IP/UPD协议基本知识;

掌握与电子邮件有关的SMTP,POP3协议基础知识;

理解C/S基本原理;

掌握Python SMTP 简单邮件传输协议stmplib模块中的类和使用方法;

掌握email模块常用的类开发SMTP与POP3应用程序实现收发电子邮件的方法。

 

5.1.1.5数据库应用开发技能

掌握标准库或第三方组件如openpyxl、pywin32等,自动操作csv,json,excel,word,ppt常见文件信息的安装、使用方法;

了解关系型数据库作用以及掌握SQL语法以及数据库连接、创建、增删改查等基础知识。

 

5.1.1.6数据分析与科学计算开发技能

掌握python读写excel的工具openpyxl等模块Workbooks,Sheets,Cells的相关概念;

掌握openpyxl读取和写入Excel 2010 xlsx / xlsm / xltx / xltm文件,在工作表中进行图表创建与简单数据分析的语法知识。

 

5.1.1.7 IT运维管理自动化开发技能

了解服务器类型与资源有关知识;

了解Python Web客户端工具与Web(HTTP)服务器及相关知识;

掌握python操作shell脚本或pywin32等模块,实现操作系统用户、角色、权限等运维自动化的基本方法。

掌握psutil、pywin32等模块开发操作系统基础资源运维管理自动化程序的基本方法。

 

5.1.1.8 人工智能与机器学习应用开发技能

了解机器学习介绍以及基本概念,机器学习常见流派以及要素,理解自然语言处理的基本架构,了解自然语言处理的主要范畴;

掌握NLP自然语言处理工具,如JIEBA等模块的基本使用方法;

掌握第三方语音/图片识别模块SDK,实现语音朗读/图片识别/人脸识别等自动化实现方法;


5.1.2  技能要求

5.1.2.1 通用程序开发技能

具有python开发环境与安装调试能力,掌握pip模块组件安装技术

掌握Python语言基础,具备编写逻辑控制、数据结构、输入与输出、文件操作程序能力;

具有编写Python函数、类程序代码的能力;

具有在python程序中调用模块、包和常用标准库的能力;

具有利用pywin32进行开发应用程序的能力;

 

5.1.2.2 WEB应用开发技能

能够在windows或linux环境下安装Django和部署项目应用;

具有利用django admin快速开发简单通用数据库应用系统的能力;

 

5.1.2.3调试、测试自动化开发技能

能够利用python的Try Except Finally Raise等异常与错误处理工具调试程序代码;

能够利用python的doctest,unitest技术进行模块程序测试;

 

5.1.2.4网络编程与数据采集程序开发技能

具有利用Python SMTP smtplib、email模块 开发SMTP与POP3应用程序实现收发电子邮件的能力;

 

5.1.2.5数据库应用开发技能

能够使用标准库或第三方组件如openpyxl、pywin32等,自动操作csv,json,excel,word,ppt常见文件信息,实现数据信息的自动读取与写入;

能够使用sqlite3实现关系型数据库的连接、创建、增删改查等常用操作;

 

5.1.2.6数据分析与科学计算开发技能

能够利用openpyxl等模块操作EXCEL,实现程序自动化的EXCEL数据分析与图表生产;

 

5.1.2.7 IT运维管理自动化开发技能

能够应用python操作shell脚本或pywin32等模块,实现操作系统用户、角色、权限等运维自动化;

能够应用psutil、pywin32等模块,开发操作系统基础资源运维管理自动化程序

 

5.1.2.8 人工智能与机器学习应用开发技能

能够应用NLP自然语言处理工具,如JIEBA等模块,在中文模糊搜索应用场景,实现自动的中文分词与推荐相关搜索;

能够应用第三方语音/图片识别模块SDK,开发PYTHON的应用程序,实现语音朗读/图片识别/人脸识别等自动化功能;

 

5.2 Python编程(中级)

5.2.1 知识要求

5.2.1.1 通用程序开发技能

了解函数式编程的概念,理解在python中定义和调用函数相关语法特点;

掌握Python函数、作用域、变量解析规则、变量生存周期、函数参数、嵌套函数、类与对象、闭包等语法使用知识;

掌握装饰器语法、带参数的装饰器、装饰器调用顺序、内置装饰器等原理剖析;

掌握正规表达式与字符串的操作关系知识;

掌握tkinter模块、pyqt模块集的内容介绍、功能组成;

掌握Python程序发布的方式;

 

5.2.1.2 WEB应用开发技能

能读懂微信公众平台 Python 开发包文档,掌握公众号开发者文档、接口文档的调用方法;

掌握Django MVC 模式中 M、V 和 C 各自的含义及MVC框架的底层概念;

掌握Bootstrap前端框架样式、组件、布局、插件的语法知识;

掌握Pyramid 开源框架、Jango框架开发MVC 设计模式的使用方法;

 

5.2.1.3调试、测试自动化开发技能

掌握Python异常处理、程序发布、打包测试的相关知识;

掌握selenium自动测试工具的基本概念;

掌握图形脚本语言sikuli脚本运行的基本语法知识;

 

5.2.1.4网络编程与数据采集程序开发技能

掌握Python多进程、多线程工作原理、pywin32的开发及网络编程基础知识;

掌握Python网络爬虫知识,理解分布式爬虫技术原理;

掌握网络爬虫技术:urllib,requests,bs4,scrapy的基本使用方法;

掌握消息服务与客户端开发:twisted基于事件驱动的网络引擎框架内容;

 

5.2.1.5数据库应用开发技能

掌握关系型数据库的基础知识及数据库操作基本流程;

掌握MSSQL、MySQL、Oracle 三大主流传统数据库开发知识;

 

5.2.1.6数据分析与科学计算开发技能

掌握科学计算工具(numpy,scipy)的特点、运算方法;

掌握量化分析工具pandas纳入的开源数据分析的库和标准的数据模型;

掌握数据图形化工具matplotlib,seaborn的功能特点及相关参数设置知识;

 

5.2.1.7 IT运维管理自动化开发技能

了解Python Web客户端工具与Web(HTTP)服务器及相关知识;

了解WEB日志的格式和组成,掌握WEB网站日志分析工具及常用方法;

掌握web服务器常用端口及其服务知识;

掌握服务器运维警报监控及处理工具;

 

5.2.1.8 人工智能与机器学习应用开发技能

了解机器学习介绍以及基本概念,机器学习常见流派以及要素。

掌握TensorFlow计算图、结构化模型等基础知识;

掌握Python机器学习库scikit-learn开源学习框架的标准的数据集及算法知识;

 

5.2.2 技能要求

5.2.2.1 通用程序开发技能

具有使用python装饰器、基本装饰器、带参数的装饰器、装饰器的应用能力;

能够在python输入与输出修改中文编码格式解决乱码与异常问题的能力;

具有使用正则表达式的元字符、模式、函数、re内置对象用法、分组用法、环视用法;

能够使用tkinter模块快速创建 GUI 应用程序;能够使用pyqt模块集创建GUI应用程序,实现python的GUI编程的能力;

具有将Python程序打包为可执行文件EXE文件并进行发布、版本控制(git,svn)的能力。

 

5.2.2.2 WEB应用开发技能

具有使用python 开发微信公众号应用,调用微信内部功能组建的能力;

能使用django mtv 框架进行基础应用开发的能力;

具有使用HTML5+CSS3、JavaScript、Bootstrap前端框架进行程序整合开发的能力;

具有使用django Web框架与 jquery的整合应用开发的能力。

 

5.2.2.3 调试、测试自动化开发技能

能够使用Web自动化测试技术selenium自动测试工具实现页面自动化测试开发;

能够创建一个简单的Sikuli项目,使用Sikuli的图形用户界面(GUI)的自动化工具来识别GUI元素,将在屏幕上看到的一切自动化开发。

 

5.2.2.4 网络编程与数据采集程序开发技能

具有使用网络爬虫技术进行urllib,requests,bs4,scrapy应用开发,实现消息服务与客户端开发twisted,抓取网页内容、提高爬虫的执行效率的能力;

 

5.2.2.5数据库应用开发技能

具有进行Python数据库连接、数据库编程、数据库异常处理、数据处理分析的能力;

能够建立关系型数据库的应用开发:mysql,sqlserver,oracle,postgres;

 

5.2.2.6数据分析与科学计算开发技能

具有使用numpy,scipy科学计算的基础包进行基础的科学计算库应用开发的能力;

能够使用能量化分析技术pandas编写一个量化交易策略并进行回测的能力;

能够使用数据图形化技术matplotlib,seaborn及数据可视化库绘制出特色图表,并能对图表进行更多的配置;

 

5.2.2.7 IT运维管理自动化开发技能

具有WEB网站日志分析开发的能力;

具有WEB网络端口、速度、堵塞等监控开发的能力;

具有使用短信、EMAIL接口程序实现运维警报的能力;

 

5.2.2.8 人工智能与机器学习应用开发技能

具有TensorFlow的安装和运行及使用Tensorflow进行编程的基本能力;

具有Python机器学习库scikit-learn开源学习框架的基本应用能力;

具有基于人工智能框架或机器学习框架(如TensorFlow、 scikit-learn等)进行基础应用开发的能力;

 

5.3 Python编程(高级)

5.3.1 知识要求

5.3.1.1 通用程序开发技能

掌握python国际化(i18n)和中英文切换及多语言界面支持相关知识;

掌握Python多进程、多线程工作原理及网络编程、服务器编程、客户端编程知识;

理解python2和python3的主要差异及编码区别;

 

5.3.1.2 WEB应用开发技能

掌握Web应用框架本质、简介、架构、分类相关知识;

掌握Django框架的基本命令、基本语法、与非关系型数据库连接等知识;

熟悉不同的Web应用框架,了解其优缺点,针对不同需求能选择不同解决方案;

 

5.3.1.3调试、测试自动化开发技能

掌握Python自动化测试的方法及常见的自动化测试工具知识;

掌握自动化api和性能测试框架基本知识;

 

5.3.1.4网络编程与数据采集程序开发技能

掌握Web Service基本概念及调用原理;

掌握Python多进程、多线程工作原理及网络编程、服务器编程、客户端编程知识;

掌握web API接口框架基本知识;

 

5.3.1.5数据库应用开发技能

掌握MongoDB相关术语/概念;

掌握非关系型数据库MongoDB特点、功能、下载安装和配置的基本知识;

 

5.3.1.6数据分析与科学计算开发技能

掌握Python数据整理、数据处理、数据分析、数据聚类、关联、数据可视化相关知识;

掌握全文检索引擎Solr技术安装、配置、优化的相关知识;

掌握大规模数据软件平台hadoop开源框架HDFS分布式存储文件系统和Mapreduce分布式计算框架的使用知识;

 

5.3.1.7 IT运维管理自动化开发技能

掌握Python自动化运维系统基础信息、服务监控、数据报表、系统安全运维等基础模块内容,了解自动化操作、系统管理、配置管理、集群管理及大数据应用等高级功能。

掌握建立B/S自动化运维平台的相关知识;

 

5.3.1.8 人工智能与机器学习应用开发技能

TensorFlow编程系统的特征、基本用法;

开源机器学习框架Scikit-learn算法、安装和使用知识;

 

5.3.2 技能要求

5.3.2.1 通用程序开发技能

具有使用python(gettext模块)支持国际化(i18n),实现多语言界面程序的能力;

具有使用Python进行多进程、多线程编程及协程的网络编程能力;

具有使用python与其他通用语言(如C/C++)进行混合语言编程及其实现的能力;

具有将python程序同时兼容python2和python3的能力;

 

5.3.2.2 WEB应用开发技能

能够熟练使用Django框架开发常见Web应用系统;

能够使用django Web框架与非关系型数据库对接,进行复杂WEB应用开发的能力;

能够根据不同应用需求选择不同python web框架的技术能力;

 

5.3.2.3调试、测试自动化开发技能

具有使用python内置的性能分析工具profile,cProfile与hotshot等,实现测试脚本编写,监考测试过程和结果,实现性能分析与性能测试的能力;

具有搭建python自动化环境,使用Python开发自动化测试脚本,收集自动化性能数据实现基本自动化测试的能力;

 

5.3.2.4网络编程与数据采集程序开发技能

具有使用web api(Application Programming Interface,应用程序编程接口)开发技术web service, django rest framework进行应用程序编程的能力;

具有使Python编写web API接口的能力;

 

5.3.2.5数据库应用开发技能

具有使用非关系型数据库MongoDB数据库(database)、集合(collection)、文档对象(document)进行如插入文档,更新文档,删除文档,查询文档,投影,sort()和limit()方法,创建集合,放置集合、数据库引用查询分析等应用开发的能力;

具有管理 MongoDB服务,数据库,集合,文档,索引的能力;

 

5.3.2.6数据分析与科学计算开发技能

能够进行全文检索引擎Solr技术安装、配置、优化等大数据技术分析开发与应用的能力;

能够掌握大规模数据软件平台hadoop开源框架的开发与应用能力,具有使用HDFS分布式存储文件系统和Mapreduce分布式计算框架结合进行分布式处理任务的能力;

 

5.3.2.7 IT运维管理自动化开发技能

具有利用python自动化运维开发工具实现业务服务自动监管自动化开发的能力;

具有利用python实现系统安全运维自动化开发的能力;

具有建立B/S自动化运维平台的能力;

 

5.3.2.8 人工智能与机器学习应用开发技能

具有基于人工智能框架或机器学习框架,如TensorFlow使用图来表示计算任务、 scikit-learn开源学习框架分类,回归,聚类,数据降维,模型选择和数据预处理等进行复杂应用程序开发的能力;


6、鉴定要求

6.1 申报条件

  考试面向全体社会劳动者申请参加考核的人员,经过要求的培训后,根据本人能力和实际需要,可参加本模块设置的相应平台的考试。

6.2 考评员组成

考核应由经人力资源和社会保障部职业技能鉴定中心注册的考评员组成考评组主持,每场考试的考评组须由三名以上注册考评员组成,每位考评员在一场考试中最多监考、评判10名考生。

6.3 鉴定方式与鉴定时间

鉴定方式:使用全国统一题库,按照操作要求,完成指定的考试题目;考试全部在计算机中完成,实际测试操作技能。

Python编程(初级),鉴定时间:120分钟

Python编程(中级),鉴定时间:120分钟

Python编程(高级),鉴定时间:180分钟

 

7、鉴定内容

7.1 Python编程(初级)

7.1.1 通用程序开发

Python开发环境搭建与安装调试;使用pip技术安装模块组件和包;Python基础语法(数据类型、数据结构、逻辑控制、文件操作);Python函数的定义、记录、参数的调用(关键字参数和默认值),参数收集,反转过程,变量的作用域,关键字参数基本使用; Python模块、包、标准库的导入、定义及简单设置;使用pywin32开发windows应用程序。

实战项目库:企业员工档案word文件批量生成程序(TXT转换为docx);批量照片压缩/格式转换程序;二维码生成程序(为某个网站功能URL地址生成一个二维码)。

 

7.1.2 WEB应用开发

Django框架开发环境的安装配置,设置settings.py、urls.py;部署运行和访问django项目应用系统;django admin开发模式与简单应用开发,创建一个django项目,利用 admin模块实现业务所需的WEB应用管理系统,设定管理员与用户权限/组,根据业务需求,设置开发models.py及admin.py。

实战项目库:企业员工档案WEB信息管理系统(要求支持字符型、日期型、数字型、图片文件、通用文件、EMAIL地址等字段类型;实现常规信息采集、照片图片采集、员工简历word附件文件上传采集等功能;权限方面,要求管理员与本人可以修改信息,其他用户只能以只读的方式查阅信息)

 

7.1.3 调试、测试自动化开发

Python语法错误和异常,异常处理;抛出一个指定的异常,用户自定义异常,定义及预定义清理行为。包括:异常概述、异常举例、异常捕获、异常清理、异常触发等操作。Python单元测试技术doctest,unittest的使用。

实战项目库:对《7.1.1 通用程序开发技能》或《7.1.2 WEB应用开发技能》的项目实战系统进行调试和模块测试,要求至少有一个模块使用了Try Except Finally Raise等技术,并结合项目的实际代码,在该代码片段前用注释#的方式,说明使用该调试技术的方法、用途与目的;使用doctest或unittest技术,编写一个单元测试用例;

 

7.1.4 网络编程与数据采集程序开发

利用Python SMTP smtplib、email模块 开发SMTP与POP3应用程序,实现收发电子邮件的功能;

实战项目库:CRM订阅客户邮件群发程序(利用免费的EMAIL服务,自动将通知内容发送给存储在txt 下的多个邮件地址,利用python开发程序,实现邮件系统自动登录、内容自动发送功能);邮件自动收取与分析程序(利用python开发程序,实现邮件系统自动登录,收取邮件内容并将每个邮件内容存储在本地txt里,建立邮件内容备份);

 

7.1.5 数据库应用开发

使用标准库或第三方组件如openpyxl、pywin32等,实现自动操作csv,json,excel,word,ppt常见文件信息,实现数据信息的自动读取与写入;使用sqlite3模块,实现关系型数据库的连接、创建、增删改查等常用操作;

实战项目库:与《7.1.2 WEB应用开发技能》的《企业员工档案WEB信息管理系统》结合考核,要求django admin 模块数据库使用sqlite,设置好 settings.py里的数据库有关的内容,models.py按要求设计。员工的基础信息存储在Excel文件里,要求开发数据导入程序,将EXCEL里的员工信息导入“企业员工档案WEB信息管理系统”;开发数据导出程序,将数据库里的员工信息导出为员工简历,每个员工一个word文件。

 

7.1.6 数据分析与科学计算开发

利用openpyxl等模块操作EXCEL,实现程序自动化的EXCEL数据分析与图表生产;

实战项目库:员工基础信息excel表数据分析与图表生成程序(利用openpyxl等模块,实现对EXCEL表里的员工信息,按年龄段、学历分析,并生成饼图、柱状图)

 

7.1.7 IT运维管理自动化开发

能够应用python操作shell脚本或pywin32等模块,实现操作系统用户、角色、权限等运维自动化;

能够应用psutil、pywin32等模块,开发操作系统基础资源运维管理自动化程序

实战项目库:服务器硬件资源自动监控系统(实现对服务器CPU,内存,硬盘,进程等多方面的监控);

 

7.1.8 人工智能与机器学习应用开发

能够应用NLP自然语言处理工具,如JIEBA等模块,在中文模糊搜索应用场景,实现自动的中文分词与推荐相关搜索;

能够应用第三方语音/图片识别模块SDK,开发PYTHON的应用程序,实现语音朗读/图片识别/人脸识别等自动化功能;

实战项目库:员工刷脸考勤系统(基于第三方SDK的人脸识别系统如腾讯云人脸识别SDK);最新天气语音播报系统(requests采集最新天气信息,调用微软文本转语音SDK或第三方SDK实现自动语音播报);

 

7.2 Python编程(中级)

7.2.1 通用程序开发

python装饰器、基本装饰器、带参数的装饰器、装饰器;python输入与输出修改中文编码格式;正则表达式的元字符、模式、函数、re内置对象用法、分组用法、环视;使用tkinter模块快速创建 GUI 应用程序;使用pyqt模块集创建GUI应用程序,实现python的GUI编程;将Python程序打包为可执行文件EXE文件并进行发布、版本控制(git,svn)。

实战项目:office办公自动化应用项目、二维码生成程序、员工信息表开发:实现员工信息表的增删改查功能,可支持模糊查询、匹配条数统计、批量量修改、删除等功能;

 

7.2.2 WEB应用开发

django admin 基础应用开发;Django MTV架构开发模式与Model-View-Controller (MVC)模式基础应用开发;创建一个django项目下的应用程序,运行调试开发服务器与命令;django 与 bootstrap的前端响应式网页开发;django 与JavaScript & Jquery & Ajax 技术的基础应用开发;django 与 非关系型数据库的对接,不同应用需求选择不同python web框架的技术。

实战项目:微信公众号开发,调整微信内部功能组件,如公众号收发消息图片、页面分享至朋友圈、用户授权提取用户基本信息、微信小店、微信公众号菜单等内部功能组件的开发。通用企业官方网站管理系统CMS(角色管理、权限管理、后台管理、动态菜单)、企业员工信息管理系统开发。

 

7.2.3 调试、测试自动化开发

Python语法错误和异常,异常处理;Python异常举例、异常捕获、异常清理、异常触发等操作。Python单元测试技术doctest,unittest的应用;Python和万维网,屏幕抓取,CGI;Web自动化测试技术selenium自动测试的基础开发;图形识别与自动化开发技术sikuli的基础开发。

实战项目:分布式爬虫项目(爬虫基础模块:urllib、requests、BeautifulSoup等,“破解”Web微信,Http高性能原理剖析,异步IO模块学习:gevent、twisted、asyncio、tornado等,基于IO多路复用手把手实现异步IO模块,Scrapy框架使用,Scrapy框架源码剖析以及自定义爬虫框架,基于Redis、RabbitMQ、celery实现分布式爬虫)

 

7.2.4 网络编程与数据采集程序开发

Pthon多进程、多线程编程、网络编程;网络基础、TCP客户端和服务器(1)、UDP协议及客户端服务端实现、多进程网络服务器模型及实现、多线程网络服务器模型及实现;Python SMTP smtplib、email模块 SMTP与POP3应用开发;网络爬虫技术urllib,requests, BeautifulSoup,bs4,scrapy应用开发,异步IO模块gevent、twisted、asyncio、tornado应用;基于IO多路复用手把手实现异步IO模块;Scrapy框架源码剖析以及自定义爬虫框架。

实战项目:学员管理系统,数据库设计,功能:用户登陆、找回密码、学员信息的操作(增删改查)、SQL注入、多用户权限控制

 

7.2.5 数据库应用开

Python数据库编程,MongoDB 集群及系统架构管理,数据库连接池的基础应用。信息匹配与抽取技术:RE正则表达式基础应用开发;文件型数据读取与应用:csv,json,excel,word,ppt;关系型数据库基础应用开发:sqlite, mysql, sqlserver,oracle,postgres。

实战项目:通用企业官方网站管理系统CMS,企业员工信息管理系统,微信公众号

 

7.2.6 数据分析与科学计算开发

数据分析技术(基本统计、分组分析、分布分析、交叉分析、相关分析、RFM分析、矩阵分析等)。聚类、关联、数据可视化(散点图、折线图、饼图、柱形图、直方图、地图、热力地图、 Image 图片、3D数据等)的应用。office数据分析技术,excel数据分析与图表应用开发;数据图形化技术基础应用,matplotlib,seaborn;大数据技术分析开发,solr,hadoop,spark的简单开发与应用。

实战项目:金融数据分析(股票、期货基础知识介绍,股票中各常用分析因子介绍,NumpyPandasScipy数据分析模块学习,策略平台的介绍与使用,开始编写第一个量化交易策略进行回测)

 

7.2.7 IT运维管理自动化开发

操作系统事务日志运维开发;操作系统用户、角色、权限运维开发;应用系统运行日志分析开发;WEB服务器网站日志分析开发;运维警报:短信、EMAIL接口程序的开发。

实战项目:API访问次数监控:基于yield扩展Python Redis库,邮件、短信,破解微信公众号报警,gevent实现高性能Http请求,连续 N 次触发实现报警,动态API访问次数折线图

 

7.2.8 人工智能与机器学习应用开发

机器学习介绍以及基本概念,机器学习常见流派以及要素,剖析分类、聚类、回归以及神经网络,介绍训练集、测试集以及评价标准。NLP自然语言处理技术:中文分词技术jieba简单使用;人工智能框架TensorFlow,机器学习常用框架 scikit-learn简单应用。

实战项目:电影票房预测(数据预处理、特征以及模型选择、建立模型以及训练模型、模型评估与调参),神经网络。Socket实现聊天机器人和FTP上传下载服务器,高并发支持、大文件支持、文件传输进度条、 支持断点续传。

 

7.3 Python编程(高级)

7.3.1 通用程序开发

使用Python进行多进程、多线程编程及网络编程;Python函数及类的定义、记录、参数调用(关键字参数和默认值)、参数收集、反转过程、变量的作用域、关键字参数的使用;图形化GUI编程及各大GUI模块wxpython、pyqt、tkinter的应用; pywin32的编程及应用;Git、Pydoc等工具使用;Python程序打包及发布。

实战项目:office办公自动化应用项目、维码生成程序

 

7.3.2 WEB应用开发

django admin 应用开发;Django MTV架构开发模式与MVC模式应用开发;django 与 bootstrap的前端响应式网页开发技术整合开发;django 与JavaScript & Jquery & Ajax 技术的应用开发;django 与 非关系型数据库的对接;针对不同应用需求选择不同python web框架的技术;创建一个django项目下的应用程序,运行调试开发服务器与命令,在windows与linux环境下进行部署;python 微信公众号应用开发。

实战项目:通用企业官方网站管理系统CMS、企业员工信息管理系统、微信公众号

 

7.3.3 调试、测试自动化开发

Python错误和异常处理,包括:异常概述、异常举例、异常捕获、异常清理、异常触发等;Python单元测试技术doctest,unittest的应用;web自动化测试技术selenium自动测试开发;图形识别与自动化开发技术sikuli的应用;性能测试自动化技术的应用。

实战项目:利用selenium对python的web应用项目进行自动测试

 

7.3.4 网络编程与数据采集程序开发

Python SMTP smtplib、email模块 SMTP与POP3应用开发;网络爬虫技术urllib,requests, BeautifulSoup,bs4,scrapy应用开发,异步IO模块gevent、twisted、asyncio、tornado应用;Scrapy框架源码剖析以及自定义爬虫框架;基于Redis、RabbitMQ、celery实现分布式爬虫。消息服务与客户端开发twisted;安全WEB API接口和对其它系统开放灵活的API技术开发;django rest framework技术开发。

实战项目:邮件发送与接收系统、短信发送系统、网络招聘信息爬虫系统

 

7.3.5 数据库应用开发

Python数据库编程、数据库异常,连接和游标;MSSQL、MySQL、Oracle主流传统数据库的使用,MongoDB 集群及系统架构管理,Python操作数据库,数据库连接池的应用;

信息匹配与抽取技术:RE正则表达式应用开发;文件型数据读取与应用开发:csv,json,excel,word,ppt;关系型数据库应用开发:sqlite, mysql, sqlserver,oracle,postgres;非关系型数据库应用开发:MongoDB。

实战项目:通用企业官方网站管理系统CMS、企业员工信息管理系统、微信公众号


7.3.6 数据分析与科学计算开发

office数据分析技术,excel数据分析与图表应用开发;科学计算库应用开发,numpy,scipy;量化分析技术开发,Numpy,Pandas,Scipy数据分析模块学习,编写第一个量化交易策略并进行回测,通过“双均线”策略进行交易策略开发及回测。数据图形化技术开发,matplotlib,seaborn;大数据技术分析开发,solr,hadoop,spark的开发与应用。

实战项目:金融数据分析(股票、期货基础知识介绍,股票中各常用分析因子介绍,NumpyPandasScipy数据分析模块学习,策略平台的介绍与使用,开始编写第一个量化交易策略,用自己写的量化交易策略进行回测,通过”双均线“策略进行交易策略开发及回测)

 

7.3.7 IT运维管理应用开发

操作系统事务日志运维开发;操作系统用户、角色、权限运维开发;应用系统运行日志分析开发;WEB服务器网站日志分析开发;系统文件监控开发;网络端口、速度、堵塞监控开发;网站状态监控程序;服务器资源监控程序开发;运维警报:短信、EMAIL接口程序开发。

实战项目:服务器硬件资源自动监控系统、web系统的运维监控系统, API接口开发,CMDB系统开发(设计符合企业实际需求的CMDB表结构、安全API接口开发与使用,开发支持windows和linux平台的客户端,实现IT硬件信息的自动收集、硬件信息变更后会自动在服务端同步更新并纪录变更事件,对其它系统开放灵活的api,设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程)

 

7.3.8 人工智能与机器学习应用开发

NLP自然语言处理技术:中文分词技术jieba使用;人工智能框架TensorFlow,机器学习常用框架 scikit-learn应用;第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK应用;Python开源人工智能框架进行人工智能软件开发、语音识别、人脸识别。

实战项目:员工考勤人脸识别系统。