Python核心技术与实战 / 系统提升你的Python能力
景霄
Facebook资深工程师
 
  • 课程目录
  • 课程介绍
  • 开篇词 | 从工程的角度深入理解Python

    从工程的角度思考学习,以实用为出发点,多练习、多阅读、多做项目,这样才能有质的提高。

  • 01 | 如何逐步突破,成为Python高手?

    想要真正熟练地掌握Python或者是任何一门其他的编程语言,拥有大中型产品的开发经验是必不可少的。

  • 02 | Jupyter Notebook为什么是现代Python的必学技术?

    这一节课,我就来带你学习一下Jupyter Notebook,为后面的Python学习打下必备基础。

  • 03 | 列表和元组,到底用哪一个?

    今天我们就一起来学习,Python中最常见的两种数据结构:列表和元组。

  • 04 | 字典、集合,你真的了解吗?

    字典和集合在Python被广泛使用,并且性能进行了高度优化,其重要性不言而喻。

  • 05 | 深入浅出字符串

    今天这节课,我主要带你回顾一下字符串的常用操作,并对其中的一些小tricks详细地加以解释。

  • 06 | Python “黑箱”:输入与输出

    今天我们就由浅及深讲讲 Python 的输入和输出。

  • 07 | 修炼基本功:条件与循环

    要注意条件与循环的复用,简单功能往往可以用一行直接完成,极大地提高代码质量与效率。

  • 08 | 异常处理:如何提高程序的稳定性?

    和其他语言一样,异常处理是Python中一种很常见,并且很重要的机制与代码规范。

  • 09 | 不可或缺的自定义函数

    Python中函数的参数可以接受任意的数据类型,使用需要注意,必要时请在函数开头加入数据类型的检查。

  • 10 | 简约不简单的匿名函数

    匿名函数通常的使用场景是:程序中需要使用一个函数完成一个简单的功能,并且该函数只调用一次。

  • 11 | 面向对象(上):从生活中的类比说起

    我将带你快速但清晰地疏通最基础的知识,确保你能够迅速领略面向对象的基本思想。

  • 12 | 面向对象(下):如何实现一个搜索引擎?

    今天主要带你模拟敏捷开发过程中的迭代开发流程,巩固面向对象的程序设计思想。

  • 13 | 搭建积木:Python 模块化

    化繁为简,将功能模块化、文件化,从而可以像搭积木一样,将不同的功能,组件在大型工程中搭建起来。

  • 14 | 答疑(一):列表和元组的内部实现是怎样的?

    元组和列表相似,本质也是一个array,但是空间大小固定。

  • 15 | Python对象的比较、拷贝

    深度拷贝会递归地拷贝原对象中的每一个子对象,因此,拷贝后的对象和原对象互不相关。

  • 16 | 值传递,引用传递or其他,Python里参数是如何传递的?

    了解Python中参数的传递机制,具有十分重要的意义,这往往能让我们写代码时少犯错误,提高效率。

  • 17 | 强大的装饰器

    我会以前面所讲的函数、闭包为切入点,引出装饰器的概念、表达和基本用法,最后,再通过实际工程中的例子让你再次加深理解。

  • 18 | metaclass,是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯?

    我们通过解读YAML的源码,围绕metaclass的设计本意“超越变形”,解析了metaclass的使用场景和使用方法。

  • 19 | 深入理解迭代器和生成器

    这一节课,我们深入到 Python 的容器类型实现底层去走走,了解一种叫做迭代器和生成器的东西。

  • 20 | 揭秘 Python 协程

    今天我们从一个简单的爬虫开始,到一个真正的爬虫结束,中间穿插讲解了 Python 协程最新的基本概念和用法。

  • 21 | Python并发编程之Futures

    我们通过下载网站内容的例子,比较了单线程和运用Futures的多线程版本的性能差异。

  • 22 | 并发编程之Asyncio

    今天这节课,我们继续学习Python并发编程的另一种实现方式——Asyncio。

  • 23 | 你真的懂Python GIL(全局解释器锁)吗?

    今天我就来解谜,带你一起来看GIL。

  • 24 | 带你解析 Python 垃圾回收机制

    对于不会再用到的内存空间,Python 是通过什么机制来回收的呢?

  • 25 | 答疑(二):GIL与多线程是什么关系呢?

    其实,GIL的存在与Python支持多线程并不矛盾。

  • 26 | 活都来不及干了,还有空注意代码风格?!

    Google对编码规范的要求极其严格。今天,我们就来聊聊编程规范这件事儿。

  • 27 | 学会合理分解代码,提高代码可读性

    好的代码本身就是一份文档。同样功能的一份程序,一个组件,一套系统,让不同的人来写,写出来的代码却是千差万别。

  • 28 | 如何合理利用assert?

    究竟什么是assert,又该如何合理使用assert呢?

  • 29 | 巧用上下文管理器和With语句精简代码

    究竟with语句要怎么用,与之相关的上下文管理器是什么,它们之间又有着怎样的联系呢?

  • 30 | 真的有必要写单元测试吗?

    完成产品的功能需求只是很基础的一部分,如何保证所写代码的稳定、高效、无误,才是我们工作的关键。

  • 31 | pdb & cProfile:调试和性能分析的法宝

    在实际生产环境中,对代码进行调试和性能分析,是一个永远都逃不开的话题。

  • 32 | 答疑(三):如何选择合适的异常处理方式?

    代码功能完整和规范完整的优先级是不分先后的,应该是同时进行的。

  • 33 | 带你初探量化世界

    这节课开始,我们就来探索一下量化的世界。

  • 34 | RESTful & Socket: 搭建交易执行层核心

    从这节课开始,我们将实打实地从代码出发,一步步设计出一套清晰完整、易于理解的量化交易系统。

  • 35 | RESTful & Socket: 行情数据对接和抓取

    我们先从交易所撮合模式讲起,然后介绍行情数据有哪些;之后,我将带你基于Websocket的行情数据来抓取模块。

  • 36 | Pandas & Numpy: 策略与回测系统

    今天这节课,我们考虑的是,怎么在这些历史数据上,测试一个交易策略。

  • 37 | Kafka & ZMQ:自动化交易流水线

    我们继续回到 Python 的技术栈,从量化交易系统角度切入,为你讲解如何实现分布式系统之间的复杂协作。

  • 38 | MySQL:日志和数据存储系统

    这节课,我们就以 MySQL 这种传统型关系数据库为例,讲解一下数据库在日志中的运用。

  • 39 | Django:搭建监控平台

    今天我们就使用 Django 这个 Web 框架,来搭建一个简单的量化监控平台。

  • 40 | 总结:Python中的数据结构与算法全景

    为了进一步方便你理解Python的数据结构和算法,加深对基础内容的掌握,我为你总结了一个综合性的提纲。

  • 41 | 硅谷一线互联网公司的工作体验

    我想带你去了解一下,硅谷Top互联网公司的工作体验与文化,这里就以我工作的Facebook为例。

  • 42 | 细数技术研发的注意事项

    今天,我就和你聊聊技术研发的注意事项。

  • 加餐 | 带你上手SWIG:一份清晰好用的SWIG编程实践指南

    今天的学习目的,就是教你学会使用SWIG来实现Python对C++代码的调用。

  • 43 | Q&A:聊一聊职业发展和选择

    创业公司里全栈工程师的需求尤为突出。那么,如何成为一个优秀的全栈工程师呢?

  • 结束语 | 技术之外的几点成长建议

    计算机科学是一门偏向工程的学科,所以一定要多实践,多写代码,多交流,多思考。

  • 结课测试 | 关于Python的这些知识,你都掌握了吗?

    为了帮助你检验自己的学习效果,我特别给你准备了一套结课测试题。

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讲师介绍

景霄,Facebook资深工程师。他本科以专业第一的成绩毕业于武汉大学通信工程系,后在哥伦比亚大学取得计算机硕士学位,目前主要从事人工智能的推荐排序系统与算法研究。作为一名全栈工程师,他曾领导多个上亿用户级产品的开发与落地,具有丰富的工程与实战经验。

课程介绍

人工智能时代下,Python毫无疑问是最热的编程语言。有人夸它功能强大还上手轻松,有人说它学习曲线不那么陡峭,但是更多的人,在推开Python的大门后却发现,Python入门容易但精通却不易。

  • 你是否也曾傻傻分不清“列表”“元组”“字典”“集合”等的用法,甚至试图在集合中采用索引方式?

  • 你是否也曾苦苦钻研面向对象的理念,却在被要求设计一个稍复杂点的系统时束手无策?

  • 你是否也曾羡慕别人能巧用装饰器、生成器等高级操作,可自己在写代码时,却连异常抛出、内存不足等边界条件都战战兢兢搞不定呢?

由此可见,想要精通这门语言,必须真正理解知识概念,比如适当从源码层面深化认知,然后熟悉实际的工程应用,独立完成项目开发。这样,你才能成为真正的语言高手。

在这个专栏里,景霄会从工程的角度,带你学习Python。专栏基于Python最新的3.7版本,以语言知识结合工程应用为主线,其中包含了大量的独家解读和实际工作案例。内容难易兼顾,既可以带你巩固核心基础,更会教你各种高级进阶操作,让你循序渐进、系统掌握Python这门语言。

专栏按照进阶难度分为4个模块。

前两部分主要是Python的基础篇和进阶篇。除去必要的概念、操作讲解,基础篇和进阶篇都着重强调了学习中的重难点和易错点,并从性能分析、实际应用举例等不同维度出发,让你轻松理解和掌握它们。

第三部分是规范篇,通过讲解合理分解代码、运用assert、写单元测试等具体编程技巧,教你写出高质量的Python程序。

第四部分则是实战篇,这部分会通过量化交易系统项目的开发,带你串联起前面所学的Python知识,并加入大量的实战经验和技巧,让你在独立项目开发中获得质的提高。

课程的练习代码:https://github.com/zwdnet/PythonPractice

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