Python核心技术与实战

讲师介绍: Facebook资深工程师

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开篇词 | 从工程的角度深入理解Python

01 | 如何逐步突破,成为Python高手?

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

03 | 列表和元组,到底用哪一个?

04 | 字典、集合,你真的了解吗?

05 | 深入浅出字符串

06 | Python “黑箱”:输入与输出

07 | 修炼基本功:条件与循环

08 | 异常处理:如何提高程序的稳定性?

09 | 不可或缺的自定义函数

10 | 简约不简单的匿名函数

11 | 面向对象(上):从生活中的类比说起

12 | 面向对象(下):如何实现一个搜索引擎?

13 | 搭建积木:Python 模块化

14 | 答疑(一):列表和元组的内部实现是怎样的?

15 | Python对象的比较、拷贝

16 | 值传递,引用传递or其他,Python里参数是如何传递的?

17 | 强大的装饰器

18 | metaclass,是潘多拉魔盒还是阿拉丁神灯?

19 | 深入理解迭代器和生成器

20 | 揭秘 Python 协程

21 | Python并发编程之Futures

22 | 并发编程之Asyncio

23 | 你真的懂Python GIL(全局解释器锁)吗?

24 | 带你解析 Python 垃圾回收机制

25 | 答疑(二):GIL与多线程是什么关系呢?

26 | 活都来不及干了,还有空注意代码风格?!

27 | 学会合理分解代码,提高代码可读性

28 | 如何合理利用assert?

29 | 巧用上下文管理器和With语句精简代码

30 | 真的有必要写单元测试吗?

31 | pdb & cProfile:调试和性能分析的法宝

32 | 答疑(三):如何选择合适的异常处理方式?

33 | 带你初探量化世界

34 | RESTful & Socket: 搭建交易执行层核心

35 | RESTful & Socket: 行情数据对接和抓取

36 | Pandas & Numpy: 策略与回测系统

37 | Kafka & ZMQ:自动化交易流水线

38 | MySQL:日志和数据存储系统

39 | Django:搭建监控平台

40 | 总结:Python中的数据结构与算法全景

41 | 硅谷一线互联网公司的工作体验

42 | 细数技术研发的注意事项

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