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

加餐 | 带你上手SWIG：一份清晰好用的SWIG编程实践指南

43 | Q&A：聊一聊职业发展和选择

结束语 | 技术之外的几点成长建议

Python核心技术与实战