Python多领域场景实战课 快速成为多面手「已完结」

1-课程介绍/

[ 15M] 1-1 课程导学

[ 16M] 1-2 为什么要学和做Python多面手

[ 17M] 1-3 快速了解Python涉及的各大领域与应用

[ 16M] 1-4 各领域门槛需求和职业发展

[ 17M] 1-5 怎么选择适合自己的学习方式与资料

[7.4M] 1-6 学习编程有问题，应该怎么办

2-学习编程的第一道门槛[环境准备]/

[3.3M] 2-1 本章导学

[ 60M] 2-2 Windows系安装Python开发环境（三选一）

[ 45M] 2-3 macOS安装Python开发环境

[ 26M] 2-4 Linux系统安装Python开发环境

[ 33M] 2-5 运行IDE代码编辑器提高开发效率，以及常见IDE推荐

[ 17M] 2-6 运行和调试我们的第一段代码

3-常规的3种Python数据[编程语法]/

[9.9M] 3-1 了解Python的参数内容类型

[ 11M] 3-2 驼峰首字母大写等参数命名方式介绍

[ 32M] 3-3 Python中的数值及其计算

[ 13M] 3-4 多种字符串定义方式

[ 19M] 3-5 转义字符的特殊性

[ 40M] 3-6 字符串的各种变换技巧

[ 18M] 3-7 [实战练习]Python实现随机生成姓名

[6.1M] 3-8 特殊的布尔类型：只有真假两个值

4-Python内置的4种数据结构[编程语法]/

[9.6M] 4-1 白话介绍：什么是数据结构

[9.3M] 4-2 必须掌握的Python4种内置数据结构

[ 33M] 4-3 列表：最简单易用的数据盒子

[ 13M] 4-4 元组：能新建能读取但是不能修改的黑匣子

[ 22M] 4-5 字典：承兑数据组合而成的高级盒子

[ 18M] 4-6 set集合：拒绝重复的单数据盒子

[ 36M] 4-7 列表的进阶语法知识点

[ 36M] 4-8 字典的进阶函数和高级语法

[ 15M] 4-9 练习：一行代码生成奇数列表或者偶数字典

5-用Python代码实现逻辑思路[编程语法]/

[ 19M] 5-1 逻辑思路的判断语句

[9.3M] 5-2 与或非逻辑之and

[9.0M] 5-3 与或非逻辑之or

[9.6M] 5-4 与或非逻辑之not

[10.0M] 5-5 判断准则中哪些是真哪些是假

[ 20M] 5-6 有序的for循环

[ 20M] 5-7 谈条件的while循环

[ 13M] 5-8 循环控制之break

[ 19M] 5-9 循环控制之continue

[ 36M] 5-10 练习：输出NN乘法表

6-Python函数和类的使用[编程语法]/

[ 30M] 6-1 函数的定义和返回值

[ 43M] 6-2 函数的多参数和参数默认值

[ 32M] 6-3 实战：升级版猜数字游戏

[9.8M] 6-4 面向对象的概念学习

[ 46M] 6-5 类的定义和初始化

[ 24M] 6-6 区分实例方法和类方法

[ 33M] 6-7 继承：子类继承父类的属性和方法

7-[多面手入门实战一]用Python自动化办公 做职场高手/

[ 13M] 7-1 为什么要学习办公自动化

[ 11M] 7-2 Python自动化办公的优势和强项

[6.4M] 7-3 自动化办公的适合行业及目标用户

[9.0M] 7-4 自动化办公涉及到的方向、技能、工具

8-自动化办公[场景一]： 用Python自动化文件检索与存储/

[ 27M] 8-1 了解Python自带的os库

[ 31M] 8-2 用OS库walk函数循环迭代指定目录的所有内容

[8.2M] 8-3 知识点加油站：常见的文件类型和拓展名

[ 35M] 8-4 使用open函数，读取文件内容数据screenflow

[ 43M] 8-5 将python查找结果输出到终端上展示

[ 21M] 8-6 知识加油站：用Python内置log库日志处理

[ 27M] 8-7 简单学习datetime并掌握当前时间的生成

[ 32M] 8-8 将检索日志全部写入到硬盘文件上

[ 24M] 8-9 使用getsize函数查看文件的大小

[ 54M] 8-10 根据文件的大小和类型，分类并计算占用的百占比（1）

[ 35M] 8-11 根据文件的大小和类型，分类并计算占用的百占比（2）

9-自动化办公[场景二]： 用Python批量发送邮件并附带PDF图片等文件/

[5.6M] 9-1 Python的邮件库yagmail的安装和介绍

[ 20M] 9-2 预备工作：准备一个邮箱和密码(或授权码)

[ 19M] 9-3 使用yagmail，给自己发送一封纯文字邮件

[7.0M] 9-4 拓展知识点：发送、抄送、私密抄送的不同

[ 47M] 9-5 批量发送HTML格式的邮件

[ 48M] 9-6 批量发送含pdf附件的HTML格式邮件

[6.0M] 9-7 Python的pyPDF2的安装和介绍

[ 43M] 9-8 使用pypdf2读取pdf文件并输出特定内容

[ 17M] 9-9 使用pypdf2新建pdf文件

[ 61M] 9-10 将一个pdf拆分成N个pdf文件

[ 56M] 9-11 将批量的pdf合并成一个PDF文件-

10-自动化办公[场景三]： 用Python自动化处理excel、word文件/

[6.6M] 10-1 新旧版本的区分，xls和xlsx，ppt和pptx，doc和docx

[6.6M] 10-2 办公文件的相关库安装，openpyxl、python-docx

[6.1M] 10-3 拓展知识点：excel文件的结构化介绍

[ 29M] 10-4 读取excel文件，解析出每一行数据

[ 50M] 10-5 数据统计：按地区统计各地区人数和占比

[ 45M] 10-6 使用openpyxl将地区相同的信息写入到同一个sheet工作表

[ 11M] 10-7 踩坑经验：查找和规避特殊字词

[6.7M] 10-8 拓展知识点：word文件的结构化介绍

[ 50M] 10-9 python针对api接口的开发

[ 35M] 10-10 提取接口数据，自动化生成word文章

[ 41M] 10-11 提取并解析excel数据，大批量渲染word文件（1）

[ 35M] 10-12 提取并解析excel数据，大批量渲染word文件（2）

11-自动化办公[场景四]： 使用PIL和pymovie，玩转视频、图片和gif动图/

[8.0M] 11-1 PIL和moviepy的介绍和安装

[ 15M] 11-2 拓展知识点：图片的基础信息介绍

[ 48M] 11-3 使用PIL对图片进行旋转和镜像操作

[ 56M] 11-4 使用PIL将单张图片切割成九宫格图片

[ 48M] 11-5 实战：做一张可扫的二维码分享图

[ 13M] 11-6 拓展知识点：视频的基础信息介绍

[ 31M] 11-7 使用moviepy将视频按时长均分成3段视频

[ 53M] 11-8 用moviepy给视频添加背景音乐（1）

[ 59M] 11-9 用moviepy给视频添加背景音乐（2）

[ 45M] 11-10 用moviepy给批量视频拼接头部视频和尾部视频（1）

[ 21M] 11-11 用moviepy给批量视频拼接头部视频和尾部视频（2）

[ 49M] 11-12 借助PIL做个小人奔跑动态图

[ 45M] 11-13 用moviepy将短视频导出为gif动图

12-自动化办公[场景五]： 自动化实现定时任务/

[ 47M] 12-1 selenium的介绍和安装

[ 34M] 12-2 学习jupyter，更方便的学习selenium

[ 39M] 12-3 使用selenium操作浏览器的启动和访问网页

[105M] 12-4 使用webdriver控制滑动条进行浏览页面

[104M] 12-5 页面内容的查找和定位，实现点击操作和跳转访问(1)

[4.1M] 12-6 页面内容的查找和定位，实现点击操作和跳转访问(2)

[ 89M] 12-7 实战：定时任务实现自动化填写表单-1

[ 52M] 12-8 实战：定时任务实现自动化填写表单-2

13-[多面手入门实战二]数据分析 职场人通用技能/

[9.7M] 13-1 .数据分析是什么？

[9.7M] 13-2 为什么人人都需要掌握数据分析能力

[5.4M] 13-3 数据分析的优势和常见工具

[7.7M] 13-4 Python做数据分析的优势

[8.2M] 13-5 如何更快的入门数据分析

[7.5M] 13-6 数据分析的处理流程介绍

14-国内外疫情数据分析[场景一]/

[ 15M] 14-1 项目需求分析

[8.7M] 14-2 知识储备：数据分析pandas库介绍和安装

[ 19M] 14-3 知识储备：借助jupyter，更优雅的分析数据和展示效果图

[ 14M] 14-4 知识储备：pandas读取不同数据存储格式的方法

[ 33M] 14-5 [数据读取]使用pandas读取新冠疫情数据

[ 47M] 14-6 [数据清洗]将不需要的数据列进行剔除

[ 34M] 14-7 [数据清洗]解析数字、日期等特殊列字段

[ 90M] 14-8 [数据统计]检索日期列并列出所有2020年的感染数据

[ 88M] 14-9 [数据统计]检索日期列并按各国分组列出所有2020年的感染数据

[ 55M] 14-10 [数据统计]检索日期列并按各国分组统计2020年的各国感染数据总数（1）

[ 27M] 14-11 [数据统计]检索日期列并按各国分组统计2020年的各国感染数据总数（2）

[ 26M] 14-12 [数据可视化]将2020年的各国感染数据总数用柱状图展示效果（1）

[ 85M] 14-13 [数据可视化]将2020年的各国感染数据总数用柱状图展示效果（2）

[ 58M] 14-14 [数据统计]取出2021年所有美国的日详细数据（1）

[ 55M] 14-15 [数据统计]取出2021年所有美国的日详细数据（2）

[ 59M] 14-16 [数据统计]取出2021年所有美国并按月统计感染、死亡总数

[ 44M] 14-17 [数据可视化]取出2021年某国各月统计感染、死亡总数并用折线图展示效果

[ 39M] 14-18 [数据报告]将jupyter笔记本导出成pdf报告文件

15-医院科室费用数据分析[场景二]/

[认准一手完整 www.ukoou.com]

[3.9M] 15-1 项目需求分析

[ 91M] 15-2 [数据读取]使用pandas读取csv大数据

[ 72M] 15-3 [数据清洗]进阶的数据值清洗方法

[ 29M] 15-4 [数据清洗]多表结合进行数据转换（1）

[ 43M] 15-5 [数据清洗]多表结合进行数据转换（2）

[ 22M] 15-6 [数据清洗]将日期、年龄转成统一单位便于换算（1）

[ 39M] 15-7 [数据清洗]将日期、年龄转成统一单位便于换算（2）

[ 23M] 15-8 [数据统计]统计各科室的各月费用情况

[ 46M] 15-9 [数据统计]统计并区分科室的门诊和住院费用

[ 62M] 15-10 [数据透析]快速上手数据透析表

[ 38M] 15-11 [数据透析]透析展示科室的各类数据

16-[多面手入门实战三]Python网络爬虫 轻松获取网页内容/

[ 25M] 16-1 网络爬虫究竟是什么？

[9.0M] 16-2 法律知识点：哪些爬虫违法？哪些合法？

[7.7M] 16-3 爬虫的适合行业和目标用户

[7.4M] 16-4 爬虫技能能给我带来什么

[ 12M] 16-5 如何用爬虫技能干兼职

[ 12M] 16-6 爬虫常规数据来源和各端爬虫

[ 11M] 16-7 各端爬虫的难易程度和常见反爬

[6.3M] 16-8 增量爬虫、分布爬虫、动态爬虫和静态爬虫

17-网络爬虫[场景一] 简单静态网页数据爬取/

[ 10M] 17-1 爬虫的本质介绍和请求库requests的安装

[ 26M] 17-2 编写一个http请求和输出响应内容

[ 26M] 17-3 获取网页上的图片链接

[ 49M] 17-4 请求image图片保存本地

[ 41M] 17-5 实现单个图集的图片下载

[ 38M] 17-6 实现单个图集的图片下载

18-网络爬虫[场景二] 性能强劲的国外动态网页数据爬虫/

[ 22M] 18-1 Python的Scrapy框架介绍和安装

[ 19M] 18-2 用命令行初始化Scrapy框架

[ 18M] 18-3 全面了解Scrapy的框架结构

[ 45M] 18-4 上手编写第一个Spider文件

[106M] 18-5 开始检索并分析pdf的下载链接

[8.1M] 18-6 拓展知识点：数据和文件的区分和更好的解决方案

[ 50M] 18-7 启用pipeline管道，测试单个文件的下载

[ 70M] 18-8 性能全开，用爬虫将数千个PDF文件下载到本地

19-网络爬虫[场景三]： 登录状态下的动态数据爬虫/

[7.8M] 19-1 了解登录功能的逻辑，知道登录的判断依据

[ 30M] 19-2 注册并登录账号，并实现手动移除登录状态

[ 12M] 19-3 新建scrapy项目，抓取目标网站数据

[ 45M] 19-4 编辑代码，实现scrapy下的登录状态

[ 17M] 19-5 拓展知识点：针对不同的登录难度实现不同登录方案

[ 41M] 19-6 分析目标网站的异步数据加载动作和数据来源

[ 87M] 19-7 自定义爬虫爬取异步接口的异步数据

[ 12M] 19-8 拓展知识点：关于异步数据的ajax技术介绍和token令牌技术说明

20-[体验篇]人工智能 好玩的漫画脸生成AI使用/

[ 27M] 20-1 pytorch的介绍和安装

[4.0M] 20-2 漫画脸AI项目介绍

[6.7M] 20-3 动漫风格AI项目的前置知识点介绍

[4.6M] 20-4 训练用数据集介绍

[ 41M] 20-5 亲自动手训练一个AI模型（1）

[ 50M] 20-6 亲自动手训练一个AI模型（2）

[ 29M] 20-7 调用模型转换图片风格（1）

[ 25M] 20-8 调用模型转换图片风格（2）

21-[体验篇]Web开发快速搭建制作一个公网的企业官网/

[5.3M] 21-1 web开发的本质

[ 12M] 21-2 网站开发的完整流程

[ 40M] 21-3 基于Bootstrap的前端网页

[8.6M] 21-4 服务版前端网页的构成原理

[ 35M] 21-5 安装Django环境并初始化项目

[ 32M] 21-6 在Django项目中安放准备好的企业官网页面

[ 86M] 21-7 编写View Code实现网页展示效果

[ 18M] 21-8 在操作系统中部署Django项目

[ 39M] 21-9 Web项目介入公网和HTTPS说明

22-课程总结/

[ 17M] 22-1 Python领域这么多怎么选择？

[ 11M] 22-2 各领域技术和岗位成长路线

[ 13M] 22-3 课程回顾

资料代码/