达内Python课程，OMO线上线下同步教学，因材施教，课程设计满足不同人员学习需求。

　　循序渐进 从行业小白到架构师的蜕变

　　阶段一：Python语言核心编程

　　课程目标：1.数量掌握Python编程语言；2.掌握Python面向过程面向对象编程思想；3.数量掌握程序编写方法，数量使用Python API实现程序功能。

　　阶段二：全栈开发基础

　　课程目标：1、深入了解计算机系统，掌握编程理论、原理与方法；2、深入掌握数据库原理、应用、开发技术；3、输入了解网络通信原理、协议及编程方法

　　阶段三：互联网项目实战

　　课程目标：1.掌握互联网全栈开发技术；2.深入掌握Python常用开发框架；3.掌握常用企业级互联网开发技术；4.综合应用各种软件开发技术，独立分析、开发、测试、部署软件，实现软件开发全流程

　　阶段四：人工智能

　　课程目标：1.掌握机器学习、深度学习基本概念、原理、算法及理论；2.掌握计算机视觉基础，深度学习图像识别主流技术、模型及应用；3.掌握业界人工智能框架使用；4.具备一定人工智能前沿技术研究能力

　　阶段性实战项目案例20+ 涉及多个领域

　　光学字符识别项目指导、综合电商项目全流程落地指导、电影推荐系统项目指导、人脸检测项目指导

　　4位1体服务保障打通教辅练就业全流程

　　级讲师组合授课

　　专业课程讲师、学员作品审核、商业项目指导、就业技术辅导

　　经理级实战辅导老师

　　日常学习答疑、实战项目陪练、组织周测月考、组织技术峰会

　　教练级职业发展导师

　　日常学员管理、能力拓展活动、学员日常访谈、简历面试指导

　　猎头级人才发展顾问

　　合作企业洽谈、就业案例分析、招聘会、面试指导、就业推荐

　　如何让python实现机器学习？

　　随着人工智能 大数据的火热 Python成为了广大科学家和普通大众的学习语言。在学习Python的过程中 有很多人感到迷茫 不知道自己该从什么地方入手，今天我们就来说一些新手该如何学习Python编程。以下是小编为你整理的如何让python实现机器学习

　　相信大多人在学习Python之前 肯定都自己了解过这门语言，也知道Python有很多的学习方向，比如说数据采集方向(爬虫)，或者Web开发方向，也可能是较近特别火热的人工智能方向。每个方向所需要的技术都是不尽相同的，所以在我们学习完成Python的基础语法之后，一定要慎重选择自己之后的进阶方向。

　　就像学习其他编程语言或者是学习一门外语一样 ，我们应该从Python的基础语法开始学习 ，了解什么是Python的变量 什么是循环 什么是函数，什么是模块。类等等。总之，基础是学习以后开发的基石。

　　学习完基础之后，我们肯定要进行一些简单的联系。文件的操作是我们不二的选择，因为无论是文本文件。XML格式的文件还是Office办公系列的文件。我们统称之为文件操作。

　　我们在学习文件操作的时候，要学习文件的写入和读取 以及了解各种文件之间的读写不同知识点。相信在学习完成之后，对于文件的操作 大家一定会得心应手。

　　选择操作系统

　　学习任何一门语言，选择操作系统，搭建开发环境是必不可少的。学习Python，这里推荐Linux系统，在Linux平台一般都是配置好Python开发平台，安装好系统就可以写程序。如果你选择windows，就要自己下载并配置好Python开发环境。【开发环境的选择】

　　选择一门重视大脑学习的书籍，在这里推荐《Head First Python》，这是我看过较注重大脑学习的书籍，对于新手入门极有好处。【书籍】

　　仔细阅读有关Python的书籍，好记心不如烂不同，一定要做笔记，过后回顾笔记。书上给出的练习，一定要做，并且争取全部弄懂。书上有的练习代码，一定要自己调试一遍，知其所以然。【看书练习】

　　每天的编码必不可少，既然选择学习编程，学习Python，坚持编码应该是必须做到的。没有代码积累，要写出高质量的代码，几乎不可能。【坚持编码】

　　在写过不少基础代码之后，可以去各大Python相关的网站阅读别人的代码，多阅读别人的也是提高自己的编码水平的很好途径，同时，有把自己的代码分享给别人阅读，一边互相交流促进。【阅读代码分享代码】

　　明确学习目标

　　较重要的是明白学python的目的是什么，是数据挖掘还是想刷个火车票啥的，是机器学习还是搞个小脚本装下，是想成为厉害的harker还是强大的web开发者。只有明白了目的，才有学下去的动力。

　　环境搭建。下载并安装好python及IDE,你需要明白什么是IDE，什么是命令行等，并配置好路径及环境变量。在这里推荐大家找下0元的pycharm，风格比较舒服，但是会比较慢。

　　基础练习。没有编程基础的可以先过一下基础，可以找本书练，也可以在网上寻找视频练习。现在网络这么发达，应该加强在网上找答案的能力。

　　根据自己的目标去深耕。知识的学习都是由浅入深的，先掌握基础，再根据自己的目标去练习，才会有效果。不要三心二意，今天学十分钟爬虫，明天学5钟机器学习什么的。

　　不断练习，不断练习。量变到质变的过程。只有在敲代码的过程中才会遇到自己的问题，解决了就提升了。

　　提交一个 Web 表单

　　这个模块还有一个方法 urlencode 可以向 URL 传输数据。 urllib.parse 的一个典型使用场景是提交 Web 表单。让我们通过搜索引擎 duckduckgo 搜索 Python 来看看这个功能是怎么工作的。

　　>>> import urllib.request >>> import urllib.parse >>> data = urllib.parse.urlencode({'q': 'Python'}) >>> data 'q=Python' >>> url = 'http://duckduckgo.com/html/' >>> full_url = url + '?' + data >>> response = urllib.request.urlopen(full_url) >>> with open('/home/mike/Desktop/results.html', 'wb') as f: ... f.write(response.read())

　　这个例子很直接。基本上我们是使用 Python 而不是浏览器向 duckduckgo 提交了一个查询。要完成这个我们需要使用 urlencode 构建我们的查询字符串。然后我们把这个字符串和网址拼接成一个完整的正确 URL ，然后使用 urllib.request 提交这个表单。较后我们就获取到了结果然后保存到磁盘上。