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本视频是面向编程零基础学员的Python入门教程，内容涵盖了Python的基础知识和初步应用。以较轻快的风格，向零基础学习者介绍了一门时下比较流行的、并且用途比较广泛的编程语言。
同时，其语法简洁而清晰，类库丰富而强大，非常适合于进行快速原型开发。另外，Python可以运行在多种系统平台下，从而使得只需要编写一次代码，就可以多个系统平台下保持有同等的功能。
本视频的主要特色：
1.循序渐进，由浅入深
为了方便学员学习，本视频首先让学员了解Python的历史和特点，通过具体的例子逐渐把学员带入Python的世界，掌握Python语言的基本要点以及基础类库、常用库和工具的使用。
2.技术全面，内容充实
本视频在保证内容使用的前提下，详细介绍了Python语言的各个知识点。同时，本视频涉及的内容非常全面，无论从事什么行业的学员，都可以从本视频中找到可应用Python与本行业的地方。
3.代码完整，详解详尽
对于视频中的每个知识点都有一段示例代码，并对代码的关键点进行了注释说明。每段代码的后面都有详细的分析，同时给出了代码运行后的结果。学员可以参考运行结果阅读源程序，加深对程序的理解。
本视频共分为25章，为了方便大家的学习，我们对各章节做简要说明。
第一章：讲解Python能做什么、Python的特征和优势、Python环境的搭建等内容。
第二章：讲解Python的语法知识，深入了解Python的编码规则、变量和常量的声明及使用、数据类型、运算符和表达式。通过本章的学习，学员能掌握Python编码的一些规范及一些基本概念。
第三章：讲解Python中的控制语句、循环语句以及一些习惯用法，结合示例讲解了Python结构化编程的要点。
第四章：讲解Python的内置数据结构（列表、元祖、字典、集合）。根据使用习惯分别介绍了这些内置数据结构的特点以及区别。
第五章：讲解Python中函数的概念。重点介绍了Python的函数的定义、调用、传参、递归函数等内容。
第六章：讲解面向对象程序设计，重点讲解如何实现面向对象的三大特性及设计模式。
第七章：讲解Python中的模块、包的概念，重点讲解了模块的导入及使用。
第八章：讲解Python对异常的处理、异常的捕获和抛出、自定义异常等内容。
第九章：讲解Python对文件的基本操作，包括文件的创建、读写、删除、复制。重点讲解了pickle序列化、处理JSON格式的数据。
第十章：讲解正则表达式的概念以及re模块处理正则表达式。
第十一章：讲解Python中进程和线程的概念。主要的内容包括进程和线程的创建及管理。重点讲解了多线程环境下数据同步。
第十二章：讲解Python中和网络编程相关的内容，包括使用TCP/UDP协议实现服务器端和客户端的通信。
第十三章：讲解Python自带的GUI开发库Tkinter的基本组件及其使用方法，并给出每种组件的详细示例代码。
第十四章：讲解坦克大战游戏详细实现。用一个游戏项目将前面的基础知识做了串联，让大家了解项目开发的全流程。
第十五章：讲解Python数据库开发方面的知识，重点讲解了SQLite数据库和MySQL数据库。数据库技术是实现动态软件技术的必要手段，因此掌握数据库开发是非常必要的。
第十六章：协程和异步IO。本章讲解了线程、进程和协程的优缺点、协程的概念、协程的创建、协程阻塞、协程嵌套和并行与并发的概念。
第十七章：算法。本章通过实例引导让大家知道为什么要有算法，重点讲解了算法效率衡量、常见的排序算法（冒泡、选择、插入、快速、归并）和查找算法（顺序查找法、二分查找法）。
第十八章：数据结构。本章主要讲解了常见的几种数据结构，包括顺序表、链表、栈、队列和二叉树，并对不同存储结构和相应算法的分析对比。
第十九章：函数式编程和高阶函数。本章主要讲解了什么是函数式编程、常用高阶函数（map、reduce、filter、sorted）、匿名函数、闭包装饰器及偏函数的应用。
第二十章：本章讲解Numpy数组创建、索引切片、拼接和一些通用函数。Numpy是一个非常强大的科学计算库，为学习数据科学、人工智能打下一定基础。
第二十一章：本章讲解Matplotlib的基本使用方法，通过对本章的学习，可以对Matplotlib的基本使用方法有一个全面的了解，进而对大多数数据进行可视化。
第二十二章：本章讲解图像处理的功能。通过使用Pillow库，可以方便地使用Python程序对图片进行处理，例如常见的尺寸、格式、色彩、旋转等处理。
第二十三章：本章讲解语音识别技术。通过本章学习可以将人类的语音内容转换为相应的文字和文字转换为语音。
第二十四章：本章讲解OpenCV基本使用，并完成在图片中检测一张人脸是谁的过程。
第二十五章：本章讲解TensorFlow框架基本使用，并给出线性回归和手写数字识别示例的详细代码。
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2、Excel 数据分析常用函数用法
3、Excel 数据分析方法图表使用
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15、Python数据分析
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