Python Desenvolvedor 2025 - Do Zero ao Avançado + Projetos

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课程简介

课程名称:Python Desenvolvedor 2025 - Do Zero ao Avançado + Projetos 课程概述:本课程是一个高级Python课程,旨在帮助开发者掌握构建现代实用应用程序所需的多种基本库。课程从基础知识开始,逐步深入到高级技巧,涵盖不同场景下的实用应用。 学习内容: 1. **Python基础知识**:学习语言基本概念,包括语法、变量、数据类型和运算符。 2. **控制流**:使用条件语句(if, else)和循环(for, while)控制程序执行流程。 3. **Python函数**:创建和使用函数以组织代码、重用逻辑并提高可读性。 4. **列表和字典的处理**:操作列表、元组、集合和字典以存储和处理数据。 5. **面向对象编程(OOP)**:学习OOP基本概念,如类、对象、继承、多态和封装。 6. **文件操作**:读写文本文件和CSV,处理大量数据。 7. **库和框架**:介绍Python流行的库和框架,如NumPy、Pandas、Flask和Django。 8. **错误和异常处理**:有效处理错误和异常,以创建更强大和安全的程序。 9. **Web应用开发**:使用Flask和Django构建Web应用程序,包括后端和数据库集成。 10. **数据库与SQL**:连接关系型数据库(如MySQL或PostgreSQL),并使用SQL执行CRUD操作。 11. **自动化测试**:撰写单元测试和自动化测试,确保代码的质量和可靠性。 12. **实践项目开发**:将所学知识应用于实际项目,如用户注册、登录系统和电子商务等。 13. **API与集成**:消费和创建RESTful API,将Python应用与外部服务集成。 14. **使用Selenium进行自动化**:自动化浏览器交互,例如填写表单和网站数据抓取。 15. **使用OpenPyXL和Pandas处理电子表格**:阅读、写入和修改Excel(XLSX)表格,利用Pandas进行数据分析。 16. **使用Requests和BeautifulSoup爬取网页**:使用这些库提取网站数据,将其转化为有用的数据。 17. **任务自动化**:使用Python自动化电脑上的重复任务,如文件重命名、移动文件和执行定时脚本。 18. **数据分析**:利用Pandas、NumPy、Matplotlib和Seaborn分析数据,并生成可视化洞察。 19. **应用部署**:学习如何在Heroku、AWS或PythonAnywhere等服务器和平台上部署Web应用和Python脚本。 20. **与外部工具集成**:将Python与其他工具和平台集成,例如自动发送电子邮件、与外部API互动以及访问云数据库数据。 教学方法: - **实践课程**:包括即时应用所学概念的实践练习和指导项目。 - **真实案例研究**:展示技术在企业和项目中的实际应用案例。 - **个性化支持**:在课程期间提供项目反馈和技术问题的个性化支持。

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课程详情

Este curso avançado de Python foi cuidadosamente projetado para capacitar desenvolvedores a dominarem diversas bibliotecas essenciais na construção de aplicações modernas e funcionais. Ao longo do programa, os participantes serão guiados desde os fundamentos até técnicas avançadas, explorando aplicações práticas em diferentes contextos.Tópicos Cobertos:O que os alunos aprenderão neste curso:Fundamentos do Python: Conceitos básicos da linguagem, incluindo sintaxe, variáveis, tipos de dados e operadores.Controle de Fluxo: Como usar estruturas condicionais (if, else) e laços de repetição (for, while) para controlar o fluxo de execução dos programas.Funções em Python: Como criar e utilizar funções para organizar o código, reutilizar lógica e melhorar a legibilidade.Manipulação de Listas e Dicionários: Trabalhar com estruturas de dados como listas, tuplas, conjuntos e dicionários para armazenar e manipular dados.Programação Orientada a Objetos (POO): Conceitos fundamentais de POO, como classes, objetos, herança, polimorfismo e encapsulamento.Manipulação de Arquivos: Ler e gravar arquivos, incluindo arquivos de texto e CSV, para lidar com grandes volumes de dados.Bibliotecas e Frameworks: Introdução a bibliotecas e frameworks populares em Python, como NumPy, Pandas, Flask e Django.Tratamento de Erros e Exceções: Como lidar com erros e exceções de forma eficaz para criar programas mais robustos e seguros.Desenvolvimento de Aplicações Web: Construir aplicações web utilizando frameworks como Flask e Django, criando backend e integração com bancos de dados.Banco de Dados e SQL: Conectar-se a bancos de dados relacionais (como MySQL ou PostgreSQL) e realizar operações de CRUD (criar, ler, atualizar, excluir) usando SQL.Testes Automatizados: Escrever testes unitários e automatizados para garantir a qualidade e confiabilidade do código.Desenvolvimento de Projetos Práticos: Aplicar os conhecimentos adquiridos em projetos reais, como sistemas de cadastro, sistemas de login, e-commerce, entre outros.APIs e Integrações: Consumir e criar APIs RESTful, integrando aplicações Python com serviços externos.Automação com Selenium: Como utilizar o Selenium para automatizar interações com navegadores web, como preencher formulários, realizar scraping de sites e testar páginas da web de forma automatizada.Manipulação de Planilhas com OpenPyXL e Pandas: Como ler, escrever e modificar planilhas Excel (XLSX), além de realizar análises de dados em planilhas usando Pandas.Web Scraping com Requests e BeautifulSoup: Técnicas para extrair dados de websites utilizando as bibliotecas Requests e BeautifulSoup, coletando informações e transformando-as em dados úteis.Automação de Tarefas: Como usar Python para automatizar tarefas repetitivas em seu computador, como renomear arquivos, mover arquivos entre pastas e executar scripts programados.Análise de Dados: Analisar dados com bibliotecas como Pandas, NumPy, Matplotlib e Seaborn, além de técnicas de visualização de dados para gerar insights.Implantação de Aplicações: Como fazer deploy de aplicações web e scripts Python em servidores e plataformas como Heroku, AWS ou PythonAnywhere.Integração com Ferramentas Externas: Integrar Python com outras ferramentas e plataformas, como enviar e-mails automaticamente, interagir com APIs externas e acessar dados de bancos de dados em nuvem.Metodologia de Ensino:Aulas Práticas e Hands-on: Exercícios práticos e projetos guiados para aplicação imediata dos conceitos aprendidos.Estudos de Caso Reais: Exemplos e casos reais de uso das tecnologias em empresas e projetos de destaque.Suporte Individualizado: Feedback personalizado em projetos e dúvidas técnicas durante todo o curso.

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