极度舒适的新手入门课程，面向完全没有编程基础的同学。你将在一下午入门 Linux、Python 基础和Github 常用命令，为未来的编程大楼打下稳固的基础。

本课程是一门中级难度的课程，面向有一定 Python 语法基础的同学。本课程采用原理与实践相结合的方式讲解知识点，你将学习到 Python 的主要特性的原理及实践，最后详细讲解和实现一个“百万级用户快速登录”的项目。

使用 Python 实现各种算法，主要知识点包括数据结构，哈希，数学算法，线性代数，搜索算法，排序算法，字符串。

通过 Python3 实现将关键信息隐藏在图片的效果，主要目的是为了不让预期接收者以外的人知晓传递的内容。与电视剧中使用特殊墨水传递信息一样，表面看就是一张什么都没写的白纸，实则暗藏着重要信息。

本课程用 50 行 Python 代码完成图片转字符画小工具。通过本实验将学习到 Linux 命令行操作，Python 基础，pillow 库的使用，argparse 库的使用。本课程难度简单，属于 Python 基础课程。

Shell 是一个用 C 语言编写的程序，这个应用程序提供了一个界面，用户通过这个界面访问操作系统内核的服务，是用户使用 Linux 内核的桥梁。本次课程将通过 Python 来实现一个简易的 Shell。

本课程将介绍如何用 python 解决数学题。 说到数学题，相信大家都不陌生，从小学到大学都跟数学打交道。 其中初中的方程组，高中的二次曲线，大学的微积分最为头疼，今天我们将使用 python 来解决方程组问题，微积分问题，矩阵化简。

本课程采用两种思路实现了两个 Python 语言最基础的项目，分别为加减法计算器和图形界面计算器，基本的加减法表达式计算器，用来学习生成表达式及表达式的遍历，图形界面计算器使用`TKinter`实现带有界面的加减乘除计算器。

这个世界从古至今一直是一个看颜值的世界。对于我们作报告，写文章时使用的图片，也是一样的。一图胜千言，一张制作精美的图片，不仅能展示大量的信息，更能体现绘图者的水平、审美、与态度。

本课程使用 Python Flask Web 框架来创建简单的博客，涉及环境安装，运行调试，静态文件，渲染模板，数据的请求接收以及重定向，响应和会话等。适合有一定编程基础，与对于 Linux 有一定了解，想更加熟悉和巩固 Python 的同学。

本课程主要讲解了 Python 的 Django 框架的基础知识。通过学习本课程，可以熟悉 Django 框架的组成结构，并能在学习过程中了解 Django 的强大功能。

本课程带领大家使用 SQLAlchemy 连接 MySQL 数据库，创建一个学习网站所需要的数据表，并介绍了使用 SQLAlchemy 进行简单了 CURD 操作及使用 Faker 生成测试数据。

本教程介绍如何使用 Django 框架快速打造文件分享系统，实现搜索功能，分享功能，用户分享文件查询。通过本课程，我们可以快速掌握 Django 的基础，以及一些 ORM 和 View 的高级用法。本课程适用于有一定 Python 基础的同学以及对 Django 感兴趣的同学。

本次课程将带领大家一起来学习Flask-AppBuilder如何快速、高效的实现Web后台管理应用，避免了一些重复工作，使我们只需要关注数据模型就可以实现强大的Web后台管理。

使用 Django 打造一个完整成熟的社区项目，实现了用户注册、讨论发布，讨论回复，站内搜索等主要功能。让用户能够熟悉 Django 开发 Web 项目的基础流程，并可以在此项目的基础上进行自定义修改后，直接进行部署上线。

本训练营使用 Django 框架实现了世界最大的外包网站 Upwork。在实现过程中，将其分为了三大应用模块：用户模块、任务模块、私信消息模块。每个模块都严格按照 Django 框架中的 MTV （Model-Template-View） 模式完成。

如果你使用 Python 语言进行科学计算，那么一定会接触到 NumPy。NumPy 是支持 Python 语言的数值计算扩充库，其拥有强大的高维度数组处理与矩阵运算能力。除此之外，NumPy 还内建了大量的函数，方便你快速构建数学模型。

Pandas 是非常著名的开源数据处理工具，我们可以通过它完成对数据集进行快速读取、转换、过滤、分析等一系列操作。除此之外，Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能，可谓是数据预处理中的必备利器。本课程主要讲解使用 Pandas 进行数据分析的基本流程和基本方法。

Matplotlib 是支持 Python 语言的开源绘图库，因为其支持丰富的绘图类型、简单的绘图方式以及完善的接口文档，深受 Python 工程师、科研学者、数据工程师等各类人士的喜欢。本课程主要对 Matplotlib 常用的绘图方法进行简介。并介绍其绘图常用的方法。

在本训练营中，我们将学习怎么样使用 Python 进行数据分析。课程将从数据分析基础开始，一步步深入讲解。从 Python 的基础用法到数据分析的各种算法，并结合各种实例，讲解数据分析过程中的方方面面。挑战参考答案：https://www.lanqiao.cn/questions/61129/

本课程将会从电影题材分类的例子入手，详细讲述 k-近邻算法的原理。在这之后，我们将会使用该算法实现手写数字识别系统，书籍教程配套实验练习，帮助你更好的实战。此外，本课程源自图灵教育的《机器学习实战》第2章，感谢图灵教育授权实验楼发布。

本课程将利用 NBA 在 2015~2016 年的比赛统计数据进行回归模型建立，预测 2016~2017 常规赛中每场比赛的输赢情况。

本实验将对意大利北部沿海地区的气象数据进行分析与可视化。实验先会对数据进行清洗，然后运用 Python 中 Matplotlib 模块的对数据进行可视化处理，最终从清晰的图表中得出我们的结论。

2020 年初，一场新冠肺炎疫情肆虐全球，新冠肺炎被世界卫生组织命名为 2019-nCoV，其传染性和致病性较强，各个年龄段的人都可能被感染，其中老年人和体弱多病的人似乎更容易被感染。课程从数据分析和挖掘的角度出发，分析了疫情对于社会、舆论、经济等不同方面的影响。

本课程为 Python 金融大数据分析书籍第 5 章配套实验，讲了解学习使用 Matplotlib 完成数据可视化的相关方法。

了解决策树的基本概念，学习决策树生成过程中的 ID3, C4.5 及 CART 算法及原理。最后通过 scikit-learn 提供的决策树算法完成鸢尾花分类实验。

如今，我们已经进入到一个大数据的时代，大数据中最重要的数据来源，很多都是依赖爬虫技术实现的。日常使用最多的搜索引擎，其实就是一个非常庞大的爬虫系统。本课程为爬虫实战课程，我们将通过多个案例带你进入爬虫世界，领略爬虫编码的乐趣。

本课程通过一个简单的推箱子游戏，来介绍 pygame 的一些相关内容，课程介绍中尽量避免专业词汇，从简单入手设计并开发一个推箱子游戏。

本次课程将基于 Python 和 PyQt 5 来学习 GUI 编程。课程分为两次实验，第一次实验先简单了解 Qt 各个组件的使用方法，第二次实验将尝试实现一个浏览器。

本训练营目标是使用 Python 实现一个 轻量型 Web 框架，涉及一个 Web 框架 的必备模块的设计到实现，包含 数据库模块，会话模块，异常处理模块，WSGI 模块，模版引擎模块，路由模块，视图模块，辅助模块。最后再使用实现的框架，开发一个 Web 应用程序来加深对 Web 框架 的理解和使用 Web 框架的开发流程。