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这是Python全栈开发+人工智能课程大纲：
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阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquerybootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
阶段五：爬虫开发
Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。
阶段六：全栈项目实战
Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。
阶段八：人工智能
Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析 、图像识别、自然语言翻译等。
阶段九：自动化运维开发
Python全栈开发与人工智能之自动化运维开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。
阶段十：高并发语言GO开发
Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。
就目前来说Python是人工智能的最佳编程语言，想要从事数据分析的话需要学习以下知识：
1、熟练Python语言基础，掌握数据分析建模理论、熟悉数据分析建模过程；
2、熟练NumPy、SciPy和Pandas数据分析工具的使用；特别是Pandas和Numpy，Pandas是Python中一种数据分析的包，而Numpy是一个可以借助Python实现科学计算的包，可以计算和储存大型矩阵。
3、熟练掌握数据可视化工具，结合Python学习统计学、结合Excel学习SQL，然后结合Excel数据分析来学习numpy、pandas等以及数据可视化。
1.1 例如：print(hex(2))案例
1.2 输出函数：print(hex(2))
1.3 输出结果：0x2
1.4 解析说明：返回16进制的数。
2.1 例如：print(chr(10))案例
2.2 输出函数：print(chr(10))
2.3 输出结果：0o12
2.4 解析说明：返回当前整数对应的ASCll码
3.1 例如：print(ord("b"))案例
3.2 输出函数：print(ord("b"))
3.3 输出结果：98
3.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数
4.1 例如：print(chr(97))
4.2 输出函数：print(chr(97))
4.3 输出结果：b
4.4 解析说明：返回当前ASCll码的10进制数。
案例一：给你一个字符串,s = 'hello kitty'
1.1 输出函数：print(s.capitalize())
1.2 输出结果：0x2
1.3 解析说明：返回16进制的数。
2.1输出函数：print(s.replace('kitty','kuang'))
2.2 输出结果：hello kuang
2.3 解析说明：替换功能，将kitty换成kuang。
2.4 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.5 输出结果：12KK12KK
2.6 解析说明：所有的4都替换成KK
2.7 输出函数：print(s.replace('4','KK'))
2.8 输出结果：12KK12KK124
2.9 解析说明：将前两个的4替换成go
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.1 输出函数：print(ip.split(','))
3.2 输出结果：['192.168.1.1']
3.3 解析说明：将字符串分割成列表
案例一：给你一个字符串，ip = '192.168.1.1'
3.3 输出函数：print(ip.split(',',2))
3.4 输出结果：['192.168.1.1']
3.5 解析说明：从第二个开始分割成列表
Python中有两个特殊的方法, 一个是构造函数 init , 另一个是析构函数 del ，统称为魔术方法。
构造函数 init ，创建实例对象之后Python会自动执行此方法，把初始化的属性特点放到实例对象里。
构造函数是创建并初始对象属性，那么对象使用完成后，系统是怎么处理这些呢？
这个时候，Python引入了销毁对象功能的析构函数 del ()
析构函数 del 是对象没有被引用时会触发垃圾回收机制，进行内存释放.
python 内置的 del 方法称为析构方法。用于实现对象被销毁时所需的操作。
常见的应用常见如：
析构方法 del ()是可选的，如果不提供，则Python 会在后台提供默认析构函数
如果要显式的调用析构函数，可以使用del关键字： del obj
析构方法的作用是销毁对象的，在python中采用垃圾回收机制。
Python垃圾回收机制核心思想是：
详细说明：
我们主动删除对象调用del 对象;程序运行结束后，python也会自动进行删除其他的对象。
注意：
如果我们重写子类的 del () 方法（父类为非 object 的类），则必须显式调用父类的 del () 方法，这样才能保证在回收子类对象时，其占用的资源（可能包含继承自父类的部分资源）能被彻底释放
我们本期学习了Python内置函数析构函数，用于没有被引用的对象进行回收处理，一般情况下，我们不用刻意去调用，python内部会对进行触发。
以上是本期内容，欢迎大佬们评论区指正，下期见~
Python中提供了很多接口方便我们能够灵活进行性能分析，包括cProfile模块中的Profile类和pstat模块中的Stats类。
--cprofile是一种确定性分析器，只测量CPU时间，并不关心内存的消耗情况和其他与内存相关联的信息
--它是基于Isprof的用C语言实现的扩展应用，运行开销比较合理，适合分析运行时间较长的程序
--enable(): 开始进行性能分析并收集数据
--disableI(): 停止性能分析
--create_stats(): 停止收集数据，并为已经收集的数据创建stats对象
--print_stats():创建stats对象并打印分析结果
--dump_stats(filename): 把当前性能分析的内容写入文件filename中
--runcall(func, *args, **kwargs): 收集被调用函数func的性能分析信息
--用来分析cProfile输出的文件内容
--pstas模块为开发者提供了Stats类，可以读取和操作stats文件
（Stats类可以接受stats文件名，也可以直接接受cProfile.Profile对象作为数据源。）
--strip_dirs(): 删除报告中所有函数文件名的路径信息
--dump_stats(filename): 把stats中的分析数据写入文件（也可以写成cProfile.Profile.dump_stats()）
--sort_stats(*keys): 对报告列表进行排序，函数会一次按照传入的参数排序
--reverse_order(): 逆反当前的排序
--print_stats(*restrictions): 把信息打印到标准输出。*restrictions用于控制打印结果的形式，比如（10,1.0，".*.py.*")表示打印所有py文件的信息的前10行结果
--第一行表示运行这个函数一共使用0.043秒，执行了845次函数调用
--第二行表示结果是按什么顺序排列的（这里表示按照调用次数来进行排列的）
--ncalls: 表示函数调用的次数（有两个数值表示有递归调用，总调用次数/原生调用次数）
--tottime: 函数内部调用时间（不包括他自己调用的其他函数时间）
--percall: tottime/ncalls
--cumtime: 表示累计调用时间（函数执行玩的总时间），它包含了函数自己内部调用的函数时间
--filename:lineno(function): 函数所在的文件，行号，函数名称
上面的函数do_cProfile(do=False, order='tottime')是一个带参数的装饰器，通过do的值来进行性能分析的开关控制，通过order的值来选择输出结果按照什么方式进行排序。
比如我们对函数A和函数B进行性能分析
如果不给装饰器传入参数的话就是默认的False和tottime
Python-for-data-移动窗口函数
本文中介绍的是 ，主要的算子是：
统计和通过其他移动窗口或者指数衰减而运行的函数，称之为 移动窗口函数
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
rolling算子，行为和resample和groupby类似
rolling可以在S或者DF上通过一个window进行调用
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
2292 rows × 3 columns
指定一个常数衰减因子为观测值提供更多的权重。常用指定衰减因子的方法：使用span（跨度）
一些统计算子，例如相关度和协方差等需要同时操作两个时间序列。
例如，金融分析中的股票和基准指数的关联性问题：计算时间序列的百分比变化pct_change()
style scoped="".dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } precode.dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th { text-align: right; } /code/pre/style
在rolling及其相关方法上使用apply方法提供了一种在移动窗口中应用自己设计的数组函数的方法。
唯一要求：该函数从每个数组中产生一个单值(缩聚)，例如使用rolling()...quantile(q)计算样本的中位数
