Автор: Сергей Черненко
Название: Python для SEO специалиста (2018)
Онлайн Курс программирования с практическим уклоном под SEO задачи.
Выучи программирование на Python за 30 дней и выйди на новый уровень в SEO.
На курсе вы научитесь:
Подробнее:
Скачать:
Название: Python для SEO специалиста (2018)
Онлайн Курс программирования с практическим уклоном под SEO задачи.
Выучи программирование на Python за 30 дней и выйди на новый уровень в SEO.
На курсе вы научитесь:
- Обрабатывать огромные файлы, которые не обрабатывает Excel
- Работать с базами данных
- Писать парсеры сайтов
- Анализировать информацию, тексты, web страницы
- Работать с картинками
- Работать с любыми API сервисами
- Создавать сайты
- Настраивать сервер
Базовый курс
1. Почему Python?
Продвинутый курс
1. Классы
1. Почему Python?
- обзор языков
- компилятор и интерпретатор
- бэкенд и Фронтенд
- Windows и Unix
- почему Python
- установка Python
- настройка окружения, PyCharm
- режим консоли
- print('Hello world!')
- калькулятор
- Какие данные обрабатывает Python
- Integer
- Float
- String
- List
- Tuple
- Set
- Dict
- Bool
- Byte
- None
- mutable & immutable
- dir, help, type
- if
- for
- while
- генераторы
- обработка ошибок
- сортировка массивов
- поиск элементов в массиве
- слияние массивов
- вычитание массивов
- оперативная память
- быстродействие, сложность алгоритмов
- создание функции
- вызов функции
- повторное использование функций
- модули и пакеты
- стандартная библиотека
- библиотека пакетов PyPi, GitHub
- менеджер пакетов pip
- виртуальное окружение
- установка пакетов (Удаление и Обновление)
- requirements.txt
- отличие пакета от фреймворка
- открытие файла
- режим работы с файлом
- чтение файла
- поиск по файлу
- запись в файл
- огромные файлы
- сериализация данных Json и Pickle
- отправка HTTP запросов
- парсинг сайтов
- XPATH выражения
- прокси-сервера
- подмена User-Agent
- библиотека NLTK
- разбивка текста на предложения
- разбивка текста на n-граммы
- приведение слов в базовую форму, падежи
- подсчет частотности
- семантическая близость
- похожесть текстов
- уникальность текстов
- проверка на ошибки
- библиотека PIL
- скачать картинку
- определить размер
- пересохранить в другом формате
- обрезать, отзеркалить, перевернуть
- склеить 2 картинки в одну
- пакет numpy
- пакет Pandas
- пакет matplotlib
- API Serpstat.com
- API Content-watch.ru
- API Best-proxies.ru
- API Google Search Console
- API Google Analytics
- в Python всё класс (объект)
- создание класса
- свойства класса и методы класса
- наследование
- Sqlite
- Peewee
- создание таблиц
- запись, чтение, обновление, удаление (CRUD)
- полноценный браузер
- Headless режим
- выполнение сценариев
- заполнение и отправка форм
- иммитация действий пользователя
Продвинутый курс
1. Классы
- абстрактные классы
- инъекция зависимости
- магические методы классов
- статические методы и классметоды
- обертка функций
- PostgreSQL и MySQL
- модуль sqlalchemy
- соединение с базой данных
- создание структуры базы данных, взаимосвязи
- чтение, запись, обновление, удаление
- выполнение сложных запросов
- Redis
- создание структуры базы данных
- чтение, запись, обновление, удаление
- выполнение сложных запросов
- Threading и ThreadPoolExecutor
- эффективное использование
- общие ресурсы между потоками
- очередь
- многопоточный парсинг
- что такое генераторы
- применение генераторов
- что такое корутины
- применение корутин
- идея асинхронного кода
- синтаксис асинхронного кода
- event loop
- параллельное выполнение корутин
- асинхронные библиотеки
- выполнение синхронного кода вместе с асинхронным
- aiohttp client
- асинхронные http запросы
- асинхронный парсинг сайтов
- асинхронные запросы к базам данных
- модель MVC приложений
- создаем web приложение
- роутинг
- обработчики запросов
- шаблоны (jinja2)
- динамические данные
- дорвей
- подключение базы данных
- покупка сервера
- установка окружения
- настройка сервера nginx
- запуск приложения через systemd
- регистрация
- добавление сайта
- настройка CloudFlare
- настройка https
- Python скрипты для работы с WP
- xml-rpc соединение
- создание постов
- удаление постов
- cprofile
- визуализация профилирования
- поиск узких мест
- сложность алгоритмов
- поиск утечек памяти
- ускорение Python программ
- компиляция с помощью Cython
- измерение результатов
- задачи классификации, регрессии, кластеризации
- предобработка данных
- обучающая и тестовая выборка
- выбор алгоритма для обучения
- обучение алгоритма
- анализ качества модели (точность, полнота, f-мера)
- кросс-валидация модели
- разработка окна программы
- Tkinter
- ввод данных в программу
- реализация необходимого функционала
- вывод результатов работы программы
- .bat файлы
- простота компиляции
- опции при компиляции
- внешние используемые файлы
- .exe файлы
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.
Скачать:
Для просмотра скрытого содержимого вы должны войти или зарегистрироваться.