[ЭКСКЛЮЗИВ] Python для SEO специалиста

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

2. Программа как алгоритмы и данные:

• Какие данные обрабатывает Python
• Integer
• Float
• String
• List
• Tuple
• Set
• Dict
• Bool
• Byte
• None
• mutable & immutable
• dir, help, type

3. Условия, Циклы, Ошибки:

• if
• for
• while
• генераторы
• обработка ошибок
• сортировка массивов
• поиск элементов в массиве
• слияние массивов
• вычитание массивов
• оперативная память
• быстродействие, сложность алгоритмов

4. Функции, модули, пакеты:

• 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

5. Работа с файлами, оператор with:

• открытие файла
• режим работы с файлом
• чтение файла
• поиск по файлу
• запись в файл
• огромные файлы
• сериализация данных Json и Pickle

6. Работа с Интернетом:

• отправка HTTP запросов
• парсинг сайтов
• XPATH выражения
• прокси-сервера
• подмена User-Agent

7. Работа с текстом:

• 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

8. Работа с картинками:

• библиотека PIL
• скачать картинку
• определить размер
• пересохранить в другом формате
• обрезать, отзеркалить, перевернуть
• склеить 2 картинки в одну

9. Построение графиков на Python:

• пакет numpy
• пакет Pandas
• пакет matplotlib

10. Работа с API:

• API Serpstat.com
• API Content-watch.ru
• API Best-proxies.ru
• API Google Search Console
• API Google Analytics

11. Классы:

• в Python всё класс (объект)
• создание класса
• свойства класса и методы класса
• наследование

12. Работа с базой данных:

• Sqlite
• Peewee
• создание таблиц
• запись, чтение, обновление, удаление (CRUD)

13. Selenium webdriver:

• полноценный браузер
• Headless режим
• выполнение сценариев
• заполнение и отправка форм
• иммитация действий пользователя

14. Курсовой проект

1. Классы:

• абстрактные классы
• инъекция зависимости
• магические методы классов
• статические методы и классметоды

2. Декораторы:

• обертка функций

3. SQL Базы данных:

• PostgreSQL и MySQL
• модуль sqlalchemy
• соединение с базой данных
• создание структуры базы данных, взаимосвязи
• чтение, запись, обновление, удаление
• выполнение сложных запросов

4. NoSQL базы данных:

• Redis
• создание структуры базы данных
• чтение, запись, обновление, удаление
• выполнение сложных запросов

5. Многопоточность и ThreadPoolExecutor:

• Threading и ThreadPoolExecutor
• эффективное использование
• общие ресурсы между потоками
• очередь
• многопоточный парсинг

6. Генераторы и корутины:

• что такое генераторы
• применение генераторов
• что такое корутины
• применение корутин

7. Асинхронность:

• идея асинхронного кода
• синтаксис асинхронного кода
• event loop
• параллельное выполнение корутин
• асинхронные библиотеки
• выполнение синхронного кода вместе с асинхронным

8. Aiohttp client:

• aiohttp client
• асинхронные http запросы
• асинхронный парсинг сайтов

9. Aiopg и AioRedis:

• асинхронные запросы к базам данных

10. Разработка сайта на aiohttp server:

• модель MVC приложений
• создаем web приложение
• роутинг
• обработчики запросов
• шаблоны (jinja2)
• динамические данные
• дорвей
• подключение базы данных

11. Выливка сайта на сервер:

• покупка сервера
• установка окружения
• настройка сервера nginx
• запуск приложения через systemd

12. Настройка CloudFlare:

• регистрация
• добавление сайта
• настройка CloudFlare
• настройка https

13. Работа с WordPress:

• Python скрипты для работы с WP
• xml-rpc соединение
• создание постов
• удаление постов

14. Профилирование Python программ:

• cprofile
• визуализация профилирования
• поиск узких мест
• сложность алгоритмов
• поиск утечек памяти

15. Cython и быстродействие:

• ускорение Python программ
• компиляция с помощью Cython
• измерение результатов

16. Машинное обучение (обзор):

• 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

17. Разработка десктопных программ:

• разработка окна программы
• Tkinter
• ввод данных в программу
• реализация необходимого функционала
• вывод результатов работы программы

18. Компиляция Python программы в .exe файл:

• .bat файлы
• простота компиляции
• опции при компиляции
• внешние используемые файлы
• .exe файлы

19. Курсовой проект