股票的实时数据存入redis内存

❶ 常见的大数据采集工具有哪些

1、离线搜集工具：ETL

在数据仓库的语境下，ETL基本上便是数据搜集的代表，包括数据的提取(Extract)、转换(Transform)和加载(Load)。在转换的过程中，需求针对具体的事务场景对数据进行治理，例如进行不合法数据监测与过滤、格式转换与数据规范化、数据替换、确保数据完整性等。

2、实时搜集工具：Flume/Kafka

实时搜集首要用在考虑流处理的事务场景，比方，用于记录数据源的履行的各种操作活动，比方网络监控的流量办理、金融运用的股票记账和 web 服务器记录的用户访问行为。在流处理场景，数据搜集会成为Kafka的顾客，就像一个水坝一般将上游源源不断的数据拦截住，然后依据事务场景做对应的处理(例如去重、去噪、中心核算等)，之后再写入到对应的数据存储中。

3、互联网搜集工具：Crawler, DPI等

Scribe是Facebook开发的数据(日志)搜集体系。又被称为网页蜘蛛，网络机器人，是一种按照一定的规矩，自动地抓取万维网信息的程序或者脚本，它支持图片、音频、视频等文件或附件的搜集。

除了网络中包含的内容之外，关于网络流量的搜集能够运用DPI或DFI等带宽办理技术进行处理。

❷ 如何用java redis hbase

比如 MongoDB 和 CouchDB。每个数据存储都有其优势和劣势，特别是当应用于特定领域时。 本期的 Java 开发 2.0 关注的是 Redis，一种轻量级键值对数据存储。多数 NoSQL 实现本质上都是键值对，但是 Redis 支持非常丰富的值集，其中包括字符串、列表、集以及散列。因此，Redis 通常被称为数据结构服务器。Redis 也以异常快速而闻名，这使得它成为某一特定类型使用案例的最优选择。 当我们想要了解一种新事物时，将其同熟知的事物进行比较可能会有所帮助，因此，我们将通过对比其与 memcached 的相似性以开启 Redis 探索之旅。接着我们将介绍 Redis 的主要功能，这些功能可以使其在某些应用场景可以胜过 memcached。最后我将向您展示如何将 Redis 作为一个传统数据存储用于模型对象。Redis 和 memcached Memcached 是一个众所周知的内存对象缓存系统，通过将目标键和值导入内存缓存运行。因此，Memcached 能回避读取磁盘时发生的 I/O 成本问题。在 Web 应用程序和数据库之间粘贴 memcached 时会产生更好的读取性能。因此，对于那些需要快速数据查询的应用程序，Memcached 是一个不错的选择。其中的一个例子为股票查询服务，需要另外访问数据库获取相对静态数据，如股票名称或价格信息。 MemcacheDB 将Redis 与 memcached 相比较并不公平，它与 MemcacheDB 相比要好的多，MemcacheDB 是一个分布式键值对存储系统，专为数据持久化而设计。MemcacheDB 与 Redis 较为相似，其新增优势可以使其轻松地与 memcached 实现的客户端进行通信。 但是memcached 也有其局限性，其中一个事实就是它所有的值均是简单的字符串。Redis 作为 memcached 的替代者，支持更加丰富的功能集。一些基准 (benchmarks) 也表明 Redis 的速度要比 memcached 快很多。Redis 提供的丰富数据类型使其可以在内存中存储更为复杂的数据，这是使用 memcached 无法实现的。同 memcached 不一样，Redis 可以持久化其数据。 Redis 解决了一个重大的缓存问题，而其丰富的功能集又为其找到了其他用途。由于 Redis 能够在磁盘上存储数据以及跨节点复制数据，因而可以作为数据仓库用于传统数据模式（也就是说，您可以使用 Redis，就像使用 RDBMS 一样）。Redis 还经常被用作队列系统。在本用例中，Redis 是备份和工作队列持久化存储（利用 Redis 的列表类型）的基础。GitHub 是以此种方法使用 Redis 的大规模基础架构示例准备好 Redis，立即开始! 要开始使用 Redis，您需要访问它，可以通过本地安装或者托管供应商来实现访问。如果您使用的 MAC，安装过程可能就不那么简单。

❸ Python爬虫可以爬取什么

Python爬虫可以爬取的东西有很多，Python爬虫怎么学？简单的分析下：

如果你仔细观察，就不难发现，懂爬虫、学习爬虫的人越来越多，一方面，互联网可以获取的数据越来越多，另一方面，像 Python这样的编程语言提供越来越多的优秀工具，让爬虫变得简单、容易上手。

利用爬虫我们可以获取大量的价值数据，从而获得感性认识中不能得到的信息，比如：

知乎：爬取优质答案，为你筛选出各话题下最优质的内容。

淘宝、京东：抓取商品、评论及销量数据，对各种商品及用户的消费场景进行分析。

安居客、链家：抓取房产买卖及租售信息，分析房价变化趋势、做不同区域的房价分析。

拉勾网、智联：爬取各类职位信息，分析各行业人才需求情况及薪资水平。

雪球网：抓取雪球高回报用户的行为，对股票市场进行分析和预测。

爬虫是入门Python最好的方式，没有之一。Python有很多应用的方向，比如后台开发、web开发、科学计算等等，但爬虫对于初学者而言更友好，原理简单，几行代码就能实现基本的爬虫，学习的过程更加平滑，你能体会更大的成就感。

掌握基本的爬虫后，你再去学习Python数据分析、web开发甚至机器学习，都会更得心应手。因为这个过程中，Python基本语法、库的使用，以及如何查找文档你都非常熟悉了。

对于小白来说，爬虫可能是一件非常复杂、技术门槛很高的事情。比如有人认为学爬虫必须精通 Python，然后哼哧哼哧系统学习 Python 的每个知识点，很久之后发现仍然爬不了数据；有的人则认为先要掌握网页的知识，遂开始 HTMLCSS，结果入了前端的坑，瘁……

但掌握正确的方法，在短时间内做到能够爬取主流网站的数据，其实非常容易实现，但建议你从一开始就要有一个具体的目标。

在目标的驱动下，你的学习才会更加精准和高效。那些所有你认为必须的前置知识，都是可以在完成目标的过程中学到的。这里给你一条平滑的、零基础快速入门的学习路径。

1.学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

2.了解非结构化数据的存储

3.学习scrapy，搭建工程化爬虫

4.学习数据库知识，应对大规模数据存储与提取

5.掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

6.分布式爬虫，实现大规模并发采集，提升效率

一

学习 Python 包并实现基本的爬虫过程

大部分爬虫都是按“发送请求——获得页面——解析页面——抽取并储存内容”这样的流程来进行，这其实也是模拟了我们使用浏览器获取网页信息的过程。

Python中爬虫相关的包很多：urllib、requests、bs4、scrapy、pyspider 等，建议从requests+Xpath 开始，requests 负责连接网站，返回网页，Xpath 用于解析网页，便于抽取数据。

如果你用过 BeautifulSoup，会发现 Xpath 要省事不少，一层一层检查元素代码的工作，全都省略了。这样下来基本套路都差不多，一般的静态网站根本不在话下，豆瓣、糗事网络、腾讯新闻等基本上都可以上手了。

当然如果你需要爬取异步加载的网站，可以学习浏览器抓包分析真实请求或者学习Selenium来实现自动化，这样，知乎、时光网、猫途鹰这些动态的网站也可以迎刃而解。

二

了解非结构化数据的存储

爬回来的数据可以直接用文档形式存在本地，也可以存入数据库中。

开始数据量不大的时候，你可以直接通过 Python 的语法或 pandas 的方法将数据存为csv这样的文件。

当然你可能发现爬回来的数据并不是干净的，可能会有缺失、错误等等，你还需要对数据进行清洗，可以学习 pandas 包的基本用法来做数据的预处理，得到更干净的数据。

三

学习 scrapy，搭建工程化的爬虫

掌握前面的技术一般量级的数据和代码基本没有问题了，但是在遇到非常复杂的情况，可能仍然会力不从心，这个时候，强大的 scrapy 框架就非常有用了。

scrapy 是一个功能非常强大的爬虫框架，它不仅能便捷地构建request，还有强大的 selector 能够方便地解析 response，然而它最让人惊喜的还是它超高的性能，让你可以将爬虫工程化、模块化。

学会 scrapy，你可以自己去搭建一些爬虫框架，你就基本具备爬虫工程师的思维了。

四

学习数据库基础，应对大规模数据存储

爬回来的数据量小的时候，你可以用文档的形式来存储，一旦数据量大了，这就有点行不通了。所以掌握一种数据库是必须的，学习目前比较主流的 MongoDB 就OK。

MongoDB 可以方便你去存储一些非结构化的数据，比如各种评论的文本，图片的链接等等。你也可以利用PyMongo，更方便地在Python中操作MongoDB。

因为这里要用到的数据库知识其实非常简单，主要是数据如何入库、如何进行提取，在需要的时候再学习就行。

五

掌握各种技巧，应对特殊网站的反爬措施

当然，爬虫过程中也会经历一些绝望啊，比如被网站封IP、比如各种奇怪的验证码、userAgent访问限制、各种动态加载等等。

遇到这些反爬虫的手段，当然还需要一些高级的技巧来应对，常规的比如访问频率控制、使用代理IP池、抓包、验证码的OCR处理等等。

往往网站在高效开发和反爬虫之间会偏向前者，这也为爬虫提供了空间，掌握这些应对反爬虫的技巧，绝大部分的网站已经难不到你了.

六

分布式爬虫，实现大规模并发采集

爬取基本数据已经不是问题了，你的瓶颈会集中到爬取海量数据的效率。这个时候，相信你会很自然地接触到一个很厉害的名字：分布式爬虫。

分布式这个东西，听起来很恐怖，但其实就是利用多线程的原理让多个爬虫同时工作，需要你掌握 Scrapy + MongoDB + Redis 这三种工具。

Scrapy 前面我们说过了，用于做基本的页面爬取，MongoDB 用于存储爬取的数据，Redis 则用来存储要爬取的网页队列，也就是任务队列。

所以有些东西看起来很吓人，但其实分解开来，也不过如此。当你能够写分布式的爬虫的时候，那么你可以去尝试打造一些基本的爬虫架构了，实现一些更加自动化的数据获取。

你看，这一条学习路径下来，你已然可以成为老司机了，非常的顺畅。所以在一开始的时候，尽量不要系统地去啃一些东西，找一个实际的项目（开始可以从豆瓣、小猪这种简单的入手），直接开始就好。

因为爬虫这种技术，既不需要你系统地精通一门语言，也不需要多么高深的数据库技术，高效的姿势就是从实际的项目中去学习这些零散的知识点，你能保证每次学到的都是最需要的那部分。

当然唯一麻烦的是，在具体的问题中，如何找到具体需要的那部分学习资源、如何筛选和甄别，是很多初学者面临的一个大问题。

以上就是我的回答，希望对你有所帮助，望采纳。

❹ 什么是大数据技术大数据的概念

大数据技术是指大数据的应用技术，涵盖各类大数据平台、大数据指数体系等大数据应用技术。

大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。分析师团队认为，大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据，这些数据在下载到关系型数据库用于分析时会花费过多时间和金钱。

大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。

(4)股票的实时数据存入redis内存扩展阅读：

大数据的三个层面：

1、理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

2、技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从采集、处理、存储到形成结果的整个过程。

3、实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，政府的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

参考资料来源：网络-大数据

❺ 亚马逊的“逊”是读"xun"还是读“sun”

xun

亚马逊公司（Amazon，简称亚马逊；NASDAQ：AMZN），是美国最大的一家网络电子商务公司，位于华盛顿州的西雅图。是网络上最早开始经营电子商务的公司之一，亚马逊成立于1994年， [12] 一开始只经营网络的书籍销售业务，现在则扩及了范围相当广的其他产品，已成为全球商品品种最多的网上零售商和全球第二大互联网企业，在公司名下，也包括了AlexaInternet、a9、lab126、和互联网电影数据库（Internet Movie Database，IMDB）等子公司。
亚马逊及其它销售商为客户提供数百万种独特的全新、翻新及二手商品，如图书、影视、音乐和游戏、数码下载、电子和电脑、家居园艺用品、玩具、婴幼儿用品、食品、服饰、鞋类和珠宝、健康和个人护理用品、体育及户外用品、玩具、汽车及工业产品等。
2004年8月，亚马逊全资收购卓越网。 [1] 2019年7月18日，亚马逊停止为亚马逊中国网站上的第三方卖家提供卖家服务。 [3]
2021年7月，杰夫·贝索斯正式卸任亚马逊首席执行官，由安迪·贾西继任。 [12] 2021年《财富》世界500强排行榜第3位。

成立
亚马逊公司是在1994年7月5日由杰夫·贝索斯（ [10] Jeff Bezos）成立的，一开始叫Cadabra。 [12] 性质是基本的网络书店。然而具有远见的贝佐斯看到了网络的潜力和特色，当实体的大型书店提供20万本书时，网络书店能够提供比20万本书更多的选择给读者。
Amazon
Amazon
贝佐斯将Cadabra以地球上孕育最多种生物的亚马逊河重新命名，于1995年7月重新开张。该公司原于1994年在华盛顿州登记，1996年时改到特拉华州登记，并在1997年5月15日时股票上市。代码是AMZN，一股为18美元（截止2012年10月12日收市，股价为242.36美元）。
亚马逊公司的最初计划原本是在4到5年之后开始有营利，2000年的网络泡沫造成了亚马逊公司平稳成长的风格成为独树一帜的佳话，在1990年代有相当多网络公司快速成长，当时亚马逊公司的股东不停抱怨贝佐斯的经营策略太过保守和缓慢，而网络泡沫时候，那些快速成长的网络公司纷纷结束营业，只有亚马逊还有获利，2002年的第四季，亚马逊的纯利约有500万美金。2004年则成长到3亿多美金。
现状
亚马逊的发展
亚马逊的发展(3张)
DVD、图书、软件、家电、厨房项目、工具、草坪和庭院项目、玩具、服装、体育用品、鲜美食品、首饰、手表、健康和个人关心项目、美容品、乐器等等应有尽有。
在2004年1月，亚马逊更推出总统候选人特别活动，鼓励顾客捐赠从5到200美元给他们心目中理想的美国总统候选人，做为竞选活动经费。1999年贝佐斯因经营策略得法、成为了时代杂志的年度人物。
2009年7月8日，亚马逊官方网站曾被封锁。政府没有对封锁给出任何理由说明。如今可登录 ，亚马逊旗下网站IMDb如今可以登录。
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2010年3月15日，已拥有23大类、超过120万种商品的网上商城卓越亚马逊发布了“网络购物诚信声明白皮书”，主要就消费者网购普遍关心的“正品”和“退换”问题，针对售前和售后的诚信保证做出具体阐释。 卓越亚马逊认为，网购诚信主要分为“售前诚信”和“售后诚信”。售前诚信指消费者对于网络商城品牌的信任度以及每件商品是否是“正品”。
对此，卓越亚马逊对消费者推出了“天天低价、正品保证”的承诺。卓越亚马逊总裁王汉华解释说：“作为全球商品品种最多的网上零售商亚马逊在中国的站点，卓越亚马逊在软件数码、家电3C、玩具礼品等各类商品都有正品保证。”
亚马逊中国发展迅速，每年都保持了高速增长，用户数量也大幅增加。已拥有28大类，近600万种的产品。
2012年9月6日，亚马逊在发布会上发布了新款Kindle Fire平板电脑，以及带屏幕背光功能的Kindle Paperwhite电子阅读器。
2013年3月18日，亚马逊已经制作了一系列大预算的电视剧集，这些剧集仅可通过互联网观看，原因是这家公司正在与Netflix展开“战争”，竞相利用人们对于在智能手机、平板电脑和互联网电视上观看电视节目的兴趣，以扩大自身在流媒体播放服务这一领域中的占有率。
由于亚马逊提供的亚马逊云服务在2013年来的出色表现，着名IT开发杂志SD Times将其评选为2013 SD Times 100，位于“API、库和框架”分类排名的第二名，“云方面”分类排名第一名，“极大影响力”分类排名第一名。
2014年5月5日，推特与亚马逊联手，开放用户从旗下微网志服务的推文直接购物，以增加电子商务的方式保持会员黏着度。 [11]
2014年8月13日，亚马逊推出了自己的信用卡刷卡器Amazon Local Register，进一步向线下市场扩张。
2015年1月20日，亚马逊旗下电影工作室将要开始拍电影。这些电影将首先在电影院上映，然后才在亚马逊Prime视频流服务上看到。
2015年3月6日下午，亚马逊中国（Z.cn）宣布开始在天猫试运营“amazon官方旗舰店”，计划于2015年4月正式上线。该旗舰店首期将主推备受消费者欢迎的亚马逊中国极具特色的“进口直采”商品，包括鞋靴、食品、酒水、厨具、玩具等多种品类。 [13]
2016年6月8日，《2016年BrandZ全球最具价值品牌百强榜》公布，亚马逊排名第7。 [14]
2016年10月，亚马逊排2016年全球100大最有价值品牌第8名。 [15]
2017年5月5日报道，亚马逊准备在英国剑桥设立一个新的研发中心，用于科学研发。 [16]
2017年12月21日，世界品牌实验室(World Brand Lab)编制的2017年度(第十四届)“世界品牌500强”在纽约揭晓，亚马逊继续保持“季军”位置。 [17]
截至当地时间2018年3月20日，亚马逊的市值已经超越谷歌母公司Alphabet，成为仅次于苹果的全球第二大市值公司。 [18]
2018年5月21日，2018年《财富》美国500强排行榜发布，亚马逊位列第八。 [19]
2018年5月29日，《2018年BrandZ全球最具价值品牌100强》发布，亚马逊名列第3位。 [20]
2018年6月20日，亚马逊官网于推出亚马逊全球收款服务。此服务无需外国银行卡或者第三方账户，卖家可以使用本地货币接收全球付款，并直接存入卖家的国内银行账户。 [21]
2018年9月4日，亚马逊股价一度超过2050.50美元，成为继苹果之后第二家市值破万亿美元的美国公司。 [22]
2021年5月，据应用追踪公司App Annie和Sensor Tower数据显示，亚马逊（AMAZON）作为美国iOS和Android平台下载量最多的购物应用的地位被快时尚电子商务应用SHEIN取代。 [68]
从2022年1月19日起，亚马逊将不再接受英国发行的Visa信用卡付款。 [78]
2022年2月14日，亚马逊云科技宣布通过与光环新网和西云数据的紧密合作，在中国区域（北京与宁夏）推出完全托管的、兼容Redis的内存数据库Amazon MemoryDB for Redis。 [87]
2022年2月，亚马逊云科技内存数据库Amazon MemoryDB for Redis在中国区域正式可用。 [88] 同月，亚马逊已与Visa达成付款协议，不再向新加坡及澳洲的Visa用户收取额外交易费用，同时其英国网站将继续接受Visa信用卡付款 [89] 。
2022年3月，亚马逊关闭亚马逊Books实体店、亚马逊4-star和Pop Up店，涉及美国、英国68家店铺。 [90]
2022年3月，亚马逊官网更新声明，宣布云端运算平台亚马逊网络服务（AWS）停止接收俄罗斯和白俄罗斯的新客户。 [91]
2022年3月，亚马逊公司宣布，董事会已经批准了一项1:20拆股计划，并宣布回购至多100亿美元普通股。受此消息提振，亚马逊股价在盘后大涨10%。 [92]
收购
1998年4月，亚马逊收购了IMDb（互联网电影资料库公司）；
1998年8月，亚马逊以1.86亿美元收购Junglee（数据挖掘公司）；
1998年8月，亚马逊以9300万美元收购Planetall（社交网络公司）；
1999年6月，亚马逊以2.5亿美元收购了Alexa；
2003年4月，亚马逊收购了其在线音乐商店的竞争对手en：CD Now；
2004年8月，亚马逊以7500万美元收购了中国的卓越网（卓越当时是一家网上书店）；
2005年7月，亚马逊收购了CustomFlix（DVD制作商）；
2006年2月，亚马逊收购了Shopbop（女性时尚购物网站）；
2007年5月，亚马逊收购了Dpreview（数码相机测评网站）；
2008年3月，亚马逊以3亿美元收购了Audible（有声读物网站）；
2009年7月，亚马逊以12亿收购了Zappos（在线鞋店）；
2010年6月，亚马逊以1.1亿美元收购了Woot（团购网站）；
2010年10月，亚马逊称其将收购欧洲在线购物服务网站BuyVIP. com以扩大在这个地区的市场份额。这笔收购交易的金融条款没有披露。亚马逊负责欧洲零售的副总裁Greg Greeley说，收BuyVIP. com对于亚马逊欧洲业务是一个补充，为亚马逊客户寻找和发现独特的和诱人的产品提供了另一个独特的途径。
2010年11月，亚马逊以5.5亿美元收购了Quidsi；
2011年7月，亚马逊收购了The Book Depository（网上书店）；
2011年，亚马逊还收购了 Lovefilm，Pushbutton；
2012年3月，亚马逊收购了自动化机器人公司 Kiva Systems。
2013年3月，亚马逊在欧洲超越了当地其他在线零售商，成为欧洲最受欢迎、访问量最大的网络零售商。
2014年4月11日，亚马逊收购数字漫画公司comiXology。 [23]
2014年5月16日，亚马逊宣布2000万美元投资入股上海美味七七，开启中国市场的生鲜战略部署。
2014年8月26日，亚马逊宣布以9.7亿美元的现金收购视频游戏流媒体服务Twitch。 [24]
2016年11月4日，亚马逊中国宣布亚马逊海外购与亚马逊英国站点正式实现对接，超百万来自亚马逊英国站点的海外货登陆亚马逊海外购商店。 [25]
2020年6月底，亚马逊花13亿美元收购了自动驾驶独角兽Zoox。相对于Zoox此前32亿美元的估价来说，亚马逊这次算是“占了大便宜”。 [26]
当地时间2022年3月15日（周二），欧盟反垄断监管机构批准了亚马逊以84.5亿美元（约538.26亿元人民币）收购美国电影制片厂米高梅的交易，对交易没有施加任何条件。 [93]
2022年3月17日，美国亚马逊公司宣布，完成收购美国米高梅影片公司，耗资85亿美元。 [95]
2022年3月19日，当地时间3月18日，美国哥伦比亚特区高等法院的一名法官Hiram Puig-Lugo驳回了哥伦比亚特区检察长对亚马逊公司提起的反垄断诉讼，认为没有证据支持亚马逊控制虚高的定价。 [94]
薪资
2022年2月8日消息，根据公司备忘录，亚马逊计划将基本薪资上限从16万美元上调至35万美元。 [84]
公司管理编辑 播报
2021年2月2日，亚马逊创始人杰夫·贝索斯宣布将卸任首席执行官（CEO）职务。 [27] 7月5日，贝索斯正式卸任首席执行官一职，由亚马逊云计算业务亚马逊网络服务（Amazon Web Services）首席执行官安迪·贾西（Andy Jassy）接替。贝索斯离任后还将继续在亚马逊担任董事会执行主席。 [1

❻ python培训需要多久

零基础参加Python培训班学习，Python全栈开发+人工智能课程培训时间一般是5到6个月！
以下是老男孩教育Python课程内容：
阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍(engine、spider、downloader、scheler、pipeline)、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、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
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发
高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。