一. 精通Python语言,熟悉Python标准库和主流开源库,能使用Python进行服务器后端、数据分析、科学计算、网络爬虫等开发。
二. 熟悉Web框架如Flask、Django等,能够使用Python语言进行Web应用和服务端开发。
三. 熟练使用关系型数据库如MySQL、PostgreSQL等和NoSQL数据库如MongoDB,可进行数据库设计及SQL查询优化。
四. 了解前端技术如HTML、CSS、JavaScript,可以和前端工程师进行协作开发整个Web应用程序。
五. 掌握基本的移动端开发技术,如React Native等,实现移动APP开发。
六. 了解常用的软件开发模式如MVC、MVVM,具有设计模式应用能力。
七. 掌握Linux操作系统和Shell、Python脚本,进行运维和自动化操作。
八. 了解基本的数据结构和算法,有一定的代码优化能力。
九. 有良好的沟通和团队合作能力,能够进行项目需求评估、系统设计并高质量完成项目。
第一个项目是基于Flask和Vue.js开发的在线教育平台。这个项目的后端我使用Python和Flask完成,实现了用户认证、课程信息管理、视频点播等功能。前端使用Vue框架,开发了富交互的页面。两个部分通过RESTful API进行交互。我负责了这个项目的整体架构设计、后端开发和前后端交互的实现。这个项目展现了我使用Python进行服务端开发的能力。
第二个项目是狗狗识别程序。我使用TensorFlow框架和Python开发了一个卷积神经网络模型,可以对狗的图片进行识别,并给出其品种。我对模型进行了训练和优化,最终实现了90%以上的识别准确率。这个项目通过应用Python的机器学习库展现出我进行深度学习和神经网络模型开发的技术实力。
这两个项目涉及Python后端Web开发、前端交互、深度学习等方面,可以很好地展示我在Python语言的应用能力、框架的使用经验和独立开发复杂系统的综合素质。我热衷于利用Python技术开发有价值的产品或服务。
1. 用户登陆模块:实现用户账号的注册、登录、管理。 2. 歌曲分类浏览模块:歌曲按语种、风格、歌手等分类,用户可以按分类浏览歌曲。 3. 歌曲搜索模块:支持按歌名、歌手名进行歌曲搜索。 4. 个性化推荐模块:根据用户历史点播记录,使用内容推荐算法推荐个性化歌曲。 5.
Scrapy来爬取球探网的数据:可以爬取球员数据,包括球员名称、年龄、身高、体重、位置、球队,历史比分等信息。通过浏览器开发者工具查看页面元素,确定数据位置,以便后续定位提取。使用requests获取页面:构造请求获取不同位置的球员数据页面。使用BeautifulSoup解析页面