《Python从小白到大牛》（第2版）21.5 布局管理

如何绘制Matplotlib柱状图

本次内容聚焦于数据可视化的一个重要方面——柱状图的绘制。解析了如何在Python环境下使用bar函数创建包含多个图例的柱状图，并强调了坐标轴设置的重要性，包括X轴和Y轴。实例中提及了如何给柱状图赋予不同颜色的图例，以及如何添加图表

Python课程介绍

课程内容覆盖Python语言从基础到进阶的全方位知识，包括环境搭建、编码规范、基本语法等初级内容，至关键的数据结构、函数式编程、面向对象以及异常处理等进阶技术。框架和高级库的使用为进一步实际开发奠定基础。实战篇涵盖网络爬虫、数据可视化、桌面应用开发、即时通讯工具开发和游戏开发等项目，提升了课程的实用性和综合性。适合渴望系统学习Python并希望通过具体项目提升实战技能的学习者。

项目实战：从数据库提取股票数据

本次项目涵盖了从纳斯达克股票数据库提取数据并以图表形式展示的实战技能。重点介绍了如何利用DB access模块进行数据库操作，具体包括创建连接、创建游标、编写及执行SQL查询语句，以及提取与展示数据的步骤。同时强调了参数化查询的重要性和错误调试的过程。内容适合对数据库操作、股票数据分析及Python编程感兴趣的技术人员学习。

Python爬虫：Requests库的基本用法

本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库，在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库，以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中，还包含了HTTP状态码的讲解，状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性，在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外，视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示，旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。

大数据架构与生态圈01

视频内容聚焦于大数据技术的发展三个阶段，其中大数据1.0时代遍及2006-2009年，以Apache基金会建立的Hadoop开源项目和相关技术（如HDFS、MapReduce、HBase）为标志，主要解决大规模结构化数据批处理问题。2.0时代自2009年至2015年，以Spark为主流计算引擎，着重于结构化数据处理与多种流计算引擎的出现。而3.0时代则自2015年开始，注重非结构化数据处理、数据共享及解决数据孤岛问题，推进大数据与人工智能、云计算技术的融合。内容指出大数据技术依据不同行业需求有不同架构，并且强调技术的持续更新与业务适配性。

IT运维职位需要学习的技能

我正在参加51CTO学堂年度讲师评选，快来投我一票吧！

王老师凭借在IT教育行业十六年的深厚经验，专注于青少年编程教育，旨在通过技术指导帮助年轻学生实现更好的个人成长。王老师的教学动力源自于社会各界的支持和信任，此次参加51CPU年度讲师评选活动也寻求更广泛的认可。

信奥赛C++

C++语言在信息学奥林匹克竞赛中扮演着重要角色，提供了高效的编程手段和强大的功能支持。擅长进行复杂程序设计，特别是在动态规划等算法问题上展示出高效的解决方案。其跨平台性和可扩展性使其在多个领域如科学计算、图形学和人工智能领域都有所应用。丰富的标准库和第三方库资源，进一步提升了C++的开发效率，对于追求深入计算机编程技术的人来说是一种提升竞争力的方式。适合有志于深化编程能力和求解复杂问题的开发者和学习者。