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  • 学Python要先学什么?对于零基础学员来说没有任何编程基础,应该学习Python基础:计算机组成原理、Python开发环境、Python变量、流程控制语句、高级变量类型、函数应用、文件操作、面向对象编程、异常处理、模块...

    学Python要先学什么?对于零基础的学员来说没有任何的编程基础,应该学习Python基础:计算机组成原理、Python开发环境、Python变量、流程控制语句、高级变量类型、函数应用、文件操作、面向对象编程、异常处理、模块和报、飞机大战游戏制作等知识打好基础。

    零基础们入门学习Python的基础语法和函数,学Python的知识点:

    1、Python基础

    (1)计算机组成原理:计算机组成部分、操作系统分类、B/S和C/S架构、理解软件与硬件的区别;

    (2)Python变量以及开发环境:字符串、数字、字典、列表、元祖等;

    (3)流程控制语句:程序的执行顺序,顺序执行、循环执行、选择执行;

    (4)函数:定义函数、调用函数、函数的嵌套、递归函数;

    (5)文件的基本操作:文件的打开、编辑、关闭;

    (6)面向对象编程:类对象、实例对象、定义类、实例化对象;

    (7)异常处理:学会捕捉异常、自定义异常;

    (8)模块和包:理解模块和包的概念并学会使用;

    (9)飞机大战游戏制作:自己独立完成飞机大战游戏;

    2、框架

    后台业务会使用到web框架来开发,提高工作效率。Python当中常用的web框架是Django、Flask、Tornado等。

    Django框架:Git源代码管理、Redis缓存、VUE介绍、Vue基本语法、ES6语法、VUE 生命周期、Django框架介绍、Django模型、ORM及数据库操作、视图及模板、Django中间件

    3、数据库

    常用的三种类型数据库,网站业务后端使用率高,Mysql、Mongodb,Redis;这三种数据库分别是关系型数据库,文档型数据库还有内存型的数据库。需要学的就是如何使用并且设计,最后是优化。

    4、Linux操作系统

    Nginx在Linux服务器上运行,需要学习Linux系统。

    Linux命令:Ubuntu操作系统介绍与使用、Linux命令使用、Linux命令选项的使用、远程登录和远程拷贝、vim编辑器使用、Ubuntu软件安装和软件卸载。

    5、学习爬虫

    网络爬虫的原理以及相关爬虫的工具、MongoDB数据库最基本的增删改查要会的,Scrapy框架:框架的原理以及使用,定制化爬虫采集系统:数据的采集和分析。

    学Python入门阶段要了解语言的类型区别以及python的特点安装工具,解释器和编辑器编辑器的种类以及专业版怎样激活。了解什么是python的变量定义的方式和规则。对变量的使用更加的了解以及掌握代码中必不可少的输出和输入以及代码的注释。对数据类型中的number类型有更好的理解和认识以及掌握python中的类型判断的函数。掌握字符串类型的定义和使用、字符串的乘法和加法以及字符串的格式化输出和特殊字符的意义。

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  • Python支持多种数字类型:整型(标准整型和长整型(Python2.7及之前有这种类型))、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数。标准整型int,标准整型,在大多数32位机器上标准整型取值范围是-2^31到2^31-1,也就是-...

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    Python基本数据类型一般分为:数字、字符串、列表、元组、字典、集合这六种基本数据类型。

    数字数字类型是不可更改的对象。对变量改变数字值就是生成/创建新的对象。Python支持多种数字类型:

    整型(标准整型和长整型(Python2.7及之前的有这种类型))、布尔型、双精度浮点型、十进制浮点型、复数。

    标准整型

    int,标准整型,在大多数32位机器上标准整型取值范围是-2^31到2^31-1,也就是-2147483648~2147483647,如果在64位机器使用64位

    编译器,那么这个系统的标准整型将是64位。

    布尔型

    bool,从Python2.3开始Python中添加了布尔类型。布尔类型有两种True和False。对于没有__nozero__方法的对象默认是True。

    对于值为0的数字、空集(空列表、空元组、空字典等)在Python中的布尔类型中都是False。>>> bool(1)

    True

    >>> bool('a')

    True

    >>> bool(0)

    False

    >>> bool('')

    False

    浮点型float,每个浮点型占8个字节(64位),完全遵守IEEE754号规范(52M/11E/1S),其中52个位用于表示底,11个位用于表示指数(可表示

    的范围大约是±10**308.25),剩下的一个位表示符号。这看上去相当完美,然而,实际精度依赖于机器架构和创建Python解释器的编译

    器。

    浮点型值通常都有一个小数点和一个可选的后缀e(大写或小写,表示科学计数法)。在e和指数之间可以用正(+)或负(-)表示指数

    的正负(正数的话可以省略符号)。

    以上是Python核心编程的对浮点型(双精度浮点型)的说明。经过Python实测浮点型默认长度是24字节如果超出这个范围会自动

    复数类型

    complex,在复数中虚数不能单独存在,它们总是和一个值为0.0的实数部分一起来构成一个复数。复数由实数部分和虚数部分构成。

    表示虚数的语法:real+imagj。

    实数部分和虚数部分都是浮点型。

    虚数部分必须有后缀j或J。

    字符串字符串(string)是不可变类型,就是说改变一个字符串的元素需要新建一个新的字符串。字符串是由独立的字符组成的,并且这些字符

    可以通过切片操作顺序地访问。Python里面通过在引号间包含字符的方式创建字符串,单引号和双引号的作用是相同的。

    Python用"原始字符串”操作符来创建直接量字符串,所以再做区分就没什么意义了。其他的语言,比如C语言里面用单引号来标示

    字符,双引号标示字符串,而在Python里面没有字符这个类型。这可能是双引号和单引号在Python里面被视作一样的另一个原因。

    Python实际上有三类字符串。通常意义的字符串(str) 和Unicode字符串(unicode) 实际上都是抽象类basestring的子类。这个basestring是不能实例化的。

    列表列表(list)像字符串类型一样,列表类型也是序列式的数据类型。字符串只能由字符组成,而且是不可变的(不能单独改变它的某

    个值),而列表则是能保留任意数目的Python对象的灵活的容器。

    列表不仅可以包含Python的标准类型,而且可以用用户定义的对象作为自己的元素。列表可以包含不同类型的对象,而且要比C或者Python自己的数组类型(包含在array扩展包中)都要灵活,因为数组类型所有的元素只能是一种类型。列表可以执行pop,sort、reverse等操作。列表也可以添加或者减少元素,还可以跟其他的列表结合或者把一个列表分成几个。可以对单独一个元素或者多个元素执行insert、update或remove操作。

    元组元组类型在很多操作上都跟列表一样,许多用在列表上的例子在元组上照样能跑,我们有一节内容专门讲解元组类型。它们的主要不同

    在于元组是不可变的,或者说是只读的,所以那些用于更新列表的操作,比如用切片操作来更新一部分元素的操作,就不能用于元

    组类型。

    字典

    字典是Python语言中唯一的映射类型。映射类型对象里哈希值(键,key) 和指向的对象(值。value) 是一对多的关系。一个字典对象是可变的,它是一个容器类型,能存储任意个数的Python对象,其中也包括其他容器类型。字典类型和序列类型容器类(列表、元组) 的区别是存储和访问数据的方式不同。序列类型只用数字类型的键(从序列的开始起按数值顺序索引) 。映射类型可以用其他对象类型做键,一般最常见的是用字符串做键。和序列类型的键不同,映像类型的键直接或间接地和存储的数据值相关联。但因为在映射类型中,我们不再用"序列化排序”的键,所以映像类型中的数据是无序排列的映射类型不要求用数字值做索引以从一个容器中获取对应的数据项。你可以用键直接"映射”到值,这就是为什么叫映射类型("mappingtype”) 的原因。映射类型通常被称做哈希表,是因为字典对象就是哈希类型的。字典是Python中最强大的数据类型之一。

    字典常见的操作有:字典创建、字典赋值、字典中值的访问、字典更新、字典元素删除等操作。

    集合

    集合最早出现在Python2.3版本中,通过集合模块来创建,并通过ImmutableSet类和Set类进行访问。

    集合有两种不同的类型,可变集合(set)和不可变集合(frozenset)。可变集合,你可以添加和删除元素,对不可变集合则不允许这样做。请注意,可变集合不是可哈希的,因此既不能用做字典的键也不能做其他集合中的元素。不可变集合则正好相反,即,他们有哈希值,能被用做字典的键或是作为集合中的一个成员。集合对象是一组无序排列的可哈希的值。

    集合支持用in和not in操作符检查成员,由len()内建函数得到集合的基数(大小) ,用for循环迭代集合的成员。但是因为集合本身是无序的,你不可以为集合创建索引或执行切片(slice) 操作,也没有键可用来获取集合中元素的值。更多学习内容,请点击Python学习网。

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  • 对于从事IT行业人来说,对python语言并不陌生,但是其他行业人可能对python了解不多,或者听都没听过,下面详细介绍下python这门编程语言,告诉大家python什么python可以用来干什么?一、Python什么语言...

    Python最近几年发展的非常迅速,尤其是2017年,随着人工智能概念的兴起,python的关注度也是越来越高,python相继纳入浙江省高考和山东省的小学教材。对于从事IT行业的人来说,对python语言并不陌生,但是其他行业的人可能对python了解的不多,或者听都没听过,下面详细介绍下python这门编程语言,告诉大家python是什么?python可以用来干什么?

    一、Python是什么语言,python是什么类型的语言?

    Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。

    Python由Guido van Rossum于1989年底发明,第一个公开发行版发行于1991年。

    像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。

    二、Python是什么意思,python怎么读?

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    Python(英国发音:/ˈpaɪθən/ 美国发音:/ˈpaɪθɑːn/,汉语翻译为巨蟒、巨蛇的意思。

    三、Python的发展历程

    1989年的圣诞节,Guido开始编写Python语言的编译器。Python这个名字,来自Guido所挚爱的电视剧Monty Python’s Flying Circus。他希望这个新的叫做Python的语言,能符合他的理想:创造一

    种C和shell之间,功能全面,易学易用,可拓展的语言。

    1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有了:类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓

    展系统。

    Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce.

    1999年 Python的web框架之祖——Zope 1发布

    Python 2.0 - 2000/10/16,加入了内存回收机制,构成了现在Python语言框架的基础

    Python 2.4 – 2004/11/30, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生

    Python 2.5 - 2006/09/19

    Python 2.6 - 2008/10/1

    Python 2.7 - 2010/07/03

    Python 3.0 - 2008/12/03

    Python 3.1 - 2009/06/27

    Python 3.2 - 2011/02/20

    Python 3.3 - 2012/09/29

    Python 3.4 - 2014/03/16

    Python 3.5 - 2015/09/13

    2014年11月,Python2.7将在2020年停止支持的消息被发布,并且不会在发布2.8版本,建议用户尽可能的迁移到3.4+ Python最初发布时,在设计上有一些缺陷,比如Unicode标准晚于Python出

    现,所以一直以来对Unicode的支持并不完全,而ASCII编码支持的字符有限。例: 对中文支持不好Python3相对Python早期的版本是一个较大的升级,Py3在设计的时候没有考虑向下兼容,所以很多早期

    版本的Python的程序无法再Py3上运行。为了照顾早期的版本,推出过渡版本2.6——基本使用了Python 2.x的语法和库,同时考虑了向Python 3.0的迁移,允许使用部分Python 3.0的语法与函数。2010

    年继续推出了兼容版本2.7,大量Python3的特性被反向迁移到了Python2.7,2.7比2.6进步非常多,同时拥有大量3中的特性和库,并且照顾了原有的Python开发人群。

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    四、Python可以用来干什么?

    在我看来,基本上可以不负责任地认为,Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫,还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计算、图像处理,Python都可以胜任。

    Python为我们提供了非常完善的基础代码库,覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容,被形象地称作"内置电池(Batteries included)”。用Python开发,许多功能不必从零编写,直接使用现成的即可。

    除了内置的库外,Python还有大量的第三方库,也就是别人开发的,供你直接使用的东西。当然,如果你开发的代码通过很好的封装,也可以作为第三方库给别人使用。

    许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

    龟叔给Python的定位是"优雅”、"明确”、"简单”,所以Python程序看上去总是简单易懂,初学者学Python,不但入门容易,而且将来深入下去,可以编写那些非常非常复杂的程序。

    总的来说,Python的哲学就是简单优雅,尽量写容易看明白的代码,尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、动不动就几万行的代码,你可以尽情地嘲笑他。

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    五、如何入门学习python?

    零基础情况下,想学一门语言。其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言,有更好的可读性,因此上手相对容易。那么如何快速掌握python?

    设定目标:做 Python 开发除了熟悉语言本身之外,还需要掌握很多相关联的技能,好比打NBA,你不光要学如何投篮,还要练习力量、技战术等一整套东西。所以,一个普通Python Web开发工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架,比如:Django、Flask、Tornado,做业务系统必须熟知一种数据库,还需要对Linux系统的基本操作和常用命令有所了解,因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。

    开发工具:工欲善其事必先利其器,Python IDE层出不穷,推荐Pycharm 和Sublime两个工具都是免费的,而且它们的学习成本非常低,网上找一篇教程看了基本就能上手,Vim、Emacs这样的远古神器还是放以后再去了解吧。

    Python3:新手开始总纠结学 Python2 还是 Python3,这种纠结完全就是给自己徒增烦恼,因为它们是同一种语言,只有少部分地方语法不兼容,尽管目前大部分公司还在用Python2,但是Python3逐渐成为主流已是不争事实,毕竟后者性能方面更占有优势。

    学习框架:对于刚入门的人,最重要的是培养Ta的学习兴趣和信心。有的会担心自己的基础知识都那么薄弱,如何能学好框架呢?其实这个担心倒是不必,大多数大型的框架都把功能封装得很完整,定义了一套在自己的框架下做事的"规则”,学习框架更多的是学习这些"规则”,入门倒不需要很深的理论基础。

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  • 与它价值,职业机会或可用工作有关问题不必担心。 随着Python迅速停止在开发人员和其他各个领域普及,它对您职业发展巨大贡献。有一些原因使Python成为"No 1”。 它是易于编写脚本语言,可以快速...

    值得关注的下一件大事是Python,对此毫无疑问。 与它的价值,职业机会或可用工作有关的问题不必担心。 随着Python迅速停止在开发人员和其他各个领域的普及,它对您职业发展的巨大贡献。

    有一些原因使Python成为"No 1”。 它是易于编写的脚本语言,可以快速学习。 因此减少了项目代码的总体开发时间。 它具有一组不同的库和API,它们支持数据分析,数据可视化和数据操作。

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    Python职业数量和薪水图

    尽管对Python开发人员的需求很高,但供应量确实非常低。 为了证明这一点,我们将考虑HR专业声明。 预计该专业人员将分别招募10位Java和Python程序员。 Java涌入了大约100份好的简历,但是Python却只有8份好的简历。 因此,尽管他们不得不经过漫长的过程来筛选出优秀的候选人,但是使用Python时,他们别无选择,只能选择这8个候选人。

    这告诉您有关情况的什么信息? 尽管Python语法简单,但我们确实需要更多的人来提高自己的技能。 这就是让人获得Python技能的绝好机会。 当我们谈论工作数量时,Python可能不会太多。 但是每个Python程序员都有大量的工作。

    有关Python事业的另一个好消息,不久前,一家独角兽软件公司面临困境。 它赢得了与一家美国大型银行的2亿美元(120亿卢比)合同,为其开发应用程序商店。 但是该公司缺乏足够灵巧的Python程序员。 由于Python是该项目的最佳语言,因此它最终向美国的自由Python程序员小组支付了三倍的账单。诸如Indeed和Naukri之类的职位委员会为Python提供了大约20,000至50,000个职位列表,这表明Python职业机会很高。 选择Python从事您的职业是一个不错的选择。 以下统计数据显示了主要编程语言的总职位发布

    Python中这些令人印象深刻的薪水数字也适用于各种职位。 根据PayScale的统计,Python技能的年薪约为62,878美元,在美国甚至更高。 随着资格/证书和经验的增加,数字会更高。 它是增长最快的编程语言之一,并且增长稳定,没有任何威胁。 当前和未来几年,它的重要性不亚于Java,C,C ++,甚至还不止这些。 大型公司在其基于服务器的小型项目中采用Python,这正在增加对python的需求。

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    Python工作的类型

    那么,您可以使用Python从事哪些类型的工作?

    好吧,其中之一是Python范围在数据科学和分析中非常密集。 客户通常希望从其数据池中提取隐藏模式。 在机器学习和人工智能中它也是首选。 数据科学家喜欢Python。 另外,在有关Python应用程序的文章中,我们了解了Python如何在Web开发,桌面应用程序,数据科学和网络编程中无处不在。

    Python工作档案

    在履历表上使用Python后,您可能会在一家知名公司中担任以下职位之一:

    1.软件工程师

    分析用户需求

    编写和测试代码

    撰写操作文件

    咨询客户并与其他员工紧密合作

    开发现有程序

    2.高级软件工程师

    开发高质量的软件架构

    通过脚本和其他工具自动化任务

    查看和调试代码

    执行验证和验证测试

    实施版本控制和设计模式

    3. DevOps工程师

    部署更新和修复

    分析和解决技术问题

    维护和故障排除的设计程序

    开发脚本以自动化可视化

    提供2级技术支持

    4.数据科学家

    识别数据源并使收集自动化

    预处理数据并进行分析以发现趋势

    设计预测模型和ML算法

    执行数据可视化

    提出应对业务挑战的解决方案

    5.高级数据科学家

    监测初级数据分析师

    构建分析工具以生成见解,发现模式并预测行为

    实施基于ML和统计的算法

    提出想法以利用拥有的数据

    与业务伙伴交流发现结果

    尽管许多顶级公司都坚持使用Java,但Python是最古老但仍在发展的技术之一。 Python的未来充满希望:

    1.人工智能

    人工智能是机器显示的智能。 这与人类和其他动物所展现的自然智慧形成鲜明对比。 它是接管世界的新技术之一。 当谈到AI时,Python是首选之一。 实际上,它是最适合的语言之一。

    为此,我们拥有专用于让AI代替人工的各种框架,库和工具。 它不仅有帮助,而且还提高了效率和准确性。 人工智能为我们提供了语音识别系统,自动驾驶汽车等。

    以下工具和库可用于这些AI分支:

    机器学习 - PyML, PyBrain, scikit-learn, MDP Toolkit, GraphLab Create, MIPy

    通用AI - pyDatalog, AIMA, EasyAI, SimpleAI

    神经网络 - PyAnn, pyrenn, ffnet, neurolab

    自然语言和文字处理 - Quepy, NLTK, genism

    2.大数据

    大数据是指庞大而复杂的数据集,以至于传统的数据处理应用程序软件不足以处理它们。

    Python帮助大数据增长,它的库使我们能够跨集群分析和处理大量数据:

    Pandas

    scikit-learn

    NumPy

    SciPy

    GraphLab Create

    IPython

    Bokeh

    Agate

    PySpark

    Dask

    3.网络

    Python还使我们能够配置路由器和交换机,并以经济高效的方式执行其他网络自动化任务。为此,我们有以下Python库:

    Ansible

    Netmiko

    NAPALM(Network Automation and Programmability Abstraction Layer with Multivendor Support)

    Pyeapi

    Junos PyEZ

    PySNM

    Paramiko SSH

    所有这些技术现在和将来都依赖于Python。

    为什么是Python?

    它的简洁明了使其非常适合初学者。

    它有一个庞大的社区,为社区的发展不断做出贡献。

    由于需求/供应比率高,它提供了绝佳的职业机会

    我们有许多框架可以简化Web开发的工作。

    Python是人工智能和机器学习的首选语言。

    Raspberry Pi是一台微型计算机,它使我们能够使用Python进行自己的DIY,而且价格不会太高。

    初创企业和公司都因其强大和简单而广泛使用Python。

    在StackOverflow开发人员调查报告中,Python一直位居最受欢迎的编程语言之首。

    Python技能

    在了解了Python拥有的所有机会之后,很高兴了解它的所有来龙去脉。始终将重点放在技能上,这样您才能脱颖而出。它们可以细分如下:

    核心Python(Python 2和Python 3之间的基本知识就足够了,不需要所有模块的完整知识)

    Web框架(学习常见的Python框架,例如Django或Pandas)

    对象关系映射器(能够通过ORM而不是SQL连接到数据库)

    了解多进程体系结构(能够编写和管理线程以实现高性能)

    RESTful API(了解如何使用它们以及如何与它们集成组件)

    构建Python应用程序(应该知道如何打包代码以及部署和发布)

    良好的沟通和设计能力(能够与成员很好地沟通,并能够实现可伸缩,安全和高度可用的服务器)

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    总结

    Python的增长在不久的将来是非常有希望的。 通过正确的平台获得正确的技能将使您获得理想的工作。

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