python面试

python面试
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一、Python相关:

1.可变与不可变类型;

这里的可变不可变,是指内存中的那块内容(value)是否可以被改变。如果是不可变类型,在对对象本身操作的时候,必须在内存中新申请一块区域(因为老区域#不可变#)。如果是可变类型,对对象操作的时候,不需要再在其他地方申请内存,只需要在此对象后面连续申请(+/-)即可,也就是它的address会保持不变,但区域会变长或者变短。

不可变类型有什么好处?如果数据是不可变类型,当我们把数据传给一个不了解的API时,可以确保我们的数据不会被修改。如果我们要操作一个从函数返回的元组,可以通过内建函数list()把它转换成一个列表。(当被问到列表和元组的区别时,可以说这一点!)

2.浅拷贝与深拷贝的实现方式、区别;deepcopy如果你来设计,如何实现;

copy.copy() 浅拷贝

copy.deepcopy() 深拷贝

浅拷贝是新创建了一个跟原对象一样的类型,但是其内容是对原对象元素的引用。这个拷贝的对象本身是新的,但内容不是。拷贝序列类型对象(列表\元组)时,默认是浅拷贝。

3.__new__() 与 __init__()的区别;

继承自object的新式类才有__new__

__new__至少要有一个参数cls,代表要实例化的类,此参数在实例化时由Python解释器自动提供

__new__必须要有返回值,返回实例化出来的实例,这点在自己实现__new__时要特别注意,可以return父类__new__出来的实例,或者直接是object的__new__出来的实例

__init__有一个参数self,就是这个__new__返回的实例,__init__在__new__的基础上可以完成一些其它初始化的动作,__init__不需要返回值

4.你知道几种设计模式;

单例模式

装饰器、面向切面编程AOP

5.python装饰器

什么是装饰器;如果想在函数之后进行装饰,应该怎么做;

下面这些是什么意思:@classmethod, @staticmethod, @property?

手写个使用装饰器实现的单例模式;

使用装饰器的单例和使用其他方法的单例,在后续使用中,有何区别;

简言之,python装饰器就是用于拓展原来函数功能的一种函数,这个函数的特殊之处在于它的返回值也是一个函数,使用python装饰器的好处就是在不用更改原函数的代码前提下给函数增加新的功能。

6.正则re的用法

7.介绍下垃圾回收:

引用计数/分代回收/孤立引用环;

8. range 和xrange 的区别(他妹的我学的py3…);

range 函数说明:range([start,] stop[, step]),根据start 与stop 指定的范围以及step 设定的步长,生成一个序列。

range 示例:

1 2 3 4 5 6 >>> range(5)

[0, 1, 2, 3, 4]

>>> range(1,5)

[1, 2, 3, 4]

>>> range(0,6,2)

[0, 2, 4]

xrange 函数说明:用法与range 完全相同,所不同的是生成的不是一个数组,而是一个生成器。

xrange 示例:

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 >>>xrange(5)

xrange(5)

>>> list(xrange(5))

[0, 1, 2, 3, 4]

>>>xrange(1,5)

xrange(1, 5)

>>> list(xrange(1,5))

[1, 2, 3, 4]

>>>xrange(0,6,2)

xrange(0, 6, 2)

>>> list(xrange(0,6,2))

[0, 2, 4]

二、网站编程相关

1. session

session 和cookie 的联系与区别;session 为什么说是安全的;

解释一下 cookie 和 session 的关系

1、cookie 数据存放在客户的浏览器上,session 数据放在服务器上。

2、cookie 不是很安全,别人可以分析存放在本地的cookie 并进行cookie 欺骗,考虑到安全应当使用session 。

3、session 会在一定时间内保存在服务器上。当访问增多,会比较占用你服务器的性能,考虑到减轻服务器性能方面,应当使用cookie 。

4、单个cookie 保存的数据不能超过4K ,很多浏览器都限制一个站点最多保存20个cookie 。

5、可以考虑将登陆信息等重要信息存放为session ,其他信息如果需要保留,可以放在cookie 中。

2.网站相关

uWSGI和Nginx的作用;

Django+uwsgi+nginx

nginx和uwsgi的区别和作用:

1, nginx是对外的服务器,外部浏览器通过url访问nginx, uwsgi是对内的服务器,主要用来处理动态请求。

2, nginx接收到浏览器发送过来的http请求,将包进行解析,分析url,a.如果是静态文件请求就直接访问用户给nginx配置的静态文件目录,直接返回用户请求的静态文件,b.如果不是静态文件,而是一个动态的请求,那么nginx就将请求转发给uwsgi,

uwsgi接收到请求之后将包进行处理,处理成wsgi可以接受的格式,并发给wsgi,

wsgi根据请求调用应用程序的某个文件,某个文件的某个函数,最后处理完将

返回值再次交给wsgi,wsgi将返回值进行打包,打包成uwsgi能够接收的格式,

uwsgi接收wsgi发送的请求,并转发给nginx,nginx最终将返回值返回给浏览器。

三个web框架区别(flask,django,tornado)

?Django:Python 界最全能的 web 开发框架,battery-include 各种功能完备,可维护性和开发速度一级棒。常有人说 Django 慢,其实主要慢在Django ORM 与数据库的交互上,所以是否选用 Django,取决于项目对数据库交互的要求以及各种优化。而对于 Django 的同步特性导致吞吐量小的问题,其实可以通过 Celery 等解决,倒不是一个根本问题。Django 的项目代表:Instagram,Guardian。

?Tornado:天生异步,性能强悍是 Tornado 的名片,然而 Tornado 相比Django 是较为原始的框架,诸多内容需要自己去处理。当然,随着项目

越来越大,框架能够提供的功能占比越来越小,更多的内容需要团队自己去实现,而大项目往往需要性能的保证,这时候 Tornado 就是比较好的

选择。Tornado项目代表:知乎。

?Flask:微框架的典范,号称 Python 代码写得最好的项目之一。Flask 的灵活性,也是双刃剑:能用好 Flask 的,可以做成 Pinterest,用不好

就是灾难(显然对任何框架都是这样)。Flask 虽然是微框架,但是也可以做成规模化的 Flask。加上 Flask 可以自由选择自己的数据库交互组

件(通常是 Flask-SQLAlchemy),而且加上 celery +redis 等异步特性以后,Flask 的性能相对 Tornado 也不逞多让,也许Flask 的灵活性可能是某些团队更需要的。

Tornado 的好成绩得益于其自带的异步特性,而 Django 与 Flask 是同步框架,在处理请求时性能受限。但是实际使用中,一般是Django/Flask + Celery + Redis/Memchaned/RabbitMQ 的模式,由此带上了异步处理的能力。

3.安全相关

什么是分组加密?加密模式有哪些?ecb和cbc模式有什么区别?为什么需要iv向量?

简单说说https的过程?

对称加密与非对称加密区别?

4.如何生成共享秘钥?如何防范中间人攻击?

4.sql注入是怎么产生的,如何防止?

所谓SQL注入,就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串,

最终达到欺骗服务器执行恶意SQL命令的目的。

如何防止:

1.永远不要信任用户的输入。对用户的输入进行校验,可以通过正则表达式,或限制长度;对单引号和

双"-"进行转换等。

2.永远不要使用动态拼装sql,可以使用参数化的sql或者直接使用存储过程进行数据查询存取。

3.永远不要使用管理员权限的数据库连接,为每个应用使用单独的权限有限的数据库连接。

4.不要把机密信息直接存放,加密或者hash掉密码和敏感的信息。

5.应用的异常信息应该给出尽可能少的提示,最好使用自定义的错误信息对原始错误信息进行包装

6.sql注入的检测方法一般采取辅助软件或网站平台来检测,软件一般采用sql注入检测工具jsky,网站平台就有亿思网站安全平台检测工具。MDCSOFT SCAN等。采用MDCSOFT-IPS可以有效的防御SQL注入,XSS攻击等。

8、数据库相关

1.什么场景用redis,为什么mysql不适合?

redis所有数据放在内存中,内存数据库。nosql(不过也可以持久化,持久化使用RDB或AOF 方式。)

mysql无论数据还是索引都放在硬盘中,使用时才交换到内存中,能够处理远超内存总量的数据。

mongodb,是一个内存数据库,数据都放在内存中。持久化:mongodb的所有数据实际上是存放在硬盘的,所有要操作的数据通过mmap的方式映射到内存某个区域内。然后,mongodb 就在这块区域里面进行数据修改,避免了零碎的硬盘操作。

数据量和性能:

当物理内存够用的时候,redis>mongodb>mysql

当物理内存不够用的时候,redis和mongodb都会使用虚拟内存。

实际上如果redis要开始虚拟内存,那很明显要么加内存条,要么你换个数据库了。

但是,mongodb不一样,只要,业务上能保证,冷热数据的读写比,使得热数据在物理内存中,mmap的交换较少。

mongodb还是能够保证性能。有人使用mongodb存储了上T的数据。

mysql,mysql根本就不需要担心数据量跟内存下的关系。不过,内存的量跟热数据的关系会极大地影响性能表现。

当物理内存和虚拟内存都不够用的时候,估计除了mysql你没什么好选择了。

其实,从数据存储原理来看,我更倾向于将mongodb归类为硬盘数据库,但是使用了mmap 作为加速的手段而已。

三、你如何管理不同版本的代码?

Git,svn

git冲突如何解决?

假如有一个分支feature,master分别提交commit,如何解决冲突

或者解决过比较复杂的git冲突是什么样的

四、做过哪些项目,承担了什么职责

Python经典面试题

1:Python如何实现单例模式? Python有两种方式可以实现单例模式,下面两个例子使用了不同的方式实现单例模式: 1. class Singleton(type): def __init__(cls, name, bases, dict): super(Singleton, cls).__init__(name, bases, dict) cls.instance = None def __call__(cls, *args, **kw): if cls.instance is None: cls.instance = super(Singleton, cls).__call__(*args, **kw) return cls.instance class MyClass(object): __metaclass__ = Singleton print MyClass() print MyClass() 2. 使用decorator来实现单例模式 def singleton(cls): instances = {} def getinstance(): if cls not in instances: instances[cls] = cls() return instances[cls] return getinstance @singleton class MyClass: … 2:什么是lambda函数? Python允许你定义一种单行的小函数。定义lambda函数的形式如下:labmda 参数:表达式lambda函数默认返回表达式的值。你也可以将其赋值给一个变量。lambda函数可以接受任意个参数,包括可选参数,但是表达式只有一个:>>> g = lambda x, y: x*y >>> g(3,4) 12 >>> g = lambda x, y=0, z=0: x+y+z >>> g(1) 1

Python面试题及答案

P y t h o n面试题及答案 TTA standardization office【TTA 5AB- TTAK 08- TTA 2C】

2018年最新P y t h o n面试题及答案找工作是每个学习Python人员的目标,为了更好的找到工作,刷面试题是必不可少的,了解最新企业招聘试题,可以让你面试更加的顺利。小编整理了一些20XX年最新的Python面试题,来测测你技术的掌握度吧。 1、Python里面如何拷贝一个对象( 赋值,浅拷贝,深拷贝的区别) 答:赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。 浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数} 深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的()函数} 2、Python里面match()和search()的区别? 答:re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。 re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。 >>>print(‘super’, ‘superstition’).span())

(0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’)) None >>>print(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’).span()) (2, 7) 3、有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析? 答:PyChecker是一个python代码的静态分析工具,它可以帮助查找python代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告 Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查 4、简要描述Python的垃圾回收机制(garbage collection)。 答案 这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点: Python在内存中存储了每个对象的引用计数(reference count)。如果计数值变成0,那么相应的对象就会小时,分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。 偶尔也会出现引用循环(reference cycle)。垃圾回收器会定时寻找这个循环,并将其回收。举个例子,假设有两个对象o1和o2,而且符合 == o2和 == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用,那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。

Python数据分析

实训:Python数据分析 〖实训目的〗 了解Python基本编程语法,掌握Python进行数据载入、预处理、分析和可视化的方法。 〖实训内容与步骤〗 1.在Python中导入数据 (1)读取CSV文件 CSV文件是由由逗号分割字段构成的数据记录型文件。我们可以方便地把 EXCEL中的电子表格存储为CSV文件。例如,我们有一份CSV 数据是英国近些年的降雨量统计数据,可以从以下网址找https://https://www.360docs.net/doc/e09191257.html,/dataset/average-temperature-and-rainfall-england-and- source/3fea0f7b-5304-4f11-a809-159f4558e7da) 从EXCEL中看到的数据如下图2-53所示: 图2-53 读取CSV文件 如果这个文件被保存在以下位置: D:\data\uk_rain_2014.csv 我们可以在Python中利用Pandas库将它导入: >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_csv('d:\\data\\uk_rain_2014.csv', header=0) 这里需要注意的是,因为windows下用于分割目录的“\”符号在Python中被用于转义符(转义符就是用来输入特殊符号的引导符号,例如\n是回车,\r是换行等),因此“\”本身在Python语言中需要通过“\\”来输入。 以上两行程序就将这个csv文件导入成pandas中的一种类型为Dataframe的对象中,并给这个对象起名为df。

为了验证我们确实导入了这个数据文件,我们可以把df的内容打印出来:>>>print df Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \ 0 1980/81 1182 5408 292 1 1981/8 2 1098 5112 257 2 1982/8 3 1156 5701 330 3 1983/8 4 993 426 5 391 4 1984/8 5 1182 5364 217 5 1985/8 6 102 7 4991 304 6 1986/8 7 1151 5196 295 7 1987/88 1210 5572 343 8 1988/89 976 4330 309 9 1989/90 1130 4973 470 10 1990/91 1022 4418 305 11 1991/92 1151 4506 246 121992/93 1130 5246 308 (2)读取EXCEL文件 因为EXCEL文件本身可以方便地另存为CSV文件,所以把EXCEL文件导入Python的一种办法就是将EXCEL中的数据表另存为CSV文件,然后利用上一节的方法将CSV导入Python。 当然,Pandas也提供了直接读取EXCEL文件的方法。同样,如果相应的EXCEL 文件放在D:\data\uk_rain_2014.xlsx,我们同样可以在Python中利用Pandas库将它导入: >>>import pandas as pd >>>df = pd.read_excel('d:\\data\\uk_rain_2014.xlsx') 同样,我们也可以把df的内容打印出来作为验证。 将数据导入Python之后,我们就可以对数据进行分析了。但在数据量很大的时候,我们往往需要从数据中提取和筛选出一部分数据来进行针对性的分析。 2.数据提取和筛选 仍然针对上面导入的英国天气数据,由于数据有很多行,我们希望只看到数据的前5行: >>> df.head(5) Water Year Rain (mm) Oct-Sep Outflow (m3/s) Oct-Sep Rain (mm) Dec-Feb \

python面试题整理(20170131092705)

1 请教一下列表与元组的区别是什么.分别在什么情况下使用 列表中的项目应该包括在方括号中,你可以添加、删除或是搜索列表中的项目。由于你可以增加或 删除项目,所以列表是可变的数据类型,即这种类型是可以被改变的。 元组和列表十分类似,但是元组是不可变的.也就是说你不能修改元组。元组通过圆括号中用逗号分 割的项目定义。元组通常用在使语句或用户定义的函数能够安全地采用一组值的时候, 即被使用的元组的值不会改变。 2 字典 键值对的集合(map)字典是以大括号“{}”包围的数据集合。 与列表区别:字典是无序的,在字典中通过键来访问成员。字典是可变的,可以包含任何其他类型。 3 Python是如何进行内存管理的? Python提供了对内存的垃圾收集机制,但是它将不用的内存放到内存池而不是返回给操作系统。 Python中所有小于256个字节的对象都使用pymalloc实现的分配器,而大的对象则使用系统的malloc。另外Python对象,如整数,浮点数和List,都有其独立的私有内存池,对象间不共享他们的内存池。 也就是说如果你分配又释放了大量的整数,用于缓存这些整数的内存就不能再分配给浮点数。 在Python中,许多时候申请的内存都是小块的内存,这些小块内存在申请后,很快又会被释放,由 于这些内存的申请并不是为了创建对象,所以并没有对象一级的内存池机制。这就意味着Python在运 行期间会大量地执行malloc和free的操作,频繁地在用户态和核心态之间进行切换,这将严重影响 Python的执行效率。为了加速Python的执行效率,Python引入了一个内存池机制,用于管理对小块内 存的申请和释放。这也就是之前提到的Pymalloc机制。 4 如何在一个function里面设置一个全局的变量? 解决方法是在function的开始插入一个global声明 5 Python中pass语句的作用是什么? pass语句什么也不做,一般作为占位符或者创建占位程序,pass语句不会执行任何操作,比如: while False: pass pass通常用来创建一个最简单的类: class MyEmptyClass: pass pass在软件设计阶段也经常用来作为TODO,提醒实现相应的实现,比如: def initlog(*args): pass #please implement this 6 Python里面如何拷贝一个对象?

Python面试题及答案

2018年最新Python面试题及答案 找工作是每个学习Python人员的目标,为了更好的找到工作,刷面试题是必不可少的,了解最新企业招聘试题,可以让你面试更加的顺利。小编整理了一些2017年最新的Python面试题,来测测你技术的掌握度吧。 1、Python里面如何拷贝一个对象?(赋值,浅拷贝,深拷贝的区别) 答:赋值(=),就是创建了对象的一个新的引用,修改其中任意一个变量都会影响到另一个。 浅拷贝:创建一个新的对象,但它包含的是对原始对象中包含项的引用(如果用引用的方式修改其中一个对象,另外一个也会修改改变){1,完全切片方法;2,工厂函数,如list();3,copy模块的copy()函数} 深拷贝:创建一个新的对象,并且递归的复制它所包含的对象(修改其中一个,另外一个不会改变){copy模块的()函数} 2、Python里面match()和search()的区别? 答:re模块中match(pattern,string[,flags]),检查string的开头是否与pattern匹配。 re模块中research(pattern,string[,flags]),在string搜索pattern的第一个匹配值。 >>>print(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’)) None

>>>print(‘super’, ‘superstition’).span()) (0, 5) >>>print(‘super’, ‘insuperable’).span()) (2, 7) 3、有没有一个工具可以帮助查找python的bug和进行静态的代码分析? 答:PyChecker是一个python代码的静态分析工具,它可以帮助查找python 代码的bug, 会对代码的复杂度和格式提出警告 Pylint是另外一个工具可以进行codingstandard检查 4、简要描述Python的垃圾回收机制(garbage collection)。 答案 这里能说的很多。你应该提到下面几个主要的点: Python在内存中存储了每个对象的引用计数(reference count)。如果计数值变成0,那么相应的对象就会小时,分配给该对象的内存就会释放出来用作他用。 偶尔也会出现引用循环(reference cycle)。垃圾回收器会定时寻找这个循环,并将其回收。举个例子,假设有两个对象o1和o2,而且符合 == o2和 == o1这两个条件。如果o1和o2没有其他代码引用,那么它们就不应该继续存在。但它们的引用计数都是1。 Python中使用了某些启发式算法(heuristics)来加速垃圾回收。例如,越晚创建的对象更有可能被回收。对象被创建之后,垃圾回收器会分配它们所属的代(generation)。每个对象都会被分配一个代,而被分配更年轻代的对象是优先被处理的。

python数据分析过程示例

python数据分析过程示例

引言 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后,我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家,我寻找其他有用的工具的旅程开始了!幸运的是,没过多久我就决定,Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来,写代码是如此容易! 我一周内学会了Python基础。并且,从那时起,我不仅深度探索了这门语言,而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是,多年来,具有强大的社区支持,这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源,我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中,我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息,咀嚼它,直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构

o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析 o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来,我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python:

20道python面试题

对于机器学习算法工程师而言,Python是不可或缺的语言,它的优美与简洁令人无法自拔。那么你了解过Python编程面试题吗?今天我们就来了解一下! 1、python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式 python多线程有个全局解释器锁(global interpreter lock),这个锁的意思是任一时间只能有一个线程使用解释器,跟单cpu跑多个程序一个意思,大家都是轮着用的,这叫“并发”,不是“并行”。 多进程间共享数据,可以使用 multiprocessing.Value和multiprocessing.Array。 2、什么是lambda函数?它有什么好处? lambda 函数是一个可以接收任意多个参数(包括可选参数)并且返回单个表达式值的函数。lambda 函数不能包含命令,它们所包含的表达式不能超过一个。不要试图向lambda 函数中塞入太多的东西;如果你需要更复杂的东西,应该定义一个普通函数,然后想让它多长就多长。 3、Python是如何进行类型转换的? ①函数描述 ② int(x [,base ]) 将x转换为一个整数 ③long(x [,base ]) 将x转换为一个长整数 ④float(x ) 将x转换到一个浮点数 ⑤complex(real [,imag ]) 创建一个复数 ⑥str(x ) 将对象 x 转换为字符串 ⑦repr(x ) 将对象 x 转换为表达式字符串 ⑧eval(str ) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象 ⑨tuple(s ) 将序列 s 转换为一个元组 ⑩list(s ) 将序列 s 转换为一个列表 ?chr(x ) 将一个整数转换为一个字符 ?unichr(x ) 将一个整数转换为Unicode字符 ?ord(x ) 将一个字符转换为它的整数值 ?hex(x ) 将一个整数转换为一个十六进制字符串 ?oct(x ) 将一个整数转换为一个八进制字符串 4、python多线程与多进程的区别

python数据分析(DOC46页)

python数据分析(pandas) 几年后发生了。在使用SAS工作超过5年后,我决定走出自己的舒适区。作为一个数据科学家,我寻找其他有用的工具的旅程开始了!幸运的是,没过多久我就决定,Python作为我的开胃菜。 我总是有一个编写代码的倾向。这次我做的是我真正喜欢的。代码。原来,写代码是如此容易! 我一周内学会了Python基础。并且,从那时起,我不仅深度探索了这门语言,而且也帮助了许多人学习这门语言。Python是一种通用语言。但是,多年来,具有强大的社区支持,这一语言已经有了专门的数据分析和预测模型库。 由于Python缺乏数据科学的资源,我决定写这篇教程来帮助别人更快地学习Python。在本教程中,我们将讲授一点关于如何使用Python 进行数据分析的信息,咀嚼它,直到我们觉得舒适并可以自己去实践。

目录 1. 数据分析的Python基础 o为什么学Python用来数据分析 o Python 2.7 v/s 3.4 o怎样安装Python o在Python上运行一些简单程序 2. Python的库和数据结构 o Python的数据结构 o Python的迭代和条件结构 o Python库 3. 在Python中使用Pandas进行探索性分析

o序列和数据框的简介 o分析Vidhya数据集——贷款的预测问题 4. 在Python中使用Pandas进行数据再加工 5. 使用Python中建立预测模型 o逻辑回归 o决策树 o随机森林 让我们开始吧 1.数据分析的Python基础 为什么学Python用来数据分析 很多人都有兴趣选择Python作为数据分析语言。这一段时间以来,我有比较过SAS和R。这里有一些原因来支持学习Python: ?开源——免费安装 ?极好的在线社区 ?很容易学习 ?可以成为一种通用的语言,用于基于Web的分析产品数据科学和生产中。

Python面试考题

一,中文单项选择题(30分,每个3分)?1.下列哪个语句在Python中是非法的? A、x = y = z = 1 B、x = (y = z + 1) C、x, y = y, x D、x += y ?2.关于Python存管理,下列说法错误的是 A、变量不必事先声明 B、变量无须先创建和赋值而直接使用 C、变量无须指定类型 D、可以使用del释放资源 ?3、下面哪个不是Python合法的标识符 A、int32 B、40XL C、self D、name ?4、下列哪种说法是错误的 A、除字典类型外,所有标准对象均可以用于布尔测试 B、空字符串的布尔值是False C、空列表对象的布尔值是False D、值为0的任何数字对象的布尔值是False ?5、下列表达式的值为True的是

A、5+4j > 2-3j B、3>2>2 C、(3,2)< ('a','b') D、’abc’ > ‘xyz’ ?6、Python不支持的数据类型有 A、char B、int C、float D、list ?7、关于Python中的复数,下列说法错误的是 A、表示复数的语法是real + image j B、实部和虚部都是浮点数 C、虚部必须后缀j,且必须是小写 D、方法conjugate返回复数的共轭复数 ?8、关于字符串下列说法错误的是 A、字符应该视为长度为1的字符串 B、字符串以\0标志字符串的结束 C、既可以用单引号,也可以用双引号创建字符串 D、在三引号字符串中可以包含换行回车等特殊字符 ?9、以下不能创建一个字典的语句是 A、dict1 = {} B、dict2 = { 3 : 5 } C、dict3 = {[1,2,3]: “uestc”} D、dict4 = {(1,2,3): “uestc”} ?10、下列Python语句正确的是 A、min = x if x < y = y B、max = x > y ? x : y

常用Python数据分析库详解

常用Python数据分析库详解 Python之所以这么流行,这么好用,就是因为Python提供了大量的第三方的库,开箱即用,非常方便,而且还免费哦,学Python的同学里估计有30%以上是为了做数据分析师或者数据挖掘,所以数据分析相关的库一定要熟悉,那么常用的Python数据分析库有哪些呢? 1.NumPy NumPy是Python科学计算的基础包,它提供: 1).快速高效的多维数组对象ndarray; 2).直接对数组执行数学运算及对数组执行元素级计算的函数; 3).用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具; 4).线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成。 2.Pandas 大名鼎鼎的Pandas可以说只要做数据分析的,无人不知无人不晓,因为它太重要了.Pandas库提供了我们很多函数,能够快速的方便的,处理结构化的大型数据,不夸张的说,Pandas是让Python成为强大的数据分析工具的非常重要的一个因素。 而且对于金融行业,比如基金股票的分析师来说,pandas提供了高性能的时间序列功能和一系列的工具,可以自由的灵活的处理数据,一次使用你就会爱上它。 3.Matplotlib matplotlib是最流行的用于绘制数据图表的Python库,它和下面我们要讲

的 IPython结合的很爽,绝对是好基友,提供了一种非常好用的交互式的数据绘图环境。 4.IPython IPython是Python科学计算标准工具集的组成部分,它可以把很多东西联系到一起,有点类似一个增强版的Python shell。 目的是为了提高编程,测试和调试Python代码的速度,好像很多国外的大学教授,还有Google大牛都很喜欢用IPython,确实很方便,至少我在分析数据的时候,也是用这个工具的,而且不用print,回车就能打印。

Python培训面试题目有哪些

Python培训面试题目有哪些 面试是公司挑选职工的一种重要方法。它给公司和应招者提供了进行双向交流的机会,能使公司和应招者之间相互了解,从而双方都可更准确做出聘用与否、受聘与否的决定。Python后端工程师面试题目有哪些? 一、语言 1.推荐一本看过最好的python书籍? 2.python适合的场景有哪些?当遇到计算密集型任务怎么办? 二、操作系统 可以直接认为是linux,毕竟搞后端的多数是和linux打交道。 1.tcp/udp的区别?tcp粘包是怎么回事,如何处理?udp有粘包吗? 2.time_wait是什么情况?出现过多的close_wait可能是什么原因? 3.epoll,select的区别?边缘触发,水平触发区别? 千锋Python课程历时一年精心策划,十大阶段共23周超长课时,以实战项目做指导,手把手纯面授,面对面现场教学。同时论坛辅导,上课资料录制,方便学生课后复习,严格保障教学质量。

三、存储 存储可能包含rdbms,nosql以及缓存等,我以mysql,redis举例mysql 相关 1.谈谈mysql字符集和排序规则? 2.varchar与char的区别是什么?大小限制? 3.primary key和unique的区别? 4.外键有什么用,是否该用外键?外键一定需要索引吗? 四、安全 1.sql注入是怎么产生的,如何防止? 2.xss如何预防?htmlescape后能否避免xss? 3.csrf是什么?django是如何防范的? 五、综合问题 是否关注新技术啊?golang,rust是否了解?numpy,pandas是什么? 是否紧跟时代潮流?逛不逛微博,刷不刷知乎? 这是有些公司面试Python后端工程师可能会抛给求职者的一些题目,这些

python数据分析基础教程—从入门到精通pandas操作

从入门到精通pandas操作 Pandas简介:Python Data Analysis Library(数据分析处理库)或pandas 是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 pandas的数据结构: Series:一维数组,与Numpy中的一维ndarray类似。二者与Python基本的数据结构List也很相近,其区别是:List中的元素可以是不同的数据类型,而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型,这样可以更有效的使用内存,提高运算效率。 Time- Series:以时间为索引的Series。 DataFrame:二维的表格型数据结构,可以理解为Series的容器。 Panel :三维的数组,可以理解为DataFrame的容器。 本文主要介绍DateFrame数据结构。 本文中用到的数据集为food_info.csv,若有需要,在留言区留言即可获得。 本文只是介绍pandas的基本使用,若要详细深入学习,请参阅pandas官方文档。 1.读取.csv格式的数据文件

food_info.csv文件的局部预览图: 每一行:代表一种食品所包含的各种营养成分#导包 import pandas #读取数据文件,并将数据赋值成一个变量 . . food_info = pandas.read_csv("food_info.csv") #将数据赋值成一个变量后,打印此变量的类型为Dataframe . . print(type(food_info)) #打印文件中数据的类型。object类型即string类型

print(food_info.dtypes) #若对pandas中的某函数不了解,可以通过help()来查看. . print(help(pandas.read_csv)) . 运行结果: 补充:DataFrame结构中的dtype类型 object————for string values int————for integer values float————for float values datetime————for time values bool————for Boolean values

python面试题100

Python语言特性 1 Python的函数参数传递 看两个如下例子,分析运行结果: 代码一: a = 1 def fun(a): a = 2 fun(a) print(a) # 1 代码二: a = [] def fun(a): a.append(1) fun(a) print(a) # [1] 所有的变量都可以理解是内存中一个对象的“引用”,或者,也可以看似c中void*的感觉。 这里记住的是类型是属于对象的,而不是变量。而对象有两种,“可更改”(mutable)与“不可更改”(immutable)对象。在python中,strings, tuples,

和numbers是不可更改的对象,而list,dict等则是可以修改的对象。(这就是这个问题的重点) 当一个引用传递给函数的时候,函数自动复制一份引用,这个函数里的引用和外边的引用没有半毛关系了.所以第一个例子里函数把引用指向了一个不可变对象,当函数返回的时候,外面的引用没半毛感觉.而第二个例子就不一样了,函数内的引用指向的是可变对象,对它的操作就和定位了指针地址一样,在内存里进行修改. 2 Python中的元类(metaclass) 元类就是用来创建类的“东西”。你创建类就是为了创建类的实例对象,但是我们已经学习到了Python中的类也是对象。好吧,元类就是用来创建这些类(对象)的,元类就是类的类 这个非常的不常用,详情请看:《深刻理解Python中的元类(metaclass)》 3 @staticmethod和@classmethod Python其实有3个方法,即静态方法(staticmethod),类方法(classmethod)和实例方法,如下: class A(object): def foo(self,x): print "executing foo(%s,%s)"%(self,x) @classmethod def class_foo(cls,x): print( "executing class_foo(%s,%s)"%(cls,x)) @staticmethod def static_foo(x):

Python数据分析与应用-教学大纲

《Python数据分析与应用》教学大纲课程名称:Python数据分析与应用 课程类别:必修 适用专业:大数据技术类相关专业 总学时:64学时(其中理论36学时,实验28学时) 总学分:4.0学分 一、课程的性质 大数据时代已经到来,在商业、经济及其他领域中基于数据和分析去发现问题并做出科学、客观的决策越来越重要。数据分析技术将帮助企业用户在合理时间内获取、管理、处理以及整理海量数据,为企业经营决策提供积极的帮助。数据分析作为一门前沿技术,广泛应用于物联网、云计算、移动互联网等战略新兴产业。有实践经验的数据分析人才已经成为了各企业争夺的热门。为了推动我国大数据,云计算,人工智能行业的发展,满足日益增长的数据分析人才需求,特开设Python数据分析与应用课程。 二、课程的任务 通过本课程的学习,使学生学会使用Python进行科学计算、可视化绘图、数据处理,分析与建模,并详细拆解学习聚类、回归、分类三个企业案例,将理论与实践相结合,为将来从事数据分析挖掘研究、工作奠定基础。 三、课程学时分配

四、教学内容及学时安排 1.理论教学

2.实验教学

五、考核方式 突出学生解决实际问题的能力,加强过程性考核。课程考核的成绩构成= 平时作业(10%)+ 课堂参与(20%)+ 期末考核(70%),期末考试建议采用开卷形式,试题应包括基本概念、绘图、分组聚合、数据合并、数据清洗、数据变换、模型构建等部分,题型可采用判断题、选择、简答、应用题等方式。 六、教材与参考资料 1.教材 黄红梅,张良均.Python数据分析与应用[M].北京:人民邮电出版社.2018. 2.参考资料

Python面试题总结

1.Python 线程池原理? 我理解为线程池是一个存放很多线程的单位,同时还有一个对应的任务队列。整个执行过程其实就是使用线程池中已有有限的线程把任务队列中的任务做完。这样做的好处就是你不需要为每个任务都创建一个线程,因为当你创建第100 个线程来执行第100个任务的时候,可能前面已经有50个线程结束工作了。超过最大值的线程可以排队,但他们要等到其他线程完成后才启动。因此重复利用线程来执行任务,减少系统资源的开销。 2.Python合并字典,相同key的value如何相加? 利用collections.Counter可轻松办到 >>> x = { 'apple':1, 'banana':2 } >>> y = { 'banana':10, 'pear':11 } >>> from collections import Counter >>> X,Y = Counter(x), Counter(y) >>> z = dict(X+Y) >>> z {'apple': 1, 'banana': 12, 'pear': 11} 另一种写法 >>>from collections import Counter >>>dict(Counter(x)+Counter(y)) ( 合并两个字典的方法 方法1: dictMerged1=dict(dict1.items()+dict2.items()) 方法2: dictMerged2=dict(dict1, **dict2) 方法2等同于: dictMerged=dict1.copy() dictMerged.update(dict2) 或者 dictMerged=dict(dict1) dictMerged.update(dict2) 3.解释GUI和GPL? GUI图形用户(Graphical User Interface,简称GUI,又称图形)是指采用图形方式显示的计算机操作用户。 GPL() GPL同其它的自由软件许可证一样,许可社会公众享有:运行、复制软件的自由,发行传播软件的自由,获得软件源码的自由,改进软件并将自己作出的改进版本向社会发行传播的自由。 4.简述爬虫的基本步骤和流程?

Python数据分析基础教程教学大纲

《Python数据分析基础教程》课程教学大纲 课程编号: 学分:8学分 学时:128学时(最佳上课方式:理实一体化上课) 适用专业:大数据应用技术、信息管理技术及其计算机相关专业 一、课程的性质与目标 《Python数据分析基础教程》是面向大数据应用技术专业、信息管理专业及计算机相关专业的一门数据分析及应用基础课程,本课程主要介绍数据分析的概念、数据分析的流程、Python语言基础以及Python数据分析常用库,如NumPy、Matplotlib、pandas和scikit-learn库的运用等内容。通过本课程的学习,学生不仅可以更好地理解Python数据分析中的基本概念,还可以运用所学的数据分析技术,完成相关的数据分析项目的实践。 二、课程设计理念与思路 通过数据分析的案例,介绍数据分析的概念、数据分析的流程以及Python数据分析常用库的应用。同时,为便于读者能更好地理解Python的数据分析,介绍了Python 的基础语法。最后,运用所学的数据分析技术,完成相关的数据分析项目的实践。 本书各个章节中都有许多示例代码,通过示例代码帮助读者更好地理解Python数据分析中的基本概念,同时,为提高读者对数据分析技术的综合运用能力,在各个章节中还设置了项目实践的综合训练和思考练习等内容。 三、教学条件要求 操作系统:Windows 7 开发工具:Python3.6.3,PyCharm、Jupyter notebook

四、课程的主要内容及基本要求第一章数据分析概述 第二章Python与数据分析

第三章Python语言基础 第四章NumPy数组与矢量计算

python数据分析学习方法

python数据分析学习方法 数据分析是大数据的重要组成部分,在越来越多的工作中都扮演着重要的角色,Python可以利用各种Python库,如NumPy、pandas、matplotlib以及IPython 等,高效的解决各式各样的数据分析问题,那么该如何学习Python数据分析呢? 大数据作为一门新兴技术,大数据系统还不完善,市场上存在的资料也很零散,只有少数大数据资深技术专家才掌握真正的大数据技术,老男孩教育徐培成老师拥有丰富的大数据实践经验,掌握大数据核心技术,大数据实战课程体系完善,能够让学员学到真本领! 老男孩教育Python与数据分析内容: 1. Python介绍、Python环境安装、Python体验 2. Python基础、语法、数据类型、分支、循环、判断、函数 3. Python oop、多线程、io、socket、模块、包、导入控制 4. Python正则表达式、Python爬虫实现 5. 行列式基础、转置、矩阵定义、矩阵运算、逆矩阵、矩阵分解、矩阵变换、矩阵的秩 6. Python对常用矩阵算法实现 7. Python常用算法库原理与使用、numpy、pandas、sklearn 8. 数据加载、存储、格式处理 9. 数据规整化、绘图与可视化 Python与数据分析是老男孩教育大数据开发课程的一部分,除此之外,老男孩教育大数据开发课程还包括:Java、Linux、Hadoop、Hive、Avro与Protobuf、

ZooKeeper、HBase、Phoenix、Flume、SSM、Kafka、Scala、Spark、azkaban等,如此全面的知识与技能,你还在等什么?赶紧报名学习吧!

常用Python数据分析工具汇总

常用Python数据分析工具汇总 Python是数据处理常用工具,可以处理数量级从几K至几T不等的数据,具有较高的开发效率和可维护性,还具有较强的通用性和跨平台性。Python可用于数据分析,但其单纯依赖Python本身自带的库进行数据分析还是具有一定的局限性的,需要安装第三方扩展库来增强分析和挖掘能力。 Python数据分析需要安装的第三方扩展库有:Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等,以下是对该第三方扩展库的简要介绍: 1. Numpy Python没有提供数组功能,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。 2. Pandas Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具,包含Series、DataFrame 等高级数据结构和工具,安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。 3. SciPy SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。 4. Matplotlib

Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。 5. Scikit-Learn Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。 6. Keras Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。 7. Gensim Gensim是用来做文本主题模型的库,常用于处理语言方面的任务,支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法,支持流式训练,并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。 8. Scrapy Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能,可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活的完成各种需求。 以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍,有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法!

Python基本数据统计分析

基本数据统计分析 Python 数据处理、分析、可视化与数据化运营 06

本章学习目标 了解描述性统计分析各个指标的含义 掌握交叉对比和趋势分析的基本方法与技巧 掌握结构与贡献分析的应用场景以及实现方法 重点分组与聚合分析的常用方法 掌握相关性分析的主要方法以及如何解读相关性分析结果了解漏斗、路径和归因分析基本概念

准备数据 使用Excel的DMEO数据 本节所用数据为公用数据,读取excel的demo数据。用法示例: import pandas as pd # ① import numpy as np # ② raw_data = pd.read_excel('demo.xlsx') # ③ print(raw_data.head(3)) # ④

准备数据 先将province转换为字符串 在字段中的PROVINCE 列本身是分类含义,因此将其转换为字符串类型。用法示例: raw_data['PROVINCE'] = raw_data['PROVINCE'].astype(str)

准备数据 使用describe查看描述性统计分析信息 用法示例: desc_data = raw_data.describe(include='all').T # ①获得所有字段的描述信息 desc_data['polar_distance'] = desc_data['max']- desc_data['min'] # ②得到极差(或极距)desc_data['IQR'] = (desc_data['75%']-desc_data['25%'])/2 # ③计算四分位差 desc_data['days_int'] = desc_data['last']-desc_data['first'] # ④基于last和first差值计算日期间隔desc_data['dtype'] = raw_data.dtypes # ⑤获取所有列的字段类型 desc_data['all_count'] = raw_data.shape[0] # ⑥获取所有列的总记录数量 print(desc_data.columns) # ⑦

用Python做数据分析必知的语法和函数整理

用一张示意图表示Python变量和赋值的重点: 例如下图代码,“=”的作用就是赋值,同时Python会自动识别数据类型:整型数据 整型数据 字符串数据 字符串数据

字典使用键-值(key-value)存储,无序,具有极快的查找速度。以上面的字典为例,想要快速知道周杰伦的年龄,就可以这么写: zidian['周杰伦'] >>>'40' dict内部存放的顺序和key放入的顺序是没有关系的,也就是说,"章泽天"并非是在"刘强东"的后面。 DataFrame: DataFrame可以简单理解为Excel里的表格格式。导入pandas包后,字典和列表都可以转化为DataFrame,以上面的字典为例,转化为DataFrame是这样的: import pandas as pd df=pd.DataFrame.from_dict(zidian,orient='index',columns=['age'])#注意DataFrame的D和F是大写df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样,DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型,基础语法到此结束,接下来就可以着手写一些函数计算数据了。

2.从Python爬虫学循环函数 掌握了以上基本语法概念,我们就足以开始学习一些有趣的函数。我们以爬虫中绕不开的遍历url为例,讲讲大家最难理解的循环函数for的用法: A.for函数 for函数是一个常见的循环函数,先从简单代码理解for函数的用途: zidian={'刘强东':'46','章泽天':'36','周杰伦':'40','昆凌':'26'} for key in zidian: print(key) >>> 刘强东 章泽天 周杰伦 昆凌 因为dict的存储不是按照list的方式顺序排列,所以,迭代出的结果顺序很可能不是每次都一样。默认情况下,dict迭代的是key。如果要迭代value,可以用for value in d.values(),如果要同时#迭代key和value,可以用for k, v in d.items() 可以看到,字典里的人名被一一打印出来了。for 函数的作用就是用于遍历数据。掌握for函数,可以说是真正入门了Python函数。 B.爬虫和循环 for函数在书写Python爬虫中经常被应用,因为爬虫经常需要遍历每一个网页,以获取信息,所以构建完整而正确的网页链接十分关键。以某票房数据网为例,他的网站信息长这样:

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