史上最全的python学习路线
史上最全的python学习路线
Python是一种编程语言
完成同一个任务，C语言要写1000行代码，Java只需要写100行，而Python可能只要20行。用Python完成项目，编写的代码量更少，代码简短可读性强，团队协作开发时读别人的代码速度会非常快，使工作变得更加高效。优雅做开发不再是梦！
Python语言应用广泛编程语言排行榜前五
根据TIOBE最新排名，Python已超越C#，与Java,C,C++成为全球前5大流行编程语言之一。从云端、客户端，到物联网终端，python应用无处不在。从国内的百度、阿里、腾讯、网易、新浪，豆瓣，到国外的谷歌、NASA、YouTube、Facebook，Python的企业需求逐步上升，各公司都在大规模使用Python完成各种任务。
Python编程简单直接适合快速开发
Python是美国主流大学受欢迎的入门编程语言，诞生至今已经过25个年头。相对于其他语言，它更加易学、易读，非常适合快速开发。Python编程简单直接，难度低于java，更适合初学编程者，让初学者专注于编程逻辑，而不是困惑于晦涩的语法细节上。
由于Python本身有十分广泛的应用，本期整个Python路线图主要计划分成16周，120天左右。
主要学习内容包括三大模块，十大部分：
一、Python初级开发工程师
1）python语言基础（python基础语法入门和项目实践）；
2）python语言高级（学会python语言高级技术，能利用python进行一般的数据处理和爬虫）；
3）python全栈工程师前端（学会常用的前端技术）；
4）python全栈工程师后端（学会企业级后端框架Django，并能完成一个大型网站的构建）；
二、Python高级开发工程师
5）python全栈工程师后端高级（掌握两种轻量级和实时后端框架Flask和Tornado，完成两个实际项目）；
6）Linux基础（掌握Linux常用命令和shell开发技术）；
7）Linux运维自动化开发（掌握Linux运维自动化开发原理，并完成相应项目实践）；
三、Python大神级数据分析师
8）python数据分析（掌握python数据分析与可视化，了解数据统计和进入数据分析的原理，完成相应项目）；
9）python大数据（掌握python大数据的原理和实践）；
10）python机器学习（掌握机器学习基本原理，掌握有监督学习常用算法，掌握无监督学习聚类算法，完成多个实战项目）。
千锋教育对于python基础部分知识的讲解比如：基础语法，函数，面向对象，异常等，不会使用相对枯燥的传统的编程语言讲解形式。
项目案例是基于大数据分析的，而数据也是Python市场最有价值的需求。例如，在讲文件IO时会结合开房数据，腾讯QQ数据等等将近500G的企业级真实数据，很能激发学生的学习兴趣，也能让学生深切体会到大数据分析的特点，而不是只讲理论。
希望今天的这篇千锋教育Python学习路线图能够帮助大家更好去学习，早日成为Python大神。
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深度学习基础教程下载
python深度学习基础教程下载 Python逐渐成为新的流行，成为开发主流语言。目前国内python人才需求呈大规模上升，薪资水平也水涨船高。已经收起了游戏，收起了玩心，万事俱备只欠视频？这里就有成套的完整的python深度学习基础教程。 python基础教程：https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/s/1qYTZiNE python课程教学高手晋级视频总目录： https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/s/1hrXwY8k python课程windows知识点：https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/s/1kVcaH3x python课程linux知识点：https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/s/1i4VZh5b python课程web知识点：https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/s/1jIMdU2i python课程机器学习：https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/s/1o8qNB8Q python课程-树莓派设备：https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/s/1slFee2T 大部分Python开发者从事以下三种开发：Web开发(38%)、通用开发(22%)、科学类开发和数据分析(21%)。这和其他一些独立研究的结果相吻合，揭示了这么一个事实：科学类的Python开发者数量正在稳步增长。
Python常被称为胶水语言，有着强大的包装能力、可组合性、可嵌入性，能够把用其他语言制作的各种复杂模块(尤其是C/C++)包装在Python 模块里，只露出漂亮的接口。 Python处理数据简洁强悍，成为数据分析和AI的第一语言，网络攻防的第一黑客语言，云计算系统管理第一语言，编程入门的首选语言。另外，有趣的是，16%的开发者将PHP视为他们的第二语言，Python 作为主要语言。 如果你对Python学习感兴趣，建议来千锋Python。千锋有最严格、最科学、最负责的教学就业管理制度，班主任、职业规划师全程跟班，把握每位Python学员的学习状态，并有专业的职业素养课和就业指导课，保证教学及 就业质量。 而且千锋是业内唯一一家敢推出“两周免费试听，不满意不缴费”政策的Python学习机构，让学员更真实地了解千锋、了解自己是否适合做开发，千锋增加了人工智能和数据分析等内容的Python全栈课程随时欢迎你前来试学！
数 据 结 构 与 算 法 从 零 开 始 学 习 ( 2 0 2 0 )
年后跳槽BAT必看：10种数据结构、算法和编程课助你面试通关 译者 | 大鱼 编辑 | 一一 出品 | AI 科技大本营 进入 BAT 这样的巨头企业工作，无疑是很多程序员的梦想。但事实上，能通过这些公司高难度编程面试的只是一小撮人，大多数人因为理论知识和项目实践的匮乏导致在面试后很快被淘汰，没有为面试提前做好扎实的准备工作。 年后是程序员扎堆跳槽的高峰时段，如何准备好这些大公司的编程面试？应该先准备哪些方面？需要解决哪些问题？如何解决编程中出现的文因以及其他相关技术问题？尤其对计算机专业的毕业生而言，这些问题对他们来说无所适从，仅依赖于课本中的编程语言和数据结构来准备面试，很明显远远不够。 程序员 javinpaul 对此深有体会，早年间他面临同样的困境，也因此错失了 Microsoft 和 Amazon 的工作机会，所以他在博客上分享了自己多年来总结的课-程学习经验，以帮助程序员在编程面试中做好准备。 他给出的编程面试“法宝”中，不仅有专门针对于编程面试的书，如《Crack the Coding Interview Questions》，还有线上课-程和编程训练营，来帮助程序员准备编程面试。 线上课-程：
虽然训练营可以学习方法论、重点总结以及严谨练习，但它的费用有点高，并不是每个学生都能负担得起。另一个选择是如《Software Engineer Interview Unleashed》这样的线上课-程，既便宜又能提供类似编程训练营里面的互动指导。 Software Engineer Interview Unleashed： 在诸如 Udemy 和 PluralSight 这样一些流行的线上课-程网站上，有很多可供大家选择的编程面试课-程，而你要选择合适自己的课-程。 PluralSight： 十门针对编程面试的数据结构与算法课 javinpaul 分享了一些有助于准备编程面试的优质课-程，你可以根据个人的经验和技能，从中选择一到两门课，从而去准备下一次工作面试。这些课-程的大部分都侧重于数据结构与算法，这是所有编程面试中最重要的话题，但它们也会教你如何解决问题以及工作面试中其他方面的知识，如关于编程语言的问题，Java、C++、数据库、SQL 概念及 Linux 命令等。 一旦你完成了任何一门在线培训课-程，就会具备足够的知识去开始下一次面试，同时也会更清楚未来的努力方向。 一、数据结构与算法分析 -- 求职面试 要记住，选择合适的数据结构能够大大提升 CPU 和应用程序的内存性能。比如用集合来解决重复元素问题会容易很多。你也会学习到如何求每种数据结构的复杂度。最后，你可以写出运行更快且内存使用率低的代码，也能学习如何使用被许多程序员忽略的技术来分析问题。
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。
小度写范文深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版处理器深度测试】模板
深度神经网络python【“智”二代降临,Sandy,Bridge正式版 处理器深度测试】 相信各位《微型计算机》的读者已通过本刊在2010年11月下、2011年1月下的工程版产品测试，抢先了解到Intel第二代智能酷睿处理器sandy Bridge的初步性能，成为DIY玩家中的“资讯先锋”。不过，Intel 已在2011年1月5日正式发布Sandy Bridge平台，Sandy Bridge平台中的各款正式版处理器、主板产品纷纷出炉，那么正式版产品的性能相对上一代产品有多大提升?正式版产品能否实现视频编码硬件加速这一新奇功能?传说中强大的HDGraphics 3000图形性能能否超越独立显卡?面对这一长串的疑问，显然我们有必要对Sandy Bridge平台再做一次全新的认识。接下来，就请跟随《微型计算机》评测室的脚步，进入Sandy Bridge的全新世界。钟摆战略不空谈六大改变创新核想必熟悉硬件的读者知道，Intel的芯片技术发展模式被称为Tick-Tock。Tick-Tock的原意主要是表现吊钟钟摆摆动的声音：“嘀嗒”，一次嘀嗒代表着一秒。而在Intel的处理器发展战略上，每一次嘀嗒代表着处理器两年里的工艺架构进步。其中在两年中的第一年：Tick嗒年中，Intel将推出工艺提升、晶体管变小、架构微调的处理器产品。而在第二年：Tock嗒年里，Intel不仅将继续延用上一年带来的最新工艺技术，还将推出对处理器微架构进行大幅更新的产品。因此，在Tick嗒年里的技术更新主要是对工艺进行提升，对处理器来说只是小幅改动，不会给性能带来多少提升。而在Tock嗒年中的产品由于架构大幅变动，因此不仅会给处理器的性能、功能带来明显变化，也会决定着处理器在随后的两年中能否在市场上站稳脚步，所以Tock嗒年的发展结果对于处理器厂商来
学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训
https://www.360docs.net/doc/7917687995.html, 学Python matplotlib(面积图)_光环大数据python培训 我们之前写过一篇文章是关于折线图的可视化《从零开始学Python【14】—matplotlib(折线图)》，一般来说，折线图表达的思想是研究某个时间序列的趋势。往往一条折线图可以根据某个分组变量进行拆分，比如今年的销售额可以拆分成各个事业线的贡献；流量可以拆分为各个渠道；物流总量可以拆分为公路运输、铁路运输、海运和空运。按照这个思路可以将一条折线图拆分成多条折线图，直观的发现各个折线图的趋势，但遗憾的是不能得知总量的趋势。为了解决这个问题，我们可以借助matplotlib中的stackplot函数绘制面积图来直观表达分组趋势和总量趋势。 stackplot函数语法及参数含义 stackplot(x,*args,**kargs) x指定面积图的x轴数据 *args为可变参数，可以接受任意多的y轴数据，即各个拆分的数据对象 **kargs为关键字参数，可以通过传递其他参数来修饰面积图，如标签、颜色 可用的关键字参数： labels:以列表的形式传递每一块面积图包含的标签，通过图例展现 colors:设置不同的颜色填充面积图
https://www.360docs.net/doc/7917687995.html, 案例分享 以我国2017年的物流运输量为例，来对比绘制折线图和面积图。这里将物流运输量拆分成公路运输、铁路运输和水路运输，绘图的对比代码见下方所示： # ========== Python3 + Jupyter ========== ## 导入第三方模块import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置图形的显示风格https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,e('ggplot')# 设置中文和负号正常显示plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'Microsoft YaHei'plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False# 读取数据transport = pd.read_excel('transport.xls')# 窥探数据框的前5行transport.head()# 折线图的x变量值，即Jan（一月份）到Aug（八月份）8个值N = np.arange(transport.shape[1]-1)# 绘制拆分的折线图labels = transport.Indexchannel = transport.columns[1:]for i in range(transport.shape[0]): plt.plot(N, # x坐标transport.loc[i,'Jan':'Aug'], # y坐标 label = labels[i], # 添加标签marker = 'o', # 给折线图添加圆形点linewidth = 2 # 设置线的宽度 )# 添加标题和坐标轴标签plt.title('2017年各运输渠道的运输量')plt.ylabel('运输量(万吨)')# 修改x轴的刻度标签plt.xticks(N,channel)# 剔除图框上边界和右边界的刻度plt.tick_params(top = 'off', right = 'off')# 显示图例（即显示label的效果） plt.legend(loc = 'best') # 显示图形plt.show() 这就是绘制分组的折线图思想，虽然折线图能够反映各个渠道的运输量随月份的波动趋势，但无法观察到1月份到8月份的各自总量。接下来我们看看面积图的展现。
3.python深度学习常用库
Python被大量应用在数据挖掘和深度学习领域，其中使用极其广泛的是Numpy、pandas、Matplotlib、PIL等库。 numpy是Python科学计算库的基础。包含了强大的N维数组对象和向量运算。 pandas是建立在numpy基础上的高效数据分析处理库，是Python的重要数据分析库。 Matplotlib是一个主要用于绘制二维图形的Python库。用途：绘图、可视化 PIL库是一个具有强大图像处理能力的第三方库。用途：图像处理 NumPy是使用Python进行科学计算的基础软件包。 更多学习，可参考numpy中文网：https://https://www.360docs.net/doc/7917687995.html,/ 1.数组创建
可以使用array函数从常规Python列表或元组中创建数组。得到的数组的类型是从Python 列表中元素的类型推导出来的。 创建数组最简单的办法就是使用array函数。它接受一切序列型的对象（包括其他数组），然后产生一个新的含有传入数据的numpy数组。其中，嵌套序列（比如由一组等长列表组成的列表）将会被转换为一个多维数组 In[6] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array([[1,2,3], [4,5,6]]) print(array) In[24] import numpy as np #将列表转换为数组 array = np.array(((1,2,3), (4,5,6))) print(array) 下面这样可以吗？ In[ ] a = np.array(1,2,3,4) 通常，数组的元素最初是未知的，但它的大小是已知的。因此，NumPy提供了几个函数来创建具有初始占位符内容的数组。 ?zeros():可以创建指定长度或者形状的全0数组 ?ones():可以创建指定长度或者形状的全1数组 ?empty():创建一个数组，其初始内容是随机的,取决于内存的状态 In[46] zeroarray = np.zeros((2,3)) print(zeroarray) In[47] onearray = np.ones((3,4),dtype='int64') print(onearray) In[48] emptyarray = np.empty((3,4)) print(emptyarray)
从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
如何从零开始学习网页制作网站建设问答以及需要学习的软件
————————————————————————————————作者：————————————————————————————————日期： 2
如何从零开始学习网页制作网站建设问答需要掌握的技术和软件有哪些？ “零”的意义：没有任何网页制作基础，没有接触过如何制作网页！ 1.我没基础，可否学习网页制作？ 可以！完全可以！因为谁都不是生来就会的。大家都是通过后期老师的教学来学会的。所以别人能会，你也可以！ 2.我应该怎么开始学习网页制作？ 现在网上有很多教程或者专业的教学网站，可以先去看看了解，掌握好最基础的知识和概念。如果你是自学，看一些免费的教程尽量选择录制日期比较新的视频教程。因为技术是在不断进步的，而且进步的非常快！当然你要是想快速并系
统的学习，建议你找一个好的老师。 3.我需要有哪些准备？需不需要会英语？ 有一台电脑。 还有一个积极好学的心态。 会英语最好，不会也没关系。 4.学网页需要多久？ 永远也学不完。但是，阶段的学习会非常快，可以完整制作一个目前阶段需求的项目。技术在日新月异地变化。活到老，学到老。 5.所需要掌握的软件有哪些？ Phpstorm 6.我们需要学习哪些内容？ a)html:超文本标记语言，是网页的根本，是 用来布局 b)css：层叠样式表，它的作用是装饰网页
c)javascript:网页脚本，最主要是要掌握一些 库，比如jquery,jquery.form,模板库即可，简称：js d)一门服务器端的语言.比如 php,asp,c#,java,python,ruby.技术是用share. 是用来分享。 e)数据库：mysql,其它类型的据库： mssql,oracle,sqllite3.数据库只是数据的载体，sql:结构化查询语言。 综上我们要想做成一个完整的网站，我们需要掌握的技术： Html,css,javascript,php,mysql(sql) Div css 布局很好，大多采用div css Html包含了div,div是html中一个元素，在实际的开发过程中，我们会遇到更多的html其它
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？
最新python 笔试题
Python基础知识笔试 1 2 3 一、单选题（2.5分*20题） 4 1. 下列哪个表达式在Python中是非法的？ B 5 A. x = y = z = 1 6 B. x = (y = z + 1) 7 C. x, y = y, x 8 D. x += y 9 2. python my.py v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys impor t argv如何获得v2的参数值? C 10 11 A. argv[0] 12 B. argv[1] 13 C. argv[2] 14 D. argv[3] 15 3. 如何解释下面的执行结果? B 16 print 1.2 - 1.0 == 0.2 17 False 18 A. Python的实现有错误 19 B. 浮点数无法精确表示 20 C. 布尔运算不能用于浮点数比较 D. Python将非0数视为False 21 22 4. 下列代码执行结果是什么? D
23 x = 1 24 def change(a): 25 x+= 1 26 print x 27 change(x) 28 A. 1 29 B. 2 30 C. 3 D. 报错 31 32 5. 下列哪种类型是Python的映射类型？ D 33 A. str 34 B. list 35 C. tuple 36 D. dict 6. 下述字符串格式化语法正确的是？ D 37 38 A. 'GNU's Not %d %%' % 'UNIX' 39 B. 'GNU\'s Not %d %%' % 'UNIX' C. 'GNU's Not %s %%' % 'UNIX' 40 41 D. 'GNU\'s Not %s %%' % 'UNIX' 42 7. 在Python 2.7中，下列哪种是Unicode编码的书写方式?C A. a = ‘中文’ 43 44 B. a = r‘中文’
计算机python编程试题,机器学习,深度学习试题及答案
深度学习与人工智能实验室招新测试题 姓名：班级：学号：成绩： 一、选择题。（27x2=54分） 1.下列哪个表达式在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. python my.py v1 v2 命令运行脚本，通过 from sys import argv如何获得v2的参数值? A.argv[0] B.argv[1] C.argv[2] D.argv[3] 3.如何解释下面的执行结果? print 1.2 - 1.0 == 0.2 False A.Python的实现有错误 B.浮点数无法精确表示 C.布尔运算不能用于浮点数比较 D.Python将非0数视为False 4.下列代码执行结果是什么? x = 1 def change(a): x += 1 print x change(x) A.1 B.2 C.3 D.报错 5.下列哪种类型是Python的映射类型？ A.str B.list C.tuple D.dict 6.在Python 2.7中，下列哪种是Unicode编码的书写方式? A.a = ‘中文’ B.a = r‘中文’ C.a = u’中文’ D.a = b’中文’ 7.下列代码的运行结果是？
print 'a' < 'b' < 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 8.下列代码运行结果是？ a = 'a' print a > 'b' or 'c' A.a B.b C.c D.True E.False 9.下列哪种不是Python元组的定义方式？ A.(1) B.(1, ) C.(1, 2) D.(1, 2, (3, 4)) 10.a与b定义如下，下列哪个是正确的？ a = '123' b = '123' A.a != b B.a is b C.a == 123 D.a + b = 246 11.以下哪一个不是深度学习开发平台？ A.Hadoop B.caffe C.tensorflow D.pytorch 12.下列哪个属于无监督学习算法? A.LR B.SVM C.BP D.KMeans 13.下列代码执行结果是？ [i**i for i in xrange(3)] A.[1, 1, 4] B.[0, 1, 4] C.[1, 2, 3] D.(1, 1, 4) 14.向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来的顺序不变，平均要移动（）个元素？ A. 8 B.63.5 C.63 D.7 15.下面代码运行结果？ a = 1 try: a += 1 except:
零基础学习PHP-从零开始学习PHP-PHP基础教程-PHP简明教程 (1)
PHP起步 欢迎来到PHP的世界！ PHP语言是最受欢迎的Web开发语言之一。它以学习简单、开发快速、性能稳定而倍 受Web开发人员的青睐。PHP不仅使用人员众多、数以万计的Web站点用它构建，而且有 强大的社区支持，使得无论是用PHP开发Web应用，还是学习PHP语言，都会快速有效、 事半功倍。在各种Web开发语言、框架、概念纷扰的今天，PHP仍以其独特魅力吸引更多 的Web开发人员学习和使用。 选择PHP，没错的！ 1.1初识 PHP PHP是一种服务器端的、嵌入HTML的脚本语言。它的语法结构和C语言极为相似。为了能够快速地编写动态Web页面，PHP还加入了自己的某些语言特征，这些特征都非常容 易理解和使用。先来看一个嵌入有PHP代码的HTML文档。
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。
数 据 结 构 与 算 法 从 零 开 始 学 习 ( 2 0 2 0 )
用Python解决数据结构与算法问题（一）：Python基础 python学习之路 - 从入门到精通到大师 一、你【实战追-女生视频】好世界 Python是一种现代的，易于学习的面向对象的编程语言。它具有一组强【扣扣】大的内置数据类型和易于使用的控件结构。由于是解释【１】型语言，因此通过简单地查看和描述交互式会话，更容易进行【О】检查。所以好多人会和你说推荐你使用 anaconda 的，比如：【⒈】深度学习入门笔记（五）：神经网络的编程基础。 在 j【б】upyter notebook 中是提示输入语句，然后计算你提供的Py【９】thon语句。例如： pri【５】nt("Hello，World") Hel【２】lo，World 打印结果【６】： print("".join("Hello World")) 二、数据入门 因为Python是支持面向对象的编程范式，这意味着Python认为在解决问题的过程中的重点是数据。在任何面向对象的编程语言中，类都是被定义用来描述数据的外观（状态）和数据能做什么（行为）。因为类的用户只看数据项的状态和行为，所以类类似于抽象的数据类型。数据项在面向对象的范式中称为对象，对象是类的实例。
Python有： 两个主要的内置数字类，分别是 int （整型数据类型）和 float （浮点数据类型）。 标准的算术运算，+，-，*，-，和 **（取幂），可以用括号强制操作的顺序来规避正常的操作符优先级。 其他很有用的操作是余数（模组）操作符%、和整数除法--。注意，当两个整数相除，结果是一个浮点数。整数除法运算符通过截断所有小数部分来返回商的整数部分。 布尔数据类型，作为Python bool类的实现，在表示真值时非常有用。 布尔数据 在标准的布尔操作中，and、or、not，布尔类型的状态值可能是True 和 False。 False or True not (False or True) True and True 布尔数据对象也被用作比较运算符的结果，例如相等（==）和大于（）。 关系运算符和逻辑运算符 此外，关系运算符和逻辑运算符可以组合在一起形成复杂的逻辑问题。下表展示了关系和逻辑运算符： 标识符在编程语言中作为名称使用。在Python中，标识符以字母
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。
最常见的-35-个-Python-面试题及答案
最常见的35 个Python 面试题及答案（2018 版） 1. Python 面试问题及答案 作为一个Python 新手，你必须熟悉基础知识。在本文中我们将讨论一些Python 面试的基础问题和高级问题以及答案，以帮助你完成面试。包括 Python 开发问题、编程问题、数据结构问题、和 Python 脚本问题。让我们来深入研究这些问题 Python 面试问题 . Python 的特点和优点是什么 Python 可以作为编程的入门语言，因为他具备以下特质： 1. 解释性 2. 动态特性 3. 面向对象 4. 语法简洁 5. 开源 6. 丰富的社区资源 实际上Python 的优点远不止这些，更详细的介绍可以阅读Introduction to Python （ blogs/python-tutorial/） . 深拷贝和浅拷贝的区别是什么 深拷贝是将对象本身复制给另一个对象。这意味着如果对对象的副本进行更改时不会影响原对象。在 Python 中，我们使用 deepcopy（）函数进行深拷贝，使用方法如下： 深拷贝-Python 面试问题及答案 浅拷贝是将对象的引用复制给另一个对象。因此，如果我们在副本中进行更改，则会影响原对象。使用 copy（）函数进行浅拷贝，使用方法如下： 浅拷贝—Python 面试问题及答案 . 列表和元祖有什么不同 主要区别在于列表是可变的，元祖是不可变的。看下面的例子： 会出现以下错误提示： TypeError: ‘tuple’ object does not support item assignment 关于列表和元祖的更多内容参考 Tuples vs Lists（ blogs/python-tuples-vs-lists/）2. Python 面试基础题 到是新手经常会被问到的一些 Python 基础题，有经验的人也可以参考这些问题来复习这些概念。 . 解释 Python 中的三元表达式 与 C++不同, 在 Python 中我们不需要使用符号，而是使用如下语法： [on true] if [expression]else [on false] 如果 [expression] 为真, 则 [on true] 部分被执行。如果表示为假则 [on false] 部分被执行 下面是例子:
只需十四步：从零开始掌握Python
只需十四步：从零开始掌握Python机器学习（附资源） 2017-03-14 机器之心 选自kdnuggets 作者：Matthew Mayo 机器之心编译 参与：黄小天、吴攀、晏奇、蒋思源 Python 可以说是现在最流行的机器学习语言，而且你也能在网上找到大量的资源。你现在也在考虑从Python 入门机器学习吗？本教程或许能帮你成功上手，从0 到 1 掌握Python 机器学习，至于后面再从1 到100 变成机器学习专家，就要看你自己的努力了。本教程原文分为两个部分，机器之心在本文中将其进行了整合，原文可参阅：http://suo.im/KUWgl 和http://suo.im/96wD3。本教程的作者为KDnuggets 副主编兼数据科学家Matthew Mayo。 「开始」往往是最难的，尤其是当选择太多的时候，一个人往往很难下定决定做出选择。本教程的目的是帮助几乎没有Python 机器学习背景的新手成长为知识渊博的实践者，而且这个过程中仅需要使用免费的材料和资源即可。这个大纲的主要目标是带你了解那些数量繁多的可用资源。毫无疑问，资源确实有很多，但哪些才是最好的呢？哪些是互补的呢？以怎样的顺序学习这些资源才是最合适的呢？ 首先，我假设你并不是以下方面的专家： 机器学习 Python 任何Python 的机器学习、科学计算或数据分析库 当然，如果你对前两个主题有一定程度的基本了解就更好了，但那并不是必要的，在早期阶段多花一点点时间了解一下就行了。 基础篇 第一步：基本Python 技能 如果我们打算利用Python 来执行机器学习，那么对Python 有一些基本的了解就是至关重要的。幸运的是，因为Python 是一种得到了广泛使用的通用编程语言，加上其在科学计算和机器学习领域的应用，所以找到一个初学者教程并不十分困难。你在Python 和编程上的经验水平对于起步而言是至关重要的。 首先，你需要安装Python。因为我们后面会用到科学计算和机器学习软件包，所以我建议你安装Anaconda。这是一个可用于Linux、OS X 和Windows 上的工业级的Python 实现，完整包含了机器学习所需的软件包，包括numpy、scikit-learn 和matplotlib。其也包含了iPython Notebook，这是一个用在我们许多教程中的交互式环境。我推荐安装Python 2.7。 ?