2020-04-08 10:44发布
说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被谈论最多的。随着近年大数据、人工智能的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。
那么人们在谈论 Python 的时候究竟在谈论什么？Python 的实际应用场景有哪些？这里给大家简单做一个介绍：
Web 应用开发
在因大数据、人工智能为人所熟知之前，Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用，产生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 开发框架。得益于其简洁的语法和动态语言特性，Python 的开发效率很高，因而深受创业团队的青睐。
一些将 Python 作为主要开发语言的知名互联网企业/产品：
豆瓣
知乎
果壳网
Instagram
Quora
Dropbox
Reddit
由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多 App 和游戏的服务器端也同样用 Python 实现。
自动化运维
在 Web 开发领域，Python 只是众多语言选择之一；但在自动化运维领域，Python 则是必备技能。灵活的功能和丰富的类库使其成为运维工程师的首选语言。大量自动化运维工具和平台或以 Python 开发，或提供 Python 的配置接口。单从 Linux 内置 Python 这一点来看也足见其在服务器和运维领域的地位。
因此很多公司虽然核心业务不是使用 Python，但在管理系统、运维等方面也大量使用。比如 Facebook 工程师维护了上千个 Python 项目，包括基础设施管理、广告 API 等。
网络爬虫
也叫网络蜘蛛，是指从互联网采集数据的程序脚本。对于很多数据相关公司来说，爬虫和反爬虫技术都是其赖以生存的重要保障。尽管很多语言都可以编写爬虫，但灵活的 Python 无疑也是当前的首选。基于 Python 的爬虫框架 Scrapy 也很受欢迎。
这个星球上最大的“爬虫”公司 -- Google 一直力推 Python，不仅在公司内部大量使用 Python，也为开发社区做了巨大贡献。就连 Python 之父 Guido van Rossum 也曾在 Google 工作七年。
数据分析
当通过爬虫获取了海量数据之后，需要对数据进行清洗、去重、存储、展示、分析，在这方面 Python 有许多优秀的类库：NumPy、Pandas、Matplotlib 可以让你的数据分析工作事半功倍。
科学计算
虽然 Matlab 在科学计算领域有着不可取代的地位，但 Python 作为一门通用的编程语言，可以带来更广泛的应用和更丰富的类库。NumPy、SciPy、BioPython、SunPy 等类库在生物信息、地理信息、数学、物理、化学、建筑等领域发挥着重要作用。
而大名鼎鼎的 NASA 也早已把 Python 作为主要开发语言。
人工智能
Python 在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
机器学习：Scikit-learn
自然语言处理：NLTK
深度学习：Theano、Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet
这些已经占据业内主流的工具要么是用 Python 开发，要么也提供了 Python 版本。Python 无疑已成为 AI 领域的必修语言。
胶水语言
Python 简洁、灵活、通用，几乎可以在各种场景与各种平台、设备、语言进行连接，因此被称为胶水语言。有人把它比作小巧而又多功能的瑞士军刀。除了上面提到的，在其他领域也常常见到 Python 的身影：
金融：大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作为的开发脚本语言
游戏：一些引擎使用 Python 作为开发脚本，比较有名的游戏有《文明》系列、网易的《阴阳师》
桌面应用：虽然不算主流，但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 库也足以应付一般的桌面程序
在各家公司里，Python 还常被用来做快速原型开发，以便更快验证产品概念。而众多极客也把 Python 作为实现自己天马行空想法的神兵利器。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被谈论最多的。随着近年大数据、人工智能的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。
那么人们在谈论 Python 的时候究竟在谈论什么？Python 的实际应用场景有哪些？这里给大家简单做一个介绍：
Web 应用开发
在因大数据、人工智能为人所熟知之前，Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用，产生了 Django、Flask、Tornado 等 Web 开发框架。得益于其简洁的语法和动态语言特性，Python 的开发效率很高，因而深受创业团队的青睐。
一些将 Python 作为主要开发语言的知名互联网企业/产品：
豆瓣
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Dropbox
Reddit
由于后台服务器的通用性，除了狭义的网站之外，很多 App 和游戏的服务器端也同样用 Python 实现。
自动化运维
在 Web 开发领域，Python 只是众多语言选择之一；但在自动化运维领域，Python 则是必备技能。灵活的功能和丰富的类库使其成为运维工程师的首选语言。大量自动化运维工具和平台或以 Python 开发，或提供 Python 的配置接口。单从 Linux 内置 Python 这一点来看也足见其在服务器和运维领域的地位。
因此很多公司虽然核心业务不是使用 Python，但在管理系统、运维等方面也大量使用。比如 Facebook 工程师维护了上千个 Python 项目，包括基础设施管理、广告 API 等。
网络爬虫
也叫网络蜘蛛，是指从互联网采集数据的程序脚本。对于很多数据相关公司来说，爬虫和反爬虫技术都是其赖以生存的重要保障。尽管很多语言都可以编写爬虫，但灵活的 Python 无疑也是当前的首选。基于 Python 的爬虫框架 Scrapy 也很受欢迎。
这个星球上最大的“爬虫”公司 -- Google 一直力推 Python，不仅在公司内部大量使用 Python，也为开发社区做了巨大贡献。就连 Python 之父 Guido van Rossum 也曾在 Google 工作七年。
数据分析
当通过爬虫获取了海量数据之后，需要对数据进行清洗、去重、存储、展示、分析，在这方面 Python 有许多优秀的类库：NumPy、Pandas、Matplotlib 可以让你的数据分析工作事半功倍。
科学计算
虽然 Matlab 在科学计算领域有着不可取代的地位，但 Python 作为一门通用的编程语言，可以带来更广泛的应用和更丰富的类库。NumPy、SciPy、BioPython、SunPy 等类库在生物信息、地理信息、数学、物理、化学、建筑等领域发挥着重要作用。
而大名鼎鼎的 NASA 也早已把 Python 作为主要开发语言。
人工智能
Python 在人工智能大范畴领域内的数据挖掘、机器学习、神经网络、深度学习等方面都是主流的编程语言，得到广泛的支持和应用。
机器学习：Scikit-learn
自然语言处理：NLTK
深度学习：Theano、Keras、Google 的 TensorFlow、Facebook 的 PyTorch、Amazon 的 MxNet
这些已经占据业内主流的工具要么是用 Python 开发，要么也提供了 Python 版本。Python 无疑已成为 AI 领域的必修语言。
胶水语言
Python 简洁、灵活、通用，几乎可以在各种场景与各种平台、设备、语言进行连接，因此被称为胶水语言。有人把它比作小巧而又多功能的瑞士军刀。除了上面提到的，在其他领域也常常见到 Python 的身影：
金融：大量金融分析和量化交易工具使用 Python 作为的开发脚本语言
游戏：一些引擎使用 Python 作为开发脚本，比较有名的游戏有《文明》系列、网易的《阴阳师》
桌面应用：虽然不算主流，但 PyQT、wxPython、Tkinter 等 GUI 库也足以应付一般的桌面程序
在各家公司里，Python 还常被用来做快速原型开发，以便更快验证产品概念。而众多极客也把 Python 作为实现自己天马行空想法的神兵利器。
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十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
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head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下