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由于后台服务器的通用性,除了狭窄的网站,很多手机软件和游戏的服务器端也使用它来实现。 在前端开发领域,她只是众多语言选择中的一种; 但在自动化运维领域,却是必备技能。他的便捷和特性使其成为专业者首选语言。 大量的自动化运维工具和平台要么用它开发,要么提供它的配置接口。
也许它不是一种执行效率更高的语言。 循环这项在任何语言中都是非常耗时的操作。 如果任何一个简单的单步操作需要1个单位时间,如果这个操作重复数万次,最终的时间将增加数万次,循环系统是实现两个常用关键字,实际上它们的运行效率存在差距。
常常从许多内容差不多的帖子里复制代码下来使用,而不愿意花时间和精力去学习巩固其中所需的技术概念,以便下次能自己写出需要的代码。这是个懒办法,虽然短期内看起来它能简单快速地搞定问题,但从长远上看,这个做法会严重影响你的成长,破坏你的创造性,并从根本上动摇你回想某些语法特性的能力(这在技术面试的时候可是致命的)
1理解python的特性,知道其面向对象,可移植性,大型标准库以及开源。2熟练使用标准库,为了便捷实现各项功能,前辈大牛们打造了多种多样的工具库提供使用,所以熟练地运用可以大幅度提高工作效率。3了解数据结构场景。4读过甚至贡献过源代码
所以你在学习的时候要经常看那些优质代码,优质的书籍来提升自己的抽象思维,当你的抽象思维到达一个高度的时候,你看待一个框架,很快的就能感觉到它其中的原理。也就是说这个时候你也可以去尝试制造一些轮子来让别人使用了。
现在需要批量修改和导出Excel的数据,就可以使用openpyxl这个类库来读取Excel内容;如果要批量抓取网络上的数据,可以使用req*ests-html或者scrapy这些框架;要搭建一个简单的FTP服务,用fl*sk快速启动。其实很多功能,都可以利用Pyth*n生态环境中的现有框架来做,养成编程习惯,用编程来解决工作中的问题,可以快速提高编程能力。
学大数据分析或是机器学习。其中大数据分析相对容易,提供的是语言的环境,数据分析会有许多对应的工具包,会包含各种分析模型,随着经验积累会很熟练照到对应项目的分析模型。机器学习这块设计的算法,算法建模,图形分析等等需要的理论基础要很好,或者说起到决定性的作用,这里咱们要好好的想想。
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