Studenten, die den Python Level 2-Test absolvieren möchten, müssen sich keine großen Sorgen über die Schwierigkeit der Prüfung machen. Der Prüfungsinhalt konzentriert sich im Wesentlichen auf die Grundlagen von Python.
Das Folgende ist der Prüfungsinhalt für die Python Level 2-Prüfung, der nur als Referenz dient.
Prüfungsmethode:
Computergestützte Prüfung, die Prüfung dauert 120 Minuten und die Gesamtpunktzahl beträgt 100 Punkte.
1. Fragetypen und Punkte
Single-Choice-Frage 40 Punkte (davon 10 Punkte für den allgemeinen Grundwissensteil).
Betriebsfragen 60 Punkte (einschließlich grundlegender Programmierfragen und umfassender Programmierfragen).
2. Prüfungsumgebung
Windows 7-Betriebssystem, Python 3.4.2 bis Python 3.5.3-Version empfohlen, IDLE-Entwicklungsumgebung.
Prüfungsinhalt:
1. Grundlegende grammatikalische Elemente der Python-Sprache
1. Grundlegende grammatikalische Elemente des Programms: Formatrahmen von das Programm, Einrückungen, Kommentare, Variablen, Benennung, reservierte Wörter, Datentypen, Zuweisungsanweisungen, Referenzen.
2. Grundlegende Eingabe- und Ausgabefunktionen: input(), eval(), print().
3. Der Schreibstil des Quellprogramms. 4. Funktionen der Python-Sprache.
2. Grundlegende Datentypen
1. Numerische Typen: Ganzzahltyp, Gleitkommatyp und komplexer Zahlentyp.
2. Numerische Operationen: numerische Operationsoperatoren, numerische Operationsfunktionen.
3. String-Typ und Formatierung: Indizierung, Slicing, grundlegende format()-Formatierungsmethode.
4. String-Typ-Operationen: String-Operatoren, Verarbeitungsfunktionen und Verarbeitungsmethoden.
5. Typbeurteilung und Konvertierung zwischen Typen.
3. Die Kontrollstruktur des Programms
1.
2. Die Zweigstruktur des Programms: Einzelzweigstruktur, Zweizweigstruktur, Mehrzweigstruktur.
3. Schleifenstruktur des Programms: Durchlaufschleife, Endlosschleife, Unterbrechungs- und Fortsetzungsschleifensteuerung.
4. Behandlung von Programmausnahmen: Try-Exception.
4. Wiederverwendung von Funktionen und Code
1.
2. Funktionsparameterübergabe: optionale Parameterübergabe, Parameternamenübergabe, Funktionsrückgabewert.
3. Umfang der Variablen: lokale Variablen und globale Variablen.
5. Kombinierte Datentypen
1.
2. Listentyp: Definition, Index, Slice.
3. Listentypoperationen: Listenoperationsfunktionen, Listenoperationsmethoden.
4. Wörterbuchtyp: Definition, Index.
5. Wörterbuchtypoperationen: Wörterbuchoperationsfunktionen und Wörterbuchoperationsmethoden.
6. Datei- und Datenformatierung
1. Dateinutzung: Öffnen, Lesen, Schreiben und Schließen von Dateien.
2. Dimensionen der Datenorganisation: eindimensionale Daten und zweidimensionale Daten.
3. Eindimensionale Datenverarbeitung: Darstellung, Speicherung und Verarbeitung.
4. Verarbeitung zweidimensionaler Daten: Darstellung, Speicherung und Verarbeitung.
5. Lesen und schreiben Sie eindimensionale Datendateien im CSV-Format.
7. Python-Computing-Ökosystem
1. Standardbibliothek: Schildkrötenbibliothek (erforderlich), Zufallsbibliothek (erforderlich), Zeitbibliothek (optional).
2. Grundlegende integrierte Python-Funktionen.
3. Besorgen und installieren Sie Bibliotheken von Drittanbietern.
4. Eine Drittanbieter-Bibliothek, die Skriptprogramme in ausführbare Programme konvertiert: PyInstaller-Bibliothek (erforderlich).
5. Bibliotheken von Drittanbietern: Jieba-Bibliothek (erforderlich), Wordcloud-Bibliothek (optional).
6. Das breitere Python-Computing-Ökosystem erfordert lediglich die Kenntnis der Namen von Drittanbieter-Bibliotheken und ist nicht auf die folgenden Bereiche beschränkt: Webcrawler, Datenanalyse, Textverarbeitung, Datenvisualisierung, Benutzergrafik Schnittstellen, maschinelles Lernen, Webentwicklung, Spieleentwicklung usw.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonIst es einfach, die Python Level 2-Prüfung abzulegen?. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.

ToaccesselementSinapythonlist, verwenden Indexing, Negativindexing, Slicing, Oriteration.1) IndexingStartsat0.2) NegativeIndexingAccessses aus der THEend.3) SlicingExtractSporions.4) itererationSforloopsorenumerate.AlwaySChEckLegthtoavoidIndexerror.

Arraysinpython, besondersvianumpy, arecrucialInScientificComputingFortheirefficience undvertilität.1) Sie haben festgelegt, dass die Fornerikerne, Datenanalyse und Machinelarning.2) Numpy'SimplementationIncensuresFasteroperationsdanpythonlisten.3) Araysensableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableableable

Sie können verschiedene Python -Versionen mithilfe von Pyenv, Venv und Anaconda verwalten. 1) Verwalten Sie PYENV, um mehrere Python -Versionen zu verwalten: Installieren Sie PyEnv, setzen Sie globale und lokale Versionen. 2) Verwenden Sie VenV, um eine virtuelle Umgebung zu erstellen, um Projektabhängigkeiten zu isolieren. 3) Verwenden Sie Anaconda, um Python -Versionen in Ihrem Datenwissenschaftsprojekt zu verwalten. 4) Halten Sie das System Python für Aufgaben auf Systemebene. Durch diese Tools und Strategien können Sie verschiedene Versionen von Python effektiv verwalten, um den reibungslosen Betrieb des Projekts zu gewährleisten.

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