以前は面接で「Linux に精通していますか?」とよく聞かれました。この種の質問に対して、私はいつもぎこちなく「そうですね…少しは知っています」と答えます。
しかし、大学を卒業した時点では、システムに精通するどころか、Linux 仮想マシンをインストールしたことさえありませんでした。このシステムが完全にコマンドで操作できることは少し理解できましたが。その後、仕事を始めると、サーバーは Linux で、クライアントも Windows で実行することがありました。 Java プログラムを起動するためにシェルを使用する必要があるプロジェクトがあったことを覚えています。そのとき私が何をしたか知っていますか?シェルを取得し、どの場所を変更する必要があるかを確認し、Java クラスを開始するパスを変更します。そうですね、全く意味が分かりません。前回の面接で、私は Linux コマンドについてあまり知りませんと告白せざるを得ませんでした。
「Linux コマンドは難しくない」と言う人もいるかもしれません。数日待ってください。 Linux をまったく理解していない友人にこれを言ってみます。しかし、コマンドを学ぶ最初の一歩を踏み出さなければ。今後も長い間、面接でまた恥ずかしい思いをしなければならないだろう。
話は戻りますが、今は役に立たないように見えて、実は良いことを学ぶべきでしょうか?
私の答えは、本当に余力があり、自己投資する意欲があるのであれば、それは必要だと思います。
1. この追加の学習はあなたの週末を豊かにします。
2. ある程度学ぶと、物事に対する新しい視点が生まれます。
3. 面接中、追加のチップが手に入ります。
4. 理論があります。学べば学ぶほど、自分が知らないことがより多くなるということです。 (知識が広がれば広がるほど、見える世界は大きくなります!)
ラブソングが歌うように、「私たちは橋の上に行ってお互いの心を覗いてみるのをいつも忘れていたのかな」橋に行って他の場所を見てみることも忘れていました。笑
それでは、一緒に PYTHON の世界に入りましょう!
Python メモ (1)
Python について、学習したい場合は、次の Web サイトをチェックすることをお勧めします。おすすめはベストではないかもしれません)
http://book.huihoo.com/dive-into-python/5.4_zh-cn/html/toc/index.html 《Dive to Python》
http :// docs.python.org/
http://woodpecker.org.cn/
http://code.google.com/intl/zh-CN/edu/langages/google-python-class /introduction.html
ソフトウェアをインストールしたらすぐに HelloWorld を使用できるので、Python を初めて使用する場合には最適だと思います。
私たちは興奮の時代をとっくに過ぎているのかもしれません。実際、Python は間違いなく簡単に学習できる言語であると言いたいのです。
1、def を使用します
def buildConnectionString(params):
2、インポート モジュール: import
import odbchelper
モジュールをインポートするとき、Python コンパイラーは指定されたパスに移動します。独自の環境変数を見つけます。インポートするモジュールがカスタム パスの下にある場合は、最初にこのパスを環境変数に設定する必要があります。
import sys
sys.path.append('/my/ new/path ')
3、if_else ステートメント : (Python はインデントによってコード ブロックを制御し、Java の "{}" を置き換えます)
if n > 1:
return n * fib(n - 1)
else:
print '行末'
return 1
4、組み込みデータ型 リスト:
List li = ["a", " b", "mpilgrim ", "z", "example"]
"[]" で囲みます。
A. リストを走査するには、リスト内の var を使用します。トラバース中に要素を追加したり削除したりしないでください。
squares = [1, 4, 9, 16]
sum = 0
for num in squares:
sum += num
print sum ## 30
B. 要素がリスト内にあるかどうかを判断するには in を使用します:
list = ['larry', 'curly', 'moe']
if 'curly' in list :
print 'yay
C.list 他のメソッド:
list.append(elem) -- リストの末尾に 1 つの要素を追加します。よくあるエラー: 新しいリストは返されず、元のリストが変更されるだけです。
list.insert(index, elem) -- 指定されたインデックスに要素を挿入し、要素を右にシフトします。
list.extend(list2) は list2 の要素をリストの最後に追加します。リストで + または += を使用することは、extend() を使用することと似ています。
list.index(elem) -- 指定された要素をリストの先頭から検索し、そのインデックスを返します。要素が表示されない場合は、ValueError をスローします (ValueError が発生しないことを確認するには、「in」を使用します)。
list.remove(elem) -- 指定された要素の最初のインスタンスを検索して削除します (存在しない場合は ValueError をスローします)
list.sort() -- リストを所定の位置に並べ替えます (リストは返しません) )。 (以下に示すsorted()関数が推奨されます。)
list.reverse() -- リストをその場で反転します(リストを返しません)
list.pop(index) -- 要素を削除して返します。指定されたインデックス。インデックスが省略されている場合は、右端の要素を返します (append() のほぼ逆)。
D.リストに関するその他の例:
list = ['larry', 'curly', 'moe']
list.append('shemp') ## 要素を末尾に追加
list.insert(0, 'xxx') ## 要素をインデックスに挿入0
list.extend(['yyy', 'zzz']) ## 要素のリストを最後に追加
print list ## ['xxx', 'larry', 'curly', 'moe', 'shemp', 'yyy', 'zzz']
print list.index('curly') ## 2
list.remove('curly') ## その要素を検索して削除します
list.pop(1) ## 'larry' を削除して返します
print list ## ['xxx', 'moe', 'shemp', 'yyy', 'zzz']
本書の厳密な目的は、さまざまな経由拒否のせいで、より多くの人々の学術交流が可能になることを期待しています。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

Pythonの実際のアプリケーションには、データ分析、Web開発、人工知能、自動化が含まれます。 1)データ分析では、PythonはPandasとMatplotlibを使用してデータを処理および視覚化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask FrameworksがWebアプリケーションの作成を簡素化します。 3)人工知能の分野では、TensorflowとPytorchがモデルの構築と訓練に使用されます。 4)自動化に関しては、ファイルのコピーなどのタスクにPythonスクリプトを使用できます。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化スクリプトフィールドで広く使用されています。 1)データサイエンスでは、PythonはNumpyやPandasなどのライブラリを介してデータ処理と分析を簡素化します。 2)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksにより、開発者はアプリケーションを迅速に構築できます。 3)自動化されたスクリプトでは、Pythonのシンプルさと標準ライブラリが理想的になります。

Pythonの柔軟性は、マルチパラダイムサポートと動的タイプシステムに反映されていますが、使いやすさはシンプルな構文とリッチ標準ライブラリに由来しています。 1。柔軟性:オブジェクト指向、機能的および手続き的プログラミングをサポートし、動的タイプシステムは開発効率を向上させます。 2。使いやすさ:文法は自然言語に近く、標準的なライブラリは幅広い機能をカバーし、開発プロセスを簡素化します。

Pythonは、初心者から上級開発者までのすべてのニーズに適した、そのシンプルさとパワーに非常に好まれています。その汎用性は、次のことに反映されています。1)学習と使用が簡単、シンプルな構文。 2)Numpy、Pandasなどの豊富なライブラリとフレームワーク。 3)さまざまなオペレーティングシステムで実行できるクロスプラットフォームサポート。 4)作業効率を向上させるためのスクリプトおよび自動化タスクに適しています。

はい、1日2時間でPythonを学びます。 1.合理的な学習計画を作成します。2。適切な学習リソースを選択します。3。実践を通じて学んだ知識を統合します。これらの手順は、短時間でPythonをマスターするのに役立ちます。


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