Python レベル 2 試験を受けたい学生は、試験の難易度についてあまり心配する必要はありません。試験内容は基本的にPythonの基礎が中心となります。
以下は、Python レベル 2 試験の復習内容です。参考としてのみご利用ください。
試験方法:
コンピュータベースの試験、試験時間は 120 分、満点は 100 点です。
1.問題の種類と配点
四肢選択問題 40点(うち共通基礎知識部分10点)。
操作問題60点(プログラミング基礎問題、プログラミング総合問題含む)。
2. 試験環境
Windows 7 オペレーティング システム、Python 3.4.2 から Python 3.5.3 バージョンを推奨、IDLE 開発環境。
試験内容:
1. Python 言語の基本構文要素
1. プログラムの基本構文要素: Python 言語のフォーマット フレームワークプログラム、インデント、コメント、変数、命名、予約語、データ型、代入ステートメント、参照。
2. 基本的な入出力関数: input()、eval()、print()。
3. ソースプログラムの書き方。 4. Python言語の特徴。
2. 基本データ型
1. 数値型: 整数型、浮動小数点型、複素数型。
2. 数値型演算: 数値演算演算子、数値演算関数。
3. 文字列の型と書式設定: インデックス付け、スライス、基本的な format() 書式設定方法。
4. 文字列型の操作: 文字列演算子、処理関数、および処理メソッド。
5. 型判定と型間の変換。
3. プログラムの制御構造
1. プログラムの 3 つの制御構造。
2. プログラムの分岐構造: 1 分岐構造、2 分岐構造、複数分岐構造。
3. プログラムのループ構造: トラバーサル ループ、無限ループ、ブレークおよびコンティニュー ループ制御。
4. プログラム例外処理: try-excel。
4. 関数とコードの再利用
1. 関数の定義と使用。
2. 関数パラメータの受け渡し: オプションのパラメータの受け渡し、パラメータ名の受け渡し、関数の戻り値。
3. 変数の範囲: ローカル変数とグローバル変数。
5. 結合されたデータ型
1. 結合されたデータ型の基本概念。
2. リスト タイプ: 定義、インデックス、スライス。
3. リスト型操作: リスト操作関数、リスト操作メソッド。
4. 辞書タイプ: 定義、索引。
5. 辞書型操作: 辞書操作関数と辞書操作メソッド。
6. ファイルとデータのフォーマット
1. ファイルの使用法: ファイルのオープン、読み取り、書き込み、クローズ。
2. データ構成の次元: 1 次元データと 2 次元データ。
3. 1 次元データ処理: 表現、保存、処理。
4. 2 次元データの処理: 表現、保存、処理。
5. CSV 形式の 1 次元データ ファイルを読み書きします。
7. Python コンピューティング エコロジー
1. 標準ライブラリ: タートル ライブラリ (必須)、ランダム ライブラリ (必須)、タイム ライブラリ (オプション)。
2. 基本的な Python 組み込み関数。
3. サードパーティのライブラリを入手してインストールします。
4. スクリプト プログラムを実行可能プログラムに変換するサードパーティ ライブラリ: PyInstaller ライブラリ (必須)。
5. サードパーティ ライブラリ: jieba ライブラリ (必須)、wordcloud ライブラリ (オプション)。
6. より広範な Python コンピューティング エコシステムでは、Web クローラー、データ分析、テキスト処理、データ視覚化、ユーザー グラフィカル インターフェイスの分野に限定されず、サードパーティ ライブラリの名前に関する知識のみが必要です。 、機械学習、Web開発、ゲーム開発など
以上がPython レベル 2 試験を受けるのは簡単ですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonまたはCの選択は、プロジェクトの要件に依存します。1)迅速な開発、データ処理、およびプロトタイプ設計が必要な場合は、Pythonを選択します。 2)高性能、低レイテンシ、および緊密なハードウェアコントロールが必要な場合は、Cを選択します。

毎日2時間のPython学習を投資することで、プログラミングスキルを効果的に改善できます。 1.新しい知識を学ぶ:ドキュメントを読むか、チュートリアルを見る。 2。練習:コードと完全な演習を書きます。 3。レビュー:学んだコンテンツを統合します。 4。プロジェクトの実践:実際のプロジェクトで学んだことを適用します。このような構造化された学習計画は、Pythonを体系的にマスターし、キャリア目標を達成するのに役立ちます。

2時間以内にPythonを効率的に学習する方法は次のとおりです。1。基本的な知識を確認し、Pythonのインストールと基本的な構文に精通していることを確認します。 2。変数、リスト、関数など、Pythonのコア概念を理解します。 3.例を使用して、基本的および高度な使用をマスターします。 4.一般的なエラーとデバッグテクニックを学習します。 5.リストの概念を使用したり、PEP8スタイルガイドに従ったりするなど、パフォーマンスの最適化とベストプラクティスを適用します。

Pythonは初心者やデータサイエンスに適しており、Cはシステムプログラミングとゲーム開発に適しています。 1. Pythonはシンプルで使いやすく、データサイエンスやWeb開発に適しています。 2.Cは、ゲーム開発とシステムプログラミングに適した、高性能と制御を提供します。選択は、プロジェクトのニーズと個人的な関心に基づいている必要があります。

Pythonはデータサイエンスと迅速な発展により適していますが、Cは高性能およびシステムプログラミングにより適しています。 1. Python構文は簡潔で学習しやすく、データ処理と科学的コンピューティングに適しています。 2.Cには複雑な構文がありますが、優れたパフォーマンスがあり、ゲーム開発とシステムプログラミングでよく使用されます。

Pythonを学ぶために1日2時間投資することは可能です。 1.新しい知識を学ぶ:リストや辞書など、1時間で新しい概念を学びます。 2。練習と練習:1時間を使用して、小さなプログラムを書くなどのプログラミング演習を実行します。合理的な計画と忍耐力を通じて、Pythonのコアコンセプトを短時間で習得できます。

Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。


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