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我会砌砖了,并且是全世界最会砌砖的人离盖出摩天大楼还有多远?
我掌握数学符号的运算了,并且是全世界最会进行计算的人
我离成为高斯还有多远?
编程语言只是工具,背后的思想才是最有价值的
人类的知识,可以分为术和道
术是技艺,道是思想
术是道的实现
术可以是精致,没有道,就称不上伟大
也许你现在觉得Python或者别的语言很复杂,觉得精通Python很厉害
当你掌握了一门编程语言,向外看,你会发现,这个世界比你想象的大
我以前觉得我会写个爬虫厉害得不行,然后上大学,看看书,系统地学习后,我就知道自己的短视了
单说,我理解快排算法的时候,我就觉得这好厉害
人遇到觉得复杂的事物,会不自觉夸大
后来,我学了信息论的知识之后,又觉得香农真的厉害,理解世界的维度高出别人一个维
用熵可以完美解释为什么快排比冒泡快
每次快排的递归,都在降低原数列的熵,每次操作都有相比于冒泡排序更多的“信息”保存了下来
未排序的数据分布的可能性(自由度)在减小
冒泡基本上每次操作都是独立的,熵减小速度很慢
从而也可以理解,对于一个长度为n的随机数列排序,复杂度至少为O(n)
举这个例子只是想说,有时候我们是想的太多,书看的太少,才会有错误的认识。 搞个和 Python2 以及 Python3 都不兼容的 Python4 Make a better Python. 可以理直气壮地告诉他们:还是php大法好 某日,你成为了“世界上最精通python的人”,然后你来到了知乎用python证明了自己是“世界上最精通python的人”。 可以考虑去Google面上十轮然后入职Dropbox 写一个能找出全世界所有黄网的脚本, 你想多了,这玩意还有待开发,精通是不可能的。 精通Python,不知道你指的是单纯的Python的语法还是各种Python的库啊实际应用之类。客观上说,解决问题的思想更加重要,语言只是一种工具而已,绝大多数的程序员都是同时会集中开发语言的。回到问题上来吧,熟悉Python可以干什么啊,做数据分析(要有数学统计学基础),做网站(对计算机网络等知识要熟悉),写爬虫(对网页的前后端要有了解),做算法研究(这个就算了吧)。综上,你只会Python,就算你是精通它,似乎也做不了什么啊 扒光网上所有的美女(靓图)

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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