Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言;在人工智能领域,在网络爬虫、服务器开发、3D游戏、网络编程、数据分析、Web开发、运维、测试等多个领域都有不俗的表现,但学习的知识点也很多,实战技巧复杂。
如何能掌握python后端开发?需要学什么?
九层之台,起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才,基础知识很重要,而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密结合,将现有知识与潮流技术融会贯通,你才能站在技术链的顶端。
python后端开发学习路线
以下就是Python学习路线,分为八大阶段。
第一阶段:Python语言基础
主要学习Python最基础知识,如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后,学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目;
第二阶段:Python语言高级
主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库;
第三阶段:Python web开发
主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识,掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站;
第四阶段:Linux基础
主要学习Linux相关的各种命令,如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等;
第五阶段:Linux运维自动化开发
主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战;
第六阶段:Python爬虫
主要学习python爬虫技术,掌握多线程爬虫技术,分布式爬虫技术;
第七阶段:Python数据分析和大数据
主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;
第八阶段:Python机器学习
主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
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ForhandlinglargedatasetsinPython,useNumPyarraysforbetterperformance.1)NumPyarraysarememory-efficientandfasterfornumericaloperations.2)Avoidunnecessarytypeconversions.3)Leveragevectorizationforreducedtimecomplexity.4)Managememoryusagewithefficientdata

Inpython,ListSusedynamicMemoryAllocationWithOver-Asalose,而alenumpyArraySallaySallocateFixedMemory.1)listssallocatemoremoremoremorythanneededinentientary上,respizeTized.2)numpyarsallaysallaysallocateAllocateAllocateAlcocateExactMemoryForements,OfferingPrediCtableSageButlessemageButlesseflextlessibility。

Inpython,YouCansspecthedatatAtatatPeyFelemereModeRernSpant.1)Usenpynernrump.1)Usenpynyp.dloatp.dloatp.ploatm64,formor professisconsiscontrolatatypes。

NumPyisessentialfornumericalcomputinginPythonduetoitsspeed,memoryefficiency,andcomprehensivemathematicalfunctions.1)It'sfastbecauseitperformsoperationsinC.2)NumPyarraysaremorememory-efficientthanPythonlists.3)Itoffersawiderangeofmathematicaloperation

Contiguousmemoryallocationiscrucialforarraysbecauseitallowsforefficientandfastelementaccess.1)Itenablesconstanttimeaccess,O(1),duetodirectaddresscalculation.2)Itimprovescacheefficiencybyallowingmultipleelementfetchespercacheline.3)Itsimplifiesmemorym

SlicingaPythonlistisdoneusingthesyntaxlist[start:stop:step].Here'showitworks:1)Startistheindexofthefirstelementtoinclude.2)Stopistheindexofthefirstelementtoexclude.3)Stepistheincrementbetweenelements.It'susefulforextractingportionsoflistsandcanuseneg

numpyallowsforvariousoperationsonArrays:1)basicarithmeticlikeaddition,减法,乘法和division; 2)evationAperationssuchasmatrixmultiplication; 3)element-wiseOperations wiseOperationswithOutexpliitloops; 4)

Arresinpython,尤其是Throughnumpyandpandas,weessentialFordataAnalysis,offeringSpeedAndeffied.1)NumpyArseNable efflaysenable efficefliceHandlingAtaSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetSetsetSetSetSetSetsopplexoperationslikemovingaverages.2)


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