学习的敌人是自己的满足,要认真学习一点东西,必须从不自满开始。对自己,“学而不厌”,对人家,“诲人不倦”,我们应取这种态度。——毛泽东
自从python这么语言火爆以来,也随着计算机Python技术的不断发展与完善,Python语言的热度越来越高,因为Python简单,学起来比较快,是不少新手程序员入门的-语言。大家参加 python培训 之后,就可以立即上岗,那么究竟大家学完Python之后都去走了什么呢?
Python语言在学术上非常受欢迎,很多不是计算机专业的人,都在学习Python。因为Python语言的语法非常简单易懂,这就让很多一些提及编程就恐慌的人减去了担心,很多不是程序员的小伙伴们,也可以写一些的小程序,让生活变得精彩起来,不管是因为兴趣,还是其他,都有了一些追求。下面一起看看学完python的小伙伴都去做了什么吧!
1.WEB开发
我们都知道 Web前端 一直都是不可忽视的存在,我们离不开网络,离不开Web前端,利用Python的框架可以做网站,而且都是一些精美的前端界面,另外我们需要掌握一些数据的应用。
豆瓣就是使用Python作为 Web开发 作为基础语言,知乎的整个架构也是基于Python语言,这使得 web开发 这块在国内有不错的发展。学完Python就可以做web开发,所以Python Web是一个非常好的选择方向。
2.网络爬虫
将网络一切数据作为资源,通过自动化程序进行有针对性的数据采集以及处理。爬虫开发项目包含跨越防爬虫策略、高性能异步IO、分布式爬虫等,并针对Scrapy框架源码进行深入剖析,从而理解其原理并实现自定义爬虫框架。Python较为常用的情况就是网络爬虫,较早使用Python进行网络爬虫的是Google,而Python也因此被带动发展起来。
Python在这个方面有许多工具上的积累。例如,用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy,都使得Python成为数据爬取的-语言-。Python同时特别擅于分析与计算爬取后的数据。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的Scrapy。所以网络爬虫也是Python一个发展较不错的方向。
3.人工智能(AI)与机器学习
人工智能是现在大火的一个领域,这让Python语言的未来充满了无限的潜力。Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。机器学习,特别是当前热门的深度学习中的大部分工具框架都提供了Python接口,因为Python的简洁清晰的语法是深受开发者喜爱的。
4.数据分析
Python所拥有完整的生态环境,十分有利于进行数据分析处理,比如,“ 大数据 ”分析所需要的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,都可以通过Python中的十分成熟的模块完成。
5.服务器运维
Python在服务器运维部分也占有一席之地。目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器,使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了 Linux服务 器上很不错的选择。并且Linux运维是必须掌握Python语言的,Python是一门非常NB的编程语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。
6.Python自动化测试
大家都知道,Python语言对测试的帮助是非常大的,自动化测试中Python语言的用途很广,并且可以提升工作效率,可以说Python太强大,掌握和熟悉自动化的流程,方法和我们总使用的各个模板。
首先,咱们先看两个例子。
a = 1def fun(a):a = 2fun(a)print(a) # 1
a = []def fun(a):a.append(1)fun(a)print(a) # [1]
代码1中,a初始化值为1,执行fun()方法之后输出仍然是1
代码2中,a初始化值为[], 执行fun()方法之后输出[1]
所有的变量都可以看做是内容中对象的一个引用。可以通过id()方法查看对象在内存中的引用地址。
a = 1print(id(a))#deffun(a): a = 2print(id(a)) #fun(a)print(id(a)) #print(a) # 1
通过上述代码,可能比较容易理解,再执行完fun()方法之后a的内存地址发生变化,而较终执行完fun()方法之后a的内存地址又和较初的一样了。
类似这种现象,我们称a为可-改对象。
同样的方法,测试代码2
a = []print(id(a)) #def fun(a):a.append(1)print(id(a)) #fun(a)print(id(a))#print(a)# [1]
发现执行fun()方法之后,对象a的内存地址并没有发生改变。因为执行append的方法之后只是像列表a中添加了一个元素。指针的指向并没有发生改变。
总结:
对象可以分为 可变对象和不可变对象
可变对象:该对象所指向的内存中的值是可以被改变的,如:String、Tuple、Number。他们本身的值是不可以被改变,修改的时候,会复制一个新的对象,并开辟一份新的内存空间,变量再去指向新的值。
不可变对象:该对象所指向的内存中的值是不会被改变的,如:List、Dict、Set。对其进行修改时,并不会像可变对象那样重新复制一份。而是在原有的基础上进行修改。
我努力,我坚持,我就一定能成功。
慈溪达内教育Python人工智能培训学校