成都温江区Python培训中心哪家专业
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市场人才缺口大 选择Pytnon开启学习
过去五年里市场对Python开发者的需求呈现增长趋势, Python+人工智能人才缺口大,供不应求。在2017年雇主发布的职位说明中,Python技能需求增速明显。
Python时代 你了解Python开发吗?
主流编程语言Python , 是一门简单易学、功能强大、gao效灵活的编程语言。 它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起,常被昵称为“胶水语言”。
功能强大的编程语言
Python可以说功能强大,系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等都用到python。
*看重*策支持的语言
国务院发布《新一代人工智能发展规划》,人工智能正式纳入*发展战略。 教育部已将人工智能划入高中新课标;*计算机二级考试新“Python 语言程序设计”科目.....
企业越来越热衷的语言
Python的应用特别广,国内外众多企业尤其是知名大型企业很多都在使用Python作为关键的开发语言之*,如谷歌、NASA、YouTube、Facebook、百度、阿里、网易、新浪、搜狐等等。
适合学员:
应届毕业生
应届高中/大专/大学毕业生
没有任何计算机基础,对Python无认知?看不到未来的方向,期待学一门有前景的技术。
基础差思维能力强
逻辑思维能力很强,拥有技术梦,求职想学Python开发,却不知道怎么才能真正入门?想通过学一门技术来获得一份工作。
计算机相关专业
学过计算机、数学、统计学、物理学等相关专业群体,寻求改变现状,期待进入IT核心领域。
技术提升者
已经从事Python开发,发现技术不深,自学无所突破,来提升自己掌握竞争和发展的主动权。
跨行转专业
非计算机专业群体,有兴趣从事人工智能相关工作,迫切转行期待学习一项有前景、易学、*遇优厚的技术。
传统运维转开发
本身从事传统运维工作,当运维工作遇到瓶颈,想要转开发岗位寻求突破。那你适合学Python。
Python+人工智能培训学院,课程内容紧跟互联网技术发展与企业实际用人需求,不断升级更新。 熟悉Python这门计算机编程语言的编程技能,还能学习到网站开发、数据库、Linux服务器运维、网络爬虫、数据分析和人工智能等计算机领域内更先进的技术。
简述函数式编程
在函数式编程中,函数是基本单位,变量只是一个名称,而不是一个存储单元。除了匿名函数外,Python还使用fliter(),map(),reduce(),apply()函数来支持函数式编程。
什么是匿名函数,匿名函数有什么局限性
匿名函数,也就是lambda函数,通常用在函数体比较简单的函数上。匿名函数顾名思义就是函数没有名字,因此不用担心函数名冲突。*Python对匿名函数的支持有限,只有一些简单的情况下可以使用匿名函数。
如何捕获异常,常用的异常机制有哪些?
如果我们没有对异常进行任何预防,那么在程序执行的过程中发生异常,就会中断程序,调用python默认的异常处理器,并在终端输出异常信息。
try...except...finally语句:当try语句执行时发生异常,回到try语句层,寻找后面是否有except语句。找到except语句后,会调用这个自定义的异常处理器。except将异常处理完毕后,程序继续往下执行。finally语句表示,无论异常发生与否,finally中的语句都要执行。
assert语句:判断assert后面紧跟的语句是True还是False,如果是True则继续执行print,如果是False则中断程序,调用默认的异常处理器,同时输出assert语句逗号后面的提示信息。
with语句:如果with语句或语句块中发生异常,会调用默认的异常处理器处理,但文件还是会正常关闭。
copy()与deepcopy()的区别
copy是浅拷贝,只拷贝可变对象的父级元素。 deepcopy是深拷贝,递归拷贝可变对象的所有元素。
函数装饰器有什么作用(常考)
装饰器本质上是一个Python函数,它可以让其他函数在不需要做任何代码变动的前提下增加额外功能,装饰器的返回值也是一个函数对象。它经常用于有切面需求的场景,比如:插入日志、性能测试、事务处理、缓存、权限校验等场景。有了装饰器,就可以抽离出大量与函数功能本身无关的雷同代码并继续重用。
简述Python的作用域以及Python搜索变量的顺序
Python作用域简单说就是一个变量的命名空间。代码中变量被赋值的位置,就决定了哪些范围的对象可以访问这个变量,这个范围就是变量的作用域。在Python中,只有模块(module),类(class)以及函数(def、lambda)才会引入新的作用域。Python的变量名解析机制也称为 LEGB 法则:本地作用域(Local)→当前作用域被嵌入的本地作用域(Enclosing locals)→全局/模块作用域(Global)→内置作用域(Built-in)
新式类和旧式类的区别,如何确保使用的类是新式类
为了统一类(class)和类型(type),python在2.2版本引进来新式类。在2.1版本中,类和类型是不同的。
为了确保使用的是新式类,有以下方法:
放在类模块代码的较前面 __metaclass__ = type
从内建类object直接或者间接地继承
在python3版本中,默认所有的类都是新式类。
简述__new__和__init__的区别
创建一个新实例时调用__new__,初始化一个实例时用__init__,这是它们较本质的区别。
new方法会返回所构造的对象,init则不会.
new函数*以cls作为*一个参数,而init则以self作为其*一个参数.
Python垃圾回收机制(常考)
Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。
1 引用计数
PyObject是每个对象必有的内容,其中ob_refcnt就是做为引用计数。当一个对象有新的引用时,它的ob_refcnt就会增加,当引用它的对象被删除,它的ob_refcnt就会减少.引用计数为0时,该对象生命就结束了。
优点:
简单 实时性 缺点:
维护引用计数消耗资源 循环引用
2 标记-清除机制
基本思路是先按需分配,等到没有空闲内存的时候从寄存器和程序栈上的引用出发,遍历以对象为节点、以引用为边构成的图,把所有可以访问到的对象打上标记,然后清扫一遍内存空间,把所有没标记的对象释放。
3 分代技术
分代回收的整体思想是:将系统中的所有内存块根据其存活时间划分为不同的集合,每个集合就成为一个“代”,垃圾收集频率随着“代”的存活时间的增大而减小,存活时间通常利用经过几次垃圾回收来度量。
Python默认定义了三代对象集合,索引数越大,对象存活时间越长。
Python中的@property有什么作用?如何实现成员变量的只读属性?
@property装饰器就是负责把一个方法变成属性调用,通常用在属性的get方法和set方法,通过设置@property可以实现实例成员变量的直接访问,又保留了参数的检查。另外通过设置get方法而不定义set方法可以实现成员变量的只读属性。
*args and **kwargs
*args代表位置参数,它会接收任意多个参数并把这些参数作为元组传递给函数。**kwargs代表的关键字参数,允许你使用没有事先定义的参数名,另外,位置参数一定要放在关键字参数的前面。
有用过with statement吗?它的好处是什么?具体如何实现?
with语句适用于对资源进行访问的场合,确保不管使用过程中是否发生异常都会执行必要的“清理”操作,释放资源,比如文件使用后自动关闭、线程中锁的自动获取和释放等。
what will be the output of the code below? explain your answer
def extend_list(val, list=[]):
list.append(val)
return list
list1 = extend_list(10)
list2 = extend_list(123, [])
list3 = extend_list('a')
print(list1) # list1 = [10, 'a']
print(list2) # list2 = [123, []]
print(list3) # list3 = [10, 'a']
class Parent(object):
x = 1
class Child1(Parent):
pass
class Child2(Parent):
pass
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [1,1,1]
Child1.x = 2
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [1,2,1]
Partent.x = 3
print(Parent.x, Child1.x, Child2.x) # [3,2,3]
在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个整数,判断数组中是否含有该整数。
arr = [[1,4,7,10,15], [2,5,8,12,19], [3,6,9,16,22], [10,13,14,17,24], [18,21,23,26,30]]
def getNum(num, data=None):
while data:
if num > data[0][-1]:
del data[0]
print(data)
getNum(num, data=None)
elif num < data[0][-1]:
data = list(zip(*data))
del data[-1]
data = list(zip(*data))
print(data)
getNum(num, data=None)
else:
return True
data.clear()
return False
if __name__ == '__main__':
print(getNum(18, arr))
获取较大公约数、较小公倍数
a = 36
b = 21
def maxCommon(a, b):
while b: a,b = b, a%b
return a
def minCommon(a, b):
c = a*b
while b: a,b = b, a%b
return c//a
if __name__ == '__main__':
print(maxCommon(a,b))
print(minCommon(a,b))
获取中位数
def median(data):
data.sort()
half = len(data) // 2
return (data[half] + data[~half])/2
l = [1,3,4,53,2,46,8,42,82]
if __name__ == '__main__':
print(median(l))
输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数。其中负数用补码表示。
def getOneCount(num):
if num > 0:
count = b_num.count('1')
print(b_num)
return count
elif num < 0:
b_num = bin(~num)
count = 8 - b_num.count('1')
return count
else:
return 8
if __name__ == '__main__':
print(getOneCount(5))
print(getOneCount(-5))
print(getOneCount(0))

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