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Python是一种通用的脚本开发语言,比其他编程语言更加简单、易学,其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底,因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
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前景
跟上人工智能时代的步伐
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就业
就业领域广,就业方向多!
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简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
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讲师团队提供项目
项目一:东方财富智能云系统 | 项目二:爬虫集群系统 | 项目三:语音识别 |
项目简介 | ||
在线金融交易系统,通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据,进行智能分析、显示,较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,希望学员早日走入人工智能的大门。 |
技能掌握 | ||
1、Python核心技术,网络编程技术。 2、WEB前端开发技术:HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式,如:HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术:MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法,以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议,如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营,拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料,并郑重公布《指定授课讲师承诺书》,确保学员利益。
可现学现用的10个Python技巧
据Stack Overflow声称,Python是增长快的编程语言。《福布斯》的文章称,Python去年的增长幅度高达456%。Netflix使用Python,IBM使用Python另外成百上千家公司都在使用Python。别忘了Dropbox。Dropbox也是用Python开发的。据Dice的研究显示,Python也是热门的必备技能之一;从《编程语言人气指数》来看,它也是世界上受欢迎的编程语言。
与其他编程语言相比,Python具有的一些优点包括:
与主要的平台和操作系统兼容
有许多开源框架和工具
可读且可维护的代码
强大的标准库
标准的测试驱动型开发
本文将介绍10个实用的代码技巧,它们可帮助你完成日常任务。
1.连接字符串
你需要连接字符串列表时,可以通过逐个添加每个元素、使用for loop来实现此目的。但这么做效率很低,列表很长的话更是如此。在Python中,字符串不可变,因此对于每一对连接而言,必须将左右字符串复制到新字符串中。
一种更好的方法是使用join()函数,如下所示:
characters=['p','y','t','h','o','n']
word="".join(characters)
print(word)#python
2.使用列表推导
列表推导用于从其他可迭代对象(iterable)创建新列表。列表推导返回列表时,它们由包含表达式的方括号组成,该表达式针对每个元素连同for loop加以执行,以便对每个元素执行迭代处理。列表推导速度更快,因为它针对Python解释器进行了优化,以便循环期间发现可预测的模式。
比如,假设使用列表推导来查找个整数的平方。
m=[x**2 for x in range(5)]
print(m)#[0,1,4,9,16]
现在,假设使用列表推导从两个列表中查找通用数字:
list_a=[1,2,3,4]
list_b=[2,3,4,5]
common_num=[a for a in list_a for b in list_b if a==b]
print(common_num)#[2,3,4]
3.用enumerate()进行迭代
enumerate()方法为可迭代对象添加一个计数器,并以枚举对象的形式返回。
不妨解决通常名为Fizz Buzz问题的经典编码面试问题。
编写一个程序来打印输出列表中的数字;如果是“3”的倍数,输出“fizz”,而不是输出数字;如果是“5”的倍数,输出“buzz”;如果同时是3和5的倍数,输出“fizzbuzz”。
numbers=[30,42,28,50,15]
for i,num in enumerate(numbers):
if num%3==0 and num%5==0:
numbers<i>='fizzbuzz'
elif num%3==0:
numbers<i>='fizz'
elif num%5==0:
numbers<i>='buzz'
print(numbers)#['fizzbuzz','fizz',28,'buzz','fizzbuzz']
4.处理列表时使用zip
假设你被赋予一项任务,合并长度相同的多个列表,并打印输出结果?同样,有一种更通用的方法获得所需的结果,只需使用zip(),如以下代码所示:
countries=['France','Germany','Canada']
capitals=['Paris','Berlin','Ottawa']
for country,capital in zip(countries,capitals):
print(country,capital)#France Paris
Germany Berlin
Canada Ottawa
5.使用itertools
Python itertools模块是用于处理迭代器(iterator)的一系列工具。迭代器有多个工具可用于生成输入数据的可迭代对象序列。此处以itertools.combinations()为例。itertools.combinations()用于构建组合。这些也是输入值的可能分组。
不妨举一个实际例子来阐明上面这点。
假设四支球队参加比赛。在小组赛阶段,每支球队与另外每支球队对抗。你的任务是为彼此对抗的每支球队排出所有可能的组合。
不妨看一下以下代码:
import itertools
friends=['Team 1','Team 2','Team 3','Team 4']
list(itertools.combinations(friends,r=2))#[('Team 1','Team 2'),('Team 1','Team 3'),('Team 1','Team 4'),('Team 2','Team 3'),('Team 2','Team 4'),('Team 3','Team 4')]
要注意的重要一点是,值的顺序并不重要。由于('Team 1','Team 2')和('Team 2','Team 1')代表同一对,所以输出列表中仅包含其中一个。同样,我们可以使用itertools.permutations()以及该模块中的其他函数。
6.使用Python集合
Python集合是容器数据类型,即列表、组集、元组和字典。集合模块提供了高性能的数据类型以改进你的代码,大大简化任务。集合模块提供了许多函数。我在此处将使用Counter()函数。
Counter()函数拿来可迭代对象(比如列表或元组)后返回Counter Dictionary。字典的键将是可迭代对象中的独特元素,而每个键的值将是可迭代对象中的元素计数。
想创建counter对象,将可迭代对象(列表)传递给Counter()函数,如以下代码所示:
from collections import Countercount=Counter(['a','b','c','d','b','c','d','b'])
print(count)#Counter({'b':3,'c':2,'d':2,'a':1})
7.将两个列表转换成字典
假设我们有两个列表,一个列表包含学生的姓名,第二个列表包含学生的分数。不妨看看如何将这两个列表转换成一个字典。使用zip函数,可以使用以下代码完成此操作:
students=["Peter","Julia","Alex"]
marks=[84,65,77]
dictionary=dict(zip(students,marks))
print(dictionary)#{'Peter':84,'Julia':65,'Alex':77}
8.使用Python生成器
生成器函数让你可以声明行为类似迭代器的函数。它们让程序员能够以、简单和简洁的方式生成迭代器。不妨举例解释这个概念。
假设你需要为前100000000个平方数求总和,从1开始。
是不是看起来很简单?使用列表推导很容易做到这一点,但问题是输入量很大。不妨看看以下代码:
t1=time.clock()
sum([i*i for i in range(1,100000000)])
t2=time.clock()
time_diff=t2-t1
print(f"It took{time_diff}Secs to execute this method")#It took 13.197494000000006 Secs toexecute this method
增加需要求和的平方数时,我们意识到:由于较长的计算时间,这个方法行不通。这时候Python生成器可助一臂之力。将方括号换成圆括号后,我们将列表推导变成了生成器表达式。现在不妨计算所花的时间:
t1=time.clock()
sum((i*i for i in range(1,100000000)))
t2=time.clock()
time_diff=t2-t1
print(f"It took{time_diff}Secs to execute this method")#It took 9.53867000000001 Secs toexecute this method
可以看到,所花的时间已大幅缩短。如果是更庞大的输入,这个效果会更显著。
9.从函数返回多个值
Python能够从函数调用返回多个值,这是许多其他流行的编程语言缺少的功能。在这种情况下,返回值应是逗号分隔的值列表,然后Python构造一个元组并将其返回给调用方。不妨看看以下代码:
def multiplication_division(num1,num2):
return num1*num2,num1/num2
product,division=multiplication_division(15,3)
print("Product=",product,"Quotient=",division)#Product=45 Quotient=5.0
10.使用sorted()函数
Python中对任何序列进行排序很容易,只需使用内置方法sorted(),它为你完成了所有棘手的工作。sorted()可对任何序列(列表和元组)进行排序,始终返回元素以排序的方式显示的列表。不妨看看对数字列表进行升序排序。
sorted([3,5,2,1,4])#[1,2,3,4,5]
另举一个例子,对字符串列表进行降序排序。
sorted(['france','germany','canada','india','china'],reverse=True)#['india','germany','france','china','canada']
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