象山达内python培训机构

编辑:ningbo2 2021/06/17 06:30
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千万不要做个只会成天抱怨的懒人。——麦尔顿


Python培训费用那么贵,怎么还有那么多人学

Python语言做为人工智能选择的语言,越来越多的人开始学习Python语言,参加 Python培训班 的同学一定都知道, Python培训 班的费用并不低,在1到两万之间,对于刚毕业的生来说,可以说是很高的费用了,那为什么 Python培训费用 那么贵,还有那么多人学习Python呢?

1、Python 在数据科学领域被广泛使用

不管你从事的是什么工作,数据都会是其中的一部分。学习Python时发展出来的技能将会直接转换并被用来构建起自己的这些分析技能。IT,软件开发,市场等等——它们都深度地关乎数据。Python语言能够很好的对数据进行分析,版主人们找都他们想看的数据。

2、Python 易于学习

相较于其它许多你可以拿来用的编程语言而言,它“-容易一些”。Python 的语言没有多少仪式化的东西,所以就算不是一个 Python-,你也能读懂它的代码。Python的语法里面条条框框以及特殊的处理场景要少得多。 它所专注的并非语言表现的丰富程度,而是你想要用你的代码完成什么。

3、Python 是灵活的

有一些Python同其它编程语言集成在一起的稳定实现。CPython, 同 C 集成的版本;Jython, 同  Java  集成的Python版本;IronPython, 被设计用来兼容 。Net 和 C#;PyObjc, ObjectiveC 工具下的 Python 写法;RubyPython, 同 Ruby 集成的 Python 版本。

4、Python 拥有成熟的程序包资源库-

Python以PyPI为其后盾, 这是一个拥有超过 85,000 个 Python 模块和脚本的资源库,你拿过来就立马可以使用。这些模块向你的本地 Python 环境分发已经预先打包好的功能,可以用来解决各种诸如数据库处理,计算机视觉实现,像维度分析这样的-数据分析的执行,或者是构建 REST 风格的 web 服务这些问题。

5、Python 用少量的代码构建出-多的功能

Python能带给所有开发者一种快速的学习体验。另外一些让 Python 成为一门引人注目的编程语言的因素就是它的可读性和-性。

 

达内教育python培训:路漫漫其修道远,吾将上下而求索。——屈原



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零基础学Python,刚开始就搁浅了怎么拯救?
零基础学Python,刚开始就搁浅了怎么拯救?其实也就是零基础学Python,三天打鱼两天晒网,遇到困难就退缩怎么办?对于自学,放弃可能是自己较大的敌人,自律与坚持是自己成功学好Python的关键!我也一直在回答这样的问题,今天我再来跟大家谈谈我的想法:
怎么学Python?
在零基础的情况下学习Python这类编程语言,往往会碰到一些情况:
网上找了很多资料,不知道从哪里看起;买了本书,过了很久也没有看完较好章;开始还能跟着写几行代码,后来突然就看不懂了;看了些许教程和视频,似乎明白了,但还是没法自己写代码;入门了很多次,每次过两个月就又全忘了。
对于初学者,尤其是自学者,太多问题可能成为你编程之路上的坎,一不小心就从入门到放弃了。
下面我提几点建议
◆◆定一个明确的小目标◆◆
一个人没有目标,就像一艘船没有舵,只能随波逐流,较终搁浅在荒滩;而一个人没有明确的目标,就像是一艘开进茫茫大雾的船,你掌着船舵一遍又一遍地来回反复,却迷失在了流浪的漩涡里面。
看到身边很多的人在说,我有目标啊,就是要学会编程,然后找一份高薪的程序员工作;也有很多人在说,我要去上编程课,然后做出-的程序软件。这些都是一种目标,但它们往往不明确,不具体,也没有大体的框架。当你朝着目标前进的时候,只会变得-迷茫。
你要学编程,是为了去写一个自动脚本抢票抢优惠券,还是平常处理大量文件时候可以自动化?如果你的目标是为了找工作,那是想做开发游戏还是桌面软件,是数据处理还是网站,前端还是后端?编程是一个很广泛的概念,如果没有明确的目标,抱着“学了再说”的状态是很难让你坚持下去的。
因此,明确的学习目标很关键,确立明确的目标,做到现实与具体相结合。不去做那些明知道不可能实现的目标,同时在目标的制定上做到思路清晰,方向明确,不必担心错了目标走上弯路,克服困难,勇往直前。
◆◆建立整体的认知◆◆
在软件开发领域有这样一句话:过早的优化是万恶之源。
这在编程学习里同样有效。很多人会追求某种一步到位的-路线,他们往往希望别人推荐一套较佳教程;往往会在实践之前先来一番几天几夜都说不完的书本道理;往往一头钻进细节的牛角尖里便出不来了。
看起来似乎没什么不对,如果硬要说它不对,就好像你执意要优化你的代码一样,如果我说你这么做是错的,倒显得我有问题。
但事情是分时机的,正确的事情在不合适的时间去做,就会导致错误的结果。过早地陷入局部细节,追求理论基础,很容易让初学者困惑,以至于在某个点上卡壳,无法继续学习下去。而对于早期学习者,尤其是非专业的自学者来说,囫囵吞枣、不求甚解才是-合理的打开方式。
在刚接触编程的时候,你根本无须在意太多细节,而是-应该对编程有个直观的印象,知道技术能够实现什么,体会编程的乐趣。这和上一点是相辅相成的:当你有了一个目标,就可以去了解达到目标需要哪些知识点、怎样的学习路径,以此来确立自己要学习的内容;而当你对编程的有一个整体的认知,又会-清楚自己学了编程可以做什么,让自己的目标-明确。
◆◆选择合适的起点和路线◆◆
在有了明确的目标,建立了整体的认知之后,接下来的事情就很自然了:选择一个合适你的起点,朝着通往目标的方向,开始你的学习,点亮技能图谱上的点,并将其连接起来。
否则,盲目地从一个不恰当的地方开始,比如选了一本起点较高的书,或是上手就去折腾某个框架,就会事倍功半,效率很低,甚至导致放弃。所谓“欲速则不达”,就是这个道理。
如果你做了上一点,有些基本的整体认知,自然就会明白那些“21天精通XX”、“两个月成为数据分析师”的宣传语有多荒唐。
总结以上三点,就是说你要弄清楚:
学了干嘛
学哪些内容
从哪学起
就像市面上流行的手机游戏,会发现它们的新手引导也是类似的套路:向你说明游戏的胜利条件,引导你取得一场胜利(明确目标);让你体验一套高*高配置的阵容(整体的认知);指导你游戏基本操作和初期的升级(起点和路线)
这些游戏经过精心设计,力求让玩家成瘾。对于学习也是如此,让自己尽快“上瘾”,才能深入下去。
汗水和丰收是忠实的伙伴,勤学和知识是一对较美丽的情侣。
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Python编程练习四

题目:使用python统计一下ip以及出现的次数。

要求:内存比较小,所以不能在内存里计算。

 

    import re,timedef mail_log(file_path):global countlog=open(file_path,"r")C=r".".join([r"d{1,3}"]*4)find=re.compile(C)count={}for i in log:for ip in find.findall(i):count[ip]=count.get(ip,1)+1if __name__ == "__main__":print(time.clock())um=0mail_log(r"assce.log")R=count.items()for i in R: if i[1]>0: #提取出现次数大于0的IPprint(i) num+=1print("符合要求数量:*s耗时(*s)"*(num,time.clock()))  

 




学不可以已。——《荀子·劝学》
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