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㈠ 一周就學會python你真的能夠做到嗎

也許在很多人看來，python是一門很「容易」學的編程語言，「容易」到什麼程度？他們認為：一周就能學會python！

在知乎上有一條有趣的動態：

該條動態的作者認為一個高考600分以上的人，一天時間能學會 Python，一周時間就能推完 Andrew Ng 的 ML 課程。

恰好，我是一個高考600分以上的人，學過 Python，也看過 Andrew Ng 的 Machine Learning 課程。所以我想設身處地就這個話題聊一聊，到底能不能在短時間內學會 Python，這里我們不限制時間為一天，就一周好了。

我並不反對上圖中作者的觀點，因為我確實只用了一天就初學和上手了 Python（大學四年級），還寫出了小應用。不過這個學習成果存在一個不可忽略的前提條件：在學習 Python 之前，我已經寫過兩年 C++ 和一年 Java 了。

和沒有一點基礎的人相比，我已經擁有了大量的編程實踐經驗和計算機理論知識，所以我能一天上手 Python，並不是非常奇怪和罕見的現象。

針對上面的問題，我的觀點是：即使是高考600分以上的人，如果沒有一定的編程基礎，也很難在一周內學會 Python。

當然，也不排除有人是天才，可以速成。但是至今我還沒有發現這樣的人。我女朋友、我周圍的同學，高考都是600分甚至650分以上，但我真的沒有見過誰能一天或一周就學會編程的。

那麼，更一般的情況是，高考600分以上的人尚且不能一周學會 Python，那些沒有600分以下的人是不是更難學會呢？從概率上講，是的，這里不是歧視，只是闡述一種現象。

但為什麼時常有人說可以快速入門 「Python」，是他們在說假話嗎？

我想他們並沒有說假話，只是忽略了一個關鍵的問題——我在前文提到的「基礎」。有了基礎之後，一周入門 Python，速成 Django，一天學會爬蟲，這都是再正常不過的事情了。但這些對於完全沒有接觸過編程的同學來說，實在是難度太大。

之前聽過我的一個直系學長關於創業的講座，那是2014年，我才大二。學長的名字杜昶旭，朗播網的創始人兼CEO，現在早已有了一份自己的事業。我印象最深刻的一幕，是台下的同學請他分享一下自己在創業過程中遇到的困難，他答道——當你走過荊棘、越過重重困難走到山頂的時候，你看到的是一望無際的遠方和光明，之前的困難你都會忘得一干二凈。

這句話我十分認同，我在第一次高考失利後復讀過一年，每當我讀到自己在復讀時期記錄的點滴生活，都會感嘆那些日子是多麼艱難，卻總是忘記那就是我曾經的生活，忘記復讀的那個人是我，忘記那些日子究竟有多苦。唯一記得的就是我復讀後的成績——比前一年多考了140多分。

人在經歷重重磨難並取得暫時的成功後，會很容易忘記自己受過的苦，記得的只是成功。

所以，當有人告訴你可以快速學會一項大部分人都很難學好的技能時，有三種可能，一是他在裝逼，二是他是天才，三是他努力過了卻忘記了自己的努力。大部分情況下，是第三種。

一周學不會 Python。

為什麼很多人都覺得 Python 簡單，到底是誰在說 Python 簡單，Python 是否真的簡單，如果真的簡單它到底簡單在哪裡？

我想，很多人說 Python 簡單指的是「語法」層面的簡單。的確如此，Python 和其他編程語言如 C++、Java、PHP、Go 相比，語法要簡單很多。

除了語法簡單，Python 天然適合和數據打交道，對數據的處理相對其他編程語言也是比較方便，內置的數據結構也比較少。

但是我們很容易忽略一個問題：編程語言不能獨立於業務而單獨存在，編程是為了解決問題的。各個編程語言都有自己擅長的方面，比如 Linux 內核系統調用、底層交互方面，C++ 可能更占優勢；實際業務場景中有大量的計算任務和並發時，可能要達到某一參數指標，Go 會更加簡單。

只是語法簡單沒有用，在能滿足業務要求的前提下，誰最容易達成目標，誰才是最簡單的。

況且，Python也沒有傳說中那麼簡單，只會語法和能做出東西是有本質區別的，就像你會了 Python 語法，但你能做出數據分析嗎，能寫爬蟲嗎，能開發 Web 嗎？任何一門編程語言往深學，都會成為工具，能用工具完成具體的任務才是真的學好並用好了它。

我喜歡買書，也喜歡看書，下圖是我從書櫃上隨便拿的幾本關於Python的書，有的我看完了，有的正在看，有的還沒看，每本書都有幾百頁厚，任何一個方嚮往深了學，都不簡單。

我們學習的時候，千萬不能在剛開始的時候就給自己一個心理暗示：這很簡單，很容易學好，如果這樣，你將很難在學習中堅持下去。

我時常看到一個有趣的現象，不少人都很在意「編程語言排行榜」，如果自己正在學習 Python 或 C++，而 Python 或 C++ 的排名又上升了，他就會格外開心，反之就開始罵爹喊娘。

其實大可不必這樣，學習編程的時候一定不要把自己限定在某一門編程語言中。在實際工作中，大多數情況下我們是根據項目來選擇合適的編程語言，而不是根據編程語言選擇合適的項目。

比如你一直寫 C++，但是來了一個適合用 PHP 做的需求，即使你不會 PHP，你也得用 PHP 寫。不會寫也要一天入門，工作就是這樣的，別問我為什麼，工作一年半我已經寫過 JAVA、JavaScript、C++、PHP、Python、Lua、Go ... 而我當初入職面試的崗位是C++工程師...

多了解一點沒壞處。

經常有朋友們問我：

很多初學編程的朋友對如何入門傷透了腦筋，而我的回答只能是：

其實大家現在學習編程比我們當初的條件好多了，我們剛學編程那會兒，慕課還沒有流行起來，我那時學C語言看的還是譚浩強的書。哪裡有現在這么方便，動不動就送你1024G資料的福利，掩面。

其實學編程和學外語一樣，都是階梯式進步的，而它的特點就是，在學習很長一段時間後都感受不到進步，但突然某一天就開竅了，想通了很多問題，感受到自己的經驗值得到了大幅度的提升，然後又會陷入一段平淡期。

當你多經歷幾次這樣的循環，你就算是學會編程了。

學習編程，我們不應該以天為單位，而應該以年為單位。如果非得給一個最快能入門的時間，那就定為三個月吧，如果你真的在三個月里用大量的時間投入去看一門課，啃一本書，三個月後你應該會到達一個新的 Level，就算是入門了。

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㈡ python3.5怎麼打開

有的時候因為一些原因需要安裝兩種版本的python，一種是python2.7，另一種是python3.5，此時當我們在cmd使用python命令打開python時默認打開python2.7，下面我們就來看一下打開python3.5的方法。
在python3.5的安裝目錄下找到python.exe改為python3.exe(名字自己可以隨意修改)，然後將這個修改後的exe放入環境變數。
然後在cmd使用python3命令即可打開python3.5

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㈢ python的解釋器為什麼打不開

python的解釋器打不開是因為安裝路徑沒有添加到環境變數中

打開電腦的環境變數，將python解釋器的路徑添加到系統變數Path中，然後點擊確定，重新打開一個cmd命令行窗口，輸入「python.exe」就可以執行python編譯器了

示例如下：

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㈣ python分哪些工作

Python的工作分為哪些？

一、Web 開發（Python 後端）

Python 有良多優秀的 Web 開發框架，如 Flask、Django、Bootstar 等，可以匡助你快速搭建一個網站。當需要一個新功能時，用 Python 只需添加幾行代碼即可，這受到了良多初創型公司的一致歡迎。

像知乎、豆瓣、小米這樣的大廠，最早的網站都是用Python 搭建的，國外則更多，如：YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix 等代表地球頂級流量的大站，都構建在 Python 之上。

二、Python 爬蟲工程師

顧名思義，就是用Python 收集和爬取互聯網的信息，也是小夥伴們入坑 Python 的第一驅動力。靠人力一禮拜才能完成的工作，你泡著咖啡、跑 10 分鍾爬蟲即可，又裝 X 又實用，學會 Python 爬蟲後，即使不做程序員的工作也能加分不少。

三、Python 數據分析師

這個時代，數據和黃金一樣寶貴，現在最火的公司如：本日頭條、抖音、快手等，產品都建立在對用戶的分析之上，更不用說淘寶、京東、拼多多這些「定製化推薦」 的老手。

可以說，所有的貿易公司都需要這樣一個角色，Python 數據分析師也成了目前最火的職業之一。

四、AI 工程師

人工智慧是最火的方向之一，薪資待遇非常高（土豪的代名詞）。從招聘網站上可以看到，80 K、100 K 的職位也有良多，小編流下了沒有技術的淚水，當然這些職位的要求也相對較高。

Python 是人工智慧時代的頭牌語言，無論是機器學習 （Machine Learning）仍是深度學習（Deep Learning），最常用的工具和框架都需要用 Python 調用，如：Numpy、scipy、pandas、matplotlib、PyTorch、TensorFlow 等，因此 Python 是人工智慧工程師的必備技能之一。

五、自動化運維工程師

運維工程師常常要監控上百台機器的運行，或同時部署的情況。使用Python 可以自動化批量治理伺服器，起到 1 個人頂 10 個人的效果。自動化運維也是Python 的主要應用方向之一，它在系統治理、文檔治理方面都有很強盛的功能。

六、自動化測試工程師

測試的工作是枯燥和重復的，在過去，每次產品更新，都要重復測試一遍，效率低而且輕易犯錯。 提供了良多自動化測試的框架，如 Selenium、Pytest 等，避免了大量的重復工作，Python 自動化測試也變得越來越流行。

七、Python 游戲開發

Python 游戲開發的招聘集中在游戲伺服器領域，主要負責網路游戲的伺服器功能開發、機能優化等工作。

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㈤ python如何調用函數中的數組

python調用函數中的數組的方法：

在函數裡面使用global定義一個全局變數，然後將數組賦值給這個變數，調用該函數，帶有數組的的這個全局變數就可以直接使用了

示例如下：

執行結果如下：

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㈥ python從什麼開始學

Python從基礎開始學。

先學Python的基礎，然後根據自己想從事的方向，繼續在基礎上深入學習。

比如想學爬蟲，就繼續找爬蟲的有關東西進行學習。

Python的介紹

Python 是一種代表簡單注意思想的語言，閱讀一個良好的 Python 程序，即使是在 Python 語法要求非常嚴格的大環境下，給人的感覺也像是在讀英語段落一樣。

換句話說，Python 編程語言最大的優點之一，是其具有偽代碼的特質，它可以讓我們在開發 Python 程序時，專注於解決問題，而不是搞明白語言本身。

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㈦ python是解釋型嗎

是的，Python屬於解釋型語言。
Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。
是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

㈧ python是後端嗎

Python屬於後端開發，Python 是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。

Python 的設計具有很強的可讀性，相比其他語言經常使用英文關鍵字，其他語言的一些標點符號，它具有比其他語言更有特色語法結構。在後端開發中有著極其重要的作用。

Python的特點：

1.易於學習：Python有相對較少的關鍵字，結構簡單，和一個明確定義的語法，學習起來更加簡單

2.易於閱讀：Python代碼定義的更清晰。

3.易於維護：Python的成功在於它的源代碼是相當容易維護的。

4.一個廣泛的標准庫：Python的最大的優勢之一是豐富的庫，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。

5.互動模式：互動模式的支持，您可以從終端輸入執行代碼並獲得結果的語言，互動的測試和調試代碼片斷。

6.可移植：基於其開放源代碼的特性，Python已經被移植到許多平台。

7.可擴展：如果你需要一段運行很快的關鍵代碼，或者是想要編寫一些不願開放的演算法，你可以使用C或C++完成那部分程序，然後從你的Python程序中調用。

Python是一種解釋型腳本語言，可以應用於以下領域：

• Web 和 Internet開發

• 科學計算和統計

• 人工智慧

• 桌面界面開發

• 軟體開發

• 後端開發

• 網路爬蟲

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㈨ python常用到哪些庫

Python作為一個設計優秀的程序語言，現在已廣泛應用於各種領域，依靠其強大的第三方類庫，Python在各個領域都能發揮巨大的作用。
下面我們就來看一下python中常用到的庫：
數值計算庫：
1. NumPy
支持多維數組與矩陣運算，也針對數組運算提供大量的數學函數庫。通常與SciPy和Matplotlib一起使用，支持比Python更多種類的數值類型，其中定義的最重要的對象是稱為ndarray的n維數組類型，用於描述相同類型的元素集合，可以使用基於0的索引訪問集合中元素。
2. SciPy
在NumPy庫的基礎上增加了眾多的數學、科學及工程計算中常用的庫函數，如線性代數、常微分方程數值求解、信號處理、圖像處理、稀疏矩陣等，可進行插值處理、信號濾波，以及使用C語言加速計算。
3. Pandas
基於NumPy的一種工具，為解決數據分析任務而生。納入大量庫和一些標準的數據模型，提供高效地操作大型數據集所需的工具及大量的能快速便捷處理數據的函數和方法，為時間序列分析提供很好的支持，提供多種數據結構，如Series、Time-Series、DataFrame和Panel。
數據可視化庫：
4. Matplotlib
第一個Python可視化庫，有許多別的程序庫都是建立在其基礎上或者直接調用該庫，可以很方便地得到數據的大致信息，功能非常強大，但也非常復雜。
5. Seaborn
利用了Matplotlib，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。與Matplotlib最大的區別為默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。
6. ggplot
基於R的一個作圖庫ggplot2，同時利用了源於《圖像語法》（The Grammar of Graphics）中的概念，允許疊加不同的圖層來完成一幅圖，並不適用於製作非常個性化的圖像，為操作的簡潔度而犧牲了圖像的復雜度。
7. Bokeh
跟ggplot一樣，Bokeh也基於《圖形語法》的概念。與ggplot不同之處為它完全基於Python而不是從R處引用。長處在於能用於製作可交互、可直接用於網路的圖表。圖表可以輸出為JSON對象、HTML文檔或者可交互的網路應用。
8. Plotly
可以通過Python notebook使用，與Bokeh一樣致力於交互圖表的製作，但提供在別的庫中幾乎沒有的幾種圖表類型，如等值線圖、樹形圖和三維圖表。
9. pygal
與Bokeh和Plotly一樣，提供可直接嵌入網路瀏覽器的可交互圖像。與其他兩者的主要區別在於可將圖表輸出為SVG格式，所有的圖表都被封裝成方法，且默認的風格也很漂亮，用幾行代碼就可以很容易地製作出漂亮的圖表。
10. geoplotlib
用於製作地圖和地理相關數據的工具箱。可用來製作多種地圖，比如等值區域圖、熱度圖、點密度圖。必須安裝Pyglet（一個面向對象編程介面）方可使用。
11. missingno
用圖像的方式快速評估數據缺失的情況，可根據數據的完整度對數據進行排序或過濾，或者根據熱度圖或樹狀圖對數據進行修正。
web開發庫：
12. Django
一個高級的Python Web框架，支持快速開發，提供從模板引擎到ORM所需的一切東西，使用該庫構建App時，必須遵循Django的方式。
13. Socket
一個套接字通訊底層庫，用於在伺服器和客戶端間建立TCP或UDP連接，通過連接發送請求與響應。
14. Flask
一個基於Werkzeug、Jinja 2的Python輕量級框架（microframework），默認配備Jinja模板引擎，也包含其他模板引擎或ORM供選擇，適合用來編寫API服務（RESTful rervices）。
15. Twisted
一個使用Python實現的基於事件驅動的網路引擎框架，建立在deferred object之上，一個通過非同步架構實現的高性能的引擎，不適用於編寫常規的Web Apps，更適用於底層網路。
資料庫管理：

16. Mysql-python
又稱MySQLdb，是Python連接MySQL最流行的一個驅動，很多框架也基於此庫進行開發。只支持Python 2.x，且安裝時有許多前置條件。由於該庫基於C語言開發，在Windows平台上的安裝非常不友好，經常出現失敗的情況，現在基本不推薦使用，取代品為衍生版本。
17. mysqlclient
完全兼容MySQLdb，同時支持Python 3.x，是Django ORM的依賴工具，可使用原生SQL來操作資料庫，安裝方式與MySQLdb一致。
18. PyMySQL
純Python實現的驅動，速度比MySQLdb慢，最大的特點為安裝方式簡潔，同時也兼容MySQL-python。
19. SQLAlchemy
一種既支持原生SQL，又支持ORM的工具。ORM是Python對象與資料庫關系表的一種映射關系，可有效提高寫代碼的速度，同時兼容多種資料庫系統，如SQLite、MySQL、PostgreSQL，代價為性能上的一些損失。
自動化運維：
20. jumpsever跳板機
一種由Python編寫的開源跳板機（堡壘機）系統，實現了跳板機的基本功能，包含認證、授權和審計，集成了Ansible、批量命令等。
支持WebTerminal Bootstrap編寫，界面美觀，自動收集硬體信息，支持錄像回放、命令搜索、實時監控、批量上傳下載等功能，基於SSH協議進行管理，客戶端無須安裝agent。主要用於解決可視化安全管理，因完全開源，容易再次開發。
21. Mage分布式監控系統
一種用Python開發的自動化監控系統，可監控常用系統服務、應用、網路設備，可在一台主機上監控多個不同服務，不同服務的監控間隔可以不同，同一個服務在不同主機上的監控間隔、報警閾值可以不同，並提供數據可視化界面。
22. Mage的CMDB
一種用Python開發的硬體管理系統，包含採集硬體數據、API、頁面管理3部分功能，主要用於自動化管理筆記本、路由器等常見設備的日常使用。由伺服器的客戶端採集硬體數據，將硬體信息發送至API，API負責將獲取的數據保存至資料庫中，後台管理程序負責對伺服器信息進行配置和展示。
23. 任務調度系統
一種由Python開發的任務調度系統，主要用於自動化地將一個服務進程分布到其他多個機器的多個進程中，一個服務進程可作為調度者依靠網路通信完成這一工作。
24. Python運維流程系統
一種使用Python語言編寫的調度和監控工作流的平台，內部用於創建、監控和調整數據管道。允許工作流開發人員輕松創建、維護和周期性地調度運行工作流，包括了如數據存儲、增長分析、Email發送、A/B測試等諸多跨多部門的用例。
GUI編程：
25. Tkinter
一個Python的標准GUI庫，可以快速地創建GUI應用程序，可以在大多數的UNIX平台下使用，同樣可以應用在Windows和Macintosh系統中，Tkinter 8.0的後續版本可以實現本地窗口風格，並良好地運行在絕大多數平台中。
26. wxPython
一款開源軟體跨平台GUI庫wxWidgets的Python封裝和Python模塊，是Python語言的一套優秀的GUI圖形庫，允許程序員很方便地創建完整的、功能健全的GUI用戶界面。
27. PyQt
一個創建GUI應用程序的工具庫，是Python編程語言和Qt的成功融合，可以運行在所有主要操作系統上，包括UNIX、Windows和Mac。PyQt採用雙許可證，開發人員可以選擇GPL和商業許可，從PyQt的版本4開始，GPL許可證可用於所有支持的平台。
28. PySide
一個跨平台的應用程式框架Qt的Python綁定版本，提供與PyQt類似的功能，並相容API，但與PyQt不同處為其使用LGPL授權。
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㈩ python是一種編程語言嗎

當然！
Python是一種高級的編程語言，是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一個高層次的結合了解釋性、編譯性、互動性和面向對象的腳本語言。
Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆於1990年代初設計，作為一門叫作ABC語言的替代品。Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程。Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。
匯編語言assembly language，是一種用於電子計算機、微處理器、微控制器或其他可編程器件的低級語言，亦稱為符號語言。在匯編語言中，用助記符代替機器指令的操作碼，用地址符號或標號代替指令或操作數的地址。
高級語言High-level programming language，是一種獨立於機器，面向過程或對象的語言。高級語言是參照數學語言而設計的近似於日常會話的語言。
計算機語言具有高級語言和低級語言之分。而高級語言又主要是相對於匯編語言而言的，它是較接近自然語言和數學公式的編程，基本脫離了機器的硬體系統，用人們更易理解的方式編寫程序。編寫的程序稱之為源程序。