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毫無疑問,Python 確實有很多優(yōu)點,而且每一個都顯得非常有吸引力。然而,Python 并非沒有缺點。主要缺點有: Python 的執(zhí)行速度不夠快。當然,這也不是什么嚴重的問題。Python 的 GIL 鎖限制了并發(fā):Python 的另一個大問題是它不支持多處理器。Python2 與Python3 不兼容:由于Python 不向下兼容,給所有Python 工程師帶來了無數的麻煩。
推薦閱讀兩本書:1、集體智慧編程。本書示例源碼全部采用Python實現,可以幫助您快速熟悉各種Python相關的計算庫。2.統(tǒng)計學習方法。本書以通俗易懂的方式講解了所有與機器學習相關的基礎數學知識。全書干貨,沒有廢話,非常值得一讀。如果你主修數學,它應該更容易閱讀。
這取決于你的學習效果和你要找的工作要求。一般需要掌握基本的語法,了解常用的標準庫,以及一些額外的前端、數據庫、Linux基本操作等知識。這時候就需要在找工作的時候看看對方的要求了。找工作無非是通過提問的方式展示上一次考試的筆試題,包括主觀題和客觀題。主觀題就是學習時候的項目,可以不斷的去闡述自己的心路歷程。
你遇到過哪些反爬蟲策略? 你們常用的反爬蟲方案有哪些? 是否使用過多線程和異步? 另外,你用過哪些方法來提高爬蟲效率? 你做過增量爬網嗎? 爬蟲注重實踐。 除了理論知識,面試官也會非常關注爬蟲相關的項目:你做過哪些爬蟲項目? 如果 Github 是*的? 你認為你做過的*的爬蟲項目是什么? 其中解決了哪些問題? 有什么特別的?
以下是Python全棧開發(fā)+人工智能的培訓內容:*階段:Python開發(fā)基礎,第二階段:Python高級編程與數據庫開發(fā),第三階段:前端開發(fā),第四階段:WEB框架開發(fā),第五階段:爬蟲開發(fā),第六階段:全棧項目實戰(zhàn),第七階段:數據分析,第八階段:人工智能,第九階段:自動化運維開發(fā),第十階段:高并發(fā)語言GO開發(fā)。
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