Python培训

hello！很期待和大家见面，有好多人问我，我是一新手学习Python有需要去培训的必要吗？这个问题很好啊，我想这也是大家现在正在困扰的问题，我们真的应该花钱去报培训班吗

今天我们就来讨论一下Python是不是应该培训，有没有必要培训：

首先我们要知道所有的编程语言都有培训班，由于现在是一个快速发展的社会，许多人都面临就业难，就业竞争大的情况。这时候就好多人选择了学习编程语言这项技能。同时也紧接着应运而出了好多的培训机构。那现在的我们就提出了一个问题。我们真的需要去培训吗？

就拿Python这么语言来说，我个人认为好多人其实都是需要培训的，为什么这么说呢？我们可以参考一下以下的几点.看看你是不是也符合其中的几项：

1、想通过视频自学，但无法坚持到最后

2、你发誓要坚持，可惜遇到问题没人即时的帮你解答

3、你可以坚持学习，也找到了人给你答疑，但你就业遇到了困难

4、你刚找到了工作，但是领导下发的任务有好多问题，你不知道该怎样解决

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Python

当然你要明白爬虫怎样工作。

想象你是一只蜘蛛，现在你被放到了互联“网”上。那么，你需要把所有的网页都看一遍。怎么办呢？没问题呀，你就随便从某个地方开始，比如说人民日报的首页，这个叫initial pages，用$表示吧。

在人民日报的首页，你看到那个页面引向的各种链接。于是你很开心地从爬到了“国内新闻”那个页面。太好了，这样你就已经爬完了俩页面（首页和国内新闻）！暂且不用管爬下来的页面怎么处理的，你就想象你把这个页面完完整整抄成了个html放到了你身上。

突然你发现， 在国内新闻这个页面上，有一个链接链回“首页”。作为一只聪明的蜘蛛，你肯定知道你不用爬回去的吧，因为你已经看过了啊。所以，你需要用你的脑子，存下你已经看过的页面地址。这样，每次看到一个可能需要爬的新链接，你就先查查你脑子里是不是已经去过这个页面地址。如果去过，那就别去了。

好的，理论上如果所有的页面可以从initial page达到的话，那么可以证明你一定可以爬完所有的网页。

那么在python里怎么实现呢？

很简单

创建软链接

打开python的spark连接窗口 or ./bin/spark-submit test.py

简化连接窗口日志信息

在conf目录下：cp log4j.properties.template log4j.properties

vim log4j

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Python｜在控制台执行Python脚本

Mac下运行Python脚本主要有两种。先确定python是否在环境变量里

第一种，python调用。先输入python + 空格

然后拖入脚本文件，这时候就自动获取了脚本的全路径。回车即可

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python 序列

字典：

contact_list={

'fan' : '123',

'za' : '125',

'ls' : '126',

}

增加： contact_list['ni'] = '119'

修改： contact_list['ni'] = '119'

contact_list.update[] 待考究

删除： del contact_list['ni'] = '119'

contact_list.popitem()默认删除第一个

查询： contact_list['ni'] 查到的是value

contact_list.has_key() 查key的值

contact_list.values() 查所有的values（输入列表的方式）

contact_list.keys() 查所有的key（输入列表的方式）

contact_list.viewkeys()查所有keys

dict_keys(['a', 'c', 'b'])

contact_list.viewvalues()查所有的values

dict_values(['aaaa', 'cccc', 'bbbb']

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Python 数据类型

数字类型

整数

在Python中只有一种整数类型，类似Java的BigInteger，可以扩展到无限大位。整数字面量可以是十进制、二进制、八进制或十六进制的。数字在输出的时候会以十进制输出，如果希望以其他形式输出，可以使用oct、hex、bin等几个内置函数转换。

在Python中运算符和其他语言类似。比较特殊的是除法，默认的/是小数除，而其他语言中的整除是//。乘方则是**。下面用一点例子来说明。

浮点数

Python中的浮点数，就是遵循IEEE 754的双精度浮点数。浮点数也支持科学计数法。这里没什么说的。

复数

Python还有一个特点，那就是内置

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Python｜使用jupyter notebook学习python基础

（题图来自jupyter notebook官网）

之前写了一篇文章推荐了在学习使用Python做数据分析时，好用的几款IDE工具，详情见《Python | PythonIDE（集成开发环境）》，在实际的使用中，这些工具分别侧重不同的场景和不同的阶段。其中Jupyter notebook，比较适合在初步学习使用Python做数据分析，或做数据的探索性分析，或探索性建模的过程中使用。

要使用Jupyter notebook，最简单的办法就是安装 Python 的 Anaconda 发行版，安装完成后，在命令行键入 jupyter notebook，回车即可在浏览器中打开一个web页面。

如下图所示(推荐在浏览器中进行代码编辑时，使用快捷键F11，让浏览器全屏显示页面内容，体验沉浸式编程，哈哈~)：

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Python学习笔记——了解Python

1.Python的介绍

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum在1989年发明；Python拥有丰富的和强大的库，被称之为“胶水语言”，能够把其他语言的模块轻松联结在一起。

Python已经成为最受欢迎的程序设计语言之一。2011年1月，它被TIOBE编程语言排行榜评为2010年度语言。自从2004年以后，python的使用率呈线性增长。

由于Python语言的简洁性、易读性以及可扩展性，在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多，一些知名大学已经采用Python来教授程序设计课程。例如卡耐基梅隆大学的编程基础、麻省理工学院的计算机科学及编程导论就使用Python语言讲授。众多开源的科学计算软件包都提供了Python的调用接口，例如著名的计算机视觉库OpenCV、三维可视化库VTK、医学图像处理库ITK。而Python专用的科学计算扩展库就更多了，例如如下3个十分经典的科学计算扩展库：NumPy、SciPy和matplotlib，它们分别为Python提供了快速数组处理、数值运算以及绘图功能。因此Python语言及其众多的扩展库所构成的开发环境十分适合工程技术、科研人员处理实验数据、制作图表，甚至开发科学计算应用程序。

Python的设计哲学是“优雅”、“

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Python 异常处理

python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。

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