查看變量類(lèi)型的python內(nèi)置函數(shù)？示例說(shuō)明：內(nèi)置函數(shù)isinstance（object，（Type1，type2））isinstance（“content”，STR）返回true或false使用內(nèi)置

查看變量類(lèi)型的python內(nèi)置函數(shù)？

示例說(shuō)明：

內(nèi)置函數(shù)isinstance（object，（Type1，type2））

isinstance（“content”，STR）

返回true或false

使用內(nèi)置函數(shù)類(lèi)型（object）

print（type（1））

print（type（“content”）

output

<type“int”>；return shaping

<type“STR”>#return string

python作為一種編程語(yǔ)言，近年來(lái)在人工智能的幫助下發(fā)展迅速。學(xué)習(xí)python之后，您可以選擇以下方向。

1. 后臺(tái)服務(wù)器?，F(xiàn)在，這通常與整個(gè)堆棧相關(guān)聯(lián)，即所謂的全包前端和后端。在這個(gè)方向上，在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識(shí)之后，還需要學(xué)習(xí)前端知識(shí)、數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)、Linux系統(tǒng)相關(guān)知識(shí)，而且?guī)缀跛凶龊笈_(tái)的人都要使用Linux系統(tǒng)。在學(xué)習(xí)了這些之后，我們將開(kāi)始學(xué)習(xí)后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 數(shù)據(jù)分析。這是目前一個(gè)熱門(mén)的方向。在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識(shí)之后，您需要學(xué)習(xí)numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析庫(kù)。當(dāng)然，你必須在這方面有一些數(shù)學(xué)知識(shí)。

3. 自動(dòng)操作和維護(hù)。在這個(gè)方向上，除了Python基金會(huì)，您還必須精通Linux系統(tǒng)。一般來(lái)說(shuō)，你做Linux操作和維護(hù)。這一方向?qū)inux系統(tǒng)提出了更高的學(xué)習(xí)要求。

4. AI方向。這個(gè)方向是當(dāng)前Python火爆的主要原因。但是這個(gè)方向不僅需要Python的基礎(chǔ)，而且還需要學(xué)習(xí)各種算法，對(duì)數(shù)學(xué)有很高的要求。在熟悉了算法之后，我們開(kāi)始學(xué)習(xí)各種與人工智能相關(guān)的庫(kù)。這個(gè)方向可以細(xì)分為許多方向，如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)言處理等。你可以學(xué)習(xí)你想從事的算法和實(shí)用庫(kù)。

學(xué)習(xí)python之后，有很多方向可供選擇。首先，選擇一個(gè)好的方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需的技能。通過(guò)做項(xiàng)目指導(dǎo)學(xué)習(xí)，可以逐步滿足工作要求。當(dāng)然，工作不能停止學(xué)習(xí)，編程是需要繼續(xù)學(xué)習(xí)的。來(lái)吧。

學(xué)完了python能做什么工作？

你好，老秀。讓我們分享你的問(wèn)題。

老秀去年自學(xué)了蟒蛇。他剛開(kāi)始選擇自動(dòng)運(yùn)維的方向，但現(xiàn)在他主要用它來(lái)爬一些數(shù)據(jù)，自己制作視頻。為此，我專門(mén)寫(xiě)了三篇關(guān)于自學(xué)的文章（12個(gè)月，零基礎(chǔ)，自學(xué)Python語(yǔ)言經(jīng)驗(yàn)分享——第一部分（包括建議和方法）），大家可以參考一下；

這里我們來(lái)談?wù)勀闼f(shuō)的人工智能有一定的門(mén)檻。我們別說(shuō)了。可以自學(xué)嗎？可能性相對(duì)較低。我可以肯定地告訴你，讓我們先看看它的電路：

在學(xué)習(xí)Python基金會(huì)之后，它是數(shù)據(jù)模塊。它需要學(xué)習(xí)什么？首先，我們要有大學(xué)本科以上學(xué)歷和數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位?？赡苡校壕€性代數(shù)，微積分，代數(shù)，概率論和統(tǒng)計(jì)學(xué)。它們只是基本的，但并不真正讓我們用它們來(lái)計(jì)算。后來(lái)，我們需要為人工智能的python算法做幾個(gè)模塊，比如numpy，那里有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這里有兩派，所以我們需要學(xué)習(xí)很多，自學(xué)之后再思考，可能性很小，學(xué)過(guò)了，別人不一定敢給你。

我希望我的回答能幫助你。