從事python后端需要學(xué)什么技術(shù)？對(duì)于Python學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，他們需要掌握以下技術(shù)網(wǎng)絡(luò)編程。網(wǎng)絡(luò)編程在生活和發(fā)展中無(wú)處不在。哪里有通信，哪里就有網(wǎng)絡(luò)。它可以稱為一切發(fā)展的“基石”。對(duì)于所有的編程開(kāi)發(fā)

從事python后端需要學(xué)什么技術(shù)？

對(duì)于Python學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，他們需要掌握以下技術(shù)

網(wǎng)絡(luò)編程。網(wǎng)絡(luò)編程在生活和發(fā)展中無(wú)處不在。哪里有通信，哪里就有網(wǎng)絡(luò)。它可以稱為一切發(fā)展的“基石”。對(duì)于所有的編程開(kāi)發(fā)人員來(lái)說(shuō)，我們必須知道它是什么，為什么是這樣，所以網(wǎng)絡(luò)部分將從協(xié)議、包、解包等底層進(jìn)行深入的分析。

2. 爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)。所有網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為資源，通過(guò)自動(dòng)化程序進(jìn)行有針對(duì)性的數(shù)據(jù)采集和處理。爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā)項(xiàng)目包括跨越式反爬蟲(chóng)策略、高性能異步IO、分布式爬蟲(chóng)等，并對(duì)scrapy框架的源代碼進(jìn)行分析，了解其原理，實(shí)現(xiàn)定制的爬蟲(chóng)框架。

3. 網(wǎng)絡(luò)開(kāi)發(fā)。Web開(kāi)發(fā)包括前端和后端兩部分。前端部分將您從“黑白”帶到“彩色”世界，而動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁(yè)的后端部分則是手工開(kāi)發(fā)的。它需要你從10行代碼到n百萬(wàn)行代碼來(lái)實(shí)現(xiàn)和使用你自己的微網(wǎng)框架。對(duì)框架的解釋涵蓋了數(shù)據(jù)、組件、安全性和其他領(lǐng)域的知識(shí)。它可以從底層了解其工作原理，控制任何行業(yè)主流的web框架環(huán)境。

4. It自動(dòng)化發(fā)展。It運(yùn)維自動(dòng)化是根據(jù)It服務(wù)需求，將靜態(tài)設(shè)備結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為動(dòng)態(tài)彈性響應(yīng)的一組策略。目的是減少人工干預(yù)，降低人員成本和出錯(cuò)概率。從設(shè)計(jì)層面、框架選擇、靈活性、可擴(kuò)展性、故障處理，以及如何優(yōu)化與各大互聯(lián)網(wǎng)公司的實(shí)際案例的聯(lián)系，如fortress machine、CMDB、全網(wǎng)監(jiān)控、主機(jī)管理等，可以帶您開(kāi)發(fā)出企業(yè)中最常用的項(xiàng)目。財(cái)務(wù)分析。財(cái)務(wù)分析包括學(xué)習(xí)財(cái)務(wù)知識(shí)和python相關(guān)模塊。它帶你從金融小白到量化交易策略的發(fā)展。學(xué)習(xí)內(nèi)容包括numpypandasSciPy數(shù)據(jù)分析模塊和其他常用的金融分析策略，如“雙倍移動(dòng)平均線”、“周規(guī)則交易”、“羊駝策略”、“雙刺交易策略”等，讓夢(mèng)想成真，進(jìn)入金融行業(yè)不再是夢(mèng)想。

6. 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)。隨著人工智能時(shí)代的到來(lái)，首先介紹了深度機(jī)器學(xué)習(xí)課程。它包括機(jī)器學(xué)習(xí)的基本概念和公共知識(shí)，如分類、聚類、回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和公共類庫(kù)，并根據(jù)周?chē)氖录鳛榘咐?，逐步?jīng)過(guò)預(yù)處理、建模、訓(xùn)練、評(píng)價(jià)和參數(shù)化。人工智能是未來(lái)科學(xué)技術(shù)發(fā)展的新趨勢(shì)。Python作為最重要的編程語(yǔ)言，必將有很好的發(fā)展前景?，F(xiàn)在也是學(xué)習(xí)python的好機(jī)會(huì)。

python怎么聲明一個(gè)字典數(shù)組，每一個(gè)數(shù)組元素是字典dict？

字典確實(shí)很亂。但是字典的存儲(chǔ)過(guò)程是有序的。

字典存儲(chǔ)背后的邏輯是哈希表，即稀疏數(shù)組。初始化dict后，Python解釋器將為dict分配一定的空間，并按順序?qū)⑵涮砑拥阶值渲小?/p>

但是，如果繼續(xù)向字典中添加新鍵，可能會(huì)導(dǎo)致Python解釋器擴(kuò)展存儲(chǔ)空間。擴(kuò)展過(guò)程將創(chuàng)建一個(gè)新的哈希表，然后將現(xiàn)有元素復(fù)制到新的哈希表中。這個(gè)過(guò)程可能會(huì)導(dǎo)致哈希沖突，導(dǎo)致dict的鍵值對(duì)順序的改變。

“Fluent Python”對(duì)字典存儲(chǔ)有更詳細(xì)的介紹。

如果您沒(méi)有解散名單，您可以查看信息。

如何在python中引入高性能數(shù)據(jù)類型？

1. Counter

Counter是dictionary對(duì)象的子類。collections模塊中的counter（）函數(shù)接受Iterable，例如list或tuple，并返回counter字典。字典的鍵將是Iterable的唯一元素，每個(gè)鍵的值將是Iterable中元素的計(jì)數(shù)。

2. Defaultdict

此函數(shù)的工作原理與普通的Python字典完全相同，另外一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是當(dāng)您試圖訪問(wèn)一個(gè)不存在的密鑰時(shí)，它不會(huì)拋出錯(cuò)誤。

相反，它使用默認(rèn)值初始化密鑰。默認(rèn)值是在創(chuàng)建defaultdict對(duì)象時(shí)根據(jù)作為參數(shù)傳遞的數(shù)據(jù)類型自動(dòng)設(shè)置的。

3. Deque

隊(duì)列是計(jì)算機(jī)科學(xué)中遵循先進(jìn)先出原理的一種基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。簡(jiǎn)而言之，這意味著添加到隊(duì)列的第一個(gè)對(duì)象也必須是要?jiǎng)h除的第一個(gè)對(duì)象。我們只能在隊(duì)列前面插入內(nèi)容，只能從后面刪除內(nèi)容—在隊(duì)列中間什么也做不了。集合庫(kù)的Deque實(shí)現(xiàn)了該函數(shù)的優(yōu)化版本。此實(shí)現(xiàn)的一個(gè)關(guān)鍵特性是保持隊(duì)列大小，即如果隊(duì)列的最大大小設(shè)置為10，則deque將根據(jù)FIFO原則添加和刪除元素，以保持最大大小為10。這是迄今為止Python中隊(duì)最好的實(shí)現(xiàn)。

在Python中創(chuàng)建常規(guī)元組時(shí)，它們的元素是通用的和未命名的。這迫使您記住每個(gè)元組元素的確切索引。Namedtuple就是這個(gè)問(wèn)題的解決方案。

Namedtule（）返回一個(gè)元組，其中每個(gè)位置的名稱是固定的，而Namedtule對(duì)象的名稱是通用的。要使用namedtuple，首先為它創(chuàng)建一個(gè)模板。下面的代碼創(chuàng)建一個(gè)名為“person”的命名元組模板，該模板具有“name”、“age”和“job”參數(shù)。