科促會python試題

Ⅰ 誰有利用python進行數據分析 pdf 的中文 完整版的，求發一下

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作品簡介：

Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的GuidovanRossum於1990年代初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。

Ⅱ 公務員考試會招收python專業嗎

會招收的。
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，作為一門叫做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。

Ⅲ 怎麼編寫Python數學題程序

看圖

Ⅳ python考試考過的題還會再考嗎

會。
全國計算機等級考試於2018年9月新增計算機二級Python程序設計考試科目，從上次考試情況來看，考試難度不大，特別是考試內容也比較少，所以通過率高達54%（其它科目在30%以下）。
python有證書考，教育部考試中心於2015年確定新增」Python語言程序設計「為全國計算機二級考試科目，2017年12月發布Python語言程序設計考試大綱，2018年7月考試指定用書《全國計算機等級考試二級教程——Python語言程序設計（2018年版）》發行。

Ⅳ python培訓哪個靠譜

如果想要找靠譜的python培訓機構，那麼你肯定要綜合考察了，主要有以下幾個方面：

1、首先選擇Python培訓機構之前認清自己。
在學習Python技術之前一定要認清自己，這個不是玩笑，而是非常重要的一個條件，甚至可以說，如果你連自己都搞不清楚的話，那麼在選擇培訓機構和以後的學習中都會遇到大的麻煩，也可能導致自己的失敗。
2、其次選擇機構時對機構的教學模式了解清楚
因為不同的機構有不同的授課方式、有不同的老師，有不一樣的授課計劃和服務體系，這些問題結合到一塊導致了每個Python培訓機構的口碑和教學結果大不相同，最後造成學員培訓出來工作結果也不同。
3、最後，你就一定要考慮的是學費問題。
每個人的經濟情況不同，而且Python培訓需要的費用都不少，所以，在考慮報名學習班的時候，可以根據自己的情況選擇性價比高的Python培訓班報名學習。
不管去哪家Python培訓機構，都跟自己的努力是分不開的，因此需要您能堅持，虛心請教，掌握真正的技術。

Ⅵ 中國電子學會和科促會哪個正規

科促會智工委更正規：重要的事情說三遍：很重要、很重要、很重要！
1、中學升級考試：浙江、江蘇、重慶、深圳、北京、上海等經濟發達省市，已將機器人技術納入特長生招生范圍。
2、教育部在2018年1月16日公布高中新課標，編程、機器人、人工智慧正式劃入"新課標"。
3、高等院校招生：清華、北大、北航、復旦等大學，也已將機器人創課成績（比賽、考級等）作為創新意識和創新能力的衡量指標。
4、機器人技術與產業應用已經成為中國邁向未來工業和服務業創新發展的關鍵技術領域；
5、機器人技術是融合機械、電子、計算機、智能控制、互聯網、通信、人工智慧等諸多技術的生態綜合體，對未來啟蒙意義重大；
6、目前在高考過程中，高校與考生雙方存在對現代電子信息專業認知的誤區，在雙向選擇中，缺乏公正放心的第三方科技評價體系來輔助，供需雙方合理評估考生的專業水平、興趣愛好、技術特長，間接影響未來學業和發展；

Ⅶ Python實驗操作題，急急急

（1）with as f
（2）with as f i in range（10） f.write(str(i))
2.以追加的方式打開E:\aa.txt文件，任意寫入文字，以「end」作為結束標志。
with open(r'E:\aa.txt', 'a') as f:
for i in range(10):
f.write('任意字元')
3. 打開e:\aa.txt文件，並把該文件的內容復制到e:\bb.txt文件中去。
with open(r'e:\aa.txt') as f:
content = f.read()
with open(r'e:\bb.txt', 'a') as f:
f.write(content)

Ⅷ Python面試數據分析，爬蟲和深度學習一般都問什麼問題，筆試題目考哪些

一面: 技術面試

面試官是一個比較老練的技術總監，貌似80後：

1. 你先簡單做個自我介紹吧。

答：恩，好的，面試官你好，很高興能來到貴公司面試爬蟲工程師一職。我叫XXX，來自於***，畢業於****大學，**學歷。（如果專業不是計算機專業，就不要介紹自己的專業，如果是大專以下學歷，也不要說自己學歷，揚長避短這個道理大家應該都懂得）有2年多爬蟲工作經驗（如果真實是1年多，就說2年，如果真實是2年多就說3年），工作過2家公司（公司盡量不要說太多，如果2-3年經驗說2家就好，以免說的過多讓人覺得這人太容易干一段不幹，說的太少，可能在一個公司技術積累比較單一），第一家是從實習開始工作的。我就主要介紹下我上家公司的情況吧。我上家公司是****，是一家外包公司（如果是培訓班畢業的盡可能說外包，因為在外包公司，任何項目都可能做，方便後面很多問題的解釋），我在這家公司做了一年多，這家公司在****。我們這家公司是共有50多人。我在裡面負責公司的數據採集爬取，數據處理，繪圖分析等（爬蟲爬下來的數據很多都會進行一些清洗，可以把自己數據處理，繪圖的經驗說出來，增加優勢，如果沒有的話，就業余花時間去學習這方面，常規的方法都不難）。期間主要負責了集團對一些招聘網站、電商網站、金融網站、汽車網站（如果是單一業務的公司，你可能就說不了這么多種類了，一般採集的數據都會比較單一，這就體現了說外包的好處）。我之所以在上家公司離職是因為上家的公司項目基本都已經做完上線了，後面又接的項目感覺挑戰性不大，希望尋找一個平台做更多的項目（這個離職原因因人而異，如果換城市的話也可以簡單粗暴說我家人、朋友在這邊，如果還是同一個城市的話也可以按照我的那樣說，也可以其他方式，但是建議不要說公司經營不好之類的，不喜歡這家公司等等，經營不好可能跟公司員工也有關系，如果回答不喜歡上家公司，面試官會接著問，為什麼不喜歡，如果我們公司也是這種情況，你會不喜歡嗎，面試offer幾率就會大大減少）。因為來之前了解過貴公司，現在主要做金融數據採集的任務，後面也會進行一些大數據分析的工作，覺得項目規劃很有遠見就過來了。（面試前先查下公司底細，知己知彼）因為我在之前公司做過爬蟲、分析方面的工作，貴公司的這個項目也剛好是處於初期階段，我非常喜歡貴公司的這些項目。並且我認為我有能力將貴公司的項目做好，能勝任貴公司爬蟲工程師一職，我的情況大概就是這樣，您看您們這邊還需了解其他什麼嗎？

2.你主要採集的產業領域有哪些？接觸過金融行業嗎？

答：我之前主要接觸過汽車行業，招聘行業，電商行業，金融行業，金融行業也接觸過，但是說實話項目並不是很多，但是技術是相通的，可能剛開始不是很熟悉，只要適應一倆個星期都不是問題。

3.介紹爬蟲用到的技術

答：requests、scrapy：爬蟲框架和分布式爬蟲

xpath：網頁數據提取

re：正則匹配

numpy、pandas：處理數據

matplotlib:繪圖

mysql:數據存儲

redis：爬蟲數據去重和url去重

雲打：處理常規驗證碼

復雜驗證碼：用selenium模擬登陸、處理滑塊驗證碼等（滑塊驗證碼有方法，之前破解過滑塊驗證碼，有空我會出個基本使用教程，進行滑塊驗證碼破解，但不一定通用，因為每個網站反爬措施設置都不一樣）

4.處理過的最難的驗證碼？

答：12306點擊圖片驗證碼。原理：圖片發送給打碼平台，平台返回圖片位置數值，通過計算返回數字和圖片坐標的關系，進行模擬登陸

5.當開發遇到甩鍋問題怎麼解決？

答：如果是小問題自己感覺影響不大，背鍋就背了，畢竟如果是剛入公司很多不懂，可能會犯一些錯誤，如果是大問題，就找責任人（虛心點，不卑不亢）

二面：人事面試 主要問題:

1.你為什麼要從上家公司離職？

答：上家公司離職是因為上家的公司項目基本都已經做完上線了，後面又接的項目感覺挑戰性不大，希望尋找一個平台做更多的項目

2.來之前了解過我們公司嗎？

答：來之前了解過貴公司，現在主要做金融數據採集的任務，後面也會進行一些大數據分析的工作

3.簡單介紹一下你最大的缺點跟優點？

答：我的優點是對工作認真負責，團隊協作能力好，缺點是言辭表達需要提高，還有對一些細節的把握（我最大的缺點就是對細節過分追求，有多少人想這樣說的，能把自己的缺點說成這么好聽的優點，也是666了，這樣說面試成績減10分缺點就老老實實說一點模稜兩可的缺點就好了，不要過於滑頭，也不要太實在）

4.你怎麼理解你應聘的職位，針對你應聘的職位你最擅長的是什麼？

答：這份職位不僅僅是爬蟲方面的技術崗位，更是學習新知識，探索新領域的一條路，希望能有機會給公司貢獻一份力量。最擅長數據採集、處理分析

5.你對加班有什麼看法？除了工資，你希望在公司得到什麼？

答：1，適當的加班可以接受，過度的加班不能，因為要考慮個人，家庭等因素，同時我也會盡量在規定的時間內完成分配給我的任務，當然加班也希望獲得相應的加班費。2，希望這份工作能讓我發揮我的技能專長，這會給我帶來一種滿足感，我還希望我所做的工作能夠對我目前的技能水平形成一個挑戰，從而能促使我提升著急。

6.你的期望薪資是多少？

答：我的期望薪資是13K，因為上家公司已經是10k，而且自己也會的東西比較多，前端、後端、爬蟲都會，跳槽希望有一定的增長。

7.你什麼時候能到崗上班？

答：因為我已經從上家公司離職，可以隨時到崗。（想早上班就別托，先答應越早越好）

8.你還有什麼要問我的嗎？

答：問了公司的福利待遇，上班時間，培養計劃。（上班時間是5天制，沒有培養計劃，項目初創時期）最後結束面試，說這2天會電話通知，因為後面還好幾個競爭對手面試。

結論：面試是個概率事件，同時也跟運氣有關，在我的話術之上多進行面試總結，多面一些公司，相信大家都能找到理想工作

Ⅸ 二級python操作題有步驟分嗎

二級python操作題有步驟分。

Python考試是40分的選擇題(包括Python的知識點和計算機基礎)+60分的實操題。我前期一般是刷選擇題先，後期主攻大題(其中大題的turtle庫是必考的，所以大家一定要掌握，不過也很簡單)。

刷題不是刷越多越好，也不是要靠背。在刷題過程中，遇到不會用的函數或不理解的語法的話，一定要學會主動去查，一般菜鳥教程等網站都會有的。

二級python考試注意：

可以通過考試檢查是否真正掌握Python基礎知識，督促更好的學習。通過後的認證證書也能成為工作就業的加分項。雖然很多人都說二級考試對於找工作沒有幫助，但是我覺得聊勝於無，有個證書總比沒有強。

Ⅹ Python面試題，線程與進程的區別，Python中如何創建多線程

進程和線程

這兩個概念屬於操作系統，我們經常聽說，但是可能很少有人會細究它們的含義。對於工程師而言，兩者的定義和區別還是很有必要了解清楚的。

首先說進程，進程可以看成是 CPU執行的具體的任務 。在操作系統當中，由於CPU的運行速度非常快，要比計算機當中的其他設備要快得多。比如內存、磁碟等等，所以如果CPU一次只執行一個任務，那麼會導致CPU大量時間在等待這些設備，這樣操作效率很低。為了提升計算機的運行效率，把機器的技能盡可能壓榨出來，CPU是輪詢工作的。也就是說 它一次只執行一個任務，執行一小段碎片時間之後立即切換 ，去執行其他任務。

所以在早期的單核機器的時候，看起來電腦也是並發工作的。我們可以一邊聽歌一邊上網，也不會覺得卡頓。但實際上，這是CPU輪詢的結果。在這個例子當中，聽歌的軟體和上網的軟體對於CPU而言都是 獨立的進程 。我們可以把進程簡單地理解成運行的應用，比如在安卓手機裡面，一個app啟動的時候就會對應系統中的一個進程。當然這種說法不完全准確， 一個應用也是可以啟動多個進程的 。

進程是對應CPU而言的，線程則更多針對的是程序。即使是CPU在執行當前進程的時候，程序運行的任務其實也是有分工的。舉個例子，比如聽歌軟體當中，我們需要顯示歌詞的字幕，需要播放聲音，需要監聽用戶的行為，比如是否發生了切歌、調節音量等等。所以，我們需要 進一步拆分CPU的工作 ，讓它在執行當前進程的時候，繼續通過輪詢的方式來同時做多件事情。

進程中的任務就是線程，所以從這點上來說， 進程和線程是包含關系 。一個進程當中可以包含多個線程，對於CPU而言，不能直接執行線程，一個線程一定屬於一個進程。所以我們知道，CPU進程切換切換的是執行的應用程序或者是軟體，而進程內部的線程切換，切換的是軟體當中具體的執行任務。

關於進程和線程有一個經典的模型可以說明它們之間的關系，假設CPU是一家工廠，工廠當中有多個車間。不同的車間對應不同的生產任務，有的車間生產汽車輪胎，有的車間生產汽車骨架。但是工廠的電力是有限的，同時只能滿足一個廠房的使用。

為了讓大家的進度協調，所以工廠需要輪流提供各個車間的供電。 這里的車間對應的就是進程 。

一個車間雖然只生產一種產品，但是其中的工序卻不止一個。一個車間可能會有好幾條流水線，具體的生產任務其實是流水線完成的，每一條流水線對應一個具體執行的任務。但是同樣的， 車間同一時刻也只能執行一條流水線 ，所以我們需要車間在這些流水線之間切換供電，讓各個流水線生產進度統一。

這里車間里的 流水線自然對應的就是線程的概念 ，這個模型很好地詮釋了CPU、進程和線程之間的關系。實際的原理也的確如此，不過CPU中的情況要比現實中的車間復雜得多。因為對於進程和CPU來說，它們面臨的局面都是實時變化的。車間當中的流水線是x個，下一刻可能就成了y個。

了解完了線程和進程的概念之後，對於理解電腦的配置也有幫助。比如我們買電腦，經常會碰到一個術語，就是這個電腦的CPU是某某核某某線程的。比如我當年買的第一台筆記本是4核8線程的，這其實是在說這台電腦的CPU有 4個計算核心 ，但是使用了超線程技術，使得可以把一個物理核心模擬成兩個邏輯核心。相當於我們可以用4個核心同時執行8個線程，相當於8個核心同時執行，但其實有4個核心是模擬出來的虛擬核心。

有一個問題是 為什麼是4核8線程而不是4核8進程呢 ？因為CPU並不會直接執行進程，而是執行的是進程當中的某一個線程。就好像車間並不能直接生產零件，只有流水線才能生產零件。車間負責的更多是資源的調配，所以教科書里有一句非常經典的話來詮釋： 進程是資源分配的最小單元，線程是CPU調度的最小單元 。

啟動線程

Python當中為我們提供了完善的threading庫，通過它，我們可以非常方便地創建線程來執行多線程。

首先，我們引入threading中的Thread，這是一個線程的類，我們可以通過創建一個線程的實例來執行多線程。

from threading import Thread t = Thread(target=func, name='therad', args=(x, y)) t.start()

簡單解釋一下它的用法，我們傳入了三個參數，分別是 target，name和args ，從名字上我們就可以猜測出它們的含義。首先是target，它傳入的是一個方法，也就是我們希望多線程執行的方法。name是我們為這個新創建的線程起的名字，這個參數可以省略，如果省略的話，系統會為它起一個系統名。當我們執行Python的時候啟動的線程名叫MainThread，通過線程的名字我們可以做區分。args是會傳遞給target這個函數的參數。

我們來舉個經典的例子：

import time, threading # 新線程執行的代碼: def loop(n): print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) for i in range(n): print('thread %s >>> %s' % (threading.current_thread().name, i)) time.sleep(5) print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name) print('thread %s is running...' % threading.current_thread().name) t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, )) t.start() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

我們創建了一個非常簡單的loop函數，用來執行一個循環來列印數字，我們每次列印一個數字之後這個線程會睡眠5秒鍾，所以我們看到的結果應該是每過5秒鍾屏幕上多出一行數字。

我們在Jupyter里執行一下：

表面上看這個結果沒毛病，但是其實有一個問題，什麼問題呢？ 輸出的順序不太對 ，為什麼我們在列印了第一個數字0之後，主線程就結束了呢？另外一個問題是，既然主線程已經結束了， 為什麼Python進程沒有結束 ， 還在向外列印結果呢？

因為線程之間是獨立的，對於主線程而言，它在執行了t.start()之後，並 不會停留，而是會一直往下執行一直到結束 。如果我們不希望主線程在這個時候結束，而是阻塞等待子線程運行結束之後再繼續運行，我們可以在代碼當中加上t.join()這一行來實現這點。

t.start() t.join() print('thread %s ended.' % threading.current_thread().name)

join操作可以讓主線程在join處掛起等待，直到子線程執行結束之後，再繼續往下執行。我們加上了join之後的運行結果是這樣的：

這個就是我們預期的樣子了，等待子線程執行結束之後再繼續。

我們再來看第二個問題，為什麼主線程結束的時候，子線程還在繼續運行，Python進程沒有退出呢？這是因為默認情況下我們創建的都是用戶級線程，對於進程而言， 會等待所有用戶級線程執行結束之後才退出 。這里就有了一個問題，那假如我們創建了一個線程嘗試從一個介面當中獲取數據，由於介面一直沒有返回，當前進程豈不是會永遠等待下去？

這顯然是不合理的，所以為了解決這個問題，我們可以把創建出來的線程設置成 守護線程 。

守護線程

守護線程即daemon線程，它的英文直譯其實是後台駐留程序，所以我們也可以理解成 後台線程 ，這樣更方便理解。daemon線程和用戶線程級別不同，進程不會主動等待daemon線程的執行， 當所有用戶級線程執行結束之後即會退出。進程退出時會kill掉所有守護線程 。

我們傳入daemon=True參數來將創建出來的線程設置成後台線程：

t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread', args=(10, ), daemon=True)

這樣我們再執行看到的結果就是這樣了：

這里有一點需要注意，如果你 在jupyter當中運行是看不到這樣的結果的 。因為jupyter自身是一個進程，對於jupyter當中的cell而言，它一直是有用戶級線程存活的，所以進程不會退出。所以想要看到這樣的效果，只能通過命令行執行Python文件。

如果我們想要等待這個子線程結束，就必須通過join方法。另外，為了預防子線程鎖死一直無法退出的情況， 我們還可以 在joih當中設置timeout ，即最長等待時間，當等待時間到達之後，將不再等待。

比如我在join當中設置的timeout等於5時，屏幕上就只會輸出5個數字。

另外，如果沒有設置成後台線程的話，設置timeout雖然也有用，但是 進程仍然會等待所有子線程結束 。所以屏幕上的輸出結果會是這樣的：

雖然主線程繼續往下執行並且結束了，但是子線程仍然一直運行，直到子線程也運行結束。

關於join設置timeout這里有一個坑，如果我們只有一個線程要等待還好，如果有多個線程，我們用一個循環將它們設置等待的話。那麼 主線程一共會等待N * timeout的時間 ，這里的N是線程的數量。因為每個線程計算是否超時的開始時間是上一個線程超時結束的時間，它會等待所有線程都超時，才會一起終止它們。

比如我這樣創建3個線程：

ths = [] for i in range(3): t = threading.Thread(target=loop, name='LoopThread' + str(i), args=(10, ), daemon=True) ths.append(t) for t in ths: t.start() for t in ths: t.join(2)

最後屏幕上輸出的結果是這樣的：

所有線程都存活了6秒。

總結

在今天的文章當中，我們一起簡單了解了 操作系統當中線程和進程的概念 ，以及Python當中如何創建一個線程，以及關於創建線程之後的相關使用。

多線程在許多語言當中都是至關重要的，許多場景下必定會使用到多線程。比如 web後端，比如爬蟲，再比如游戲開發 以及其他所有需要涉及開發ui界面的領域。因為凡是涉及到ui，必然會需要一個線程單獨渲染頁面，另外的線程負責准備數據和執行邏輯。因此，多線程是專業程序員繞不開的一個話題，也是一定要掌握的內容之一。