python面試全棧

① 我為什麼說 python 是大數據全棧式開發語言 怎樣成為數據分析師

就像只要會javaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。

雲基礎設施

這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。

雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack

，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年
初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。

如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。

提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。

自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預
安裝什麼軟體。

自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。

自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。

在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。

除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。

網路爬蟲

大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。

網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。

不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的
線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。

抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。

數據處理

萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？

如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。

Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直
接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言
提供了非常好的支持。

Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。

對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。

為什麼是Python

正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。

對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import this

，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。

對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。

對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡
潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。

② python全棧是什麼意思

全棧即指的是全棧工程師，指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。就是與這項技能有關的都會，都能夠獨立的完成。

全棧只是個概念，也分很多種類。真正的全棧工程師涵蓋了web開發、DBA 、爬蟲 、測試、運維，要學的內容那是相當的巨量。就web開發方向而言需要學習的內容：前端知識 包括HTML5 CSS3 JS Jquery Ajax，後端至少需要能夠熟練使用Django和tornado，當然會flask更好。

(2)python面試全棧擴展閱讀

全棧工程師的厲害之處並不是他掌握很多知識，可以一個人干多份工作。而是說他在處理問題的時候擁有全局性思維。

現在科技日新月異，web前端不再是從前切個圖用個jQuery上個AJAX兼容各種瀏覽器那麼簡單。現代的Web前端，你需要用到模塊化開發、多屏兼容、MVC，各種復雜的交互與優化，甚至你需要用到Node.js來協助前端的開發。

所以說一個現代化的項目，是一個非常復雜的構成，我們需要一個人來掌控全局，他不需要是各種技術的資深專家，但他需要熟悉到各種技術。對於一個團隊特別是互聯網企業來說，有一個全局性思維的人顯得尤其重要，這個時候也就彰顯了全棧開發工程師的價值。

③ python全棧工程師需要學什麼

Python全棧工程師是比較受歡迎的一類人才，本身Python語言具備全端開發的能力，所以Python的全棧工程師也比較多。
python全棧工程師需要學什麼?
對於Python全棧工程師來說，需要掌握以下知識結構：
第一，Python語言基本語法。Python語言的基本語法掌握起來並不困難，甚至可以說非常簡單，因為Python是腳本語言，所以語法也比較直接
第二，Python做Web開發。
Python是Web開發的傳統三大解決方案之一（還包括Java和PHP），Web開發是全棧工程師必須掌握的內容。用Python做Web開發需要學習對應的框架，比如Django。
第三，Python做數據分析。Python做數據分析是一個比較常見的應用場景，Python做數據分析需要學習對應的演算法以及實現過程。會使用到的庫包括Numpy、matplotpb等。
第四，Python做爬蟲。Python做爬蟲應用是一個非常常見的應用，有大量的案例可以參考。
第五，Python做機器學習類應用。Python目前在機器學習領域（人工智慧相關）的應用非常普遍，所以對於Python全棧工程師來說，掌握機器學習相關的內容也是有必要的。需要掌握的演算法包括決策樹、樸素貝葉斯、回歸、kNN分類等，同時需要掌握基本的線性代數和概率論相關知識。
當然python也有它的不足之處，就是慢，比C、C++、java都慢，這一點是限制它的一點，因為在不少領域對語言的運行速度都有極致的要求，你比如說導彈攔截程序，分秒必爭，顯然python在第一步就會被pass掉。但是對於其它領域，你比如說橋梁參數的運算，我相信20分鍾和18分鍾它差不了多少。第二點就站在功利的角度來談了，就是目前計算機等級考試中沒有python這個選項，當然我相信10年之後，或許是5年，我們就可以拿到python的計算機等級證書啦。
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④ 老男孩python全棧培訓怎麼樣

是騾子是馬，拉出來溜溜。實地考察一下比什麼都強。

⑤ python找工作

Python大數據專業能從事的領域有很多，如：Python全棧工程師，Python爬蟲工程師，Python開發工程師，金融自動化交易，Linux運維工程師，自動化開發工程師，前端開發工程師，大數據分析和數據挖掘等。下面就這些職位的職位要求舉幾個例子：
一、Python全棧工程師
·關鍵字：VUE、react、angularjs、node、webpack
·熟悉XML, (x)HTML, CSS, JavaScript, JSON,jQuery/Ajax等Web頁面技術
·熟悉bootstrap等主流前端框架者優先
·能夠使用Echarts等主流圖表工具
·熟練使用Python，Django，具備2年以上實際開發經驗;
·熟悉MySQL資料庫，能夠熟練編寫sql語句進行資料庫查詢
·了解Redis，Mongo等非關系型資料庫
·能夠相對獨立自主的完成前端及部分後端開發任務
·熟悉python爬網技術，熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬蟲框架及工具，具有網路爬取相關實踐經驗者優先
·了解R語音並能夠將部分R腳本翻譯成python腳本者優先
二、Python爬蟲工程師
·熟悉Linux系統，掌握Python等語
·掌握網頁抓取原理及技術，了解基於Cookie的登錄原理，熟悉基於正則表達式、XPath、CSS等網頁信息抽取技術
·熟悉整個爬蟲的設計及實現流程，有從事網路爬蟲、網頁信息抽取開發經驗，熟悉反爬蟲技術，有分布式爬蟲架構經驗
·具有數據挖掘、自然語言處理、信息檢索、機器學習背景者優先
·熟悉ElasticSearch、Hadoop/Mysql，有多語言開發經驗者優先
三、Linux運維工程師
·熟悉shell，能編寫日常腳本，熟悉perl或python者優先
·掌握Linux系統下常用服務架設與維護
·熟悉常用的高可用軟體，如LVS，heartbeat，keepalived等
·熟悉mysql的安裝、優化，能夠實現mysql的高性能和高可用
·熟悉nagios、cacti、zabbix等常用監控軟體

⑥ 為什麼說Python是大數據全棧式開發語言

一定的情況證明，Python是一門非常適合初學者學習的編程語言，對零基礎人員十分友好，即便是沒有任何基礎也可以學習Python語言，同時Python還是人工智慧、數據分析、大數據時代的首選語言；Python之所以說是全棧開發語言，主要就是因為涉及領域廣泛，從業崗位多，就業機會高。

⑦ 什麼是python全棧

全棧即指的是全棧工程師，指掌握多種技能，並能利用多種技能獨立完成產品的人。
而Python就是一種全棧的開發語言，簡單的來說，如果你學習好Python語言，那麼前端、後端、測試以及大數據分析等工作你都可以很好地勝任。從市場情況來講，Python全棧工程師是比較受歡迎的一類人才，本身Python語言就具備去全棧開發的能力，所以Python的全棧工程師也是比較多的。