python面试全栈

① 我为什么说 python 是大数据全栈式开发语言 怎样成为数据分析师

就像只要会javaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。

云基础设施

这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack

，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年
初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。

提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第
三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。

Hadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。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++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。

DevOps

DevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。

自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预
安装什么软件。

自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。

自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。

在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。

除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。

网络爬虫

大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。

网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。

不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的
线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。

抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。

数据处理

万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？

如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且
R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。

Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直
接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言
提供了非常好的支持。

Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让
Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。

对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。

iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。

为什么是Python

正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。

对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this

，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不
同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才
使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。

对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。

对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简
洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python
是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——
如何解决问题。

② python全栈是什么意思

全栈即指的是全栈工程师，指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。就是与这项技能有关的都会，都能够独立的完成。

全栈只是个概念，也分很多种类。真正的全栈工程师涵盖了web开发、DBA 、爬虫 、测试、运维，要学的内容那是相当的巨量。就web开发方向而言需要学习的内容：前端知识 包括HTML5 CSS3 JS Jquery Ajax，后端至少需要能够熟练使用Django和tornado，当然会flask更好。

(2)python面试全栈扩展阅读

全栈工程师的厉害之处并不是他掌握很多知识，可以一个人干多份工作。而是说他在处理问题的时候拥有全局性思维。

现在科技日新月异，web前端不再是从前切个图用个jQuery上个AJAX兼容各种浏览器那么简单。现代的Web前端，你需要用到模块化开发、多屏兼容、MVC，各种复杂的交互与优化，甚至你需要用到Node.js来协助前端的开发。

所以说一个现代化的项目，是一个非常复杂的构成，我们需要一个人来掌控全局，他不需要是各种技术的资深专家，但他需要熟悉到各种技术。对于一个团队特别是互联网企业来说，有一个全局性思维的人显得尤其重要，这个时候也就彰显了全栈开发工程师的价值。

③ python全栈工程师需要学什么

Python全栈工程师是比较受欢迎的一类人才，本身Python语言具备全端开发的能力，所以Python的全栈工程师也比较多。
python全栈工程师需要学什么?
对于Python全栈工程师来说，需要掌握以下知识结构：
第一，Python语言基本语法。Python语言的基本语法掌握起来并不困难，甚至可以说非常简单，因为Python是脚本语言，所以语法也比较直接
第二，Python做Web开发。
Python是Web开发的传统三大解决方案之一（还包括Java和PHP），Web开发是全栈工程师必须掌握的内容。用Python做Web开发需要学习对应的框架，比如Django。
第三，Python做数据分析。Python做数据分析是一个比较常见的应用场景，Python做数据分析需要学习对应的算法以及实现过程。会使用到的库包括Numpy、matplotpb等。
第四，Python做爬虫。Python做爬虫应用是一个非常常见的应用，有大量的案例可以参考。
第五，Python做机器学习类应用。Python目前在机器学习领域（人工智能相关）的应用非常普遍，所以对于Python全栈工程师来说，掌握机器学习相关的内容也是有必要的。需要掌握的算法包括决策树、朴素贝叶斯、回归、kNN分类等，同时需要掌握基本的线性代数和概率论相关知识。
当然python也有它的不足之处，就是慢，比C、C++、java都慢，这一点是限制它的一点，因为在不少领域对语言的运行速度都有极致的要求，你比如说导弹拦截程序，分秒必争，显然python在第一步就会被pass掉。但是对于其它领域，你比如说桥梁参数的运算，我相信20分钟和18分钟它差不了多少。第二点就站在功利的角度来谈了，就是目前计算机等级考试中没有python这个选项，当然我相信10年之后，或许是5年，我们就可以拿到python的计算机等级证书啦。
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④ 老男孩python全栈培训怎么样

是骡子是马，拉出来溜溜。实地考察一下比什么都强。

⑤ python找工作

Python大数据专业能从事的领域有很多，如：Python全栈工程师，Python爬虫工程师，Python开发工程师，金融自动化交易，Linux运维工程师，自动化开发工程师，前端开发工程师，大数据分析和数据挖掘等。下面就这些职位的职位要求举几个例子：
一、Python全栈工程师
·关键字：VUE、react、angularjs、node、webpack
·熟悉XML, (x)HTML, CSS, JavaScript, JSON,jQuery/Ajax等Web页面技术
·熟悉bootstrap等主流前端框架者优先
·能够使用Echarts等主流图表工具
·熟练使用Python，Django，具备2年以上实际开发经验;
·熟悉MySQL数据库，能够熟练编写sql语句进行数据库查询
·了解Redis，Mongo等非关系型数据库
·能够相对独立自主的完成前端及部分后端开发任务
·熟悉python爬网技术，熟悉Scrapy、BeautifulSoup等爬虫框架及工具，具有网络爬取相关实践经验者优先
·了解R语音并能够将部分R脚本翻译成python脚本者优先
二、Python爬虫工程师
·熟悉Linux系统，掌握Python等语
·掌握网页抓取原理及技术，了解基于Cookie的登录原理，熟悉基于正则表达式、XPath、CSS等网页信息抽取技术
·熟悉整个爬虫的设计及实现流程，有从事网络爬虫、网页信息抽取开发经验，熟悉反爬虫技术，有分布式爬虫架构经验
·具有数据挖掘、自然语言处理、信息检索、机器学习背景者优先
·熟悉ElasticSearch、Hadoop/Mysql，有多语言开发经验者优先
三、Linux运维工程师
·熟悉shell，能编写日常脚本，熟悉perl或python者优先
·掌握Linux系统下常用服务架设与维护
·熟悉常用的高可用软件，如LVS，heartbeat，keepalived等
·熟悉mysql的安装、优化，能够实现mysql的高性能和高可用
·熟悉nagios、cacti、zabbix等常用监控软件

⑥ 为什么说Python是大数据全栈式开发语言

一定的情况证明，Python是一门非常适合初学者学习的编程语言，对零基础人员十分友好，即便是没有任何基础也可以学习Python语言，同时Python还是人工智能、数据分析、大数据时代的首选语言；Python之所以说是全栈开发语言，主要就是因为涉及领域广泛，从业岗位多，就业机会高。

⑦ 什么是python全栈

全栈即指的是全栈工程师，指掌握多种技能，并能利用多种技能独立完成产品的人。
而Python就是一种全栈的开发语言，简单的来说，如果你学习好Python语言，那么前端、后端、测试以及大数据分析等工作你都可以很好地胜任。从市场情况来讲，Python全栈工程师是比较受欢迎的一类人才，本身Python语言就具备去全栈开发的能力，所以Python的全栈工程师也是比较多的。