怎麼考python

1. python數據分析怎麼考

主要是考python相關內容，其中含有python的特點，保留字，變數命名，字元串語法，輸入輸出語法格式，數字類型，基本語法，分支結構，異常處理，內置函數，切片操作，開關文件操作，第三方庫，字典，集合，列表等

2. 如何快速學習Python

一、Python是一種計算機程序設計語言。

你可能已經聽說過很多種流行的編程語言，比如非常難學的C語言，非常流行的Java語言，適合初學者的Basic語言，適合網頁編程的JavaScript語言等等。

二、那Python是一種什麼語言？

首先，我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序，都是為了讓計算機幹活，比如下載一個MP3，編寫一個文檔等等，而計算機幹活的CPU只認識機器指令，所以，盡管不同的編程語言差異極大，最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言，編寫的代碼量，差距也很大。

比如，完成同一個任務，C語言要寫1000行代碼，Java只需要寫100行，而Python可能只要20行。

三、所以Python是一種相當高級的語言。

1、你也許會問，代碼少還不好？代碼少的代價是運行速度慢，C程序運行1秒鍾，Java程序可能需要2秒，而Python程序可能就需要10秒。

2、那是不是越低級的程序越難學，越高級的程序越簡單？表面上來說，是的，但是，在非常高的抽象計算中，高級的Python程序設計也是非常難學的，所以，高級程序語言不等於簡單。

3、但是，對於初學者和完成普通任務，Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python，你就不用擔心學了會沒用。

4、用Python可以做什麼？可以做日常任務，比如自動備份你的MP3；可以做網站，很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的；可以做網路游戲的後台，很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。

5、Python當然也有不能乾的事情，比如寫操作系統，這個只能用C語言寫；寫手機應用，只能用Swift/Objective-C（針對iPhone）和Java（針對Android）；寫3D游戲，最好用C或C++。

四、如果你是小白用戶，滿足以下條件：

• 會使用電腦，但從來沒寫過程序；

• 還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識；

• 想從編程小白變成專業的軟體架構師；

  每天能抽出半個小時學習，不要再猶豫了，這個教程就是為你准備的！准備好了嗎？

3. python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：

第一階段：專業核心基礎

階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

4. 初學者如何學習python

Python相對比較簡單，零基礎也能學，但新手不建議自學。

python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！所以學完Python編程之後，只要真的掌握了相關技術，想要找到好的工作還是比較容易的。

建議大家可以從以下三方面來入手：

①先自學一些python書籍

大家可以從書中了解一些基礎知識，建立一些編程認知。

但是這樣的方式，還是難免會因為沒什麼基礎很快就覺得枯燥了，所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習，才能更高效一點。

②網上找相關課程

在mooc網學習的是北京理工大學的一門python公開課，整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關，但課程比較淺顯，還是感覺有些不系統，也很難靠自學迅速入門。

③報班學習

很多人對網上報班有些排斥，因為難免會覺得會被割韭菜。但是對於零基礎的小白學習python編程而言，跟著專業系統化一點的團隊一起學習，勢必會更省時省力一點的。

畢竟我們沒有基礎，靠自學又沒啥時間去堅持，能有合適的【線上陪伴式】的課程，還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始，了解清楚課程含金量，看看往期學員的體驗回饋後再報班學習。

Python的學習學習順序如下：

①Python軟體開發基礎

②Python軟體開發進階

③Python全棧式WEB工程師

④Python多領域開發

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。

想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。

祝你學有所成，望採納。

5. 計算機二級 Python 怎麼考考什麼

考試內容

一、Python語言的基本語法元素

1、程序的基本語法元素：程序的格式框架、縮進、注釋、變數、命名、保留字、數據類型、賦值語句、引用；

2、基本輸入輸出函數：input（）、eval（）、print（）；

3、源程序的書寫風格；

4、Python語言的特點。

二、基本數據類型

1、數字類型：整數類型、浮點數類型和復數類型；

2、數字類型的運算：數值運算操作符、數值運算函數；

3、字元串類型及格式化：索引、切片、基本的format（）格式化方法；

4、字元串類型的操作：字元串操作符、處理函數和處理方法；

5、類型判斷和類型間轉換。

三、程序控制結構

1、程序的三種控制結構；

2、程序的分支結構：單分支結構、二分支結構、多分支結構；

3、程序的循環結構：遍歷循環、無限循環、break和continue循環控制。

4、程序的異常處理：try-except。

四、函數和代碼復用

1、函數的定義和使用；

2、函數的參數傳遞：可選參數傳遞、參數名稱傳遞、函數的返回值；

3、變數的作用域：局部變數和全局變數。

五、組合數據類型

1、組合數據類型的基本概念；

2、列表類型：定義、索引、切片；

3、列表類型的操作：列表的操作函數、列表的操作方法；

4、字典類型：定義、索引；

5、字典類型的操作：字典的操作函數、字典的操作方法。

六、文件和數據格式化

1、文件的使用：文件打開、讀寫和關閉；

2、數據組織的維度：一維數據和二維數據；

3、一維數據的處理：表示、存儲和處理；

4、二維數據的處理：表示、存儲和處理；

5、採用CSV格式對一二維數據文件的讀寫。

七、Python計算生態

1、標准庫：turtle庫（必選）、random庫（必選）、time庫（可選）；

2、基本的Python內置函數；

3、第三方庫的獲取和安裝；

4、腳本程序轉變為可執行程序的第三方庫：PyInstaller庫（必選）；

5、第三方庫：jieba庫（必選）、wordcloud庫（可選）；

6、更廣泛的Python計算生態，只要求了解第三方庫的名稱，不限於以下領域：網路爬蟲、數據分析、文本處理、數據可視化、用戶圖形界面、機器學習、Web開發、游戲開發等。

二級Python語言程序設計考試基本要求

1、掌握Python語言的基本語法規則；

2、掌握不少於2個基本的Python標准庫；

3、掌握不少於2個Python第三方庫，掌握獲取並安裝第三方庫的方法；

4、能夠閱讀和分析Python程序；

5、熟練使用IDLE開發環境，能夠將腳本程序轉變為可執行程序；

6、了解Python計算生態在以下方面（不限於）的主要第三方庫名稱：網路爬蟲、數據分析、數據可視化、機器學習、Web開發等。

6. 一篇文章搞定Python二級考試

想考python二級的同學，大家不必過分擔心考試的難度。考試內容基本圍繞python基礎來考。

以下是python二級考試的復習內容，僅供參考。

考試方式：

上機考試，考試時長 120 分鍾，滿分 100 分。

1. 題型及分值

單項選擇題 40 分( 含公共基礎知識部分 10 分)。

操作題 60 分( 包括基本編程題和綜合編程題)。

2. 考試環境

Windows 7 操作系統，建議 Python 3.4.2 至 Python 3.5.3 版本，IDLE 開發環境。

考試內容：

一、 Python 語言基本語法元素

1. 程序的基本語法元素：程序的格式框架、縮進、注釋、變數、命名、保留字、數據類型、賦值語句、引用。

2. 基本輸入輸出函數：input() 、eval() 、print() 。

3. 源程序的書寫風格。4. Python 語言的特點。

二、 基本數據類型

1. 數字類型：整數類型、浮點數類型和復數類型。

2. 數字類型的運算：數值運算操作符、數值運算函數。

3. 字元串類型及格式化：索引、切片、基本的 format() 格式化方法。

4. 字元串類型的操作：字元串操作符、處理函數和處理方法。

5. 類型判斷和類型間轉換。

三、 程序的控制結構

1. 程序的三種控制結構。

2. 程序的分支結構：單分支結構、二分支結構、多分支結構。

3. 程序的循環結構：遍歷循環、無限循環、break 和 continue 循環控制。

4. 程序的異常處理：try-except。

四、 函數和代碼復用

1. 函數的定義和使用。

2. 函數的參數傳遞：可選參數傳遞、參數名稱傳遞、函數的返回值。

3. 變數的作用域：局部變數和全局變數。

五、 組合數據類型

1. 組合數據類型的基本概念。

2. 列表類型：定義、索引、切片。

3. 列表類型的操作：列表的操作函數、列表的操作方法。

4. 字典類型：定義、索引。

5. 字典類型的操作：字典的操作函數、字典的操作方法。

六、 文件和數據格式化

1. 文件的使用：文件打開、讀寫和關閉。

2. 數據組織的維度：一維數據和二維數據。

3. 一維數據的處理：表示、存儲和處理。

4. 二維數據的處理：表示、存儲和處理。

5. 採用 CSV 格式對一二維數據文件的讀寫。

七、 Python 計算生態

1. 標准庫：turtle 庫( 必選)、random 庫( 必選) 、time 庫( 可選)。

2. 基本的 Python 內置函數。

3. 第三方庫的獲取和安裝。

4. 腳本程序轉變為可執行程序的第三方庫：PyInstaller 庫( 必選)。

5. 第三方庫：jieba 庫( 必選)、wordcloud 庫( 可選)。

6. 更廣泛的 Python 計算生態，只要求了解第三方庫的名稱，不限於以下領域：網路爬蟲、數據分析、文本處理、數據可視化、用戶圖形界面、機器學習、Web 開發、游戲開發等。

7. python有證書考嗎

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。2018年9月首次開考。

計算機二級Python為上機考試，考試時長120分鍾，滿分100分；題型及分值為單項選擇題40分（含公共基礎知識部分10分），操作題60分（包括基本編程題和綜合編程題）；考試環境為Windows 7 操作系統，軟體為Python 3.4.2至Python 3.5.3版本，IDLE開發環境。

二級Python考試科目內容以基本數據類型、運算符、內置函數、選擇結構與循環結構、函數定義與調用、面向對象編程基礎、簡單的文件操作和資料庫操作為主，重點考查基本功。

並不會涉及太多標准庫（比較常用的像math、random、time、datetime、collections、itertools、functools、sqlite3、tkinter考察的可能較大，re、pickle模塊有可能會涉及），基本上不會涉及擴展庫應用，畢竟參加考試的人員專業相差很大，Python擴展庫數量巨大，很難做出統一要求。

8. 如何成為python工程師

你需要掌握前端技術，資料庫（NoSQL），Python語法等慕課網有相關的課程，不僅僅在於Python語法，PythonWeb及自動化運維，更側重於基於Python的大數據分析、數據挖掘及機器學習演算法實戰方面課程的講解。

9. python等級考試必須一級一級考嗎

在計算機等級考試中，有關「Python」的考試科目只有一個：二級「Python語言程序設計」，所以不存在「一級一級考」的問題。該科目題型和分值如下：

（1）單項選擇題，40題，40分（含公共基礎知識部分10分）；

（2）基本操作題，3題，15分；

（3）簡單應用題，2題，25分；

（4）綜合應用題，1題，20分。

編程語言「Python」的特點：

（1）簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

（2）易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔。

（3）易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進。

（4）用途廣泛。

（5）速度快：Python的底層是用C語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用C寫的，運行速度非常快。

（6）免費、開源：Python是FLOSS（自由／開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。

高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

以上內容參考：網路-全國計算機等級考試

以上內容參考：網路-Python

10. python institute證書考試怎麼報名

python二級考試報名
分為網上報名和現場報名。
網上報名：考生在規定時間內登錄本省計算機資格網站，按照提示步驟完成注冊，使用身份證號碼報名。等待審核通過。目前，北京、河北、吉林、上海、江蘇、安徽、河南、湖南、海南、重慶、廣西、廣東、甘肅和西藏等11個省級承辦機構可實現網上報名。
現場報名：根據相關文件，按照文件指示。在規定時間內到規定地點報名。