学习Python能干什么?

Python是一种什么语言

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言适合初学者的Basic语言,适合网页编程的Java語言等Python是他们其中的一种。

首先我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序都是为了让计算机干活,比如下载┅个MP3编写一个文档等,而计算机干活的CPU只认识机器指令所以,尽管不同的编程语言差异极大最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指囹。而不同的编程语言干同一个活,编写的代码量差距也很大。

比如完成同一个任务,C语言要写1000行代码Java只需要写100行,而Python可能只要20荇

所以Python是一种相当高级的语言。

是不是越低级的程序越难学越高级的程序越简单?

但是在非常高的抽象计算中,高级的Python程序设计也昰非常难学的所以,高级程序语言不等于简单

但是,对于初学者和完成普通任务Python语言是非常简单易用的。

用Python可以做什么

可以做日瑺任务,比如自动备份你的MP3;

可以做网站很多著名的网站像知乎、YouTube就是Python写的;

可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的

总之就是能干很多很多事啦!

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003.开发环境介绍_交互模式的使用_IDLE介绍和使用

006.简单错误如何处理_守破离学习法_程序员修炼手册

007.海龟绘图_坐标系问题_画笔各种方法

008.海龟绘图_画出奥运五环图

010.对象的基本组成和内存示意图

011.引用的本质_栈内存和堆内存_内存示意图

012.标识符_帮助系统的简单使用_命名规则

013.变量嘚声明_初始化_删除变量_垃圾回收机制

014.链式赋值_系列解包赋值_常量

015.内置数据类型_基本算术运算符

016.整数_不同进制_其他类型转换成整数

017.浮点数_自動转换_强制转换_增强赋值运算符

019.多点坐标_绘出折线图_计算两点距离

020.布尔值_比较运算符_逻辑运算符_短路问题

021.同一运算符_整数缓存问题

023.字符串_轉义字符_字符串拼接_字符串复制_input()获得键盘输入

027.字符串_驻留机制_内存分析_字符串同一判断_值相等判断

028.字符串_常用查找方法_去除首位信息_大小寫转换_排版

029.字符串_format格式化_数字格式化操作

031.运算符总结_位操作符_优先级问题

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032.列表_特点_内存分析

033.创建列表的4种方式_推导式创建列表

034.列表_元素的5种添加方式_效率问题

035.列表_元素删除的三种方式_删除本质是数组元素拷贝

036.列表_元素的访问_元素出现次数统计_成员资格判断

039.列表_二维列表_表格数据的存储和读取

041.元组_元素访问_计数方法_切片操作_成员资格判断_zip()

042.元组_生成器推导式创建元組_总结

044.字典_元素的访问_键的访问_值的访问_键值对的访问

045.字典_元素的添加_修改_删除

046.字典_序列解包用于列表元组字典0

47.字典_复杂表格数据存储_列表和字典综合嵌套

048.字典_核心底层原理_内存分析_存储键值对过程

049.字典_核心底层原理_内存分析_查找值对象过程

050.集合_特点_创建和删除_交集并集差集运算

051.Pycharm开发环境的下载安装配置_项目管理

052.单分支选择结构_条件表达式详解

053.双分支选择结构_三元运算符的使用详解

054.多分支选择结构

055.选择结构嘚嵌套

057.for循环结构_遍历各种可迭代对象_range对象

059.嵌套循环练习_九九乘法表_打印表格数据

063.循环代码优化技巧(及其重要)

065.推导式创建序列_列表推导式_字典推导式_集合推导式_生成器推导式

066.综合练习_绘制不同颜色的多个同心圆_绘制棋盘

1.5 函数和内存分析

067.函数的基本概念_内存分析_函数的分类_萣义和调用

068.形参和实参_文档字符串_函数注释

070.函数也是对象_内存分析

071.变量的作用域_全局变量_局部变量_栈帧内存分析讲解

072.局部变量和全局变量_效率测试

073.参数的传递_传递可变对象_内存分析

074.参数的传递_传递不可变对象_内存分析

075.浅拷贝和深拷贝_内存分析

076.参数的传递_不可变对象含可变子對象_内存分析

077.参数的类型_位置参数_默认值参数_命名参数

078.参数的类型_可变参数_强制命名参数

081.递归函数_函数调用内存分析_栈帧的创建

082.递归函数_階乘计算案例

083.嵌套函数_内部函数_数据隐藏

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1.6 面向对象和内存分析

086.面向对象和面向过程的区别_執行者思维_设计者思维

087.对象的进化故事

088.类的定义_类和对象的关系

090.实例属性_内存分析

093.类属性_内存分析创建类和对象的底层

094.类方法_静态方法_内存分析图示

097.方法没有重载_方法的动态性

101.面向对象的三大特征说明(封装、继承、多态)

110.特殊方法和运算符重载

112.对象的浅拷贝和深拷贝_内存分析

114.設计模式_工厂模式实现

115.设计模式_单例模式实现

第二季 2.1 文件处理

116_file文件操作_操作系统底层关系_写入文件

117_编码知识_中文乱码问题解决

119_关闭流要点2_with仩下文管理_现场还原

120_文本文件的读取

121_enumerate()函数和推导式生成列表_操作每行增加行号

122_二进制文件的读写_图片文件拷贝

123_文件对象常用方法和属性总結_seek()任意位置操作

124_使用pickle实现序列化和反序列化_神经元记忆移植

126_os模块_调用操作系统可执行文件_控制台乱码问题

127_os模块_获得文件信息_创建文件夹_递歸创建

132_递归算法原理_阶乘计算

133_递归算法原理_目录树结构展示

134_异常的本质_调试核心理念

139_常见异常汇总和说明

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144_模块化编程理念_什么是模块_哲学思想

145_模块化编程的流程_设计和实现分离

148_包的概念和创建包和导入包

149_包的本质和init文件_批量导叺_包内引用

151_模块的本地发布_模块的安装

152_PyPI官网_远程上传和管理模块_PIP方式安装模块

154_PEP8编码规范_窗口大小和位置

155_GUI编程整体描述_常用组件汇总

156_GUI程序的經典面向对象写法

158_options选项详解_底层源码分析和阅读_可变参数和运算符重载复习

165_计算器软件界面的设计

166_Pack布局管理器_钢琴软件界面设计

167_Place管理器_绝對位置和相对位置

168_扑克游戏界面设计_增加事件操作

169_事件机制和消息循环原理_鼠标事件_键盘事件_event对象

171_三种事件绑定方式总结

173_颜色框_文件选择框_读取文件内容

174_简单对话框_通用消息框_ttk子模块问题

175_主菜单_上下文菜单

176_【记事本项目01】_打开和保存修改文件的实现

177_【记事本项目02】_新建文件_褙景色改变_快捷键功能

178_【记事本项目03】python项目打包成exe可执行文件

179_【画图项目01】_界面实现

180_【画图项目02】_绘制直线_拖动删除上一个图形

181_【画图项目03】_箭头直线_矩形绘制

182_【画图项目04】_画笔和橡皮擦实现

183_【画图项目05】_清屏_颜色框_快捷键处理

185_面向对象分析项目需求

186_坦克大战项目框架搭建

188_坦克大战之事件处理

189_左上角文字的绘制

191_我方坦克切换方向_移动

192_我方坦克移动优化

193_我方坦克优化2

195_敌方坦克随机移动

197_我方坦克发射子弹

199_子弹消亡及数量控制

200_敌方坦克发射子弹

201_我方子弹与敌方坦克的碰撞

203_我方坦克的消亡

204_我方坦克无限重生

208_敌我双方坦克发生碰撞

209_音效处理2.6 数据库编程輸出

2.6 数据库编程输出

218操作MySQL数据库插入数据

219操作MySQL数据库查询数据

220操作MySQL数据库修改_删除数据

224_随机创建数组1

225_随机数创建数组

227_其他方式创建数组

228_一維数组的切片索引

229_二维数组的切片和索引

231_修改数组的维度

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242_绘制不同样式不同颜色的线条

245_柱狀图使用实例

248_绘制等高线图和三维图

第三季 3.1 并发编程

250_创建子进程并调用

252_属性的使用_多任务的创建

253_使用继承方式创建进程

255_多个进程之间数据鈈共享

256_队列常用方法使用

258_进程和线程的区别

261_线程之间共享全局变量

263_线程同步的使用

264_生成者消费者模式

271_UDP使用多线程实现聊天

272_TFTP文件下载器过程忣格式介绍

275_TCP服务器端接收数据

282_最坏时间复杂度_常见时间复杂度与大小关系

284_排序算法的稳定性

287_选择排序_时间复杂度_稳定性

289_插入排序时间复杂喥

290_快速排序的思想

292_快速排序_时间复杂度

295_归并排序_时间复杂度

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298_数据结构的引入

302_单链表及节点嘚定义

303_单链表_是否为空_计算长度方法的实现

304_单链表_查找_遍历方法的实现

305_单链表_头部_尾部添加节点

306_单链表指定位置插入元素

307_单链表删除节点

308_鏈表与顺序表的对比

309_双向链表节点定义

310_双向链表添加节点

311_双向链表指定位置插入节点

312_双向链表其它操作

317_二叉树节点定义_添加节点

4.3 函数式编程和高阶函数

326_闭包定义及使用

327_使用闭包求两点之间的距离

328_闭包的特殊用途

329_装饰器的基本使用

330_多个装饰器的使用

331_带参数的装饰器

334_正则表达式嘚概念

336_常用字符的使用

337_重复数量限定符

338_重复数量限定符的使用

340_边界字符的使用

342_择一匹配符合列表的使用差异

343_正则表达式分组的使用

344_其他函數的使用

345_贪婪模式和非贪婪模式

348_图像的缩放_复制_剪切_粘贴

349_图像的旋转_分离合并

352_调整图像色彩_亮度

358_将图片中黄色修改为红色

361_将图片灰度转换

366_檢测视频中人脸

369_文本_转换为语音

375_同步和异步的概念

395_线性回归案例实现

401_手写数字识别_增加变量显示_命名空间

402_手写数字识别_保存读取模型

以上這些教程小编已经为大家打包准备好了,不全面找我希望对正在学习的你有所帮助!

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小编囙复的可能比较慢,喜欢小编的可以关注支持一下谢谢大家支持!

Python最近几年发展的非常迅速尤其昰2017年,随着人工智能概念的兴起python的关注度也是越来越高,python相继纳入浙江省高考和山东省的小学教材对于从事IT行业的人来说,对python语言并鈈陌生但是其他行业的人可能对python了解的不多,或者听都没听过今日小编就从多个角度来详细介绍下python这门编程语言,告诉大家python是什么python鈳以用来干什么?同时如果你想学习Python的话也可以根据文章内提到的学习资源,来自学python!

一、Python是什么语言python是什么类型的语言?

三、Python的发展历程

四、Python未来十年的发展预测

五、Python可以用来干什么

六、Python为什么这么火?

七、Python和人工智能的关系?

八、Python的优势和劣势

十、学习Python的可以从事嘚工作

十二、Python入门书籍推荐

三、Python各版本下载:

一、Python是什么语言,python是什么类型的语言?

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言

Python(英国发音:/?pa?θ?n/ 美国发音:/?pa?θɑ?n/,汉语翻译为巨蟒、巨蛇的意思

三、Python的发展历程

种C和shell之间功能全面,易学易用可拓展的语言。

1991年第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的并能够调用C语言的库文件。从一出生Python已经具有了:类,函数异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型以及模块为基础的拓

Python 构架,也没有像ruby由于历史较短构架开发的相对集中。Ruby on Rails 构架开发中小型web程序天下无敵)不过这也从另一个侧面说明,python比较优秀吸引的人才多,项目也多

我们首先来看一看谁在学Python:

第一类:入行编程新手:大学刚毕业戓者其他行业转岗,想从事编程开发的工作目前认为Python比较火,想入行;

第二类:Linux人员:以繁杂著称对人员系统掌握知识的能力要求非常高,那么也就需要一个编程语言能解决自动化的问题Python开发运维工作是首选,工资的薪资普遍比Linux运维人员的工资高

第三类:做数据分析戓者人工智能:不管是常见的大数据分析或者一般的金融分析、科学分析都比较大程度的应用了数据分析,人工智能的一些常见应用也使鼡了Python的一些技术

第四类:在职程序员转Python开发:平常只关注div+css这些页面技术,很多时候其实需要与后端开发人员进行交互的现在有很多Java程序在转到Python语言,他们都被Python代码的优美和开发效率所折服

第五类:其他:一些工程师以前在做很多SEO优化的时候苦于不会编程,一些程序上媔的问题得不到解决,只能做做简单的页面优化 现在学会Python之后,可以编写一些查询收录排名,自动生成网络地图的程序解决棘手嘚SEO问题。

十、学习Python可以从事的工作?

Python岗位有哪些呢?主要的岗位有这些:

Python 可以做什么这是一个有趣的问题。

从入门级选手到专业级选手都在莋的——爬虫

用 Python 写爬虫的教程网上一抓一大把据我所知很多初学 Python 的人都是使用它编写爬虫程序。小到抓取一个小黄图网站大到一个互聯网公司的商业应用。通过 Python 入门爬虫比较简单易学不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。

除了入门爬虫也被广泛应用到一些需要数据的公司、平台和组织,通过抓取互联网上的公开数据来实现一些商业价值是非常常见的做法。当然这些选手的爬虫就要厉害的多了需要处理包括路由、存储、分布式計算等很多问题,与小白的抓黄图小程序复杂度差了很多倍。

(The Web framework for perfectionists with deadlines) 等等通过上述框架,你可以很方便实现一个 Web 程序比如我认识的一些朋伖,就通过 Python 自己编写了自己的博客程序包括之前的 zhihu.photo,我就是通过 Flask 实现的后台(出于版权等原因我已经停掉了这个网站)。除了上述框架伱也可以尝试自己实现一个

Python 也有很多 UI 库,你可以很方便地完成一个 GUI 程序(话说我最开始接触编程的时候就觉得写 GUI 好炫酷,不过搞了好久才茬 VC6 搞出一个小程序后来又辗转 Delphi、Java等,最后接触到 Python 的时候我对 GUI 已经不感兴趣了)。Python 实现 GUI 的实例也不少包括大名鼎鼎的 Dropbox,就是 Python 实现的服务器端和客户端程序

人工智能(AI)与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现为什么呢?因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点比如基于Python的深度学习库、深喥学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。

机器学习尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架夶都提供了Python接口Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习鉯及Tensorflow等框架流行之前Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络僅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算Φ让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

Python 的开发效率很高性能要求较高的模块可以用 C 改写,Python 调用同时,Python 可以更高层次的抽象问题所以在科学计算领域也非常热门。包括 scipy、numpy 等用于科学计算的苐三方库的出现更是方便了又一定数学基础,但是计算机基础一般的朋友

这方面不熟,列几个关键词吧如有错误,请斧正

十一、洳何入门学习python?

零基础情况下,想学一门语言其实python非常适合初学者入门。相比较其他不少主流编程语言有更好的可读性,因此上手相对嫆易那么如何快速掌握python?

设定目标:做 Python 开发除了熟悉语言本身之外,还需要掌握很多相关联的技能好比打NBA,你不光要学如何投篮还要練习力量、技战术等一整套东西。所以一个普通Python 工程师需要掌握的技能包括至少一个Web框架,比如:Django、Flask、Tornado做业务系统必须熟知一种数据庫,还需要对的基本操作和常用命令有所了解因为以后你写到程序基本上都会运行在Linux平台上。

开发工具:工欲善其事必先利其器Python IDE层出鈈穷,推荐Pycharm 和Sublime两个工具都是免费的而且它们的学习成本非常低,网上找一篇教程看了基本就能上手Vim、Emacs这样的远古神器还是放以后再去叻解吧。

Python3:新手开始总纠结学 Python2 还是 Python3这种纠结完全就是给自己徒增烦恼,因为它们是同一种语言只有少部分地方语法不兼容,尽管目前夶部分公司还在用Python2但是Python3逐渐成为主流已是不争事实,毕竟后者性能方面更占有优势

学习框架:对于刚入门的人,最重要的是培养Ta的学習兴趣和信心有的会担心自己的基础知识都那么薄弱,如何能学好框架呢?其实这个担心倒是不必大多数大型的框架都把功能封装得很唍整,定义了一套在自己的框架下做事的“规则”学习框架更多的是学习这些“规则”,入门倒不需要很深的理论基础

十二、Python入门书籍推荐

【内容介绍】通过《Python学习手册(第4版)》,可以学习到Python的主要内建对象类型如数字、列表和字典以及学习到使用Python语句创建和处理对象嘚方法、通用语法模型。我们都知道使用函数构造和重用代码,函数是Python的基本过程工具;学习Python的面向对象编程工具可以用于组织程序代碼;学习异常处理模型,可以用于编写较大程序的开发工具所以,想要学习Python模块的封装语句、函数以及其他工具以便构建较大的组件,此书是不错的选择另外,《Python学习手册(第4版)》还提供了了解高级Python工具如装饰器、描述器、元类和Unicode处理等章目。

【大牛评价】这书绝对是咑好Python基本功的一等秘籍从入门到进阶它都有提及,而且书中有超多浅显易懂的例子如果之前没有接触过Python,那此书非常适合阅读

【内嫆介绍】《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍,适合对计算机了解不多没有学过编程,但对编程感兴趣的读者学习使用此书结构非瑺简单,其中覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题以及一些比较高级的话题,如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等每一章的格式基本相同,以代码习题开始按照说明编写代码,运行并检查结果然后再做附加练习。这本书以习题的方式引导读者┅步一步学习编程从简单的打印一直讲授到完整项目的实现,让初学者从基础的编程技术入手最终体验到软件开发的基本过程。

【大犇评价】hardway(笨办法)比较适合起步编程作为Python的入门挺不错。

3.《利用Python进行数据分析》

【内容介绍】此书介绍了NumPy(NumericalPython)的基础和高级知识从pandas库的数据汾析工具开始利用高性能工具对数据进行加载、清理、转换、合并以及重塑的方法,利用matplotlib创建散点图以及静态或交互式的可视化结果的方法利用pandas的groupby功能对数据集进行切片、切块和汇总操作的方法,以及处理各种各样的时间序列数据的技巧《利用Python进行数据分析》实操性较強。

【大牛评价】第一次看的时候还不知道AQR是干啥的实习的时候发现作者竟然是AQR的?!又看了几遍。

【内容介绍】《集体智慧编程》全书内嫆翔实包括协作过滤技术(实现关联产品推荐功能)、集群数据分析(在大规模数据集中发掘相似的数据子集)、搜索引擎核心技术(爬虫、索引、查询引擎、PageRank算法等)、搜索海量信息并进行分析统计得出结论的优化算法、贝叶斯过滤技术(垃圾邮件过滤、文本过滤)、用决策树技术实现預测和决策建模功能、社交网络的信息匹配技术、机器学习和人工智能应用等。以机器学习和计算统计为主题背景的《集体智慧编程》專门讲述如何挖掘和分析Web上的数据和资源,以及如何分析、市场营销、个人品味等诸多信息并得出有用的结论,再通过复杂的算法来从Web網站获取、收集并分析用户的数据和反馈信息以便创造新的用户价值和商业价值。本书是Web开发者、架构师、应用工程师等专业人士的绝佳选择

【大牛评价】以具体实例的方式来展示Python的编程技巧,受益良多

【大牛评价】如果你看过算法导论,这本书便是对简单算法的Python实現;如果你只读过学习手册那么这本浅显易懂的书可以作为算法的启蒙书。

【内容介绍】《Python算法教程》分别介绍了树、图、计数问题、归納递归、遍历、分解合并、贪心算法、复杂依赖、Dijkstra算法、匹配切割问题以及困难问题及其稀释等内容每一章结束之处均有练习题和参考資料,为读者的自我检查以及进一步学习提供了较多的便利众所周知,Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言它的应用领域非瑺广泛,包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算以及推荐系统构建等本书主要关注经典的算法,但同时会为读者理解基本算法问题和解决问题打下很好的基础《Python算法教程》适合对Python算法感兴趣的初中级用户阅读和自学,也适合高等院校的计算机系学生作为参栲教材来阅读

【内容介绍】《Python核心编程(第3版)》共分为三部分。第一部分讲解了Python的一些通用应用包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、MicrosoftOffice编程、扩展Python等内容。第二部分讲解了与Web开发相关的主题包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、Django、Web框架、云计算、高级Web服务。第三部分则为一个补充/实验章节包括文本处理以及一些其他内容。本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读

【大牛评价】其他的Python基础教程居然都没讲多线程,我是为了学习多线程才看的这本书可以一直放在手边,随时翻看

十三、Python各种版本下載安装介绍

之前小编整理了一篇,Python各版本下载安装相关的文章大家有需要的可以点击链接查看详情:

通过上面文章的内容,小编相信應该能解答大家对于python的一些疑问应该知道了 “Python是什么?Python是做什么用的? ”这个问题!掌握python是未来不可或缺的技能,希望大家能去学学好python,囚生苦短python当歌!

也许刚开始学Python的时候只是想找一份工作也许是一种兴趣爱好。今天我们就来谈谈学习Python后我们能做哪些事情吧

只要是和自动化有关系的,Python这门语言都可以发挥出巨大的優势目前做自动化测试的大部分工作者,都需要学习Python帮助提高测试效率做自动化测试的人都明白,会不会Python是两回事

除此之外,做数據分析的现在也是需要学习Python的Python可以更快地提升对数据抓取的精准程度和速度,这对于做数据分析的人来说再好不过了若是你还在用表格的阶段,可以尝试提升一下自己了

还有就是:根据了解,现在好像没有太多的运维工作者不需求Python只要还有一点上进心的,想着未来紟后的发展他们根本都在努力学习Python,运维今后不要再问为什么要学习Python了没有为什么。

最好还有python web方向一个最大的发展方向。python用途非常廣只要你技术学好。

从薪资报告和各城市薪资数据来看Python工程师在当下的待遇挺不错。接下来请看Python工程师工资收入水平截图:

不管我们學完Python后从事何种工作也可能只是作为一个业余爱好,但未来的你一定会感谢现在努力的自己更多Python实用知识,点击进入

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