⑴ Python和java，有什麼不同
Python入門更快，但是java的運用更加廣泛，所以二者各有各的優缺點，要學哪個還是要根據自己的實際需求情況來進行判斷和選擇。
首先來了解一下java與python各自的特點：
Java：高度面向對象的高級編程語言
設計初衷是「寫一次代碼，在哪裡都可以用」，可以完成任何規模的任務，所以它也是很多公司在做商業級項目的時候的普遍選擇。
Python：擁有簡潔語法的高級編程語言
設計初衷是「讓代碼讀起來更輕松」，並且讓程序員們比起用其他語言，可以寫更少的代碼，事半功倍。
最後是給初入行業的新人一些學習建議：
如果你只是編程愛好者，或者把編程語言作為一個工作中的應用工具，Python是個不錯的選擇。如果你想在程序員的道路上穩步發展，建議先學習Java，再學python，C++，JavaScript，PHP等其他語言，會事半功倍。
一名優秀的程序員，絕不會只靠一門語言走到黑，通吃它們就完了！兼容並蓄，觸類旁通，這才是一個成熟IT從業者該有的心態！
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。
祝學有所成！望採納！
⑵ Python的全棧開發是什麼
python，因為目前很火，能開發的項目很多，web前端後端，自動化運維，軟體、小型游戲開發，移動開發（微信小程序等），大數據處理，AI（人工智慧，最火的方向）等等，並且python是一門膠水語言，能和其他任何一門語言結合使用，並且跨平台（Windows，linux，MAC OS，Unix）等等的，這些方向基本都會，並且基本都能獨立搞定的，就算是python全棧工程師了。
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、matplotlib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。
以上就是如何成為python全棧工程師的詳細內容，希望對你有所幫助。
⑶ python學科都學習寫什麼
以下是老男孩教育Python全棧課程內容：階段一：Python開發基礎
Python開發基礎課程內容包括：計算機硬體、操作系統原理、安裝linux操作系統、linux操作系統維護常用命令、Python語言介紹、環境安裝、基本語法、基本數據類型、二進制運算、流程式控制制、字元編碼、文件處理、數據類型、用戶認證、三級菜單程序、購物車程序開發、函數、內置方法、遞歸、迭代器、裝飾器、內置方法、員工信息表開發、模塊的跨目錄導入、常用標准庫學習，b加密\re正則\logging日誌模塊等，軟體開發規范學習，計算器程序、ATM程序開發等。
階段二：Python高級級編編程&資料庫開發
Python高級級編編程&資料庫開發課程內容包括：面向對象介紹、特性、成員變數、方法、封裝、繼承、多態、類的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象類、靜態方法、類方法、屬性方法、如何在程序中使用面向對象思想寫程序、選課程序開發、TCP/IP協議介紹、Socket網路套接字模塊學習、簡單遠程命令執行客戶端開發、C\S架構FTP伺服器開發、線程、進程、隊列、IO多路模型、資料庫類型、特性介紹，表欄位類型、表結構構建語句、常用增刪改查語句、索引、存儲過程、視圖、觸發器、事務、分組、聚合、分頁、連接池、基於資料庫的學員管理系統開發等。
階段三：前端開發
前端開發課程內容包括：HTML\CSS\JS學習、DOM操作、JSONP、原生Ajax非同步載入、購物商城開發、Jquery、動畫效果、事件、定時期、輪播圖、跑馬燈、HTML5\CSS3語法學習、bootstrap、抽屜新熱榜開發、流行前端框架介紹、Vue架構剖析、mvvm開發思想、Vue數據綁定與計算屬性、條件渲染類與樣式綁定、表單控制項綁定、事件綁定webpack使用、vue-router使用、vuex單向數據流與應用結構、vuex actions與mutations熱重載、vue單頁面項目實戰開發等。
階段四：WEB框架開發
WEB框架開發課程內容包括：Web框架原理剖析、Web請求生命周期、自行開發簡單的Web框架、MTV\MVC框架介紹、Django框架使用、路由系統、模板引擎、FBV\CBV視圖、Models ORM、FORM、表單驗證、Django session & cookie、CSRF驗證、XSS、中間件、分頁、自定義tags、Django Admin、cache系統、信號、message、自定義用戶認證、Memcached、redis緩存學習、RabbitMQ隊列學習、Celery分布式任務隊列學習、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog實戰項目開發等。
階段五：爬蟲開發
爬蟲開發課程內容包括：Requests模塊、BeautifulSoup，Selenium模塊、PhantomJS模塊學習、基於requests實現登陸：抽屜、github、知乎、博客園、爬取拉鉤職位信息、開發Web版微信、高性能IO性能相關模塊：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定義開發一個非同步非阻塞模塊、驗證碼圖像識別、Scrapy框架以及源碼剖析、框架組件介紹（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬蟲實戰等。
階段六：全棧項目實戰
全棧項目實戰課程內容包括：互聯網企業專業開發流程講解、git、github協作開發工具講解、任務管理系統講解、介面單元測試、敏捷開發與持續集成介紹、django + uwsgi + nginx生產環境部署學習、介面文檔編寫示例、互聯網企業大型項目架構圖深度講解、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。
階段七：數據分析
數據分析課程內容包括：金融、股票知識入門股票基本概念、常見投資工具介紹、市基本交易規則、A股構成等，K線、平均線、KDJ、MACD等各項技術指標分析，股市操作模擬盤演示量化策略的開發流程，金融量化與Python，numpy、pandas、matplotlib模塊常用功能學習在線量化投資平台：優礦、聚寬、米筐等介紹和使用、常見量化策略學習，如雙均線策略、因子選股策略、因子選股策略、小市值策略、海龜交易法則、均值回歸、策略、動量策略、反轉策略、羊駝交易法則、PEG策略等、開發一個簡單的量化策略平台，實現選股、擇時、倉位管理、止盈止損、回測結果展示等功能。
階段八：人工智慧
人工智慧課程內容包括：機器學習要素、常見流派、自然語言識別、分析原理詞向量模型word2vec、剖析分類、聚類、決策樹、隨機森林、回歸以及神經網路、測試集以及評價標准Python機器學習常用庫scikit-learn、數據預處理、Tensorflow學習、基於Tensorflow的CNN與RNN模型、Caffe兩種常用數據源製作、OpenCV庫詳解、人臉識別技術、車牌自動提取和遮蔽、無人機開發、Keras深度學習、貝葉斯模型、無人駕駛模擬器使用和開發、特斯拉遠程式控制制API和自動化駕駛開發等。
階段九：自動化運維&開發
自動化運維&開發課程內容包括：設計符合企業實際需求的CMDB資產管理系統，如安全API介面開發與使用，開發支持windows和linux平台的客戶端，對其它系統開放靈活的api設計與開發IT資產的上線、下線、變更流程等業務流程。IT審計+主機管理系統開發，真實企業系統的用戶行為、管理許可權、批量文件操作、用戶登錄報表等。分布式主機監控系統開發，監控多個服務，多種設備，報警機制，基於http+restful架構開發，實現水平擴展，可輕松實現分布式監控等功能。
階段十：高並發語言GO開發高並發語言GO開發課程內容包括：Golang的發展介紹、開發環境搭建、golang和其他語言對比、字元串詳解、條件判斷、循環、使用數組和map數據類型、go程序編譯和Makefile、gofmt工具、godoc文檔生成工具詳解、斐波那契數列、數據和切片、make&new、字元串、go程序調試、slice&map、map排序、常用標准庫使用、文件增刪改查操作、函數和面向對象詳解、並發、並行與goroute、channel詳解goroute同步、channel、超時與定時器reover捕獲異常、Go高並發模型、Lazy生成器、並發數控制、高並發web伺服器的開發等。
⑷ python主要學習哪些知識點
跟幾個IT界的大佬提起Python，他們說零基礎學好Python很簡單，Python進階需要花費些氣力，都說Python簡單易學
Python上手很容易， 基本有其他語言編程經驗的人可以在1周內學會Python最基本的內容。(PS：沒有基礎的人也可以直接學習，速度會慢一點)
今天給你介紹十大入門必備知識點。
1 標識符
標識符是編程用到的名字，用於給變數、函數、語句塊等命名，Python 中標識符由字母、數字、下劃線組成，不能以數字開頭，區分大小寫。
以下劃線開頭的標識符有特殊含義，單下劃線開頭的標識符，如：_xxx，表示不能直接訪問的類屬性，需通過類提供的介面進行訪問，不能用from xxx import *導入；雙下劃線開頭的標識符，如：__xx，表示私有成員；雙下劃線開頭和結尾的標識符，如：__xx__，表示 Python 中內置標識，如：__init__()表示類的構造函數。
2 引號
Python 可以使用引號（'）、雙引號（"）、三引號（''' 或 """）來表示字元串，引號的開始與結束須類型相同，三引號可以由多行組成。如下所示：
id = '001'
name = "張三"
skill = '''
唱歌
跳舞'''
skill = """
唱歌
跳舞"""
3 關鍵字
and exec not assert finally or
break for passclassfrom print
continue global raisedef if return
del importtry elifin while
else is with exceptlambda yield
注意，我們在自定義標識符時是不能使用關鍵字的。
8 注釋
Python 中單行注釋用 #，多行注釋用三個單引號（'''）或三個雙引號（"""）。如下所示：
# 我是單行注釋
'''
我是多行注釋
我是多行注釋
'''
9 數據類型
整數：可以為任意大小、包含負數
浮點數：就是小數
字元串：以單引號 '、雙引號"、三引號 ''' 或 """括起來的文本
布爾：只有 True、False 兩種值
空值：用 None 表示
變數：是可變的
常量：不可變
10 運算符
10.1 常用運算符
運算符描述示例
+相加a + b
-相減a - b
*相乘a * b
/相除a / b
%取模a % b
**冪a**b 表示 a 的 b 次冪
//取整除9 // 4 結果為 2
==是否相等a == b
!=是否不等於a != b
>是否大於a > b
>=是否大於等於a >= b
<=是否小於等於a <= b
=簡單的賦值運算符a = b + c
+=加法賦值運算符a += b 等效於 a = a + b
-=減法賦值運算符a -= b 等效於 a = a - b
*=乘法賦值運算符a *= b 等效於 a = a * b
/=除法賦值運算符a /= b 等效於 a = a / b
%=取模賦值運算符a %= b 等效於 a = a % b
**=冪賦值運算符a **= b 等效於 a = a ** b
//=取整除賦值運算符a //= b 等效於 a = a // b
&與a & b
以上回答希望對你有所幫助，想學習Python自學有難度，可以考慮培訓機構看看，千鋒就很不錯，推薦你去看看
⑸ python數據分析需要哪些庫
Python數據分析需要安裝的第三方擴展庫有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是對該第三方擴展庫的簡要介紹：
1. Pandas
Pandas是Python強大、靈活的數據分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高級數據結構和工具，安裝Pandas可使Python中處理數據非常快速和簡單。
Pandas是Python的一個數據分析包，Pandas最初被用作金融數據分析工具而開發出來，因此Pandas為時間序列分析提供了很好的支持。
Pandas是為了解決數據分析任務而創建的，Pandas納入了大量的庫和一些標準的數據模型，提供了高效的操作大型數據集所需要的工具。Pandas提供了大量是我們快速便捷的處理數據的函數和方法。Pandas包含了高級數據結構，以及讓數據分析變得快速、簡單的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy應用變得簡單。
帶有坐標軸的數據結構，支持自動或明確的數據對齊。這能防止由於數據結構沒有對齊，以及處理不同來源、採用不同索引的數據而產生的常見錯誤。
使用Pandas更容易處理丟失數據。
合並流行資料庫（如：基於sql的資料庫）
Pandas是進行數據清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python沒有提供數組功能，Numpy可以提供數組支持以及相應的高效處理函數，是Python數據分析的基礎，也是SciPy、Pandas等數據處理和科學計算庫最基本的函數功能庫，且其數據類型對Python數據分析十分有用。
Numpy提供了兩種基本的對象：ndarray和ufunc。ndarray是存儲單一數據類型的多維數組，而ufunc是能夠對數組進行處理的函數。Numpy的功能：
•N維數組，一種快速、高效使用內存的多維數組，他提供矢量化數學運算。
•可以不需要使用循環，就能對整個數組內的數據進行標准數學運算。
•非常便於傳送數據到用低級語言編寫(C\C++)的外部庫,也便於外部庫以Numpy數組形式返回數據。
Numpy不提供高級數據分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy數組和面向數組的計算。
#一般以np作為numpy的別名
import numpy as np
#創建數組
a = np.array([2,1,0,5])
print(a)
print(a[:3])
print(a.min())
a.sort()
b = np.array([1,2,3],[4,5,6])
print(b*b)
3. Matplotlib
Matplotlib是強大的數據可視化工具和作圖庫，是主要用於繪制數據圖表的Python庫，提供了繪制各類可視化圖形的命令字型檔、簡單的介面，可以方便用戶輕松掌握圖形的格式，繪制各類可視化圖形。
Matplotlib是Python的一個可視化模塊，他能方便的只做線條圖、餅圖、柱狀圖以及其他專業圖形。
使用Matplotlib，可以定製所做圖表的任一方面。他支持所有操作系統下不同的GUI後端，並且可以將圖形輸出為常見的矢量圖和圖形測試，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通過數據繪圖，我們可以將枯燥的數字轉化成人們容易接收的圖表。
Matplotlib是基於Numpy的一套Python包，這個包提供了吩咐的數據繪圖工具，主要用於繪制一些統計圖形。
Matplotlib有一套允許定製各種屬性的默認設置，可以控制Matplotlib中的每一個默認屬性：圖像大小、每英寸點數、線寬、色彩和樣式、子圖、坐標軸、網個屬性、文字和文字屬性。
4. SciPy
SciPy是一組專門解決科學計算中各種標准問題域的包的集合，包含的功能有最優化、線性代數、積分、插值、擬合、特殊函數、快速傅里葉變換、信號處理和圖像處理、常微分方程求解和其他科學與工程中常用的計算等，這些對數據分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易於使用、專門為科學和工程設計的Python包，它包括統計、優化、整合、線性代數模塊、傅里葉變換、信號和圖像處理、常微分方程求解器等。Scipy依賴於Numpy，並提供許多對用戶友好的和有效的數值常式，如數值積分和優化。
Python有著像Matlab一樣強大的數值計算工具包Numpy；有著繪圖工具包Matplotlib;有著科學計算工具包Scipy。
Python能直接處理數據，而Pandas幾乎可以像SQL那樣對數據進行控制。Matplotlib能夠對數據和記過進行可視化，快速理解數據。Scikit-Learn提供了機器學習演算法的支持，Theano提供了升讀學習框架（還可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度學習庫，人工神經網路和深度學習模型，基於Theano之上，依賴於Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神經網路和各種深度學習模型，如語言處理、圖像識別、自編碼器、循環神經網路、遞歸審計網路、卷積神經網路等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的機器學習工具包，提供了完善的機器學習工具箱，支持數據預處理、分類、回歸、聚類、預測和模型分析等強大機器學習庫，其依賴於Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基於Python機器學習的模塊，基於BSD開源許可證。
Scikit-Learn的安裝需要Numpy S Matplotlib等模塊，Scikit-Learn的主要功能分為六個部分，分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。
Scikit-Learn自帶一些經典的數據集，比如用於分類的iris和digits數據集，還有用於回歸分析的boston house prices數據集。該數據集是一種字典結構，數據存儲在.data成員中，輸出標簽存儲在.target成員中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的機器學習演算法，通過一個統一的介面來使用，Scikit-Learn有助於在數據集上實現流行的演算法。
Scikit-Learn還有一些庫，比如：用於自然語言處理的Nltk、用於網站數據抓取的Scrappy、用於網路挖掘的Pattern、用於深度學習的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是專門為爬蟲而生的工具，具有URL讀取、HTML解析、存儲數據等功能，可以使用Twisted非同步網路庫來處理網路通訊，架構清晰，且包含了各種中間件介面，可以靈活的完成各種需求。
8. Gensim
Gensim是用來做文本主題模型的庫，常用於處理語言方面的任務，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在內的多種主題模型演算法，支持流式訓練，並提供了諸如相似度計算、信息檢索等一些常用任務的API介面。
以上是對Python數據分析常用工具的簡單介紹，有興趣的可以深入學習研究一下相關使用方法!
⑹ python postgresql 資料庫中間件有哪些
優點事實上， PostgreSQL 的特性覆蓋了 SQL-2/SQL-92 和 SQL-3/SQL-99，首先，它包括了可以說是目前世界上最豐富的數據類型的支持，其中有些數據類型可以說連商業資料庫都不具備， 比如 IP 類型和幾何類型等；其次，PostgreSQL 是全功能的自由軟體資料庫，很長時間以來，PostgreSQL 是唯一支持事務、子查詢、多版本並行控制系統、數據完整性檢查等特性的唯一的一種自由軟體的資料庫管理系統。直到最近才有 Inprise 的 InterBase 以及 SAP 等廠商將其原先專有軟體開放為自由軟體之後才打破了這個唯一。最後，PostgreSQL擁有一支非常活躍的開發隊伍，而且在許多黑客的努力下，PostgreSQL 的質量日益提高。
⑺ python新手應該怎麼學習更好
Python是一中面向對象的編程語言，語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。對於初學編程者來說，首選Python是個非常棒的選擇。
3、加入Python討論群，推薦個不錯的qun- 227-435-450態度友好笑眯眯（很重要，這樣高手才會耐心糾正你錯誤常識）。很多小問題，糾結許久，對方一句話點播思路，就可以使你繞很多彎路。
每天的編碼必不可少，既然選擇學習編程，學習Python，堅持編碼應該是必須做到的。沒有代碼積累，要寫出高質量的代碼，幾乎不可能。
4、要善於總結。如果你光學不練，這是不好的，如果你不善於總結，這也是不好的。語言都是用不上的時候開始學習。都是用的上的時候開始復習。要是用得上的時候開始學習，除非你抗壓能力一流，不然我想你心情煩躁，效果會很不好的。學習的時候多總結一下，復習的時候可以翻出來看看，這樣就不至於完全荒廢了，並且恢復相當快速。
學習編程不要太排斥英文。如果讓你直接從英文開始學習，我想這個很難，但是如果用英文版本開始復習，這個就很好了。
5、保持興趣，用最簡單的方式解決問題，什麼底層驅動，各種交換，留給大牛去寫吧。我們利用已經有的包完成。
俗話說的好：興趣是最好的老師
6、在寫過不少基礎代碼之後，可以去各大Python相關的網站閱讀別人的代碼，多閱讀別人的也是提高自己的編碼水平的很好途徑，同時，有把自己的代碼分享給別人閱讀，一邊互相交流促進。
教別人的時候，其實你已經自己再次思考一次了。
最後祝你學有所成，希望對你有所幫助。
⑻ python學習路線是什麼
階段一：Python開發基礎
Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。
階段二：Python高級編程和資料庫開發
Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。
階段三：前端開發
Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。
階段四：WEB框架開發
Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。
(8)python資料庫中間件擴展閱讀：
Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。
這里的高級並不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大，而是說和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。
⑼ 如何在資料庫中數據達到特定條件執行外部腳本比如python
1.不修改資料庫與系統結構，使用Python做個定時策略，每隔一段時間來執行【特定條件是否達到】的統計SQL腳本。這種模式適用於數據量不多，或者每次執行的統計腳本時間短，或者實時性要求低的情況。
2.修改資料庫，不改系統結構。那就是使用資料庫的觸發器，或者存儲過程，來充當抽象介面。通過抽象介面，來進行實時統計，但這樣做，壓力就集中在資料庫這邊，而且隨著數據量的增長，這種依賴於資料庫本身功能的結構，不容易優化。
3.同時修改資料庫與系統結構，用編程語言比如Python來寫中間件，進行實時統計，並把統計結果保存到資料庫。這就讓壓力轉移到中間件上，而且隨著數據量的增大，很容易把中間件做成多節點的集群模式來分擔壓力。