⑴ Python和java，有什么不同
Python入门更快，但是java的运用更加广泛，所以二者各有各的优缺点，要学哪个还是要根据自己的实际需求情况来进行判断和选择。
首先来了解一下java与python各自的特点：
Java：高度面向对象的高级编程语言
设计初衷是“写一次代码，在哪里都可以用”，可以完成任何规模的任务，所以它也是很多公司在做商业级项目的时候的普遍选择。
Python：拥有简洁语法的高级编程语言
设计初衷是“让代码读起来更轻松”，并且让程序员们比起用其他语言，可以写更少的代码，事半功倍。
最后是给初入行业的新人一些学习建议：
如果你只是编程爱好者，或者把编程语言作为一个工作中的应用工具，Python是个不错的选择。如果你想在程序员的道路上稳步发展，建议先学习Java，再学python，C++，JavaScript，PHP等其他语言，会事半功倍。
一名优秀的程序员，绝不会只靠一门语言走到黑，通吃它们就完了！兼容并蓄，触类旁通，这才是一个成熟IT从业者该有的心态！
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校。好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝学有所成！望采纳！
⑵ Python的全栈开发是什么
python，因为目前很火，能开发的项目很多，web前端后端，自动化运维，软件、小型游戏开发，移动开发（微信小程序等），大数据处理，AI（人工智能，最火的方向）等等，并且python是一门胶水语言，能和其他任何一门语言结合使用，并且跨平台（Windows，linux，MAC OS，Unix）等等的，这些方向基本都会，并且基本都能独立搞定的，就算是python全栈工程师了。
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、matplotlib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。
以上就是如何成为python全栈工程师的详细内容，希望对你有所帮助。
⑶ python学科都学习写什么
以下是老男孩教育Python全栈课程内容：阶段一：Python开发基础
Python开发基础课程内容包括：计算机硬件、操作系统原理、安装linux操作系统、linux操作系统维护常用命令、Python语言介绍、环境安装、基本语法、基本数据类型、二进制运算、流程控制、字符编码、文件处理、数据类型、用户认证、三级菜单程序、购物车程序开发、函数、内置方法、递归、迭代器、装饰器、内置方法、员工信息表开发、模块的跨目录导入、常用标准库学习，b加密\re正则\logging日志模块等，软件开发规范学习，计算器程序、ATM程序开发等。
阶段二：Python高级级编编程&数据库开发
Python高级级编编程&数据库开发课程内容包括：面向对象介绍、特性、成员变量、方法、封装、继承、多态、类的生成原理、MetaClass、__new__的作用、抽象类、静态方法、类方法、属性方法、如何在程序中使用面向对象思想写程序、选课程序开发、TCP/IP协议介绍、Socket网络套接字模块学习、简单远程命令执行客户端开发、C\S架构FTP服务器开发、线程、进程、队列、IO多路模型、数据库类型、特性介绍，表字段类型、表结构构建语句、常用增删改查语句、索引、存储过程、视图、触发器、事务、分组、聚合、分页、连接池、基于数据库的学员管理系统开发等。
阶段三：前端开发
前端开发课程内容包括：HTML\CSS\JS学习、DOM操作、JSONP、原生Ajax异步加载、购物商城开发、Jquery、动画效果、事件、定时期、轮播图、跑马灯、HTML5\CSS3语法学习、bootstrap、抽屉新热榜开发、流行前端框架介绍、Vue架构剖析、mvvm开发思想、Vue数据绑定与计算属性、条件渲染类与样式绑定、表单控件绑定、事件绑定webpack使用、vue-router使用、vuex单向数据流与应用结构、vuex actions与mutations热重载、vue单页面项目实战开发等。
阶段四：WEB框架开发
WEB框架开发课程内容包括：Web框架原理剖析、Web请求生命周期、自行开发简单的Web框架、MTV\MVC框架介绍、Django框架使用、路由系统、模板引擎、FBV\CBV视图、Models ORM、FORM、表单验证、Django session & cookie、CSRF验证、XSS、中间件、分页、自定义tags、Django Admin、cache系统、信号、message、自定义用户认证、Memcached、redis缓存学习、RabbitMQ队列学习、Celery分布式任务队列学习、Flask框架、Tornado框架、Restful API、BBS+Blog实战项目开发等。
阶段五：爬虫开发
爬虫开发课程内容包括：Requests模块、BeautifulSoup，Selenium模块、PhantomJS模块学习、基于requests实现登陆：抽屉、github、知乎、博客园、爬取拉钩职位信息、开发Web版微信、高性能IO性能相关模块：asyncio、aiohttp、grequests、Twisted、自定义开发一个异步非阻塞模块、验证码图像识别、Scrapy框架以及源码剖析、框架组件介绍（engine、spider、downloader、scheler、pipeline）、分布式爬虫实战等。
阶段六：全栈项目实战
全栈项目实战课程内容包括：互联网企业专业开发流程讲解、git、github协作开发工具讲解、任务管理系统讲解、接口单元测试、敏捷开发与持续集成介绍、django + uwsgi + nginx生产环境部署学习、接口文档编写示例、互联网企业大型项目架构图深度讲解、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。
阶段七：数据分析
数据分析课程内容包括：金融、股票知识入门股票基本概念、常见投资工具介绍、市基本交易规则、A股构成等，K线、平均线、KDJ、MACD等各项技术指标分析，股市操作模拟盘演示量化策略的开发流程，金融量化与Python，numpy、pandas、matplotlib模块常用功能学习在线量化投资平台：优矿、聚宽、米筐等介绍和使用、常见量化策略学习，如双均线策略、因子选股策略、因子选股策略、小市值策略、海龟交易法则、均值回归、策略、动量策略、反转策略、羊驼交易法则、PEG策略等、开发一个简单的量化策略平台，实现选股、择时、仓位管理、止盈止损、回测结果展示等功能。
阶段八：人工智能
人工智能课程内容包括：机器学习要素、常见流派、自然语言识别、分析原理词向量模型word2vec、剖析分类、聚类、决策树、随机森林、回归以及神经网络、测试集以及评价标准Python机器学习常用库scikit-learn、数据预处理、Tensorflow学习、基于Tensorflow的CNN与RNN模型、Caffe两种常用数据源制作、OpenCV库详解、人脸识别技术、车牌自动提取和遮蔽、无人机开发、Keras深度学习、贝叶斯模型、无人驾驶模拟器使用和开发、特斯拉远程控制API和自动化驾驶开发等。
阶段九：自动化运维&开发
自动化运维&开发课程内容包括：设计符合企业实际需求的CMDB资产管理系统，如安全API接口开发与使用，开发支持windows和linux平台的客户端，对其它系统开放灵活的api设计与开发IT资产的上线、下线、变更流程等业务流程。IT审计+主机管理系统开发，真实企业系统的用户行为、管理权限、批量文件操作、用户登录报表等。分布式主机监控系统开发，监控多个服务，多种设备，报警机制，基于http+restful架构开发，实现水平扩展，可轻松实现分布式监控等功能。
阶段十：高并发语言GO开发高并发语言GO开发课程内容包括：Golang的发展介绍、开发环境搭建、golang和其他语言对比、字符串详解、条件判断、循环、使用数组和map数据类型、go程序编译和Makefile、gofmt工具、godoc文档生成工具详解、斐波那契数列、数据和切片、make&new、字符串、go程序调试、slice&map、map排序、常用标准库使用、文件增删改查操作、函数和面向对象详解、并发、并行与goroute、channel详解goroute同步、channel、超时与定时器reover捕获异常、Go高并发模型、Lazy生成器、并发数控制、高并发web服务器的开发等。
⑷ python主要学习哪些知识点
跟几个IT界的大佬提起Python，他们说零基础学好Python很简单，Python进阶需要花费些气力，都说Python简单易学
Python上手很容易， 基本有其他语言编程经验的人可以在1周内学会Python最基本的内容。(PS：没有基础的人也可以直接学习，速度会慢一点)
今天给你介绍十大入门必备知识点。
1 标识符
标识符是编程用到的名字，用于给变量、函数、语句块等命名，Python 中标识符由字母、数字、下划线组成，不能以数字开头，区分大小写。
以下划线开头的标识符有特殊含义，单下划线开头的标识符，如：_xxx，表示不能直接访问的类属性，需通过类提供的接口进行访问，不能用from xxx import *导入；双下划线开头的标识符，如：__xx，表示私有成员；双下划线开头和结尾的标识符，如：__xx__，表示 Python 中内置标识，如：__init__()表示类的构造函数。
2 引号
Python 可以使用引号（'）、双引号（"）、三引号（''' 或 """）来表示字符串，引号的开始与结束须类型相同，三引号可以由多行组成。如下所示：
id = '001'
name = "张三"
skill = '''
唱歌
跳舞'''
skill = """
唱歌
跳舞"""
3 关键字
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，我们在自定义标识符时是不能使用关键字的。
8 注释
Python 中单行注释用 #，多行注释用三个单引号（'''）或三个双引号（"""）。如下所示：
# 我是单行注释
'''
我是多行注释
我是多行注释
'''
9 数据类型
整数：可以为任意大小、包含负数
浮点数：就是小数
字符串：以单引号 '、双引号"、三引号 ''' 或 """括起来的文本
布尔：只有 True、False 两种值
空值：用 None 表示
变量：是可变的
常量：不可变
10 运算符
10.1 常用运算符
运算符描述示例
+相加a + b
-相减a - b
*相乘a * b
/相除a / b
%取模a % b
**幂a**b 表示 a 的 b 次幂
//取整除9 // 4 结果为 2
==是否相等a == b
!=是否不等于a != b
>是否大于a > b
>=是否大于等于a >= b
<=是否小于等于a <= b
=简单的赋值运算符a = b + c
+=加法赋值运算符a += b 等效于 a = a + b
-=减法赋值运算符a -= b 等效于 a = a - b
*=乘法赋值运算符a *= b 等效于 a = a * b
/=除法赋值运算符a /= b 等效于 a = a / b
%=取模赋值运算符a %= b 等效于 a = a % b
**=幂赋值运算符a **= b 等效于 a = a ** b
//=取整除赋值运算符a //= b 等效于 a = a // b
&与a & b
以上回答希望对你有所帮助，想学习Python自学有难度，可以考虑培训机构看看，千锋就很不错，推荐你去看看
⑸ python数据分析需要哪些库
Python数据分析需要安装的第三方扩展库有：Numpy、Pandas、SciPy、Matplotlib、Scikit-Learn、Keras、Gensim、Scrapy等，以下是对该第三方扩展库的简要介绍：
1. Pandas
Pandas是Python强大、灵活的数据分析和探索工具，包含Series、DataFrame等高级数据结构和工具，安装Pandas可使Python中处理数据非常快速和简单。
Pandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。
Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构，以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。
带有坐标轴的数据结构，支持自动或明确的数据对齐。这能防止由于数据结构没有对齐，以及处理不同来源、采用不同索引的数据而产生的常见错误。
使用Pandas更容易处理丢失数据。
合并流行数据库（如：基于sql的数据库）
Pandas是进行数据清晰/整理的最好工具。
2. Numpy
Python没有提供数组功能，Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数，是Python数据分析的基础，也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库，且其数据类型对Python数据分析十分有用。
Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。Numpy的功能：
•N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。
•可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。
•非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库,也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。
Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算。
#一般以np作为numpy的别名
import numpy as np
#创建数组
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是强大的数据可视化工具和作图库，是主要用于绘制数据图表的Python库，提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口，可以方便用户轻松掌握图形的格式，绘制各类可视化图形。
Matplotlib是Python的一个可视化模块，他能方便的只做线条图、饼图、柱状图以及其他专业图形。
使用Matplotlib，可以定制所做图表的任一方面。他支持所有操作系统下不同的GUI后端，并且可以将图形输出为常见的矢量图和图形测试，如PDF SVG JPG PNG BMP GIF.通过数据绘图，我们可以将枯燥的数字转化成人们容易接收的图表。
Matplotlib是基于Numpy的一套Python包，这个包提供了吩咐的数据绘图工具，主要用于绘制一些统计图形。
Matplotlib有一套允许定制各种属性的默认设置，可以控制Matplotlib中的每一个默认属性：图像大小、每英寸点数、线宽、色彩和样式、子图、坐标轴、网个属性、文字和文字属性。
4. SciPy
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等，这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。
Python有着像Matlab一样强大的数值计算工具包Numpy；有着绘图工具包Matplotlib;有着科学计算工具包Scipy。
Python能直接处理数据，而Pandas几乎可以像SQL那样对数据进行控制。Matplotlib能够对数据和记过进行可视化，快速理解数据。Scikit-Learn提供了机器学习算法的支持，Theano提供了升读学习框架（还可以使用CPU加速）。
5. Keras
Keras是深度学习库，人工神经网络和深度学习模型，基于Theano之上，依赖于Numpy和Scipy，利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型，如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
6. Scikit-Learn
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包，提供了完善的机器学习工具箱，支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库，其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Scikit-Learn是基于Python机器学习的模块，基于BSD开源许可证。
Scikit-Learn的安装需要Numpy S Matplotlib等模块，Scikit-Learn的主要功能分为六个部分，分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。
Scikit-Learn自带一些经典的数据集，比如用于分类的iris和digits数据集，还有用于回归分析的boston house prices数据集。该数据集是一种字典结构，数据存储在.data成员中，输出标签存储在.target成员中。Scikit-Learn建立在Scipy之上，提供了一套常用的机器学习算法，通过一个统一的接口来使用，Scikit-Learn有助于在数据集上实现流行的算法。
Scikit-Learn还有一些库，比如：用于自然语言处理的Nltk、用于网站数据抓取的Scrappy、用于网络挖掘的Pattern、用于深度学习的Theano等。
7. Scrapy
Scrapy是专门为爬虫而生的工具，具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能，可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯，架构清晰，且包含了各种中间件接口，可以灵活的完成各种需求。
8. Gensim
Gensim是用来做文本主题模型的库，常用于处理语言方面的任务，支持TF-IDF、LSA、LDA和Word2Vec在内的多种主题模型算法，支持流式训练，并提供了诸如相似度计算、信息检索等一些常用任务的API接口。
以上是对Python数据分析常用工具的简单介绍，有兴趣的可以深入学习研究一下相关使用方法!
⑹ python postgresql 数据库中间件有哪些
优点事实上， PostgreSQL 的特性覆盖了 SQL-2/SQL-92 和 SQL-3/SQL-99，首先，它包括了可以说是目前世界上最丰富的数据类型的支持，其中有些数据类型可以说连商业数据库都不具备， 比如 IP 类型和几何类型等；其次，PostgreSQL 是全功能的自由软件数据库，很长时间以来，PostgreSQL 是唯一支持事务、子查询、多版本并行控制系统、数据完整性检查等特性的唯一的一种自由软件的数据库管理系统。直到最近才有 Inprise 的 InterBase 以及 SAP 等厂商将其原先专有软件开放为自由软件之后才打破了这个唯一。最后，PostgreSQL拥有一支非常活跃的开发队伍，而且在许多黑客的努力下，PostgreSQL 的质量日益提高。
⑺ python新手应该怎么学习更好
Python是一中面向对象的编程语言，语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。对于初学编程者来说，首选Python是个非常棒的选择。
3、加入Python讨论群，推荐个不错的qun- 227-435-450态度友好笑眯眯（很重要，这样高手才会耐心纠正你错误常识）。很多小问题，纠结许久，对方一句话点播思路，就可以使你绕很多弯路。
每天的编码必不可少，既然选择学习编程，学习Python，坚持编码应该是必须做到的。没有代码积累，要写出高质量的代码，几乎不可能。
4、要善于总结。如果你光学不练，这是不好的，如果你不善于总结，这也是不好的。语言都是用不上的时候开始学习。都是用的上的时候开始复习。要是用得上的时候开始学习，除非你抗压能力一流，不然我想你心情烦躁，效果会很不好的。学习的时候多总结一下，复习的时候可以翻出来看看，这样就不至于完全荒废了，并且恢复相当快速。
学习编程不要太排斥英文。如果让你直接从英文开始学习，我想这个很难，但是如果用英文版本开始复习，这个就很好了。
5、保持兴趣，用最简单的方式解决问题，什么底层驱动，各种交换，留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。
俗话说的好：兴趣是最好的老师
6、在写过不少基础代码之后，可以去各大Python相关的网站阅读别人的代码，多阅读别人的也是提高自己的编码水平的很好途径，同时，有把自己的代码分享给别人阅读，一边互相交流促进。
教别人的时候，其实你已经自己再次思考一次了。
最后祝你学有所成，希望对你有所帮助。
⑻ python学习路线是什么
阶段一：Python开发基础
Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。
阶段二：Python高级编程和数据库开发
Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。
阶段三：前端开发
Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。
阶段四：WEB框架开发
Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。
(8)python数据库中间件扩展阅读：
Python在执行时，首先会将.py文件中的源代码编译成Python的byte code（字节码），然后再由Python Virtual Machine（Python虚拟机）来执行这些编译好的byte code。这种机制的基本思想跟Java，.NET是一致的。Python Virtual Machine与Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一种更高级的Virtual Machine。
这里的高级并不是通常意义上的高级，不是说Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更强大，而是说和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距离真实机器的距离更远。
⑼ 如何在数据库中数据达到特定条件执行外部脚本比如python
1.不修改数据库与系统结构，使用Python做个定时策略，每隔一段时间来执行【特定条件是否达到】的统计SQL脚本。这种模式适用于数据量不多，或者每次执行的统计脚本时间短，或者实时性要求低的情况。
2.修改数据库，不改系统结构。那就是使用数据库的触发器，或者存储过程，来充当抽象接口。通过抽象接口，来进行实时统计，但这样做，压力就集中在数据库这边，而且随着数据量的增长，这种依赖于数据库本身功能的结构，不容易优化。
3.同时修改数据库与系统结构，用编程语言比如Python来写中间件，进行实时统计，并把统计结果保存到数据库。这就让压力转移到中间件上，而且随着数据量的增大，很容易把中间件做成多节点的集群模式来分担压力。