Python作为当下炙手可热的互联网行业，吸引了一大批有志之士加入其中。那么掌握了相关技术，怎么在面试中一展风采俘获HR芳心呢?下面，千锋为大家总结了一些在Python面试中需要注意的事项，与君共享。自我介绍之前讲过很多关于如何应对面试官提出的“自我介绍”这个问题，今天，针对Python程序员这个岗位，给大家重新梳理一下答题的结构。我们在做自我介绍时，可以按照：个人基本信息+基本技术构成+项目经验(具体项目以及在项目中的负责部分)+自我评价的结构来回答。
系统 2019-09-27 17:50:44 2280
importnumpyasnpa=np.array([[0,3],[1,4]])#a.shape是（2,2）#axis=1表示按行相加，并且保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1,keepdims=True))#按行相加，不保持其二维特性print(np.sum(a,axis=1))输出为array([[3],[5]])，shape是（2,1）array([3,5])，shape是（1,2）
系统 2019-09-27 17:50:08 2280
写了个阿里巴巴招聘网站爬虫，这次是存在csv文件里，小伙伴们可以对比一下～importrequests,json,csv#写入csv文件中list=[]csv_file=open('阿里巴巴招聘.csv','w+',newline='',encoding='utf=8')writer=csv.writer(csv_file)list_head=['职位名称','部门','是否招聘','学历','大类','小类','工作地','工作经历','要求','职责'
系统 2019-09-27 17:49:31 2280
前言使用requests进行爬取、BeautifulSoup进行数据提取。主要分成两步：第一步是解析图书列表页，并解析出里面的图书详情页链接。第二步是解析图书详情页，提取出感兴趣的内容，本例中根据不同的数据情况，采用了不同的提取方法，总的感觉就是BeautifulSoup用起来很方便以下是几个典型HTML内容提取的Python代码片段1、提取详情页链接列表页中的详情页链接片段深度学习入门：基于Python的理论与实现提取详情页链接的Python代码#bs是
系统 2019-09-27 17:49:25 2280
使用Python解释器1.1Python安装从源码编译安装python./configuremakemaketestsudomakeinstall默认python解释器安装在/usr/local/bin/python3.8,可以将/usr/local/bin放到path搜索路径中。在windows系统上，python一般安装在C:\Python38，在windows命令行中，执行命令setpath=%path%;C:\python38将该路径添加到path
系统 2019-09-27 17:49:19 2280
python第三方库安装速度慢或安装失败解决方法解决方法解决方法1.访问https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#pytorch2.在键盘上按Ctrl+F，出现窗口3.在窗口中输入要安装的库（这里以xgboost为例）4.点击橙色的xgboost5.出现以下画面，接着按照自己的电脑选择不同版本的库。0.90表示库的版本，cp37表示python3.7，amd64表示64位系统6.点击后就会开始下载7.打开cmd
系统 2019-09-27 17:48:38 2280
王者荣耀这么久了，还没上王者？哈哈哈，看过来，是不是对英雄理解的不够透彻呢，是不是还没有很好的为英雄分类呢，今天就来看看英雄分类技术栈一、EM聚类简介二、爬取网上的英雄初始属性值三、做成饼图EM聚类简介EM英文名是ExpectationMaximization，也叫最大期望算法。在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVari
系统 2019-09-27 17:48:30 2280
继PLPY4月榜单官宣，Python躺赢，再度“夺”冠，实力甩下Java和C后，近期，StackOverflow发布了2019开发者调查报告，也证实了王者陨落这一事实。那么，2019年大环境下，程序员群体正在发生哪些变化？收入究竟如何？这份报告邀请超147个国家、9万名开发者参与调查，内容涉及开发者基本情况、技术、工作、社区、方法论多个维度。以下为和正在敲代码的你息息相关的结论。2019年Python趋势分析：https://edu.csdn.net/to
系统 2019-09-27 17:48:15 2280
DesktopNexus是我最喜爱的一个壁纸下载网站，上面有许多高质量的壁纸，几乎每天必上，每月也必会坚持分享我这个月来收集的壁纸但是DesktopNexus壁纸的下载很麻烦，而且因为壁纸会通过浏览器检测你当前分辨率来展示合适你当前分辨率的壁纸，再加上是国外的网站，速度上很不乐观。于是我写了个脚本，检测输入的页面中壁纸页面的链接，然后批量下载到指定文件夹中。脚本使用python写的，所以需要机器上安装有python。用法：$pythondesktop_ne
系统 2019-09-27 17:48:08 2280
一、持久化--shelve持久化工具（1）作用：类似字典，用kv对保存数据，存取方式类似于字典（2）例子：通过一下案例创建了一个数据库，第二个程序我们读取了数据库#使用shelve创建文件并使用importshelveshv=shelve.open(r"shv.db")shv["one"]=1shv["two"]=2shv.close()shv=shelve.open(r"shv.db")try:print(shv["one"])print(shv["th
系统 2019-09-27 17:45:48 2280
