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人员如何学习python编程

必须懂开发,特别是python开发,已经形成大家的共识,不懂开发的,路会越走越窄。...部分运遇到的困难是:有的连书都不懂;有的书是可以看懂,别人写的简单代码也可以看懂,但自己不会写代码解决问题。 笔者认为学习编程不止是学习语法,需要学习算法(计算思维、解决问题的方法、编程思路)。...编程思路,其实就是计算思维的具体体现,用语法来表达解决问题的方法、算法。 下面说说如何学习python 1、买一本好书,推荐看《python核心编程》,书有一本足以。...4、python有多种编程范式,面向过程,面向对象,函数式编程等。建议从面向过程学起。 有的朋友好高骛远,连基本的逻辑表达式都没有搞清楚,循环和判断都没有搞清楚,就想学django。...总结:有不有编程思路,是自己能不能动手写代码的关键。掌握一些常用简单算法:穷举法,二分法,递推算法,递归算法,回溯算法等等; 最重要的是解决问题的训练,有思路,能独立解决问题,才能在职场上战无不胜!

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的感悟(做需要考虑事,组织结构,学习地图....)

研发 研发负责通用的平台设计和研发工作,如:资产管理、监控系统、平台、数据权限管理系统等。提供各种API供或研发人员使用,封装更高层的自动化维系统。详细的工作职责如下所述。...【岗位要求】: 1、本科及以上学历,3年以上的Linux系统使用和管理经验; 2、熟悉 Linux 操作系统原理、TCP/IP 以及常用RPC协议; 3、熟悉脚本语言Bash/Python等脚本语言的一种并有相关开发经验...或docker集群经验; 掌握shell/python/perl/php其中一种脚本语言,有Python实际项目经验,熟练掌握Django、Tornado等任一Web开发框架者优先;...能对分布式常用技术进行合理应用,解决实际架构问题; 2.海量数据处理和架构能力及经验,熟悉SOA并具有系统的架构设计经验; 3.精通Java/Python/Go/C/C++其中至少1种编程语言...; 4.精通操作系统,数据库,IO、多线程编程原理、集合等基础框架,对JVM原理有深入的了解; 5.精通分布式事务处理框架原理和实现,精通多线程及高性能的应用的设计,编码及性能调优经验;

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故事】小白黑化记

来源:人那些事儿 ID:jzjytd2016 【01】换工作 2017年8月份的某一个晴朗慵懒的下午,我在望京中环南路7号西家大院E楼5层最角落且紧靠大落地窗的工位上掐指一算,我在研究院竟然已经工作...顶着小伙伴和家人都觉得你脑子进水的诧异目光,我开始了我的换工作大业,从实习开始就在研究院工作,突然开始可以选择了竟然有些茫然,种种纠结波折暂且不表,总之,在2017年12月18号,我走进了东四157号,正式成为了银河信息化集中交易团队的一份子...每每想到这些,我除了自责、懊恼、自我怀疑之外,也深深体会到了团队成员的团结和大家释放出来的善意,对于团队来讲,每天来自业务部门及客户的压力非常大,小心翼翼,如履薄冰,全部精力用来对抗外部还不够,对于团队内部制造麻烦消耗精力的人的态度...这次经历也让我对工作有了新的认识和更多的思考,在这里和大家分享一下: 操作层面 1....线上操作无小事”,坚持 “双人复核”,坚持“按照流程操作” 端正心态,受过去经历和个人性格的影响,我是一个有一点个人英雄主义倾向的人,来到新的团队,更是急于证明自己,心态出了问题自然会导致路线跑偏,生产系统线上是一个严谨度要求非常高的工作

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IT发展进程中不同时期的差异!传统、互联网、业务

作为IT运行的有力保障,在不同时期和不同类型的企业中正在发挥着越来越大的支撑和引领作用,今天就让我们聊聊信息化时代的传统、互联网时代的互联网维和数字化时代的业务有什么不同!...随着IT规模越来越大、系统越来越复杂,保障工作由最初的硬件不断细分,网络工程师、系统工程师、DBA、安全工程师等岗位加入到体系中,系统管理采用各种重耦合的ITSM、ITOA软件,如IBMTivoli...故障发生时,要求互联网能够第一时间发现问题,并快速进行根因分析,依靠人工巡检的传统管理方式严重落后,自动化逐渐流行。...这就对互联网工程师的开发能力提出了比较高的要求,熟悉LAMP/LNMP、掌握Python之类的脚本语言只是基础,玩得转各种开源监控系统,能够根据业务特点和企业需求定制开发自动化监控和告警工具的大牛成为...未来,随着机器学习、深度学习等技术的不断成熟,AI技术将在业务体系中得到广泛的应用,共同推动IT市场的进步,而这就是业务在几年之后发展方向——智能AIOps。

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管理与自动化

1 工作有哪些?...7.2 管理文章开头说管理主要目标是标准化/规范化,自动化,可视化/web化,从切身体验来看管理的目标也是随着自动化阶段的不同而变化的。...理由:(1)自动化的价值在于,将从繁琐的、例行、容易发生人为事故的工作中脱离出来,做更有价值的业务维和服务。所以,从这个角度来看,自动化既不是起点,也不是终点。...自动化不是万能的,我们需要看清楚它的位置。(2)的本质到底是服务,是服务于业务,因为是用技术解决业务问题,的价值要依托于业务才能体现。...不是因为技术高深,或者管理了几万台服务器而很牛逼,也不是能玩转很多开源工具而很牛逼,这都不是的关键。对于来说,服务第一,技术第二。

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杂谈

前几天和一个朋友聊天,谈到的方方面面。简要记录如下: 1、关于愿景 建立标准化的体系,打造透明化的综合服务平台。...3、关于团队和个人的价值 这个价值是随着的阶段变化而变化的,我之前在一篇文章中阐述了我的观点,我把分成几个阶段-----单机运、组件化、服务化、云化,在每一个阶段都有他各自的特点...在YY的团队划分是:一线、应用(业务)、平台(网络、系统、数据库)、开发(监控和工具开发两个方向)、IT、应用、安全。...在腾讯部门团队:分成三个中心: 中心:前端、中间层、数据层、基础开发 运营分析中心:面向产品的运营分析和数据挖掘、面向技术的数据分析(没有挖掘) 基础架构中心:负责公共组件的开发...16、 关于金融维和互联网的区别 金融是规范式的,互联网是开放式、激情式的;金融的难点是对于商业产品的把控能力;互联网的难点是敏捷业务驱动下如何做出好吃的大杂烩。

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一个人员的编程思维1

前言 作为一个人员,虽然不必像开发一样得精通一门或好几门语言,但是基本的编码能力还是要有的,如果懂得一些基础的编程技巧,就可以给自己的日常工作省不少事儿,一些重复性的工作也可以交由代码来完成,使自己的工作不必那么枯燥...,同时也少了很多潜在的风险,因为相对于机器,人的速度太慢了,人并不擅于处理重复性的工作,人也更容易出错 ---- 懒惰 我一直都觉得懒惰是一个工程师应该具备的优秀品质 一个优秀的工程师应该有大量的闲暇来思考和优化现有的技术架构...shell、perl、python、ruby 它们有一个共同特点,就是都属于解释型语言,解释性语言是在运行的时候才将程序翻译成机器语言,相较于编译型语言(C,C++,Golang)要慢至少一个量级,但是绝大部分的场景中...,对于速度的要求并没那么苛刻(远远比不上一个客户端或应用服务对响应的要求,响应速度严重影响 用户体验 ),甚至基于当前主流的软硬件平台我们基本感知不到两者之间的明显差异,然而解释型语言的简洁和灵活却给带来了很多便利...---- 编程思维 在这里我也并不准备就编译型和解释型展开太多,也不想就哪一种常用到的语言进行深入的剖析,相关的网站和书籍多的是,比我讲的更专业,这里我只想分享一下一个人员的编程思维 Tip:

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一个人员的编程思维5

程序 既然是讲一个人员的编程思维,那就回到程序这个核心概念(脚本也是程序的一种) 我们花那么多时间精力是要整出一个什么玩意儿 ---- 概念 什么是程序?...,但是视野却过于狭窄,人员头脑中永远都要有宏观的系统观和架构观,系统永远都不是静止的,而上面的文字却将程序定义为了一具尸体(一个标本),不能与其它组件交互的程序是没有任何意义的 我也不打算重新给出自己的定义去推翻任何哪个权威的定义...(语言总有它描述不到的地方,于是沦为了口水战),我只是尝试将程序放回到它的活动场景中看看它们 到底是什么,到底在干什么 ---- 程序到底是什么 计算机只能存储和处理代表0和1的电位序列(可以高0低1,...里的加工方法(CPU载入了这串序列后,就被驱动得应用对应的逻辑门,CPU绝对是被动的) 那么这里程序(准确来说是写着操作序列的文档)就分化为了两部分 :数据 和 加工方法 其实仔细想想,目前为止的所有编程语言...(机器语言、汇编语言,高级语言,不论是编译型还是解释型语言)无不是在围绕这两类进行优化和调整,不断重组,以期带来能更高效利用有限计算资源的方法(编程人员的人力资源也囊括在内) ---- 程序到底在干什么

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一个人员的编程思维7

是用工具来划分时代的:石器时代、青铜时代、铁器时代、蒸汽时代、电气时代,信息时代,可见工具的重要性,作为生产力的基础(另一个是人自身),工具可以极大改变整体的生产效率和资源分配格局 充分使用现有工具是人员必备的基本素质...DRY(Don’t Repeat Yourself)不要重复发明轮子 ,因为使用工具的初衷是为了提升工作效率,编写脚本本身也是一种成本支出(探究语言和编写过程都得花费一定时间),当这种支出超过一定边界时反而成为了负担...如果登录到这些公共仓库中看一看,就会发现很多要花费大量时间来实现的复杂处理,都已经被人提前实现了,越通用的,越先被完成,我们要做的就是拿过来用就可以了 那是不是单纯依赖上面的成品包就可以不用自己具备编程能力了呢

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一个人员的编程思维6

不必被那么多的概念弄得晕头转向(在写代码的过程中时刻都有着清晰的思路和方向) 冗述那么多我到底想说什么,我们得知道计算机其实有多么单纯,它只能干两件事:表达数据 , 加工数据 带上这副眼镜,我们再来看看各种编程语言中的各种概念...是否有鸡同鸭讲的可能 可以将一些复杂的处理过程进行封装打包,以便整体调用,逻辑会更清晰 可以将一些会多处用到的处理过程进行封装打包,以方便反复调用 还有很多,都可以基于此两点进行不断生发,并且再也不必拘泥于一种语言了...,其它语言都大同小异(具体就是数据表达和加工处理有方言上的区别而已,而方言这种东西更像是肌肉记忆,不是一两百个字可以讲清楚的) Tip: 是不是感觉有点虚呀,没办法,思想,心法,内功都是这样的,只有用到时才会明白它的好用

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