在之前的博客 【开发环境】Windows 安装 PyCharm 开发环境 ( 下载 PyCharm | 安装 PyCharm | 在 PyCharm 中创建 Python 工程 ) 中 , 安装了 PyCharm , 本篇博客中主要讲解 PyCharm 环境的使用 ;
最近几年Python编程语言在国内引起不小的轰动，有超越Java之势，本来在美国这个编程语言就是最火的，应用的非常非常的广泛，而Python的整体语言难度来讲又比Java简单的很多。尤其是在运维的应用中非常的广泛，所以之前出了一句话，在如今的时代，运维不学Python，迟早会被淘汰！
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
闻名的TIOBE排行榜刚刚发布最新的2018年2月编程言语排名榜。TIOBE编程社区索引是编程言语评价的一个指标，该指数每月更新一次。小伙伴们赶忙看看下面的排名情况吧！
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 上天入地的Python是在各行各业都备受追捧的编程语言！ 不仅开发者会使用Python进行开发，非开发者也会使用Python让自己的工作变得高效！ 所以，关于Python的教学资源也非常丰富！ 然而，为网络工程师量身打造的计算机网络运维方面的 Python 教学书籍却相当匮乏。 市面上有部分以 NetDevOps 为主题，讲解网络运维自动化技术的书籍，但是这类书籍会走马观花一样把 Linux、Bash、XML/JSON/YANG、NETCONFIG、
所谓工欲善其事必先利其器，为了使用python搞事情，那首先是搭好环境，写下程序员的开山题词“hello world！”
选择 菜单栏 " IntelliJ IDEA / Preferences… " 选项 ;
有很多文章比较了Python和R在数据科学方面的相对优点。但是这并不在这篇文章的讨论范围。这篇文章是关于数据分析师和机器学习工程师的分歧，以及他们对编程语言的不同需求。
随着Python的不断崛起，TIOBE预计它最终将获得第一名。TIOBE在其2019年6月的文章中说:“如果Python能保持这样的速度，它可能在3到4年内取代C和Java，从而成为世界上最流行的编程语言。”
作为测试工程师，学习适用的技术是提高工作效率和质量的关键。在本文中，我们将分享测试工程师需要学习的关键技术，包括Appium、Java、Windows以及其他相关技术，例如C语言和Python。希望能够为您提供实际操作价值的知识，并助您成为一名出色的测试工程师。
这个页面有两个选项，New environment using 这个选项是建立一个虚拟的python运行环境，目录就是之前自己设置的项目目录下的venv(virtule environment简称)，这个虚拟环境可以包含你运行本工程需要的支持包，并可以在这个虚拟的环境中安装新的支持包，这能给你建立一个相对独立的python环境，这个新建虚拟环境的下面两个子选项的意思是继承全局的site-package，含义就是将自己python路径下的site-package链接到你的venv下面以供使用（在venv下面生成几个配置文件，可以链接到你的本地python/Lib/site-package），第二个子选项的含义是你在这个工程中使用的python解释器可以对其他工程可见。
如果你是一个数据科学的求职者，那么你一定想知道在你的简历上应该写些什么技能会有更大的概率接到面试。如果你想进入这个领域，你可能已经多次想要知道哪些技术可以成为一个有吸引力的候选人。
曾经有人争论过Python或R是否是数据科学的首选语言。显然，市场需求告诉我们Python现在是领导者。同样值得注意的是，R比SAS更少提及。因此，如果你正在考虑进入数据科学领域，请考虑将你的学习重点放在Python上。 SQL作为数据库的语言是数据科学家第二重要的语言。由于数据科学家职业的广泛性，其他语言也扮演着重要角色。
在过去的2017年里，Python已然成为了世界脚本语言中的No.1,同时在语言综合排行榜中已经攀升至第4名。
最近Python大热，就想要分析一下相关的市场需求，看一下Python到底集中在哪些城市，企业对Python工程师的一些需求到底是怎样的，基于此，爬取了国内某招聘平台的相关数据，获取到30000+条相关岗位，下面是一些图表，提供给你做相关的参考。
“未来只有机器无法替代的行业，才能成为最紧缺的行业。” 昨天，小E和同事一起去海底捞吃火锅，由于还是疫情期间，为了减少人员接触，海底捞采用了机器人送菜到桌的方式。 同事不禁感慨万千，他本身就是学习人工智能起家，在时代的洪流之中经历过很多机器替代人工的实例，看着海里捞的送菜机器人，他情不自禁的说出了开头的那句话。 的确，从人工烧火到电饭煲自动蒸饭，从手动洗衣到洗衣机自动洗衣还帮忙拧干，从人工扫地到可自动建立地图的扫地机器人……虽然我们从来没有留意过，但事实上，机器取代人工的例子不断的发生在我们身边，机器
当今软件行业的发展日新月异，软件测试工程师的角色变得愈发重要。作为软件测试工程师，精通Python编程语言是必不可少的技能之一，因为Python在软件测试领域中具有广泛的应用和支持。本文将以Python测试为中心，介绍软件测试工程师必须掌握的知识和技能。
数据清理和特征工程是数据科学家和机器学习工程师们一天中最重要的部分之一，几乎我们每天都会和数据打交道，接触到这些数据工作。能够有效地清理数据获取干净核心的数据将保证后续工作有更好的结果。
我们常说机器学习是一门实验科学。所以相比较传统工程而言，机器学习分成两个大的阶段：
在弹出的 " Open File or Project " 对话框中 , 选择 Python 工程目录 ;
工欲善其事必先利其器，在使用Python开发程序之前，在计算机上搭建Python开发环境是必不可少的环节，目前Python最新稳定版本是3.11.1，且支持到2027年，如下图所示
下图显示了主要城市Python招聘需求量及薪资待遇排行榜（截止到2018年5月）。
为什么Python会越来越火？ python最大的问题在于性能。性能问题其实是在设计时最容易被误解的部分。C++以『接近C语言的性能』横行多年。随着物理硬件性能的显著提升以及软件复杂性的显著提升，人们开始对性能有了更正确的看法。 首先，有些时候性能并不重要。IO密集型的业务大部分时间都在等待IO，节省不到1ms让开发量增加几倍似乎不是很划得来。 其次，有些时候程序员的效率比机器的效率更重要。对于很多复杂的逻辑性功能，使用更加清晰的语言比晦涩的语言给程序减少的负担，可以大大增强软件的质量。 于是，Pyt
随着Python的火热，越来越多的人开始学习了这门编程语言，有些人是看重了Python的发展，有些人是盲目跟风，学习到最后都不知道自己是否真正喜欢，学习完Python可以从事哪方面工作。为了避免此问题，小编就再做一次活雷锋，整理了一些资料，看看学完Python到底有没有你想从事的工作。
如果 PyCharm 中 , 还没有配置 GitHub 账号 , 参考 【开发环境】PyCharm 配置 GitHub ( 在 PyCharm 中向 GitHub 提交代码 ) 一、PyCharm 配置 GitHub 博客章节 , 先配置 GitHub 账号 ;
和其他大多数现代编程语言一样，Python对包和模块的下载、存储以及管理有其自己的一套方法。Python的包一般存在几个地方，使用sys.path可以查看python包和模块的存放路径。
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态，如有更新，系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理：定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码，发现增加的部分，提取url和text，过滤筛选，保存MySQL数据库。定期把更新的url和text，通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然
其实，从那么多的大企业的实际应用就可以看出python已经在各个领域被广泛应用了。
Python这个词估计听烂了..那么为什么那么多小伙伴都在学Python呢？Python到底有啥魔力？学了Python都能干啥？
Python是一门面向对象的编程语言，编译速度超快，从诞生到现在已经25个年头了。它具有丰富和强大的库，常被称为“胶水语言”，能够把用其他语言编写的各种模块(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。其特点在于灵活运用，因为其拥有大量第三方库，所以开发人员不必重复造轮子，就像搭积木一样，只要擅于利用这些库就可以完成绝大部分工作。
使用Pycharm连接远程服务器端pipenv虚拟环境的python解释器，运行python spark脚本时报错如下错误：
推荐下小编的Python学习群；629440234，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货，包括小编自己整理的一份2018最新的Python和0基础入门教程，欢迎初学和进阶中的小伙伴。
上边这张截图就是这个例子在启动后获取的图片。 下面咱们就开始来写这个例子。 我本的开发的环境： 1、IED开发工具：使用是的Pycharm 2、python 版本使用是3.6版本。 一、打开pytharm创建一下python工程 1. 打开软件，点击左上角“文件(File)”—>“创建新工程(New Project)”； 2. 选择弹出界面左上角的“创建项目(Create Project)”界面中，修改保存的工程路径和工程名称“Loaction”； 3. 点击右下方“创建（create）”进入
例如：想要在桌面的code目录中创建一个名为bookmanager的项目工程，可执行如下命令：
导读：本文首先详细介绍了数据工程的职责、与数据科学家之间的差别以及其不同的工作角色，然后重点列出了很多与核心技能相关的的优秀学习资源，最后介绍行业内认可度较高的3种数据工程认证。
Q：学校里的大佬学长说他们搞大数据基本是python，java很少，但一个培训机构的老师说大数据的许多框架都是java写的，本人有python的基础，想学大数据的方向，培训机构那边的课是用java的，而且钱已经交了 所以到底学大数据要不要java呢，我要怎么选择？ A：首先我们先区分一下概念。目前国内很多人在说大数据的时候，实际上是把大数据技术和数据科学（含数据分析、数据挖掘、机器学习）混在一起的，许多讨论和争辩其实源于大家说的不是一个事情。 目前高等学校已经有了大数据相关的专业，名字起得也很好，叫《数据科
可能很多同学在学习python之前都听说过什么：前端程序员，后端程序员，安全工程师，运维，爬虫，全栈程序员等等各种各样的头衔名称，搞得大家都不知道该怎么选择了。我当初学编程之前也有过类似的经历，所以这里我尽可能给大家解释明白。
其实现在程序员学 Python 不是新鲜事，甚至不少人会把 Python 当作第一语言来学习。也难怪，Python 的优点太多了，它语言简洁、开发效率高、可移植性强，并且可以和其他编程语言（比如C++）轻松无缝衔接。 而且，学好 Python，之后做Python程序员爬虫，往数据分析、数据挖掘、人工智能、深度学习等多个方向都可以顺利转型。 可谓条条大路通罗马。 不过尽管 Python 上手轻松，但精通却很难。看似语法记得滚瓜烂熟，但一进入实际项目，瞬间被打回了原型。比如这些问题，你能第一时间想到答案吗？ P
如何创建一个简单但是比较规范的python工程目录，本文是学习了Learn Python the Hard Way相关内容后做的一些笔记。
上边这张截图就是这个例子在启动后获取的图片。 下面咱们就开始来写这个例子。 我本的开发的环境： 1、IED开发工具：使用是的Pycharm 2、python 版本使用是3.6版本。 一、打开pytharm创建一下python工程 1. 打开软件，点击左上角“文件(File)”—>“创建新工程(New Project)”； 2. 选择弹出界面左上角的“创建项目(Create Project)”界面中，修改保存的工程路径和工程名称“Loaction”； 3. 点击右下方“创建（create）”进入工程界
软考的全称是：计算机技术与软件专业技术资格水平考试。通过考试获得证书的人员，表明其已具备相应等级的水平和能力，用人单位可根据工作需要从获得证书的人员中择优聘任相应专业技术职务。 个人认为，程序员有没有必要参与软考最主要是看它的用途和你的需求是否匹配，明显需要软考证书的情况是想从事政府机关、事业单位、国企的工作，而软考初期相对也比较容易，费用较低，如果你已经想好要端公家的饭碗，不妨一考！ 但软考侧重于理论知识、以及知识的宽广度，但知识点并不深。 相对新手程序员求职大厂、高级工程师跳槽转岗，还有其他含金量极高的
Python作为一门学习上手快、开发效率高、代码优雅的编程语言，一直以来都是最热门的几种语言之一，甚至在进入2019年之后热度超过了十几年的霸主Java，成为最受欢迎的语言。Python一直有胶水语言之称，应用场景相当广泛，不止有爬虫、数据分析，更可以加入到WEB、大数据、AI的应用池之中，而且开发效率相当恐怖。
python: 3.6 pycharm: 4.5.5 scrapy: 1.3.2
一开始学习计算机技术和编程会有些困难：该选择哪个编程语言？用哪个IDE？以及更重要的，为什么选它？
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