在算法设计和实现中，递归和迭代是两种常见的控制结构，用于解决问题和执行重复的任务。本篇博客将深入比较递归和迭代，包括它们的工作原理、优缺点，以及在 Python 中的应用示例。我们将详细解释每个概念，提供示例代码，并对代码的每一行进行注释，以确保你全面理解它们。
Python 中set,dict都是基于哈希表的数据结构，这两个数据结构有着广泛的应用。因此很有必要弄懂哈希表的原理。
如果你还处于Python入门阶段，通常只需掌握list、tuple、set、dict这类数据结构，做到灵活使用即可。
数据分析是Python应用较多的一个领域，这个教程包含了Python基础、数据采集、数据处理到数据挖掘，这是我看过比较细致的教程了。
想要进入大型互联网公司，首先我们面对的就是面试这一道坎。一般而言，需要3~5面才能最终拿到offer。一面是考查基础知识，二三面是考查专业技能、项目经验等，四五面大致是HR面，也就是谈薪资了。 万丈高楼平地起，对于二三面的专业技能、项目经验等因人而异，各不相同，但是第一面的基础知识却是万变不离其宗。越是大型公司，面试官对于数据结构和计算机原理等计算机基础知识的要求也就越高。 既然决定作一个程序员，那我们就得掌握至少一门主流编程语言（ 在这里我以Python为例），再加上操作系统、数据库系统、数据结构与算法、
近几年Python的受欢迎程度可谓是扶摇直上，当然了学习的人也是愈来愈多。一些学习Python的小白在学习初期，总希望能够得到一份Python学习路线图，小编经过多方汇总为大家汇总了一份Python学习路线图。
对于一个零基础的想学习python的朋友来说，学习方法很重要， 学习方法不对努力白费 一定要有一个正确的学习线路与方法
面试官人比较友好，自己项目细节一定要熟悉，简历上的东西最好清楚掌握，数据结构和常用算法一定要掌握，这是我的第一个面试经历，不管接下来的面试能否通过，都还是值得纪念和自省的。
在Python编程领域，熟练掌握数据结构与算法不仅是提升代码质量、优化性能的关键，更是求职面试中的必备技能。本文将深入浅出地探讨数据结构与算法在Python面试中的常见问题、易错点以及应对策略，辅以代码示例，助你在面试中游刃有余。
最近经常有小伙伴咨询，爬虫到底该怎么学，有什么爬虫学习路线可以参考下，萝卜作为非专业爬虫爱好者，今天就来分享下，对于我们平时的基础爬虫或者小规模爬虫，应该掌握哪些技能、需要如何学起！
在机器学习领域中，层次聚类是一种常用的聚类算法，它能够以层次结构的方式将数据集中的样本点划分为不同的簇。层次聚类的一个优势是它不需要事先指定簇的数量，而是根据数据的特性自动形成簇的层次结构。本文将详细介绍层次聚类算法的原理、实现步骤以及如何使用 Python 进行编程实践。
1、python3.7之后，Dict采用新的数据结构，使新Dict的内存占用也比老款Dict少。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
必学知识：【Linux基础】【Python基础语法】【Python字符串】【文件操作】【异常处理】【Python面向对象】【项目实战】。
今天是 5.20，把我整理最好的资料发给关注我的粉丝们，感谢你们的支持。让我们一起不忘初心，砥砺前行。
（封面图来自于网络） 想学习编程的朋友可能一直纠结于到底学哪一种编程语言最有前途，我google了一下，在维基百科的下面这个页面里大概有500多种编程语言，这些相对来说还是比较知名的编程语言，不包括一些语言的方言以及一些标记性的语言。 https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_programming_languages 市场上哪种程序员最抢手？我也google了一下，发现了2016年和2017年的两篇贴子： http://www.codingdojo.com/blog/
其实Python语言上手还比较容易、它功能强大、语法简单，相对于其他来说学习起来更加容易，也是比较简单的编程语言，被称为胶水语言，适合零基础以及初学者学习，Python目前市场上情况来说，需求量是非常大的，薪资待遇非常高，可以从事的工作岗位也是比较多，比如说：人工智能、数据分析、科学运算、web开发、爬虫、游戏开发等。
关于Java、Python这两个目前“斗”的最狠的编程语言，我相信很多人都并不陌生，每一个拿出来将都是长篇大论，所以我就长话短说，希望帮助你在未来的编程生涯中，有一些帮助。
这一份视频教程中，我会用简明的例子和手绘图，为你讲解循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）的原理和使用方法。
Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。
爬虫面试常见问题 一.项目问题： 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施，你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业（面向切片编程） 三.代理问题： 为什么会用到代理 代理怎么使用（具体代码， 请求在什么时候添加的代理） 代理失效了怎么处理 四.验证码处理： 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
而Autograph机制可以将动态图转换成静态计算图，兼收执行效率和编码效率之利。
CPython 是 Python 编程语言的官方和最广泛使用的实现。它是用 C 语言编写的，因此得名 “CPython”。作为 Python 生态系统的核心，了解 CPython 的工作原理、主要特性、优势以及对 Python 开发者是至关重要的。下面我将详细介绍这些方面。
根据IEEE此前的一项调查，Python已成为最受开发者欢迎的语言之一。由于其对于技术小白天然友好的特性，以及不断更新的新功能。Python越来越受到国内外开发者的喜爱。越来越多被用于独立、大型项目的开发开始使用Python。
学Python网络爬虫时先了解Python基本常识，变量、字符串、列表、字典、元组、操控句子、语法等，把基础打牢，在做案例时能知道运用的是哪些知识点。此外还需求了解一些网络请求的基本原理、网页结构等。
一、大数据技术基础 1、linux操作基础 linux系统简介与安装 linux常用命令–文件操作 linux常用命令–用户管理与权限 linux常用命令–系统管理 linux常用命令–免密登陆配置与网络管理 linux上常用软件安装 linux本地yum源配置及yum软件安装 linux防火墙配置 linux高级文本处理命令cut、sed、awk linux定时任务crontab 2、shell编程 shell编程–基本语法 shell编程–流程控制 shell编程–函数 shell编程–综合案例–自
本文将简单讲述一下 Python 探针的实现原理。 同时为了验证这个原理，我们也会一起来实现一个简单的统计指定函数执行时间的探针程序。 探针的实现主要涉及以下几个知识点： sys.meta_path sitecustomize.py sys.meta_path sys.meta_path 这个简单的来说就是可以实现 import hook 的功能， 当执行 import 相关的操作时，会触发 sys.meta_path 列表中定义的对象。 关于 sys.meta_path 更详细的资料请查阅 python
近日把数据结构翻出来看看，发现自己这方面的知识很欠缺，算是自己的记录，也希望给正在学习数据结构的老铁们分享，共同学习。。。
《编码：隐匿在计算机软硬件背后的语言》 ：零基础入门 《穿越计算机的迷雾》：零基础，但是读起来没有《编码》流畅 《程序是怎么跑起来的》 ：除了第6章是讲压缩之外，别的都应该读一下
适用专业：计算机科学与技术、软件工程、网络工程、通信工程、数字媒体技术大数据应用技术及其他工科专业
上期我演示了高效过滤停用词的方法，这期我将带你重温Python基础中set集合和字典的使用方法，并讲解字典和集合的实现原理。本期同步更新的还另有一篇《词频统计的3种方法》。
在计算机科学的世界里，数据结构扮演着至关重要的角色。数据结构的选择不仅会影响到你的应用程序的性能，还会决定你在处理数据时的便利性。本文将探讨数据结构的基本原理，介绍几种常见的数据结构，以及如何根据你的需求选择适合的数据存储方式。
作为主流的动态语言，Python不仅简单易学、移植性好，而且拥有强大丰富的库的支持。此外，Python强大的可扩展性，让开发人员既可以非常容易地利用C/C++编写Python的扩展模块，还能将Python嵌入到C/C++程序中，为自己的系统添加动态扩展和动态编程的能力。.
你应该在何时何地，如何使用内置的 enumerate() 函数来写出更加简洁、更加具有 Python 范儿的循环结构呢？ Python 的 enumerate() 函数就像是一个神秘的黑箱，你无法简单地用一句话来概括这个函数的作用与用法。 enumerate() 函数属于非常有用的高级用法，而对于这一点，很多初学者甚至中级学者都没有意识到。这个函数的基本应用就是用来遍历一个集合对象，它在遍历的同时还可以得到当前元素的索引位置。 我们看一个例子： 上面代码的输出结果为 正如你所看到的那样，它对这个列表进行
Python学习交流群---943598312---欢迎各位PY老司机入驻，交流学习~
最近有不少朋友后台咨询该如何自学编程，正好最近有时间，就整理了一下自学编程的路线，全文3000多字，看完有帮助的话记得帮厂长收藏转发一下，下面进入正题：
新路线图在Spark一章不再以Java，而把Python语言作为第一语言，更适应未来的发展趋势，路线图主要分为六大模块，根据以下内容对照自己掌握了多少大数据的知识，查缺补漏！文末送全套视频+源码资料。
移动测试Appium工作原理 介绍 Appium是一个开源工具，用于自动化iOS、Android设备和Windows桌面平台上的原生、移动Web和混合应用。 "原生应用"指那些用iOS、Android或者WindowsSDK编写的应用。 "移动web应用"是用移动端浏览器访问的应用（Appium支持iOS上的Safari、Chrome和Android上的内置浏览器）。 "混合应用"带有一个"webview"的包装器——用来和Web内容交互的原生控件。 重要的是:Appium是跨平台的：它允许你用同样的API
上次我们分享了列表的底层原理，今天我们继续分享另外一个常用的Python数据结构，字典。字典的键值对，可以让我们可以很轻松的完成数据查询、添加和删除，说到键值对，我又不经意想到了散列表（哈希表）。
层次聚类（Hierarchical Clustering）算法是一种基于树形结构的聚类方法，它将数据点逐渐合并成越来越大的簇，直到所有数据点都合并到一个簇中。在本文中，我们将使用Python来实现一个基本的层次聚类算法，并介绍其原理和实现过程。
首先解答上一篇文章Python使用标准库subprocess调用外部程序中的问题，该题答案为['1', '2', '3', '4']，在正则表达式中，问号（?）有两种含义，一种是表示前面的字符或模式可
近年来大数据BigData、人工智能AI、物联网Iot等行业发展迅猛，很多人都想要从事大数据技术开发工作，但是，请问要怎么做，路线是什么？从哪里开始学？学哪些？这是一个大问题。对于我自己来说，最近也在学一些大数据开发相关的技术，所以之前整理了一份《大数据技术学习路线》，希望对你有所帮助。
今年三月，谷歌在TensorFlow 开发者大会上发布了TensorFlow 2.0 Alpha版。开发者们喜忧参半，可喜的是这次TensorFlow团队听去了开发者的反馈，新版本着重突出简单、强大、可拓展三大特点。
python在收到代码内容后，首先要启动两个流程，分别为词法解析和语法解析。看过我编译原理课程的同学对这两个流程应该不陌生。词法解析其实就是把代码里面不同的元素分别归类，例如234，1.35，1e3等这类字符串统一用一个标志或数字来表示，通常它们的标志为NUMBER，对应字符串pi, age等这类变量名统一用标志来表示，例如使用NAME，于是整篇代码会一下子浓缩成一系列标志的排列，例如表达式 a = 100 + 10 就变成了 NAME = NUMBER + NUMBER。
首先，你需要一门编程语言。密歇根大学的这门专业课是有关学习如何使用Python，并创建自己的内容。
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