本文目录一览：

1. Python多线程总结
2. Python精选5篇教学心得
3. 你见过的最全面的Python重点知识总结
4. 【Python】基础总结
5. 当下最火的Python有哪些作用？
6. [(2) python基本数据类型总结](#(2) python基本数据类型总结)

Python多线程总结

在实际处理数据时，因系统内存有限，我们不可能一次把所有数据都导出进行操作，所以需要批量导出依次操作。为了加快运行，我们会采用多线程的方法进行数据处理，以下为我总结的多线程批量处理数据的模板： 主要分为三大部分： 共分4部分对多线程的内容进行总结。 先为大家介绍线程的相关概念: 在飞车程序中，如果没有多线程，我们就不能一边听歌一边玩飞车，听歌与玩游戏不能并行；在使用多线程后，我们就可以在玩游戏的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程，玩游戏和听音乐是两个线程。 Python 提供了 threading 模块来实现多线程: 因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源，所以如果可以重用线程，则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时，使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。 Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池，此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务，但实际任务处理时间较短。 其中 max_workers 为线程池中的线程个数，常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed。根据业务场景的不同，若我们需要输出结果按遍历顺序返回，我们就用 map 方法，若想谁先完成就返回谁，我们就用 submit+as_complete 方法。 我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源，对临界资源的访问，必须互斥的进行。互斥，也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时，另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束，释放该资源之后，另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。 我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程，因为包间里只有一个坑，所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时，会将门上上锁，这时如果第二个人也想大号，那就必须等第一个人上完，将锁解开后才能进行，在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙，这里的坑就是临界资源。Python 的 threading 模块引入了锁。threading 模块提供了 Lock 类，它有如下方法加锁和释放锁： 我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”，而且程序既没有终止，也没有继续运行。这是因为 Lock 锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时，就进行了第二次 acquire 请求，导致无法执行 release，所以锁永远无法释放，这就是死锁。如果我们使用 RLock 就能正常运行，不会发生死锁的状态。 在主线程中定义 Lock 锁，然后上锁，再创建一个子线程 t 运行 main 函数释放锁，结果正常输出，说明主线程上的锁，可由子线程解锁。 如果把上面的锁改为 RLock 则报错。在实际中设计程序时，我们会将每个功能分别封装成一个函数，每个函数中都可能会有临界区域，所以就需要用到 RLock。 一句话总结就是 Lock 不能套娃，RLock 可以套娃；Lock 可以由其他线程中的锁进行操作，RLock 只能由本线程进行操作。

Python精选5篇教学心得

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言，是一种面向对象的动态类型语言，越来越多被用于独立的，大型项目的开发，已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。下面给大家带来一些关于Python 学习心得，希望对大家有所帮助。

python学习心得1

最近这段时间我们学习了很多内容，增长了很多关于Python的知识，万事万物是相通的，正如学习新的知识就像吃饭一样。 吃多了就会消化不良，反映到学习上也是一样，不知各位最近的感觉怎样，反正学记是需要一些时间好好消化，掌握到手中，为下一步的知识补齐缺口。 接下来，学记和大家一起回顾一下最近学习的内容，循序渐进，循序渐进。

分支结构

分支结构就像上图一样，是用来选择道路的。 所用的关键字是：

if elif else

这三个词的意思分别是：

• 如果
• 否则如果
• 其他的 分支语句的写法需要将与关键字对齐。

循环结构

循环结构应用于一些重复的进程。 通常我们只接触两种循环：

• for-in 循环
• while 循环 for-in 循环适用于确切的知道到底循环几次。 while 循环适用于不知道到底有几次循环，此时要搭配 bool 来进行，即 True 和 False。 关键字的熟练运用对于今后的开发工作有非常重要的作用，但这么多关键字我们不能去死记硬背，只有在一个一个代码的验证当中去熟悉去掌握，那样是最可靠的。
• def 设置模组
• len 计算字符串长度
• capitalize 获得字符串首字母大写的拷贝
• upper 获得字符串变大写后的拷贝
• find 从字符串中查找子串所在位置
• index 与 find 类似但找不到子串时会引发异常
• startswith 检查字符串是否以指定的字符串开头
• endswith 检查字符串是否以指定的字符串结尾
• center 将字符串以指定的宽度居中并在两侧填充指定的字符
• rjust 将字符串以指定的宽度靠右放置左侧填充指定的字符
• isdigit 检查字符串是否由数字构成
• isalpha 检查字符串是否以字母构成
• isalnum 检查字符串是否以数字和字母构成
• append 添加元素
• remove 删除元素
• clear 清空元素
• sorted 排序 大家可能会有些疑惑，学习这些东西真的有用吗？这些随处可见的基础方面的知识真的有用吗？ 我可以非常肯定地告诉大家：有用的！ 这些知识就像是建筑工地随处可见的砖石，不管这些砖石怎样的不起眼，但是没有一幢建筑可以离开砖石，学习的过程是枯燥的，不过这也正符合非常现实的一条规律。 学如逆水行舟，不进则退！ 也正是因为它枯燥苦闷，学习有难度，才保证了，我们学习了这些知识以后，可以靠它们为生，在这个知识时代闯出自己的一片天！ 不要放弃，绝对不要放弃！ 黎明之前是最黑暗的！ 为了自己的未来好好坚守吧！ 青年学记陪伴着各位青年

python学习心得2

Python是一门非常有潜力的高级语言，历经多年的发展，其在编程上发挥着越来越大的作用。在这学期中，通过选修Python课上的基础知识学习，我对Python也有了一定的认识。而且，在字符串上的处理，Python相对于C语言也是给程序员极大的便利。而Python不仅如此，它的库也很多，正因为它强大的库，让编程变得不再艰难。但是，我认为Python虽然在许多方面相对于C语言比较方便，但也有其相对于弱一点的方面，比如说 for 循环等方面。虽然一学期下来，我对Python的学习也仅仅只是它的基础方面，但Python的强大，也是足足地吸引着我，希望自己能够在不断地学习中，将Python学习的更加好。 Python是一门非常有潜力的高级语言，历经多年的发展，其在编程上发挥着越来越大的作用。在这学期中，通过选修Python课上的基础知识学习，我对Python也有了一定的认识。 在学习Python的第一节课上，其对我的最初的印象就是，相较于我学习过的C语言编程，它更加的简洁。所有的变量都不需要像C语言编程那样需要提前去定义，这样给了编程者很大的自由空间与方便。如 x=2，即可同时完成变量的定义与赋值。对于简化程序的代码，起到了许多的作用。而且，在字符串上的处理，Python相对于C语言也是给程序员极大的便利。在C语言中，只能用字符类的数组对字符串进行相应的操作，步骤也是相对于比较繁琐的，而在Python中，当我们需要创建一个字符串的时候，只需要在创建字符串的时候用 s= 就可以了。而Python不仅如此，它的库也很多，正因为它强大的库，让编程变得不再艰难。我们只需要调用库中的函数，而对于函数的具体实现，也没有特殊的需求。 但是，我认为Python虽然在许多方面相对于C语言比较方便，但也有其相对于弱一点的方面，比如说 for 循环等方面。不过也依然不会影响到Python的强大，而随着近几年来的发展，Python的受欢迎度也越来越高，而它的运用的领域也是越来越多，比如人工智能和大数据等领域，Python都是在其中扮演者重要的角色。虽然一学期下来，我对Python的学习也仅仅只是它的基础方面，但Python的强大，也是足足地吸引着我，希望自己能够在不断地学习中，将Python学习的更加好。

python学习心得3

由于我是自学Python，非科班出生，所以只能分享一些关于我的学习心得，如果有不对地方欢迎指正。 不过非科班出生虽然是一个痛点，但是在工作上，我其实不输给我其他同事，这点我倒是很有自信，而且我也统一一句话：“目前互联网上的免费编程课程，足够让你成为一个合格的码农”。

编程入门

我刚开始学习编程，主要是因为自己想动手做个网站，但是由于技术原因，再加上朋友都比较忙，最后抱着“求人不如求己”的想法，干脆自学。

编程难不难？

这个问题我觉得所有认真学过的人，都一定会肯定告诉你编程不难，但是精通那是相当困难的。 如果你还没去学习，就觉得编程一定很难，那么其实你是没有资格说这句话的，任何事情一定是要去尝试后，才能这么说。 编程其实很像堆积木，然后根据需求，把东西造出来，可以是房子，也可以是桥梁。 学习编程无非运用这些积木，来创造你要的东西。

编程语言选择

这边说个题外话，关于当时编程语言的选择，很多时候我觉得不是你选择编程语言，而是编程语言选择你，也就是你的“本命编程语言”。 人的性格会影响你适合的编程语言，比如你做事有条理，喜欢定期清理房间，那么可能 C 语言很适合你；如果你不喜欢打扫房间，实在受不了，才打扫一次，可能你适合 Java。 哈哈，开个玩笑，不过确实有这种很玄的存在。 我当时在编程语言的选择上，用了一个笨方法。 我跑到 w3cschool 上面，把所有编程语言的第一章都去试了一遍，看看自己喜欢哪个语言，然后就选哪个语言，如果你不知道选哪门语言，可以用我的方法试试看。 至于编程语言，没有高低之分，因为无论你学习哪门语言，你都非常有市场，而且你都能够拿到高薪，关键是哪门语言适合你，并且能够让你有兴趣学下去，能学好，这个很关键。 兴趣是学习编程最大的驱动力！

为什么是Python

说下为什么选择Python？ 因为简单，Python 是公认的最容易入门的编程语言，而且也是公认有发展前景的编程语言，适用于机器人、大数据、人工智能等未来高科技。 基于以上的原因，我选择 Python 来作为自己的入门语言，而且我觉得我适合 Python 这么语言。（因为我很懒） 之前有个梗，大概就是其他编程语言在讨论某个问题，怎么解决，而 Python 的程序员已经下班了，由此可见 Python 的效率。 总结：Python 的语言特点就是“一气呵成，痛快如拉稀”。

学习心得

由于我是自学的，所以参考的网站比较多，小伙伴可以按照我的学习路线，一般来说不会出现什么问题。

• 基础：教程+视频
• 进阶：视频+实践
• 进阶 pro：视频+实践+书籍+交流

基础

刚开始学习的时候，我比较推荐 w3cschool 和菜鸟教程这两个网站。 w3cschool - 学编程，从 w3cschool 开始！ 菜鸟教程 - 学的不仅是技术，更是梦想！ 这两个网站在我看来，是编程自学的福音。 w3cschool 这个网站手册非常棒，另外这个网站的编程微课以及编程实战对新手来说非常友好！ 我当时就是靠这两个，引发我学习的乐趣，不然对着枯燥的代码，说实话，很无聊的。 菜鸟教程，这个网站的实例是最棒的，很多时候，你不仅仅要自己看教程，还要去看看为什么，而菜鸟教程的实例就能够让你清晰的知道，为什么，并且会原来如此。 总的来说，这两个网站就像新手村刚出来的剑和盾！是新手入门绝对不能少的，尤其是 w3cschool，强烈推荐。 还有一个就是视频，视频我是在慕课网上面看的，我很喜欢慕课网这个网站，网站风格很棒，而且视频也很清晰。 也可以在阿里云上面看 Python 的视频，也很不错，并且是免费的。

进阶

进阶结束后，代表你是个初级工程师。 这一步实践非常重要，你要自己动手，做一些小玩意，实践才是最重要的，在实践中发现问题，那是学习最快并且效率最高的时刻。 你可以先给自己定下一个目标，比如我要做一个简单的页面，或者我要做一个简单的小程序。 然后就开始动手去实践，这步很重要。 同时还是要多看书籍。

进阶 pro

到这一步，我建议务必买书，你需要书籍帮你反向梳理你的知识，这决定了你以后的高度，而不是这个也懂，那个也懂，但是东西就是做不出来。 我记得当时我买完书，看完后的第一感受就是：原来这个世界是这样的！ 书会非常系统性的帮你梳理你自己学过的知识！ 这里只推荐两本书：《Python入门手册》和《Python核心编程》 小伙伴可以自己去亚马逊购买。 然后就是和身边的小伙伴交流！ 多看看别人的代码，自己多敲敲代码，是必经之路，也是一定要做的。 以上，希望对想入门 Python 的小伙伴能够提供一点点帮助。

python学习心得4

2017年11月，一群编程零基础的小伙伴们成立了 Python 学习小组，12名学员从此夜以继日地奔赴学习的征程。一个月过去了，从在屏幕上用最简单的语句打印出“Hello, Python; Hello, World”开始，我们逐步地学习 Python 语法，学习操作列表、字典，学习 For，While，If 语句，现在遇到了第一个难点：类。通过研读、练习、交流、讨论，作为程序界的小白，我们逐步地理解了类的概念，明白了面向对象与面向过程编程的差异，以下是我们的小小心得，与大家分享：

编程基本思想

现实世界中，每个复杂的事务都可以拆分为多个组成部分，其中的每一部分就可称之为对象。比如要实现一个很大很复杂的项目，我们可以把项目拆分成不同的组成部分，然后分别对不同部分通过编程实现，最终再把各个部分组装起来完成整个项目。这让我们能够从整体上来控制项目，从而让程序开发更有效。 比如汽车制造，汽车厂所做的仅仅是各个部件的组装和匹配，而各个部件的生产是由相对专业的厂商完成。如果需要研发新型号汽车，整车厂所考虑的是如何对各个新式的零部件进行新的组装和匹配，而不是从头到尾重新生产一辆汽车。

面向对象的编程 VS 面向过程的编程

面向过程编程是针对一个需求的具体实现过程，但是对于大型项目的复杂需求，一步一步的做，这种编程效率显然是低下的。 面向对象编程则是对项目进行拆分后（一般按照功能拆分），分别实现，再将各个对象组装起来。因此简单的小程序使用面向过程方法编程更适合。面向对象的编程特性是易维护（可读性高），效率高，质量高（重用性），扩展性好（高内聚，低耦合）。

对象

通俗的讲，对象就是事物，一个公司、一个部门、一个人，甚至一本书都可以是一个对象，程序员可以自由决定把什么作为对象。 比如 eHR 系统，需要对组织架构，员工进行管理，所以使用的对象可能是公司，部门，岗位，员工，等等。对象可大可小，可复杂也可简单，如果仅仅是做一个考勤系统，员工这个对象一定要比 eHR 系统中的员工对象简单。

类

现实世界中，类代表一组有共同特性的事物，把不同对象之间的共性抽象出来，就形成类的概念。比如说男人、女人可以抽象成人这个类；处长、秘书可以抽象成员工类。至于类如何去抽象，粒度的粗细，这是一个需要在学习和实践中摸索的过程。

实例

以下是一个实例，大家体会一下：

1. 定义父类：

class Employee:
    def __init__(self, name, age): # 抽象员工共性（名字，年龄）
        self.name = name
        self.age = age
    def signON(self):
        print(self.name + " sign on.") # 抽象签到的动作
    def work(self):
        print(self.name + " on work.") # 抽象工作的动作

2. 继承出子类：

class MEmployee(Employee): # 继承父类的共性
    def __init__(self, name, age):
        super().__init__(name, age)
    def work(self): # 重写子类的方法（抽象出从事管理岗位工作的动作）
        print(self.name + " on manager_work.")

3. 继承出第二个子类：

class TEmployee(Employee):
    def __init__(self, name, age, devLanguage): # 继承父类的共性，增加语言的属性
        super().__init__(name, age)
        self.devLanguage = devLanguage
    def work(self): # 重写子类的方法（抽象出从事技术岗位工作的动作）
        print(self.name + " on technology_work.")
    def showLanguage(self): # 增加子类的方法（抽象出会某种编程语言的动作）
        print("use " + self.devLanguage + " language.")

在上面的程序中，我们先定义了一个父类：包含员工的姓名、年龄等一般特性，可以执行签到、工作这两类动作。在第一个子类中，管理层在前面一般特性的基础上，执行管理工作；在第二个子类中，作为一般员工在前面一般特性的基础上，执行技术工作，从事编程。

python学习心得5

1. 定义方法 关键字 def 是方法定义的标志。接下来紧跟方法名和被圆括号所包围的参数列表。方法的主语句将在下一行开始并且必须缩进。 方法主体的首句可选择性地是一句字符，用来说明方法的主要功能。 例如：

"""print a finabo series up to n."""

2. 默认参数值 默认值仅被设置一次，这与以前默认值为可变对象（如列表、字典和多数类实例时）有很大的区别。 例如：

i = 5
def f(arg = i):
    print(arg)
i = 6
f()

将会输出 5 3. 关键字参数 可以通过形式关键字参数调用方法。 在方法调用中，关键字参数必须遵循位置参数。所有的关键参数必须符合方法接受的参数其中之一。但是他们的次序不重要，这包含非选择的参数。没有参数可以多次接受一个值。 当最后一个形参是 **name 时，它可以接受包含除了形式参数之外的所有关键字的字典，**name 必须在 *name 之前出现。 4. 可变参数列表 正常来说，这些可变参数常常放在正式参数列表的后面，因为它们会包揽所有传递给该方法的剩余输入参数。任何出现在 *args 参数后低的正式参数会被认为是关键字参数，意味着它们只能当关键字使用而不是位置参数。

def concat(*args, sep="/"):
    return sep.join(args)
concat("earth", "mars", "venus")
# 'earth/mars/venus'
concat("earth", "mars", "venus", sep=".")
# 'earth.mars.venus'

5. 拆分参数列表 当参数已经存在列表或者元组中，但是需要分拆以供要求分离位置参数调用的方法，如果单独分开它们无法使用，就需要写一个方法用 * 操作符来调用实现分拆列表或者元组中的参数。同样的使用形式，字典可以用 ** 操作符实现关键字参数。
6. 形式

lambda a, b: a + b  # 该函数表示两个数的和，像内嵌函数

7. 代码风格 对于 Python，PEP8 作为许多项目应该遵守的编码指导书而做的。它提出了一种可读而悦目的编码风格。每位 Python 开发者应该读它。这里抽出一个重要的事项与你分享：

• 用四个空格代替 tab 键
• 每行不要超过 79 个字符。
• 用空行分离方法和类，大块代码中的方法。
• 必要的时候为每行添加注释。
• 用文档字符串
• 在操作符两边用空格
• 用统一的风格命名自定义的方法和类
• 如果你的代码打算用在国际环境中，请不要用想象的字符编码。Python 默认的是 utf-8，在任何情况下可以用 Ascii。
• 同样的，即使有很少机会让说不同语言的人们读代码或者维护代码，但在定义中不要用非 ASCII 编码字符。

你见过的最全面的Python重点知识总结

由于总结了太多的东西，所以篇幅有点长，这也是作者"缝缝补补"总结了好久的东西，强烈建议收藏再慢慢看~ 不要在 where 子句中的 = 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算，否则系统将可能无法正确使用索引。 应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作，这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描。 不适合键值较少的列（重复数据较多的列）比如：set、enum 列就不适合（枚举类型(enum)可以添加 null，并且默认的值会自动过滤空格集合(set)和枚举类似，但只可以添加64个值）。 如果 MySQL 估计使用全表扫描要比使用索引快，则不使用索引。

• 单例模式
• 工厂模式
• 构造模式
• Python 实现各种数据结构
  • 快速排序
  • 选择排序
  • 插入排序
  • 归并排序
  • 堆排序 heapq 模块
  • 栈
  • 队列
  • 二分查找

【Python】基础总结

input("提示性信息")

如：

input("请输入数字")

因为 Python 没有特别人为规定数据类型，数据类型是由计算机进行判定，所以我们 input() 输入的数据均默认作为字符串处理，而如果要输入一些数字，着需要 eval() 评估函数对字符串进行评估，化为语句（数字）。

print(...)

默认空一行，如果想不空行，则：

print(...., end = "")

特性：

• 进制：
• 浮点数间运算存在不确定尾数，不是 bug 如：

0.1 + 0.3 → 0.4
0.1 + 0.2 → 0.30000000000000004

这是由于在计算机中一切数据都是化为二进制进行存储的，而有的浮点数并不能完全化为相等的二进制数，只能无限趋近于二进制数。 如：

0.1 →

解决方法： 四舍五入： 例如：

z = 1.23e-4 + 5.6e+89j
z.real  # 获得实部
z.imag  # 获得虚部

三种类型存在一种逐渐“扩展”或“变宽”的关系： 整数 → 浮点数 → 复数 特点： 字符串有 2 类共 4 种表示方法： 扩展： 使用 [] 获取字符串中一个或多个字符 使用 [M:N:K] 根据步长对字符串切片 {参数序号:格式控制标记}

• 右对齐
• ^ 居中对齐
• | 槽设定的输出宽度
• 数字的千位分隔符
• 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度
• 整数类型
  • b, c, d, o, x, X
• 浮点数类型
  • e, E, f, % 填充、对齐、宽度这三个一组，例如：

"{0:=^20}".format("PYTHON")
# → '=======PYTHON======='
"{0:*20}".format("BIT")
# → '*****************BIT'
"{0:10}".format("BIT")
# → 'BIT '

剩下的三个一组，例如：

"{0:,.2f}".format(12345.6789)
# → '12,345.68'
"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)
# → '110101001,Σ,425,651,1a9,1A9'
"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)
# → '3.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'

使用 raise 语句抛出一个指定的异常。

raise [Exception [, args [, traceback]]]

紧凑形式：适用于简单表达式的二分支结构

表达式1 if 条件 else 表达式2

例如：

lambda函数返回函数名作为结果

谨慎使用 lambda 函数

当下最火的Python有哪些作用？

Python是一种全栈的开发语言，你如果能学好 Python，前端，后端，测试，大数据分析，爬虫 等这些工作你都能胜任，这样说应该比较好理解吧。 当下 Python 有多火我不再赘述，Python 有哪些作用呢？ 就目前 Python 发展而言，Python 主要有以下五大主要应用： 接下来和大家一一聊聊这几个方面： 首先，什么叫网络爬虫？ 网络爬虫又称网络蜘蛛，是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知，每个网页通常包含其他网页的入口，网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。

爬虫有什么用？

用什么语言写爬虫？

• C，C++：高效率，快速，适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点，开发慢，写起来又臭又长。
• 脚本语言：Perl, Python, Java, Ruby：简单，易学，良好的文本处理能方便网页内容的细致提取，但效率往往不高，适合对少量网站的聚焦爬取。 为什么眼下最火的是 Python？ 个人用 C#, Java 都写过爬虫。区别不大，原理就是利用好正则表达式。只不过是平台的问题。后来了解到很多爬虫都是用 Python 写的，于是便一发不可收拾。 Python 优势很多，总结两个要点：

1. 抓取网页本身的接口 相比与其他静态编程语言，如 Java，C#，C++，Python 抓取网页文档的接口更简洁；相比其他动态脚本语言，如 Perl，Shell，Python 的 urllib2 包提供了较为完整的访问网页文档的 API。（当然 Ruby 也是很好的选择） 此外，抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为，很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。 这是我们需要模拟 user agent 的行为构造合适的请求，譬如模拟用户登陆、模拟 session/cookie 的存储和设置。在 Python 里都有非常优秀的第三方包帮你搞定，如 Requests，mechanize。
2. 网页抓取后的处理 抓取的网页通常需要处理，比如过滤 html 标签，提取文本等。Python 的 beautifulsoap 提供了简洁的文档处理功能，能用极短的代码完成大部分文档的处理。 其实以上功能很多语言和工具都能做，但是用 Python 能够干得最快，最干净。 通过网络爬虫数据之后，我们就可以对数据进行数据分析了。 与一般的数据分析工具相比，如 Excel，SASS，SPSS 等等。Python 可以使用丰富的第三方库达到近乎你想要的一切数据分析操作。 最常用在几个第三方库是：Numpy, Pandas, Scipy 等。 那开发网站需要用到哪些知识呢？ 上面这些知识会的话，开发一个简单的网站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说 redis、MQ 等等。 人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为 AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 人工智能是计算机科学的一个分支，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器，该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，可以设想，未来人工智能带来的科技产品，将会是人类智慧的"容器”，也可能超过人的智能。 Python 正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用 Python 语言编写的，大量大公司使用的也是 Python，让许多人认为它是未来的主要编程语言。 Python 拥有强大的脚本处理功能，它在操作 Linux 系统方面具有先天的优势，许多云平台、运维监控管理工具都是使用 Python 开发的，Python 自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高！ 这样简述应该算是比较明白了吧，干就完事！！

(2) python基本数据类型总结

• 布尔值 bool 只有 bool(0) 和 bool() 括号中为空才表示 False。bool('0') 等表示 True。
• 序列
  • 字符串 str：可用单引号，双引号或者三引号表示，例如 'str' 或 "str" 或者 '''str'''。其中三引号常用方式如下。在字符串前面加一个 R/r 表示原始字符串。一些转义字符（特殊的字符）。
  • 元组 tuple：( ) 与列表 list [ ]。元组与列表在 Python 中的唯一区别就是：元组是不可变的，列表是可变的。（元组和字符串是不可变的）。在你有一些不确定长度的相同类型队列的时候使用列表；在你提前知道元素数量的情况下使用元组，因为元素的位置很重要。
  • 序列可以进行加法，与整数相乘，切片操作
• 集合 set {} 和字典 dict {} 集合和字典的特点是无序，不重复。
• set() 表示空集合
• {} 表示空字典 字典是通过 key 访问 value {key1:value1, key2:value2}
• key 不能重复，类型为 int, str, tuple
• value 可以为任意数据 序列和集合的其他运算