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它是弱類型語言,所以在實際寫代碼時,一般不去聲明和定義參數(shù)的類型。代碼非常簡單,就是輸出一行歡迎標語。而在大家看到這個代碼,也都默認了city是一個字符串類型,傳入的city為字符串類型時,一切正常,但如果傳入的是非字符串類型就會報錯,例如傳入123,便會出現(xiàn)如下所示的報錯
可視化生成的各種圖表,以怎樣的形式發(fā)給爸爸們看呢,總不能把png圖片、或者html文件通過郵件post給他們吧,咱們是技術人員不是嘛~ 當然是部署到服務器上,然后人家在網(wǎng)頁上看了。就像訪問百度網(wǎng)站一樣簡單。給爸爸們省時間就是給自己省時間,慢就是快的道理,你懂得~
兩種語言都有龐大的社區(qū)支持和庫來執(zhí)行幾乎任何編程任務。 如果你在學校,你可以學習J,做好研究,如果你想多方向發(fā)展,你可以學習P。P在人工智能、機器學習、自動化等數(shù)據(jù)科學方面都有發(fā)展。 如果你有興趣,你可以選擇你感興趣的。有興趣會讓你更快樂地學習。
系統(tǒng)的學習無非就是自學或者報班學習,需要有全面的學習課程,實戰(zhàn)項目,有人指導是最好的,效果更好。而且課程內容是需要新一些的,結合目前的崗位需求。如果可以的話,不要一個人學習,有伙伴會更有氛圍,閉門造車是沒有效果的。
任何編程語言都是需要多練習,多實踐才能牢牢掌握的。入門以后,就可以做一些實戰(zhàn)項目了,建議做一些自己感興趣的小項目。關于 pyth*n 的實戰(zhàn)項目網(wǎng)絡上資源也是非常豐富,比如做爬蟲做類似百度的搜索引擎,甚至可以做做人工智能方向的項目,比如人臉識別等,都是不錯的方向。
學大數(shù)據(jù)分析或是機器學習。其中大數(shù)據(jù)分析相對容易,提供的是語言的環(huán)境,數(shù)據(jù)分析會有許多對應的工具包,會包含各種分析模型,隨著經(jīng)驗積累會很熟練照到對應項目的分析模型。機器學習這塊設計的算法,算法建模,圖形分析等等需要的理論基礎要很好,或者說起到?jīng)Q定性的作用,這里咱們要好好的想想。
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