python面向对象编程 策略模式的应用场景？

策略模式的应用场景？

应用场景：1。多个类只在性能行为上有所不同。您可以使用策略模式动态选择要在运行时执行的特定行为。2在不同的情况下需要使用不同的策略（算法），或者这些策略将来可能会以其他方式实现。三。具体策略（算法）的实现细节对客户是隐藏的，客户之间是完全独立的。

Python在工业自动化方面的应用有哪些？

Python在办公自动化领域的批处理等

办公自动化无非是excel、PPT、word、mail、文件处理、数据分析处理、crawler这些，这些都可以用Python来解决。

Python第三方库功能相当强大，如：xlwings、xlsxwriter、xlrd、xlwt、lsxwriter、xlutils等，可用于编写excel文件的添加、删除、重写、格式修改等自动处理

1。Web应用程序开发

网站后端程序员：很容易在单个网站上维护后端服务。

类似的平台，如Gmail、youtube、智湖、豆瓣等

2、网络爬虫

爬虫是一个操作较多的场景，爬虫获取或处理大量信息：批量下载美剧，运行投资策略，爬经适房，抓取各大网站的折扣信息，获得最佳选择；收集并分类社交网络上的演讲，生成情感地图，分析语言习惯；抓取网易云音乐某类歌曲的所有评论，生成word cloud；通过条件过滤得到豆瓣的信息，生成电影、书籍和表格。

3. 艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾艾。Python在科学计算领域享有很好的声誉。其简洁明了的语法和丰富的计算工具深受该领域开发人员的喜爱。

4. 数据分析

一般来说，当我们使用爬虫来抓取大量的数据后，我们需要对数据进行分析处理。否则，爬虫将徒劳地爬行，我们的最终目标是分析数据。Python在这方面有非常丰富的数据分析库，可以制作各种图形分析图。也很方便。Python拥有成熟的模块来完成大数据分析所涉及的分布式计算、数据可视化和数据库操作等功能。

5. 自动运维：自动处理大量运维任务

6。游戏开发者：一般嵌入游戏中作为游戏脚本

7。自动测试：作为一个简单的实现脚本编写，在selenium/LR中实现自动化。

8. 网站开发：借助Django和flash框架建立自己的网站。

近几年热火的Python语言，你认为Python可以干什么？

Python作为一种编程语言，近年来通过人工智能得到了迅速的发展。学习python之后，您可以选择以下方向。

1. 后台服务器。现在，这通常与整个堆栈相关联，即所谓的全包前端和后端。在这个方向上，在学习了python的基础知识之后，还需要学习前端知识、数据库知识、Linux系统相关知识，而且几乎所有做后台的人都要使用Linux系统。在学习了这些之后，我们将开始学习后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 数据分析。这是目前一个热门的方向。在学习了python的基础知识之后，您需要学习numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他数据统计分析库。当然，你必须在这方面有一些数学知识。

3. 自动操作和维护。在这个方向上，除了Python基金会，您还必须精通Linux系统。一般来说，你做Linux操作和维护。这一方向对Linux系统提出了更高的学习要求。

4. AI方向。这个方向是当前Python火爆的主要原因。但是这个方向不仅需要Python的基础，而且还需要学习各种算法，对数学有很高的要求。在熟悉了算法之后，我们开始学习各种与人工智能相关的库。这个方向可以细分为许多方向，如计算机视觉、自然语言处理等。你可以学习你想从事的算法和实用库。

学习python之后，有很多方向可供选择。首先，选择一个好的方向，然后继续学习该方向所需的技能。通过做项目指导学习，可以逐步满足工作要求。当然，工作不能停止学习，编程是需要继续学习的。来吧。

学完了python能做什么工作？

感谢您的邀请

！从编程语言本身的复杂性来看，Java比python更复杂，但python也可以编写非常复杂的程序。

Java语言是一种纯面向对象编程语言，具有严格的语法要求。同时，Java是一种典型的静态语言，也就是说，Java不允许未定义的赋值。因此，java代码有更多的模式（仪式）内容，包括一些复杂的定义过程。另外，Java对抽象有很高的要求。学习Java实际上就是学习Java如何完成抽象。

Python编程语言是脚本语言和面向对象语言的结合。Python不仅具有脚本语言的简单性，而且具有面向对象语言的灵活性，因此受到了广大程序员的欢迎。比如广为流传的“人生苦短，我用蟒蛇”就是一个比较生动的比喻。

对于非计算机专业的学生来说，由于Python语言易学，而且Python开发环境相对容易搭建，所以学习Python是一个不错的选择。

Python有很多应用领域，如web开发、大数据开发、大数据分析、机器学习、自然语言处理等。不同的领域需要掌握不同的知识结构，所以在学习python之前最好先确定一个学习方向。

虽然不同方向的学习内容不同，如Hadoop、spark等大数据开发学习内容，numpy、SciPy、Matplotlib等机器学习掌握的内容，但基本部分的内容是统一的，如列表、元组、字符串、函数、OO编程等，异常处理、数据库开发、网络基础开发等内容（我在头条）我写了一系列关于学习python的文章，想学习的学生可以阅读。

最后，学习Python需要大量的实验。

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