linux python python自学难度有多大，怎样算出师？

python自学难度有多大，怎样算出师？

例如，当您遇到需要计算文章中单词的出现率时，您需要知道使用什么方法。例如，您需要首先使用string方法对其进行分段，然后将其保存到字典中进行统计。有了这样一个总体思路，您就可以专门学习字符串方法和字典的使用。即使你以前没有使用过这些方法，你也可以解决这个问题，即使你已经完成了。

想自学Python,请问有人指点一二吗？

你好，老秀。让我们分享你的问题。

老秀去年自学了蟒蛇。他刚开始选择自动运维的方向，但现在他主要用它来爬一些数据，自己制作视频。为此，我专门写了三篇关于自学的文章（12个月，零基础，自学Python语言经验分享——第一部分（包括建议和方法）），大家可以参考一下；

这里我们来谈谈你所说的人工智能有一定的门槛。我们别说了。可以自学吗？可能性相对较低。我可以肯定地告诉你，让我们先看看它的电路：

在学习Python基金会之后，它是数据模块。它需要学习什么？首先，我们要有大学本科以上学历和数学学士学位。可能有：线性代数，微积分，代数，概率论和统计学。它们只是基本的，但并不真正让我们用它们来计算。后来，我们需要为人工智能的python算法做几个模块，比如numpy，那里有神经网络，这里有两派，所以我们需要学习很多，自学之后再思考，可能性很小，学过了，别人不一定敢给你。

我希望我的回答能帮助你。

去年毕业，机电专业，考虑上个培训班，学python，求大佬给一点意见？

作为一名教育家，让我来回答这个问题。

目前，学习编程语言对于初级员工来说是一个不错的选择，但是对于非it员工来说，从python开始学习更合适。一方面，python语言相对简单易学，另一方面，python语言广泛应用于传统行业。随着工业互联网、大数据和人工智能技术的发展，python语言在未来得到了广泛的应用，越来越多的工作者需要借助编程语言来提高自己的工作能力。

要学习python，您应该根据自己的知识结构和后期开发计划选择学习路线。目前，Python常用的应用领域涉及大数据和人工智能。虽然Python也可以应用到web开发领域，但是web开发post的附加值略低于大数据和人工智能。对于非计算机专业的人来说，目前选择大数据方向相对容易。

目前Python在大数据领域的应用主要集中在大数据开发和大数据分析两个方向。大数据发展更注重对技术平台的理解，而大数据分析需要积累一定的行业知识。事实上，大数据领域的很多技术都与特定的应用场景密切相关，所以学习大数据技术的职场人可以根据自己的行业学习相关技术，也可以应用。

尽管Python语言本身相对简单，但是Python相关的文章对实践者的要求往往相对较高，这与Java语言不同。虽然它们都是全场景编程语言，但如果您想学习一种编程语言来应用于IT行业，目前建议您学习java语言。

分布式任务调度框架选型，如何选择一个合适的框架？

首先，这样的框架现在可以在市场上买到。强烈建议不要重复制造车轮。

首先，我们将介绍几种主流技术。

Elastic job是当当网的开源分布式调度解决方案。它支持任务碎片化，能够充分利用资源。Elastic job有两个独立的子项目：Elastic job lite和Elastic job cloud。具体实现可以参考官方教程。总体架构如下。

弹性工作的特点：1。分布式调度。高可用性工作。切片任务执行。

此外，还有其他可用于比较的框架。例如TBSchedule是阿里巴巴的一个开源分布式调度框架，完全由Java实现，目前正在淘宝、阿里巴巴、支付宝、京东、汽车之家等应用。公开评论的开源XXL作业也是一种广泛使用的分布式调度任务。

目前，我已经使用弹性工作和XXL工作。两个功能都非常强大，后台管理也比较完善。开始很容易。能满足日常工作的需要。区别在于弹性作业依赖于ZK，而XXL作业不依赖于ZK，只依赖于数据库。

目前市场上应该还有一些其他的框架，但是以上都是比较主流的，你可以根据自己的需要来选择。记住不要反复造轮子。这需要很多时间来验证。它会让你远离深渊。

谢谢。我希望它能帮助你。如果你有什么问题，可以留言。我们一起讨论吧！

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