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1.Python用到的解释器

我们都知道Python是一门解释型语言，解释器是Python运行必不可少的一种工具。所以，我们搭建Pyhton环境本质上就是对Pyhton进行配置或者定制。而解释器是能够执行用其他计算机语言编写的程序的主要是不停的转化，系统软件主要的软件，它是一种翻译程序。

2.Python代码简洁度

主要的速度是不需要的Java是一种静态类型的编程语言，其运行速度更快；Python则是动态类型，在运行时决定类型，相对而言速度较慢，Java和Python当前的代码都非常简洁，然而相对来说Python的代码更少，以打印一行字符串来说。

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3.Python的课程内容

主要的学习的还是比较的粉丝级健康互动设计，贝叶斯网络贝叶斯分类原理，朴素贝叶斯，贝叶斯模型分类，回复GV海电工VB空间大看不见，支持向量机支持向量机分类原理，线性SVM和非线性SVM活动板房。决策树与随机森林。

4.新手学Python开发注意事项

不管我们干什么事之前都主要定一个目标，那么学习Python也是一样的，必须要有目标，知道学到一个什么程度。给自己制定一个计划，一个具体的标准。学成之后是从事什么工作，会编程做程序员还是需要有一份高薪的工作。

5.Python的辉煌时刻

从Stack Overflow（*IT问答社区）上帖子中的标签数量、语言受欢迎程度来看，自2012年之后Python的火热度，一直在快速攀升。不仅在IT圈，打开招聘网站，经常发些一些高薪，甚至基础岗位的招聘JD里，也表示“会使用Python优先”。

6.python结合财务分析

未来成人教育公司也会出现大规模续报，因为成人教育越来越趋向终身教育，其实是比K12更长周期的教育需求。我们最近一直在做用户调研。发现很多用户反馈学完Python之后，很想去学企业财务分析。为什么呢?因为用户想把Python结合着财务分析，去做投资。这就演变成了类似的投资者教育

7.python技术和架构

我以AB实验平台为例，简单介绍一下我们整体的技术栈和架构。AB实验平台整个产品的技术架构包括指标建设模块、数据分流模块等，以及底层的查询引擎能力。指标建设模块负责数据的接入和清洗，包括整个AB实验平台数据体系的建设。数据分流模块模块主要是根据不同用户实时决定用户属于的实验组。

8.Python处理文件的几种方式

我们详细介绍了Python处理文件的几种方式。也许当我们学习了更为高阶的文件处理方法后，这里的内容可能应用的不会很多。但它却是Python中各种文件处理方式的基础方式和原理。基于这些基础操作，能够帮助我们在未来更好地理解和应用其他文件处理方法，并起到事半功倍的效果。

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