Python编程入门必备：探索Python的多面世界

Python编程入门必备：探索Python的多面世界

微信作为现代社会的重要沟通工具，其好友群体涵盖了社会生活的多个层面。本篇文章运用Python进行数据分析，从性别、头像、签名、位置四个维度，探索微信好友的特点与分布。本文利用第三方库itchat获取好友数据，并通过可视化方法展示分析结果，旨在揭示好友群体的多维画像。

在性别分析中，通过Python代码，我们能够快速统计并绘制饼图，展现好友群体中性别比例，直观地看出男性、女性及未知性别的分布情况。

对于头像分析，我们使用人脸检测API和词云技术，不仅统计了使用人脸头像与非人脸头像的比例，还通过提取头像中的关键词，构建词云图，揭示好友头像主题，如日常、旅游、风景、截图等，进一步了解好友的个性与兴趣。

签名分析则通过结巴分词与情感分析，生成词云与情感倾向柱状图，揭示好友签名中的高频关键词，以及正面、负面、中立情感的分布，展现好友情绪与态度的多面性。

位置分析则通过提取省市区信息，生成地理分布图，直观展示了好友群体的地域分布，以宁夏和陕西为例，展现特定地区的社交网络聚集情况。

总结，本文通过Python进行数据可视化分析，从不同维度揭示了微信好友群体的特征，提供了对社会生活多维度的洞察，强调数据可视化在揭示现象本质中的重要性。

Python面试数据分析，爬虫和深度学习一般都问什么问题，笔试题目考哪些？

一面: 技术面试

面试官是一个比较老练的技术总监，貌似80后：

你先简单做个自我介绍吧。

答：恩，好的，面试官你好，很高兴能来到贵公司面试爬虫工程师一职。我叫XXX，来自于***，毕业于****大学，**学历。（如果专业不是计算机专业，就不要介绍自己的专业，如果是大专以下学历，也不要说自己学历，扬长避短这个道理大家应该都懂得）有2年多爬虫工作经验（如果真实是1年多，就说2年，如果真实是2年多就说3年），工作过2家公司（公司尽量不要说太多，如果2-3年经验说2家就好，以免说的过多让人觉得这人太容易干一段不干，说的太少，可能在一个公司技术积累比较单一），第一家是从实习开始工作的。我就主要介绍下我上家公司的情况吧。我上家公司是****，是一家外包公司（如果是培训班毕业的尽可能说外包，因为在外包公司，任何项目都可能做，方便后面很多问题的解释），我在这家公司做了一年多，这家公司在****。我们这家公司是共有50多人。我在里面负责公司的数据采集爬取，数据处理，绘图分析等（爬虫爬下来的数据很多都会进行一些清洗，可以把自己数据处理，绘图的经验说出来，增加优势，如果没有的话，就业余花时间去学习这方面，常规的方法都不难）。期间主要负责了集团对一些招聘网站、电商网站、金融网站、汽车网站（如果是单一业务的公司，你可能就说不了这么多种类了，一般采集的数据都会比较单一，这就体现了说外包的好处）。我之所以在上家公司离职是因为上家的公司项目基本都已经做完上线了，后面又接的项目感觉挑战性不大，希望寻找一个平台做更多的项目（这个离职原因因人而异，如果换城市的话也可以简单粗暴说我家人、朋友在这边，如果还是同一个城市的话也可以按照我的那样说，也可以其他方式，但是建议不要说公司经营不好之类的，不喜欢这家公司等等，经营不好可能跟公司员工也有关系，如果回答不喜欢上家公司，面试官会接着问，为什么不喜欢，如果我们公司也是这种情况，你会不喜欢吗，面试offer几率就会大大减少）。因为来之前了解过贵公司，现在主要做金融数据采集的任务，后面也会进行一些大数据分析的工作，觉得项目规划很有远见就过来了。（面试前先查下公司底细，知己知彼）因为我在之前公司做过爬虫、分析方面的工作，贵公司的这个项目也刚好是处于初期阶段，我非常喜欢贵公司的这些项目。并且我认为我有能力将贵公司的项目做好，能胜任贵公司爬虫工程师一职，我的情况大概就是这样，您看您们这边还需了解其他什么吗？

2.你主要采集的产业领域有哪些？接触过金融行业吗？

答：我之前主要接触过汽车行业，招聘行业，电商行业，金融行业，金融行业也接触过，但是说实话项目并不是很多，但是技术是相通的，可能刚开始不是很熟悉，只要适应一俩个星期都不是问题。

3.介绍爬虫用到的技术

答：requests、scrapy：爬虫框架和分布式爬虫

xpath：网页数据提取

re：正则匹配

numpy、pandas：处理数据

matplotlib:绘图

mysql:数据存储

redis：爬虫数据去重和url去重

云打：处理常规验证码

复杂验证码：用selenium模拟登陆、处理滑块验证码等（滑块验证码有方法，之前破解过滑块验证码，有空我会出个基本使用教程，进行滑块验证码破解，但不一定通用，因为每个网站反爬措施设置都不一样）

4.处理过的最难的验证码？

答：12306点击验证码。原理：发送给打码平台，平台返回位置数值，通过计算返回数字和坐标的关系，进行模拟登陆

5.当开发遇到甩锅问题怎么解决？

答：如果是小问题自己感觉影响不大，背锅就背了，毕竟如果是刚入公司很多不懂，可能会犯一些错误，如果是大问题，就找责任人（虚心点，不卑不亢）

1.你为什么要从上家公司离职？

答：上家公司离职是因为上家的公司项目基本都已经做完上线了，后面又接的项目感觉挑战性不大，希望寻找一个平台做更多的项目

2.来之前了解过我们公司吗？

答：来之前了解过贵公司，现在主要做金融数据采集的任务，后面也会进行一些大数据分析的工作

3.简单介绍一下你最大的缺点跟优点？

答：我的优点是对工作认真负责，团队协作能力好，缺点是言辞表达需要提高，还有对一些细节的把握（我最大的缺点就是对细节过分追求，有多少人想这样说的，能把自己的缺点说成这么好听的优点，也是666了，这样说面试成绩减10分缺点就老老实实说一点模棱两可的缺点就好了，不要过于滑头，也不要太实在）

4.你怎么理解你应聘的职位，针对你应聘的职位你最擅长的是什么？

答：这份职位不仅仅是爬虫方面的技术岗位，更是学习新知识，探索新领域的一条路，希望能有机会给公司贡献一份力量。最擅长数据采集、处理分析

5.你对加班有什么看法？除了工资，你希望在公司得到什么？

答：1，适当的加班可以接受，过度的加班不能，因为要考虑个人，家庭等因素，同时我也会尽量在规定的时间内完成分配给我的任务，当然加班也希望获得相应的加班费。2，希望这份工作能让我发挥我的技能专长，这会给我带来一种满足感，我还希望我所做的工作能够对我目前的技能水平形成一个挑战，从而能促使我提升着急。

6.你的期望薪资是多少？

答：我的期望薪资是13K，因为上家公司已经是10k，而且自己也会的东西比较多，前端、后端、爬虫都会，跳槽希望有一定的增长。

7.你什么时候能到岗上班？

答：因为我已经从上家公司离职，可以随时到岗。（想早上班就别托，先答应越早越好）

8.你还有什么要问我的吗？

答：问了公司的福利待遇，上班时间，培养计划。（上班时间是5天制，没有培养计划，项目初创时期）最后结束面试，说这2天会电话通知，因为后面还好几个竞争对手面试。

结论：面试是个概率事件，同时也跟运气有关，在我的话术之上多进行面试总结，多面一些公司，相信大家都能找到理想工作

AI人工智能开发的5种最佳人工智能编程语言

探索AI开发的多面语言世界：五大编程语言的精髓与选择

在AI编程的广阔领域，开发者的技能栈就像一个多学科的交响乐团，各种语言交织出创新的旋律。Python、R、Java、Lisp、Prolog、Julia，每一种都有其独特的音符，为AI项目的不同部分增添了深度和广度。

Python，作为AI领域的领头羊，以其强大的生态系统脱颖而出。它不仅拥有SciKit-learn、Pandas和Matplotlib等库，帮助处理ML算法、数据分析和可视化，而且学习曲线平缓，易于上手。Python的灵活性和平台无关性，使得它成为开发者的首选工具，无论是快速原型还是大规模项目。

Lisp，则因其支持符号编程和数据与代码的紧密耦合，成为解决归纳逻辑问题的得力助手。Lisp的Prolog和Scheme变体，以及Haskell，为基于逻辑的AI项目提供了深厚的根基，特别适合逻辑推理和问题求解。

Prolog的独特之处在于其模式匹配和自动回溯功能，使得它在处理复杂AI问题时展现出高效性。关系事实的声明、规则声明和问题提出，构成了Prolog的逻辑框架，使其在分析语义关系中游刃有余。

Matlab，以其出色的数学运算能力，特别是在深度学习工具如Caffe和TensorFlow的整合中，是实现复杂数学运算的首选。即使对AI初学者来说，Matlab也提供了友好的界面和快速实验的可能。

C++，作为AI项目的加速器，以其速度和复杂算法处理能力在搜索引擎、游戏开发和神经网络构建中大放异彩。面向对象的特性使得C++支持高效的数据结构管理，是程序员解决棘手AI问题的得力帮手。

而Java，以其易用性、调试友好和大型项目支持，成为神经网络开发的首选，尤其与搜索算法的结合尤为出色。它的图形表示能力和用户交互设计，使得Java在AI项目中的应用更加直观和高效。

综上所述，没有单一的"AI语言"可以声称独占鳌头，每种语言都有其适用的场景和优势。AI程序员需要根据项目需求和个人专长，灵活地选择和结合这些语言，以实现最优化的开发体验。在这个不断发展的领域，语言选择就像选择乐器一样，关键在于找到最契合你音乐创作的那一个。

AI编程：5种最流行的人工智能编程语言

Python是AI编程领域的佼佼者，以其简洁的语法和强大的功能获得了开发者们的一致喜爱。Python在机器学习方面表现尤为出色，相对于C++和Java语言，它的代码编写更简洁高效。它支持多种编程范式，包含面向对象、过程式和函数式编程，并提供丰富的库和工具，支持算法测试。开发者利用Python的多范式特性，能够更容易地应对复杂的AI项目。

Python具有良好的移植性，支持跨平台的运行，不论是在Linux、Windows、Mac OS还是Unix系统上都能无缝运行，这使得它在Web开发领域也大放异彩。Python提供了方便的函数库和简洁的语法结构，能够支持神经网络和自然语言处理(NLP)解决方案的开发，为AI领域的开发者提供了灵活强大的编程环境。

然而，Python并非没有缺点。与其他编程语言相比，Python虽然在速度上有差距，但在混合AI编程项目中，习惯使用Python的开发者可能会遇到与统一语法不协调的挑战。此外，尽管Python在AI开发中有诸多优势，但其解释性语言的特性，意味着其编译和执行速度相较于C++或Java可能较慢。

在讨论AI编程语言时，同样值得提及的是C++。C++被誉为世界上最快的计算机语言之一，它的执行时间和响应时间优越，特别适合于对时间要求高的AI项目。C++支持广泛使用的算法，并具有继承与数据隐藏特性，便于代码重用，提高开发效率。C++在机器学习与神经网络开发方面有着显著的应用价值，但其复杂的多任务处理能力可能受限，且开发流程相对复杂。

Java，作为AI领域中另一种流行的编程语言，与Python一样，也遵循面向对象开发和“一次编写、到处运行”的原则。Java具有丰富的API库，支持在任何支持Java的平台上运行，极大地减少了开发和部署时间。Java支持AI领域的多项技术，包括NLP和神经网络，展现出其在AI编程领域的多面性。

在讨论AI编程语言时，Lisp和Prolog也不容忽视。Lisp作为古老的编程语言，其灵活性使其成为AI开发者的福音。它提供了一种动态和强大的编程框架，支持快速原型设计和实验，为AI开发提供了高度的自由度。Lisp在解决特定问题时展现出高效性，尤其适用于归纳逻辑项目与机器学习任务。

尽管Lisp的优势明显，但它也存在一些局限性。熟悉Lisp编程的开发人员相对较少，需要相应的软件和硬件配置，这也对其在某些场景的应用造成了一定的挑战。

Prolog，作为基于规则和声明的编程语言，适合于构建高度灵活的AI系统。它支持模式匹配、基于树形数据结构以及AI编程中所需的自动回溯机制，使得AI项目的开发更加流畅。除了在AI项目中的广泛应用，Prolog还被用于医疗软件系统的构建，展示了其在特定领域内的强大潜力。

综上所述，AI编程领域拥有众多强大且各具特色的选择。Python以其简洁、功能强大和跨平台性成为首选，而C++和Java则以其高效的执行能力和支持广泛算法的特性备受青睐。Lisp和Prolog在特定领域的AI开发中展现出强大的优势，但同样存在局限性，需要开发者根据项目需求和团队技能来权衡选择。通过选择最合适的编程语言，开发者能够更高效地实现AI项目的开发，推动AI技术的进步与发展。

开通自动化怎么编程

开通自动化编程是一项涉及多方面知识和技术的任务。首先，你需要熟悉至少一种编程语言，比如C、C++、Python或Java等，这些语言在自动化编程中有着广泛的应用。其次，了解自动化控制理论也是必不可少的，这包括控制算法、运动控制和过程控制等关键内容。在编写程序时，根据具体的应用需求，设计和实现相应的算法与控制逻辑至关重要。此外，还需确保程序具有良好的健壮性、可维护性和可扩展性，以应对各种应用场景和需求的变化。

除了编程语言和控制理论，你还需要了解和掌握一些常用的自动化设备及传感器，如PLC、伺服电机、光电传感器等。这些设备和传感器的工作原理以及它们之间的通信协议也是自动化编程过程中需要考虑的重要因素。PLC（可编程逻辑控制器）主要用于工业控制领域，而伺服电机则用于实现精确的运动控制，光电传感器则用于检测物体的存在与否或位置。

总的来说，要想成为一名优秀的自动化编程工程师，需要具备广泛的知识储备和丰富的实践经验。这不仅包括编程语言和控制理论的学习，还需要不断实践，通过解决实际问题来提升自己的技能水平。

自动化编程是一个复杂而多面的过程，它要求工程师们不仅要掌握编程技巧，还要理解各种自动化设备和传感器的工作原理，这样才能更好地设计出高效、可靠的自动化系统。

通过不断学习和实践，自动化编程工程师可以不断提升自己的技能水平，为各种自动化项目提供有力的技术支持。