学完了Python基础后,你可以尝试这些方向!

Python因其在人工智能和数据分析领域的广泛应用,成为热门编程语言。学完Python基础后,可以尝试学习Python爬虫、Web开发、数值计算、数据分析、数据可视化、大数据处理、传统机器学习和深度学习等方向。每个方向都有代表性的技术,如爬虫(requests、scrapy)、Web开发(flask、django)、数据分析(pandas)、可视化(matplotlib、pyecharts)等,这些技术可以帮助你更好地应对复杂项目需求。

  Python作为人工智能和数据分析第一语言,使得Python程序员成了当前人才市场的“抢手货”,工资待遇也水涨船高。所以不管是应届生还是转行的人都选择了学习Python!

  Python是门神奇有魅力的语言,确实简单易用,能证明这一点的就是:很多人只要学完了Python基础,就能参与真实项目开发,90%的代码甚至不用查资料,利用简单的if/for/while/函数就全部搞定了。

  然而随着项目的需求变得复杂,很多人不知不觉的在重复的造轮子。比如多数据的关联join、汇总统计、结果存入excel文件等等,尤其是对于多数据源(来自csv/txt/mysql)的关联join操作,自己从零开始用Python实现,比如把小文件加载到内存dict,遍历大文件去做dict查询实现JOIN,代码写起来刷刷的确实很爽。

  然而有一天,当我发现这样多数据关联的需求,在spark、pandas等类库中就是一个简单现成的函数的时候,我非常激动,感叹为什么没有早点知道这些现成的技术。

  Python的类库真的很多,其中成体系的可以称之为“数据科学技术栈”,这么多的类库即使不都学一下,也要了解它们分别是做什么的,这样将来遇到类似的需求的时候不用从头自己实现。

 

  1、Python爬虫

  代表技术为requests/beautifulsoup、scrapy、selenium;用于从网上爬取小说/文章/视频,实现数据分析或自己的内容聚集类应用。

  世界上80%的爬虫是基于Python开发的,学好爬虫技能,可为后续的大数据分析、挖掘、机器学习等提供重要的数据源。

  2、Python Web开发

  代

### 黑白皇后问题的 Python 实现 黑白皇后问题是经典的 N 皇后问题的一个变体。在这个问题中,我们需要在一个 \(n \times n\) 的棋盘上放置 \(n\) 个黑皇后和 \(n\) 个白皇后,使得它们满足特定条件。 以下是基于提供的参考资料实现的一种解决方案: #### 解决思路 1. 使用回溯算法来尝试在每一行放置皇后。 2. 对于黑皇后和白皇后分别进行放置操作。 3. 当黑皇后全部放置完成后,再继续放置白皇后。 4. 在每次放置前,检查当前位置是否合法(即不在同一列或对角线上与其他皇后冲突)。 5. 记录所有可能的有效摆放方式的数量。 下面是完整的 Python 实现代码: ```python def is_safe(chessboard, row, col, queen_type): """检查某个位置是否安全""" n = len(chessboard) # 检查列方向是否有冲突 for r in range(n): if chessboard[r][col] == queen_type: return False # 检查左上方斜线是否有冲突 r, c = row, col while r >= 0 and c >= 0: if chessboard[r][c] == queen_type: return False r -= 1 c -= 1 # 检查右上方斜线是否有冲突 r, c = row, col while r >= 0 and c < n: if chessboard[r][c] == queen_type: return False r -= 1 c += 1 return True def place_queens(row, n, s, chessboard): """递归放置皇后""" global count # 如果到达最后一行,则处理下一个阶段的任务 if row == n: if s == 'B': # 黑皇后已放完,开始放白皇后 place_queens(0, n, 'W', chessboard.copy()) elif s == 'W': # 白皇后也放完了,计数增加 count += 1 return # 尝试在当前行的每一个位置放置皇后 for col in range(n): if is_safe(chessboard, row, col, s): chessboard[row][col] = s # 继续放下一行 place_queens(row + 1, n, s, chessboard.copy()) # 回溯时清除标记 chessboard[row][col] = '.' def solve_2n_queen_problem(n): """求解2N皇后问题""" global count count = 0 # 初始化棋盘,'.' 表示空位 initial_chessboard = [['.'] * n for _ in range(n)] # 开始放置黑皇后 place_queens(0, n, 'B', initial_chessboard) return count # 测试程序 if __name__ == "__main__": n = int(input("请输入棋盘大小 (n<=8): ")) result = solve_2n_queen_problem(n) print(f"对于 {n}x{n} 的棋盘,总共有 {result} 种有效摆法。") ``` --- #### 关键点说明 1. **安全性检测**:通过 `is_safe` 函数检查某位置是否适合放置皇后[^1]。 2. **递归与回溯**:利用递归来逐行尝试放置皇后,并在不合适的情况下撤销之前的决策[^2]。 3. **全局变量记录结果**:使用全局变量 `count` 来统计有效的摆放数量[^3]。 --- ###
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