字节跳动现场面试简洁优雅的Python教你如何在工作中“偷懒,实战解析

Python面试基础篇 - 50道经典面试题(附答案及多种解答)_python面试题 ”“实现原型模式的元类”“”passp2 = p1.clone() # 深拷贝p3 = p1.clone(is_deep=False) # 浅拷贝} PyObject;或者“”"获取可迭代对象中最大的元素或两个及以上实参中最大的元素:param args: 一个可迭代对象或多个元素:param key: 提取用于元素比较的特征值的函数,默认为None。 阅读详情

import xlsxwriter

#获取excel中所有的sheet表

def getsheet(fh):

return fh.sheets()

#获取sheet表的行数

def getnrows(fh,sheet):

table=fh.sheets()[sheet]

return table.nrows

#读取文件内容并返回行内容

def getFilect(file,shnum):

fh=open_xls(file)

table=fh.sheets()[shnum]

num=table.nrows

for row in range(num):

rdata=table.row_values(row)

datavalue.append(rdata)

return datavalue

或者直接用concat+一个循环来实现:

for i in var_list:

df_0 = data[[‘var_1’,‘var_2’,‘var_3’,‘var_4’,i]][data[i]==‘信息’]

df_0[‘month’] = date_replace(i)

df_0 = df_0[[‘var_1’,‘var_2’,‘var_3’,‘var_4’,‘var_5’]]

li.append(df_0)

writer = pd.ExcelWriter(r’C:\Users\mapping.xlsx’)

df = pd.concat(li)

df.to_excel(writer,‘Sheet1’,index=False,header = None)

Excel中添加数据图表

整理好excel文件后下一步需要做的是处理文件里的数据,根据数据来生成一些自己需要的图表:

import xlsxwriter

#设置一个例子

data = [20, 45, 26, 18, 45]

#创建表格

workbook = xlsxwriter.Workbook(“temp.xlsx”)

worksheet = workbook.add_worksheet(“data”)

#添加数据

worksheet.write_column(‘A1’, data)

#创建图表

chart = workbook.add_chart({‘type’: ‘line’})

#图表添加数据

chart.add_series({

‘values’: ‘=data! A 1 : A1: A1:A6’,

‘name’: ‘图表名称’,

‘marker’: {

‘type’: ‘circle’,

‘size’: 8,

‘border’: {‘color’: ‘black’},

‘fill’: {‘color’: ‘red’}

} ,

‘data_labels’: {‘values’: True},

‘trendline’: {

‘type’: ‘polynomial’,

‘order’: 2,

‘name’: ‘趋势线’,

‘forward’: 0.5,

‘backward’: 0.5,

‘display_equation’:True,

‘line’: {‘color’: ‘red’, ‘width’:1, ‘dash_type’: ‘long_dash’}

}

})

worksheet.insert_chart(‘c1’, chart)

workbook.close()

实现效果:

在这里插入图片描述

这部分图文来自网络,侵删。

word关键信息提取


假设你收到1万份简历,你想先根据学校做一些筛选,这时候利用python将大量的简历进行信息汇总,只提取关键信息用excel查看起来更加方便。

在这里插入图片描述

docx文件自己本身是压缩文件,打开压缩包之后竟然发现里面有个专门存储word里面文本的文件。

那么步骤就变得简单了:

  1. 打开docx的压缩包

  2. 获取word里面的正文信息

  3. 利用正则表达式匹配出我们想要的信息

  4. 将信息存储到txt中(txt可以用excel打开)

  5. 批量调用上述过程,完成一万份简历的提取工作

利用正则匹配获取关键信息:

import re

def get_field_value(text):

value_list = []

m = re.findall(r"姓 名(.*?)性 别", table)

value_list.append(m)

m = re.findall(r"性 别(.*?)学 历", table)

value_list.append(m)

m = re.findall(r"民 族(.*?)健康状况", table)

value_list.append(m)

‘’’

此处省略其他字段匹配

‘’’

return value_list

自动化运营监控


在平时的工作中,一定会有对运营情况的监控,假设你管理一家店铺,那么一些关键指标肯定是你需要每天查看到的,比如店铺访问数,商品浏览数,下单数等等,这个时候不用每天重复地去统计这些数据,这需要写一个自动化程序,每天将数据保存在固定的文件夹下就可以实现报表的实时监控。

在这里插入图片描述

如果你的数据来源是线下文件:

  • 利用python操作线下文件将其载入数据库

  • 通过数据库对数据进行处理

  • 利用python输出结果

from impala.dbapi import connect

from impala.util import as_pandas

import datetime

conn = connect(host=‘host’,port=21050,auth_mechanism=‘PLAIN’,user=‘user’,password=‘password’)

#host:数据库域名

#user:数据库用户名

#password:数据库密码

df_data = pd.read_excel(‘temp.xlsx’)

rows =[]

for index, row in df_data.iterrows():

rows.append(‘(’+‘"’+str(row[‘case_id’]).replace(‘nan’,‘null’)+‘"’+‘,’+‘"’+str(row[‘birth_date’])+‘"’+‘)’+‘,’)

a= ‘’’

INSERT into table

(case_id, birth_date)

自我介绍一下,小编13年上海交大毕业,曾经在小公司待过,也去过华为、OPPO等大厂,18年进入阿里一直到现在。

深知大多数Python工程师,想要提升技能,往往是自己摸索成长或者是报班学习,但对于培训机构动则几千的学费,着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!

因此收集整理了一份《2024年Python开发全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友,同时减轻大家的负担。
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既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,基本涵盖了95%以上Python开发知识点,真正体系化!

由于文件比较大,这里只是将部分目录大纲截图出来,每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频,并且后续会持续更新

如果你觉得这些内容对你有帮助,可以添加V获取:vip1024c (备注Python)
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文末有福利领取哦~

👉一、Python所有方向的学习路线

Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。img

👉二、Python必备开发工具

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👉三、Python视频合集

观看零基础学习视频,看视频学习是最快捷也是最有效果的方式,跟着视频中老师的思路,从基础到深入,还是很容易入门的。
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👉 四、实战案例

光学理论是没用的,要学会跟着一起敲,要动手实操,才能将自己的所学运用到实际当中去,这时候可以搞点实战案例来学习。(文末领读者福利)
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👉五、Python练习题

检查学习结果。
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👉六、面试资料

我们学习Python必然是为了找到高薪的工作,下面这些面试题是来自阿里、腾讯、字节等一线互联网大厂最新的面试资料,并且有阿里大佬给出了权威的解答,刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。
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