Python入门:这两点绝对不能偷懒!

本文分享了Python爬虫工程师面试的两大关键:积累项目经验与掌握专业问题。强调理解招聘需求,准备与之相关的项目经历,以及如何回答关于Redis、高并发解决方案和爬虫异步抓取的问题。

作为程序员,你有没有遇到过这样的领导:
 
“别人还没走,你先走了不合适吧。”
 
“不能确定功劳,总得有苦劳吧!你看别人9点谁走了?”
 
说到996,这很有可能是诱因之一。所以很多程序员会在学习了Java、C的情况下,依然转头Python的怀抱。提升工作效率,减少代码量,能把更多时间放在程序设计上,或许才是解脱自己的王道。那种无谓的耗时间、磨洋工,有什么意义呢?
 
而说到Python,它的主要就业方向其实就这几种:爬虫工程师、Web工程师,再深一些会选择做机器学习。这里西安鸥鹏希望为想要找工作或者想入行的小伙伴提供一些参考。
 
一、积累项目经验
 
去面试前,一定要仔细看清企业的招聘需求,为什么要这样呢?因为面试的时候,面试官一问项目经验,很多人会有的没的都说一顿,但是这样既浪费时间,又让面试官感觉你这人分不清主次、逻辑性不强。
 
所以面试前务必看好招聘需求,努力在记忆中搜索与招聘需求相关的项目经历,各项数据和做法都要努力回忆罗列。最好还能提前了解公司的相关背景。想象一下,如果在面试官问及项目经验时,你不仅说出自己的经验,还能跟公司的具体业务做畅想结合,这种积极主动的人才,企业会舍得不多考虑一下吗?
 
二、Python的专业问题
 
做技术的,难免会被面临很多专业问题。但是这些问题的回答,一定要遵循3条规则:
 
自己了解的部分,一定要表现出了然于胸
 
不懂的那些知识,只字不提
 
对于那些自己并不很熟悉的领域,先万不要装×作死
 
至于具体问题,有一个必考题。Redis了解多少?高并发的解决办法?大家可以做好准备。
 
另外一个重要问题是爬虫异步抓取的操作。这一步甚至可能会卡住一些入门学习者,甚至感觉自己不太适合学编程。
 
这里,有一段话与大家分享,共勉之:
 
其实吧,
 
你也没不能接受别人一分钟能赚你一辈子的钱吧…
 
比尔盖茨动动手指就有一套房子,你不是也没觉得有什么不对吗? 
 
那你为什么不能接受有人一分钟能学你一辈子的知识… 
 
别人用一分钟学你一个小时的事情,不也没什么不对吗?
 
能接受了就好办了,别人学多快(自己学多慢),关你鸟事。
 
学习是为了把自己变得厉害,
 
不是为了把自己变得比别人厉害。
 
因为不管你学不学,总有无数人永远比你厉害,也有无数人永远没你厉害。
 
但如果你不学,你就永远不会变得更厉害。
 
温酒说
 
当你一开始学Python爬虫的时候,想上网搜一些课程,你很可能看到的画面是这样的:
 
教你用Scrapy框架爬取xx
 
用Django框架爬取xx实战
 
……
 
满怀激情,一股脑学完之后,才发现这些框架,其实就是第三方公司推出的开源库。用库是可以很方便的爬取信息,但是问题也来了:
 
1、用别人的库,我们不知道内部实现,一旦真出问题很难修改。等待框架的版本更新?一年半载的,我等不起。
 
2、框架都是针对通用问题的,到了具体业务,非常繁重!程序加载了很多没用的东西导致系统效率低。这就相当于,当我们本来想下一个x60杀毒软件,结果发现必须下载x60全家桶……
 
当你学会了异步抓取,才会发现这是云泥之别!企业需要的是高效率、高价值的爬虫技术,而这只有原生爬取才能做到:
 
1、可以从头到尾的分析新的网站和数据源,对于个人应变能力极有好处。
 
2、不依赖第三方框架,更容易排查自己的问题。比如买了房子,突然停电了,我们只能找物业,但是如果是自己做的电路,我们可以很容易的找到问题的症结所在。

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
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