PYTHONQUEUE，为什么感觉这么多人选择学java？
这是一个老话题，选择java的人多主要原因是java的技术岗位多，而且掌握了java语言在当今的中国编程环境下要做的事情就非常多了，不仅仅能够在客户端开发而且还能再服务器端开发， 而且服务器端很多种类的开发都能和java编程扯上关系，比如像网站后台，大数据等等几乎大部分开发还是基于java来完成的，所以在初级入门阶段选择java的人也就多了起来。虽然现在市场一直在极力推广python但整体来讲就业的岗位距离java还是有着非常大的差距，所以现在初学选择java也是一种不错的选择。
由于国内软件行业整体在发展，就业的门槛已经提升了很多，早期的程序员可能会基本的语法然后上岗磨练几个项目就差不多上手了，现在很多招聘单位越来越多的招聘单位都喜欢招有经验的，所以很多人被迫去参加培训而且为了获得面试的机会在简历上还要造假，就是为了能够赢得一星半点的面试机会，这一系列的现象证明了进入软件行业的门槛在提升，对于从业人员素质要求也在提升，于是迫使很多入门的人去参加培训或者参加更加高级别的特训，因为门槛提升了也加大很多培训机构的存在的可能性。
由于培训机构的存在每年产生大量的java人才，所以用人单位在招聘的时候为了筛选出可用之才就是通过项目经验来卡位，首先一点由于培训机构非常多，导致培训出来人员的素质也不尽相同，所以很多企业甚至走了极端看到培训出来的人来参加面试坚决不接受，其实这些都是非常过激的做法，参加培训的人员未必水平都不行，不能一概而论主要是很多培训机构灌输的理念有点扰乱市场的意思，有的机构收的费用非常高给自己的学员一种假象，是不是自己培训出来一定能够拿到多少钱，结果很多培训出来人先不说水平如何就开始漫天要价，还有的机构专门在简历上造文章就是为了提升学生面试的机会，结果对市场造成了很大的扰乱，很多公司都有类似的遭遇，结果面试的时候发现和简历上写的极其不匹配，所以很多极端的公司做出不要培训机构出来的人大部分都是这种原因。
所以现在学习java要找到一份称心的工作，必须要扎实的基本功，最好有点接近实践的项目经验，虽然对于初学者来讲找到接近实战的项目经验，有点勉为其难但在面试的时候的确能够增加就业的机会，这时候就要想办法让自己获取到项目经验，好在很多开源社区的代码直接可以拿到，开始阶段线让自己先能看懂代码，然后慢慢尝试着修改代码去实施。如果弄不到足够项目经验就把基础弄得足够扎实，这其实也是增加自己就业就会一把利器，尽量大方向的突出一点也是增加就业机会有力武器，希望能帮到你。
python3没有queue模块吗？
确实是标准库，但是要import queue (注意是queue 不是 Queue) 不是 from queue import Queue
你们公司Java开发都使用什么IDE开发工具？
作为一门广泛使用的编程语言，Java的应用场景非常多，开发工具自然也不少，下面我简单介绍几个比较常用的IDE环境，感兴趣的朋友可以尝试一下：
01IntelliJ IDEA这是业界目前主流的Java开发IDE，在个人和企业中非常受欢迎，支持跨平台，常见的智能补全、代码高亮、语法检查等功能，这个软件都能很好兼容，除此之外，还支持JUint、代码重构、代码分析等高级功能，自带有Maven和Gradle构建工具，因此项目开发和管理更方便，也更适合大型项目：
02Eclipse这是一个免费、开源、跨平台的Java开发IDE，在早期的Java项目中非常普及，一直占据着非常重要的位置，自动补全、语法提示、语法检查等功能非常不错，插件扩展也非常丰富，安装相关插件后，也可作为安卓、Python等开发工具，不过随着IDEA的兴起，Eclipse的使用率正在逐渐缩减：
03MyEclipse顾名思义，这是一个基于Eclipse开发而来的Java IDE，集成了许多现有的插件，因此功能更强大（但不免费），目前主要应用在Java EE及安卓移动开发，自动补全、语法提示、代码高亮等功能非常不错，对于Java开发来说，也是一个非常不错的工具：
当然，除了以上3种Java IDE外，还有许多其他软件也支持Java开发，像NetBeans，VS Code等也都非常不错，只要你熟悉一下使用环境，很快就能掌握的，在实际项目开发中，根据需求选择适合自己的一种就行，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。
大数据有哪些技术呢？
您是否想更好地了解传统数据与大数据之间的区别，在哪里可以找到数据以及可以使用哪些技术来处理数据?
这些是处理数据时必须采取的第一步，因此这是一个不错的起点，特别是如果您正在考虑从事数据科学职业!
“数据”是一个广义术语，可以指“原始事实”，“处理后的数据”或“信息”。为了确保我们在同一页面上，让我们在进入细节之前将它们分开。
我们收集原始数据，然后进行处理以获得有意义的信息。
好吧，将它们分开很容易!
现在，让我们进入细节!
原始数据(也称为“ 原始 事实”或“ 原始 数据”)是您已累积并存储在服务器上但未被触及的数据。这意味着您无法立即对其进行分析。我们将原始数据的收集称为“数据收集”，这是我们要做的第一件事。
什么是原始数据?
我们可以将数据视为传统数据或大数据。如果您不熟悉此想法，则可以想象包含分类和数字数据的表格形式的传统数据。该数据被结构化并存储在可以从一台计算机进行管理的数据库中。收集传统数据的一种方法是对人进行调查。要求他们以1到10的等级来评估他们对产品或体验的满意程度。
传统数据是大多数人习惯的数据。例如，“订单管理”可帮助您跟踪销售，购买，电子商务和工作订单。
但是，大数据则是另外一回事了。
顾名思义，“大数据”是为超大数据保留的术语。
您还会经常看到它以字母“ V”为特征。如“大数据的3V ”中所述。有时我们可以拥有5、7甚至11个“ V”的大数据。它们可能包括– 您对大数据的愿景，大数据的价值，您使用的可视化工具或大数据一致性中的可变性。等等…
但是，以下是您必须记住的最重要的标准：
体积
大数据需要大量的存储空间，通常在许多计算机之间分布。其大小以TB，PB甚至EB为单位
品种
在这里，我们不仅在谈论数字和文字。大数据通常意味着处理图像，音频文件，移动数据等。
速度
在处理大数据时，目标是尽可能快地从中提取模式。我们在哪里遇到大数据?
答案是：在越来越多的行业和公司中。这是一些著名的例子。
作为最大的在线社区之一，“ Facebook”会跟踪其用户的姓名，个人数据，照片，视频，录制的消息等。这意味着他们的数据种类繁多。全世界有20亿用户，其服务器上存储的数据量巨大。
让我们以“金融交易数据”为例。
当我们每5秒记录一次股价时会发生什么?还是每一秒钟?我们得到了一个庞大的数据集，需要大量内存，磁盘空间和各种技术来从中提取有意义的信息。
传统数据和大数据都将为您提高客户满意度奠定坚实的基础。但是这些数据会有问题，因此在进行其他任何操作之前，您都必须对其进行处理。
如何处理原始数据?
让我们将原始数据变成美丽的东西!
在收集到足够的原始 数据之后，要做的第一件事就是我们所谓的“数据预处理 ”。这是一组操作，会将原始数据转换为更易理解且对进一步处理有用的格式。
我想这一步会挤在原始 数据和处理之间!也许我们应该在这里添加一个部分...
数据预处理
那么，“数据预处理”的目的是什么?
它试图解决数据收集中可能出现的问题。
例如，在您收集的某些客户数据中，您可能有一个注册年龄为932岁或“英国”为名字的人。在进行任何分析之前，您需要将此数据标记为无效或更正。这就是数据预处理的全部内容!
让我们研究一下在预处理传统和大原始数据时应用的技术吗?
类标签
这涉及将数据点标记为正确的数据类型，换句话说，按类别排列数据。
我们将传统数据分为两类：
一类是“数字” –如果您要存储每天售出的商品数量，那么您就在跟踪数值。这些是您可以操纵的数字。例如，您可以计算出每天或每月销售的平均商品数量。
另一个标签是“分类的” –在这里您正在处理数学无法处理的信息。例如，一个人的职业。请记住，数据点仍然可以是数字，而不是数字。他们的出生日期是一个数字，您不能直接操纵它来给您更多的信息。
考虑基本的客户数据。*(使用的数据集来自我们的 SQL课程)
我们将使用包含有关客户的文本信息的此表来给出数字变量和分类变量之间差异的清晰示例。
注意第一列，它显示了分配给不同客户的ID。您无法操纵这些数字。“平均” ID不会给您任何有用的信息。这意味着，即使它们是数字，它们也没有数值，并且是分类数据。
现在，专注于最后一列。这显示了客户提出投诉的次数。您可以操纵这些数字。将它们加在一起以给出总数的投诉是有用的信息，因此，它们是数字数据。
我们可以查看的另一个示例是每日历史股价数据。
*这是我们在课程Python课程中使用的内容。
您在此处看到的数据集中，有一列包含观察日期，被视为分类数据。还有一列包含股票价格的数字数据。
当您使用大数据时，事情会变得更加复杂。除了“数字”和“分类”数据之外，您还有更多的选择，例如：
文字数据
数字图像数据
数字视频数据
和数字音频数据
数据清理
也称为“ 数据清理” 或“ 数据清理”。
数据清理的目的是处理不一致的数据。这可以有多种形式。假设您收集了包含美国各州的数据集，并且四分之一的名称拼写错误。在这种情况下，您必须执行某些技术来纠正这些错误。您必须清除数据;线索就是名字!
大数据具有更多数据类型，并且它们具有更广泛的数据清理方法。有一些技术可以验证数字图像是否已准备好进行处理。并且存在一些特定方法来确保文件的音频 质量足以继续进行。
缺失值
“ 缺失的 价值观”是您必须处理的其他事情。并非每个客户都会为您提供所需的所有数据。经常会发生的是，客户会给您他的名字和职业，而不是他的年龄。在这种情况下您能做什么?
您是否应该忽略客户的整个记录?还是您可以输入其余客户的平均年龄?
无论哪种最佳解决方案，都必须先清理数据并处理缺失值，然后才能进一步处理数据。
处理传统数据的技术
让我们进入处理传统数据的两种常用技术。
平衡
想象一下，您已经编制了一份调查表，以收集有关男女购物习惯的数据。假设您想确定谁在周末花了更多钱。但是，当您完成数据收集后，您会发现80%的受访者是女性，而只有20%是男性。
在这种情况下，您发现的趋势将更趋向于女性。解决此问题的最佳方法是应用平衡技术。例如，从每个组中抽取相等数量的受访者，则该比率为50/50。
数据改组
从数据集中对观察结果进行混洗就像对一副纸牌进行混洗一样。这将确保您的数据集不会出现由于有问题的数据收集而导致的有害模式。数据改组是一种改善预测性能并有助于避免产生误导性结果的技术。
但是如何避免产生错觉呢?
好吧，这是一个详细的过程，但概括地说，混洗是一种使数据随机化的方法。如果我从数据集中获取前100个观察值，则不是随机样本。最高的观察值将首先被提取。如果我对数据进行混洗，那么可以肯定的是，当我连续输入100个条目时，它们将是随机的(并且很可能具有代表性)。
处理大数据的技术
让我们看一下处理大数据的一些特定于案例的技术。
文本数据挖掘
想想以数字格式存储的大量文本。嗯，正在进行许多旨在从数字资源中提取特定文本信息的科学项目。例如，您可能有一个数据库，该数据库存储了来自学术论文的有关“营销支出”(您的研究主要主题)的信息。大数据分析技术有哪些https://www.aaa-cg.com.cn/data/2272.html如果源的数量和数据库中存储的文本量足够少，则可以轻松找到所需的信息。通常，尽管数据巨大。它可能包含来自学术论文，博客文章，在线平台，私有excel文件等的信息。
这意味着您将需要从许多来源中提取“营销支出”信息。换句话说，就是“大数据”。
这不是一件容易的事，这导致学者和从业人员开发出执行“文本数据挖掘”的方法。
数据屏蔽
如果您想维持可靠的业务或政府活动，则必须保留机密信息。在线共享个人详细信息时，您必须对信息应用一些“数据屏蔽”技术，以便您可以在不损害参与者隐私的情况下进行分析。
像数据改组一样，“数据屏蔽”可能很复杂。它用随机和假数据隐藏原始数据，并允许您进行分析并将所有机密信息保存在安全的地方。将数据屏蔽应用于大数据的一个示例是通过“机密性保留数据挖掘”技术。
完成数据处理后，您将获得所需的宝贵和有意义的信息。我希望我们对传统数据与大数据之间的差异以及我们如何处理它们有所了解。
https://www.toutiao.com/i6820650243210609166/
如何在python中引入高性能数据类型？
python 就像一件艺术珍藏品！
python 最大的优点之一是它可以广泛地选择模块和包。它们将 python 的功能扩展到许多流行的领域，包括机器学习、数据科学、web 开发、前端等等。其中最好的一个优点是 python 的内置 collections 模块。
在一般意义上，python 中的集合是用于存储数据集合（如 list、dict、tuple 和 set）的容器。这些容器直接构建在 python 中，可以直接调用。collections 模块提供额外的高性能数据类型，这些数据类型可以提高代码的性能。
让我们浏览一下 collections 模块最流行的数据类型以及如何使用它们吧！
1.counter
counter 是 dictionary 对象的一个子类。collections 模块中的 counter（）函数接受 iterable，例如 list 或 tuple，并返回计数器字典。字典的键将是 iterable 的唯一元素，每个键的值将是 iterable 中元素的计数。
作为开始，让我们从集合导入计数器数据类型：
from collections import Counter
若要创建计数器对象，请将其分配给变量，这和任何其他对象类是一样的。你唯一想传给它的参数就是你的变量。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)
如果我们在对象 print（counter）周围使用一个简单的 print 函数来打印计数器，我们会得到一个看起来有点像字典的东西：
Counter({1: 7, 2: 5, 3: 3})
你可以使用其 key 访问任何计数器项，如下所示。这与从标准 python 字典中提取元素的方法完全相同。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)print(counter[1])
most_common() 函数
到目前为止，计数器对象最有用的函数是 most_common() 函数。当它应用于计数器对象时，它返回 n 个最常见元素及其计数的列表，按从最常见到最少见的顺序排列。
lst = [1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 1, 2, 1, 1]counter = Counter(lst)print(counter.most_common(2))
上面的代码打印出以下元组列表：
[（1，7），（2，5）]
每个元组的第一个元素是列表中唯一的项，每个元组的第二个元素是计数。这是一种简单快捷的方法，比如「获取列表中最常见的前 3 个元素及其计数」。
要了解更多有关计数器功能的信息，请查看官方文档。
2.defaultdict
该函数的工作原理与普通的 python 字典完全相同，额外的好处是当你试图访问一个不存在的键时，它不会抛出错误。
相反，它使用默认值初始化 key。默认值是根据创建 DefaultDict 对象时作为参数传递的数据类型自动设置的。以下面的代码为例。
from collections import defaultdictnames_dict = defaultdict(int)names_dict["Bob"] = 1names_dict["Katie"] = 2sara_number = names_dict["Sara"]print(names_dict)
在上面的示例中，int 作为默认值传递给 defaultdict 对象。接下来，为每个键定义值，为键「bob」和「katie」定义数值。但在最后一行，我们试图访问一个尚未定义的 key，即「sara」。
在普通字典中，这会抛出一个错误。但是使用 defaultdict，一个新的 key 会自动初始化为「sara」，值为 0，对应于我们的 int 数据类型。因此，最后一行打印出一个包含所有 3 个名称和相应值的字典。
defaultdict（，{'bob'：1，'katie'：2，'sara'：0}）'int'>
如果我们用一个类似于这个名称的列表初始化 defaultdict，那么「sara」将用一个空列表 [] 初始化，代码将输出以下内容：
defaultdict（，{'bob'：1，'katie'：2，'sara'：[]}）'int'>
要了解更多有关 DefaultDict 功能的信息，请查看官方文档。
3.deque
队列是计算机科学中遵循先进先出（fifo）原则的基本数据结构。简单地说，这意味着添加到队列中的第一个对象也必须是要删除的第一个对象。我们只能在队列前面插入内容，只能从后面删除内容——队列中间不能执行任何操作。collections 库的 deque 实现了该功能的优化版本。该实现的一个关键特性是保持队列大小，即如果将队列的最大大小设置为 10，则 deque 将根据 fifo 原则添加和删除元素，以保持最大大小为 10。这是目前为止 python 中队列的最佳实现。
让我们从下面这个例子开始吧。我们要创建一个 deque 对象，然后用从 1 到 10 的整数初始化它。
from collections import dequemy_queue = deque(maxlen=10)for i in range(10):my_queue.append(i+1)print(my_queue)
在上面的代码中，我们首先初始化了我们的 deque，指定我们希望它始终保持最大的长度 10。其次，我们通过循环将值插入到队列中。请注意，填充队列的功能与使用常规 python 列表完全相同。最后，我们打印出结果。
deque([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10], maxlen=10)
因为我们的队列有一个 maxlen=10，并且我们的循环添加了 10 个元素，所以我们的队列包含从 1 到 10 的所有数字。现在让我们看看当我们增加更多的数字时会发生什么。
for i in range(10, 15):my_queue.append(i+1)print(my_queue)
上面的代码中，我们向队列中添加了另外 5 个元素，即从 11 到 15 的数字。但是我们的队列只有 maxlen=10，所以它必须删除一些元素。由于队列必须遵循 fifo 原则，因此它会删除插入队列的前 5 个元素，正是按照它们的插入顺序：[1、2、3、4、5]。print 语句的结果如下：
deque([6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15], maxlen=10)
要了解更多有关 deque 的信息，请查看官方文档。
4.namedtuple
在 python 中创建常规元组时，其元素是通用的和未命名的。这迫使你记住每个元组元素的确切索引。namedtuple 就是这个问题的解决方案。
namedtuple（）返回一个元组，该元组中每个位置的名称都是固定的，而 namedtuple 对象的名称是通用的。要使用 namedtuple，首先为它创建一个模板。下面的代码创建一个名为「person」的 namedtuple 模板，该模板具有「name」、「age」和「job」参数。
from collections import namedtuplePerson = namedtuple('Person', 'name age job')
创建模板后，可以使用它创建 namedtuple 对象。让我们为 2 个 person 创建 2 个 namedtuple 并打印出他们的表示。
Person = namedtuple('Person', 'name age job')Mike = Person(name='Mike', age=30, job='Data Scientist')Kate = Person(name="Kate", age=28, job='Project Manager')print(Mike)print(Kate)
上面的代码非常直截了当——我们用 namedtuple 模板的所有属性初始化一个「person」。上面的打印语句将给出以下结果：
Person(name='Mike', age=30, job='Data Scientist')Person(name='Kate', age=28, job='Project Manager')
因此，namedtuples 允许更大的易用性、可读性和更容易组织元组对象。
要了解 namedtuple 的更多功能，请查看官方文档。
最后
----------------河南新华
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