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Python编程的基础与实践。

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简介：
Python程序设计基础与应用，Python 是一种跨平台、开源且免费的面向对象的解释型高级动态编程语言。它能够支持命令式编程范式（即如何进行操作），以及函数式编程范式（即要完成什么任务），并且完全具备面向对象程序设计的能力，同时拥有庞大的扩展库资源。此外，Python 具有“胶水语言”的特性，能够将各种不同语言编写的程序无缝地衔接在一起，从而充分发挥不同语言和工具的各自优势，并有效地满足各种不同的应用场景需求。

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  • 实验七：Spark基础编程实践
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    本实验旨在通过实际操作帮助学生掌握Apache Spark的核心概念和基本编程技巧，包括RDD操作、SQL查询等，为大数据处理打下坚实的基础。 实验环境： 设备名称：LAPTOP-9KJS8HO6 处理器：Intel(R) Core(TM) i5-10300H CPU @ 2.50GHz，2.50 GHz 内存：16.0 GB (15.8 GB 可用) 主机操作系统：Windows 10 家庭中文版 虚拟机操作系统：UbuntuKylin-16.04 Hadoop 版本：3.1.3 JDK 版本：1.8 Java IDE：Eclipse 系统类型：64位操作系统，基于 x64 的处理器 笔和触控输入：无 实验内容与完成情况： 1. 安装 Hadoop 和 Spark。将下载好的安装包解压至固定路径并进行安装。 使用命令 `./bin/spark-shell` 启动 Spark。 2. 使用 Spark 读取文件系统的数据： - 在 spark-shell 中，读取 Linux 系统本地文件 `/home/hadoop/test.txt` 并统计出文件的行数； - 再次在 spark-shell 中，读取 HDFS 文件系统中的 `test.txt` 文件。
     
  • 针对初中生的Python编程基础及应用实践指南
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    本书旨在为初中生提供全面而易懂的Python编程入门指导，通过基础知识讲解与实际项目操作相结合的方式，帮助学生掌握编程技能并激发其对计算机科学的兴趣。 本段落旨在引导青少年学生入门Python这门高级计算机编程语言。文章介绍了Python的特点及其主要应用场景，并详细讲解了如何安装和配置环境以打下坚实的学习基础。此外，还讲述了基本的语言规则，包括变量定义与赋值方法、常见数学操作、程序流程控制语法规则以及自定义函数构造等方面的知识，并提供了实例练习来帮助学生加深理解。 本段落特别适用于刚刚接触程序设计的年轻学员，尤其是中学生们。它适合初次尝试编写程序的年轻人作为初步了解该语言特性和语法规范的手册，并鼓励他们积极参与各种实验性活动，在实践中提高技术能力。文章还强调了利用课后习题的重要性，以增强对Python知识点的认识及运用技能，为进一步拓展专业路径奠定坚实的基础。
     
  • Visual Basic编程基础与实践（第二版）附光盘
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    《Visual Basic编程基础与实践（第二版）》一书深入浅出地讲解了Visual Basic编程语言的基础知识和实用技巧，并通过丰富的实例帮助读者掌握实际开发技能，随书附带的光盘提供了更多学习资源。 《Visual Basic编程从基础到实践（第二版）》光盘内容下载包括每章节的示例代码等。
     
  • Python编程 实践与练习答案
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    本书提供了关于Python编程实践与练习的答案和解析，帮助读者巩固理论知识并提高实际操作技能。 在Python编程领域，从入门到实践是一条常见且有效的学习路径。这个过程涵盖了基础语法、数据结构、控制流、函数、模块化编程、错误与异常处理以及面向对象编程等多个核心概念。 1. **基础语法**：Python以其简洁明了的语法著称，例如缩进代替大括号来表示代码块。首先需要掌握变量定义、赋值和注释等基本操作，同时熟悉整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）和布尔型（bool）这些基础数据类型。 2. **数据结构**：Python提供了多种内置的数据结构，如列表(list)、元组(tuple)、集合(set)以及字典(dict)。其中，列表是可变的序列，适合存储同类型或不同类型的数据；而元组则是不可改变的序列，并且通常用于返回多个值；集合是一个无序而且不含重复元素的容器；字典则是一种通过键来访问其对应值的数据结构。 3. **控制流**：Python中的条件语句（if-elif-else）、循环（for和while）以及break与continue等控制流程，可以帮助我们决定程序执行的方向，并实现基于特定条件下的代码重复执行或跳过某些步骤的功能。 4. **函数**：理解如何定义一个函数、传递参数及返回值是提高编程效率的关键。此外，掌握内置函数如len()和range()的使用方法也是非常重要的。 5. **模块化编程**：Python拥有丰富的标准库与第三方库（例如os, sys, numpy等）。通过导入这些预构建的功能组件可以极大地简化开发工作量，并且编写有组织、易于维护代码的能力也得到了提升。 6. **错误和异常处理**：学习如何使用try-except语句来捕获并处理程序运行时可能出现的各类问题，对于保证软件系统的稳定性和可靠性至关重要。同时了解raise关键字用于抛出自定义异常的方法也很重要。 7. **面向对象编程**：Python支持类与对象的概念，这使得它成为一种完全面向对象的语言。深入理解如何创建和使用这些实体能够帮助开发者更好地掌握高级的编程技巧，例如继承、封装及多态等概念的应用场景。 8. **练习与实践**：在学习过程中通过解决实际问题来巩固所学知识是非常重要的。动手编写代码并尝试实现不同的功能可以加深对语言特性的理解，并有助于提升解决问题的能力和效率。 从掌握基础语法到熟练运用各种高级特性，再到利用Python解决现实中的编程挑战，这是一条不断进步的道路。持续练习与实践是成为优秀Python开发者的关键步骤。
     
  • Serverless基础与实践.pdf
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    《Serverless基础与实践》一书深入浅出地介绍了Serverless架构的核心概念、优势及应用场景，并提供了丰富的实战案例和部署技巧。适合初学者快速上手和进阶开发者优化应用。 ### Serverless入门与实战知识点概览 #### 一、Serverless概述 **1.1 架构演进** - **传统架构**：开发者需管理服务器硬件、操作系统等基础设施。 - **虚拟化技术**：通过虚拟机减少物理资源的管理负担。 - **容器技术**：进一步简化部署流程，提高资源利用率。 - **Serverless架构**：开发者只需编写并上传代码，无需关心底层基础设施。 **1.2 Serverless的价值** - **成本效益**：按实际使用付费，减少闲置资源成本。 - **自动伸缩**：根据负载动态调整资源，确保服务可用性。 - **简化运维**：减轻运维负担，使开发者更专注于业务逻辑。 - **快速部署**：加速应用交付速度，缩短上市时间。 **1.3 常见的Serverless架构模式** - **无服务器计算**：如函数计算（FaaS），执行特定功能。 - **无服务器存储**：如对象存储服务，用于存储和管理非结构化数据。 - **无服务器数据库**：支持事务处理和数据查询。 - **微服务架构**：利用Serverless实现敏捷开发和部署。 **1.4 Serverless技术选型** - **函数计算**：适用于事件驱动的应用场景。 - **容器服务**：适合需要高度定制化的复杂应用。 - **应用引擎**：面向快速部署和易于管理的应用程序。 #### 二、函数计算详解 **2.1 函数计算简介** - **定义**：一种无需管理服务器即可运行代码的服务。 - **优势**：快速启动、自动扩展、按需计费。 **2.2 函数计算的工作原理** - **触发器**：通过API或其他服务调用来触发函数执行。 - **运行时环境**：提供执行代码所需的环境。 - **执行模型**：根据请求动态分配资源。 **2.3 函数计算的开发与配置** - **编写代码**：支持多种编程语言。 - **部署函数**：通过控制台或CLI工具进行部署。 - **配置触发器**：设置HTTP触发器、定时任务等。 **2.4 函数的调试与部署** - **本地调试**：模拟函数运行环境。 - **版本管理**：支持多个版本并行部署。 - **灰度发布**：逐步推广新版本。 **2.5 自动化CICD与安全灰度** - **持续集成**：自动构建、测试和部署。 - **安全灰度**：小范围验证新功能的安全性和稳定性。 **2.6 函数计算的可观测性** - **监控指标**：收集和分析性能数据。 - **日志记录**：记录函数执行过程中的关键信息。 - **报警系统**：设置阈值并发送通知。 **2.7 典型案例** - **一键迁移Web应用**：快速迁移到Serverless架构。 - **音视频处理**：自动处理音视频文件。 - **弹性Web API**：构建高性能且可扩展的API服务。 #### 三、Serverless容器服务 **3.1 Serverless Kubernetes容器服务** - **定义**：自动伸缩的Kubernetes集群。 - **特点**：无需预先配置节点，按需创建和销毁。 **3.2 应用部署及扩缩容** - **部署方式**：使用YAML文件或控制台界面。 - **自动伸缩**：根据请求量自动调整实例数量。 **3.3 使用Spot低成本运行Job任务** - **Spot实例**：利用降价后的剩余容量运行任务。 - **成本优化**：降低非关键任务的成本。 **3.4 低成本运行Spark数据计算** - **Spark服务**：高效处理大数据。 - **资源调度**：自动管理和分配资源。 **3.5 GPU机器学习开箱即用** - **GPU支持**：加速机器学习训练过程。 - **预置环境**：快速启动ML项目。 **3.6 Knative的极致Serverless体验** - **Knative框架**：简化Serverless应用部署。 - **自定义资源**：灵活扩展功能。 **3.7 快速构建GitLab持续集成环境** - **GitLab CICD**：集成Serverless部署流程。 - **流水线管理**：自动化测试和部署。 #### 四、Serverless应用引擎 **4.1 在线应用的Serverless实践** - **应用场景**：支持高并发的在线应用。 - **快速部署**：通过IDEMaven工具一键部署。 **4.2 企业级CICD工具部署Serverless应用的落地实践** - **CICD流程**：集成第三方工具。 - **自动化测试**：确保代码质量。 **4.3 如何管理日志&持久化
     
  • Python编程基础教程
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    《Python编程基础教程》是一本面向初学者的指南，全面介绍了Python语言的基本概念和编程技巧，帮助读者快速掌握程序设计的核心知识。 Python编程是一种广泛应用于数据分析、机器学习、Web开发及自动化任务的高级语言。它以其简洁易读的语法以及丰富的库支持赢得了全球程序员的喜爱。对于初学者来说，掌握Python的基础知识是进入这个领域的关键。 以下是关于Python编程基础知识的详细阐述： 1. **变量与数据类型**： - 变量用于存储数据，创建时无需声明其类型。 - Python中的基本数据类型包括整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）和布尔型（bool）等。 2. **运算符**： - 算术运算符：如加法、减法、乘法、除法、取模及幂次方。 - 赋值运算符：包括基本的赋值等于号，以及复合增减操作符如+=和-=等。 - 比较运算符：用于比较两个表达式的相等性或不等性，例如大于小于符号。 - 逻辑运算符：包含与、或及非。 3. **控制结构**： - 条件语句（if, elif, else）实现基于条件的执行路径选择； - 循环结构（for循环和while循环），前者用于遍历序列，后者则根据特定条件进行迭代。 - 分支指令：break中断当前循环流程；continue跳过剩余代码继续下一次循环。 4. **函数**： - 使用def定义自定义功能，并可指定参数及返回值； - 内置函数如len(), print()和type()等提供了通用的功能支持； - 匿名lambda表达式允许创建简洁的单行函数实现特定逻辑需求。 5. **数据结构（列表、元组、字典与集合）**： - 列表：可变数组，适用于动态增删元素。 - 元组：不可变序列类型，适合存储固定的数据组合。 - 字典：键值对映射容器，通过独特的关键字访问内容并支持高效查找和更新操作。 - 集合：无序且不含重复项的集合对象，适用于快速去重及执行交集、差集等数学运算。 6. **字符串处理**： - 不可变序列类型，提供索引、切片以及内置方法如split()用于分割文本串；join()合并列表元素形成新字符串。 - 字符串格式化：使用f-string或%操作符实现变量插入和值替换功能。 7. **模块与包**： - 模块是封装了特定函数及类定义的文件，通过import语句引用； - 包则是目录层级结构中的一组相关模块集合。 8. **异常处理**： - 使用try/except机制捕获并响应运行时发生的错误情况； - finally确保无论是否触发异常都会执行某些必要的清理操作。 9. **文件操作**： - 文件的打开和关闭使用open()及close()方法实现；读写功能则通过read(), write(), readline()等API完成。 10. **面向对象编程（OOP）**： - 类定义了实例化对象的状态与行为； - 继承机制允许创建子类继承父类的属性和操作符重载以支持多态性。 11. **迭代器与生成器**： - 通过实现iterator协议，任何序列都可以被遍历。 - 使用yield关键字定义的生成器函数可以分步产生数据流而无需一次性加载所有内容到内存中。 以上介绍了Python编程的基础知识框架，掌握这些技能后你将能够编写简单的程序，并为进一步深入学习更高级的主题如网络通信、多线程处理以及图形界面开发等打下坚实基础。
     
  • 《Spark编程基础与项目实践》课后习题答案.zip
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    本资料包含《Spark编程基础与项目实践》一书所有课后习题的答案解析，适用于深入理解Spark技术并进行实战练习的学习者。 项目课后习题答案
     
  • 《Spark编程基础与项目实践》试题及解析2套.pdf
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    本书提供了两套关于《Spark编程基础与项目实践》课程的测试题及其详细解答，旨在帮助读者深入理解和掌握Apache Spark的核心概念和实际应用技能。 《Spark编程基础及项目实践》试卷及答案2套.pdf 由于文档重复列出多次，可以简化为： 《Spark编程基础及项目实践》试卷及答案2套提供了两份完整的测试材料及其解答，供学习者巩固知识与提升技能使用。
     
  • 编程语言的基础实践（Robert Harper）Practical Foundations for Programming Lan...
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    《编程语言的基础实践》由罗伯特·哈珀撰写，深入浅出地介绍了编程语言的设计与实现原理，为计算机科学专业的学生和研究人员提供了宝贵的学习资源。 这段文字介绍了各种编程语言概念，并通过分析和技术实现，在实践中对其进行了统一且仔细的解释。这种介绍对于理解编程语言非常有帮助。
     
  • Python编程基础习题
    优质
    《Python编程基础习题》是一本专为初学者设计的实践指南，包含大量实例和练习，旨在帮助读者掌握Python语言的核心概念和技术。 通过Python编程解决求素数、打印菱形、打印杨辉三角、打印斐波那契数列、求水仙花数、模拟双色球随机选号等问题，可以熟悉Python基础知识并锻炼编程思维。 以下是求素数的一个示例代码： ```python import datetime # 求多少以内的素数 n = 100000 count = 0 start = datetime.datetime.now() for i in range(2, n + 1): for j in range(2, i): if i % j == 0: # 是合数，跳出循环 break else: # 是素数，计数加一 count += 1 end = datetime.datetime.now() print(计算了, n, 以内的所有素数) print(共找到, count, 个素数) print(耗时：, end - start) ``` 这段代码使用嵌套循环来找出指定范围内的所有素数，并统计其数量，同时记录程序的运行时间。