如何面試Python后端工程師？1、設(shè)計和實現(xiàn)應(yīng)屆生就像這種情況的面試實際考察Python都差不多算法與能解決項目問題的思路、你自己的學(xué)習(xí)能力、Python方面為考察基本都內(nèi)容包括標準庫。比較更適合于

如何面試Python后端工程師？

1、設(shè)計和實現(xiàn)應(yīng)屆生

就像這種情況的面試實際考察Python都差不多算法與能解決項目問題的思路、你自己的學(xué)習(xí)能力、Python方面為考察基本都內(nèi)容包括標準庫。

比較更適合于基本知識

2、基于稍有經(jīng)驗

有經(jīng)驗的考察換算項目經(jīng)驗，根據(jù)某些項目經(jīng)驗進入到考察細節(jié)，技術(shù)通常是后端相關(guān)的生態(tài)知識如數(shù)據(jù)庫，緩存、python的一些高階內(nèi)容及第三方庫的應(yīng)用等。

面試題目百度上面有很多題庫，這個可以據(jù)自身情況選擇。

其實，不管是什么面試。打好基礎(chǔ)，有項目實戰(zhàn)基本是就差不多了。還是看自己的能力！

如何用Python科學(xué)計算中的矩陣替代循環(huán)？

我建議你最好就是可以使用numpy中的數(shù)組是一個整體或則切片操作，以盡量的避免循環(huán)，特別是多貴循環(huán)，以不顯著地提高科學(xué)計算的效率。

舉幾個簡單的例子不勝感激：

舉例A是一個長度為n的numpy數(shù)組：

1.計算A中元素的和，可以使用()或則(A)，而最好別建議使用循環(huán)求逆。

2.確定A中是否是有小于1的元素，使用(Agt1).any()，最好別非循環(huán)接受判斷。

3.將A中大于1的元素接過放進去個新的數(shù)組，不使用A[Agt1]，最好別非循環(huán)確認一個個地取出元素。

4.接過A中指標為奇數(shù)的元素，建議使用A[1::2]，最好不要不使用循環(huán)。

5.將A中所有元素速度變大一倍，可以使用A*2，最好別非循環(huán)遍歷樹每個元素乘2再變量賦值。

6.......

Python中做科學(xué)計算最常用最基礎(chǔ)的工具是scikit-learn了，有必要好好地掌握到。下面是Python做科學(xué)計算你經(jīng)常會會用到的一些模塊和軟件包：

numpy:Python中最常用的數(shù)值計算庫，可以提供了一個通用且功能強大的高維數(shù)組結(jié)構(gòu)及大量的科學(xué)計算函數(shù)（其中相當一部分和scipy有交叉的十字），是Python中甚至所有其他科學(xué)計算庫的基礎(chǔ)。

scipy:在numpy的基礎(chǔ)上能提供了科學(xué)計算中各種常見問題的解決工具，包括數(shù)學(xué)物理中的各種特殊函數(shù)，數(shù)值積分，360優(yōu)化，插值，傅立葉變換，線性代數(shù)，信號處理，圖像處理，隨機數(shù)和概率分布，統(tǒng)計學(xué)等等。

sympy:Python中的符號計算庫，支持符號算出、高精度換算、模式版本問題、繪圖、解方程、微積分、組合數(shù)學(xué)、離散數(shù)學(xué)、幾何學(xué)、概率與統(tǒng)計、物理學(xué)等方面的功能，能太大可以用Mathematica和Matlab的符號計算功能。

Ipython:一個Python的多屏幕開發(fā)和計算環(huán)境，比Python那個軟件的shell好用且功能強大得多，允許變量語法高亮，自動啟動縮進，支持bashshell命令，內(nèi)置了許多很用處不大的功能和函數(shù)。IPythonnotebook是可以將代碼、圖像、注釋、公式和作圖集于一體，巳經(jīng)曾經(jīng)的用Python做教學(xué)、可以計算、科研的一個不重要工具。

matplotlb:Python做科學(xué)計算最常用和最不重要的畫圖和數(shù)據(jù)可視化工具包。

h5py:用Python操作HDF5格式數(shù)據(jù)的工具。HDF5是一個應(yīng)用廣泛的科學(xué)數(shù)據(jù)存儲格式，擁有一系列的優(yōu)秀的成績特性，如允許的很多的數(shù)據(jù)類型，靈巧，通用，跨平臺，可擴展，高效的I/O性能，支持幾乎無限量（黑巖EB）的單文件存儲等。

pandas:Python中具體用法的數(shù)據(jù)分析包，更適合時間序列及金融數(shù)據(jù)分析。

emcee:Python實現(xiàn)程序的馬爾可夫鏈蒙特卡洛（MCMC）庫。

pymc:其中一實現(xiàn)方法貝葉斯統(tǒng)計模型和馬爾科夫鏈蒙塔卡洛重新采樣的工具。

近些年P(guān)ython在高性能計算領(lǐng)域的應(yīng)用也越加廣泛的，用Python做并行計算又是三個比較好的選擇，既簡單易用，又能在并不一定能媲美C、C和Fortran的執(zhí)行性能。用Python做并行計算的途徑有很多，假如可以使用標準庫中的[threading模塊]()并且線程級別的并行，[multiprocessing模塊]()進行進程級別的并行，[concurrent.futures模塊]()實現(xiàn)方法同步異步右行，建議使用[模塊]()通過多的并行，可以使用[mpi4py包]()并且MPI消息傳遞并行計算，等等。如果這個可以建議使用C/C，F(xiàn)ortran也可以可以使用cython為Python匯編語言擴展模塊，還可以使用OpenMP并行。對GPU編程則可以可以使用[pyCUDA]()。我的個人[簡書專題]()和[CSDN博客專欄]()中有對用Python做并行計算的專門介紹并需要提供了大量的程序?qū)嵗?。有需要或者感興趣的可以不打聽一下下。