Ist es einfach, die Python Level 2-Prüfung abzulegen?
Studenten, die den Python Level 2-Test absolvieren möchten, müssen sich keine großen Sorgen über die Schwierigkeit der Prüfung machen. Der Prüfungsinhalt konzentriert sich im Wesentlichen auf die Grundlagen von Python.
Das Folgende ist der Prüfungsinhalt für die Python Level 2-Prüfung, der nur als Referenz dient.
Prüfungsmethode:
Computergestützte Prüfung, die Prüfung dauert 120 Minuten und die Gesamtpunktzahl beträgt 100 Punkte.
1. Fragetypen und Punkte
Single-Choice-Frage 40 Punkte (davon 10 Punkte für den allgemeinen Grundwissensteil).
Betriebsfragen 60 Punkte (einschließlich grundlegender Programmierfragen und umfassender Programmierfragen).
2. Prüfungsumgebung
Windows 7-Betriebssystem, Python 3.4.2 bis Python 3.5.3-Version empfohlen, IDLE-Entwicklungsumgebung.
Prüfungsinhalt:
1. Grundlegende grammatikalische Elemente der Python-Sprache
1. Grundlegende grammatikalische Elemente des Programms: Formatrahmen von das Programm, Einrückungen, Kommentare, Variablen, Benennung, reservierte Wörter, Datentypen, Zuweisungsanweisungen, Referenzen.
2. Grundlegende Eingabe- und Ausgabefunktionen: input(), eval(), print().
3. Der Schreibstil des Quellprogramms. 4. Funktionen der Python-Sprache.
2. Grundlegende Datentypen
1. Numerische Typen: Ganzzahltyp, Gleitkommatyp und komplexer Zahlentyp.
2. Numerische Operationen: numerische Operationsoperatoren, numerische Operationsfunktionen.
3. String-Typ und Formatierung: Indizierung, Slicing, grundlegende format()-Formatierungsmethode.
4. String-Typ-Operationen: String-Operatoren, Verarbeitungsfunktionen und Verarbeitungsmethoden.
5. Typbeurteilung und Konvertierung zwischen Typen.
3. Die Kontrollstruktur des Programms
1.
2. Die Zweigstruktur des Programms: Einzelzweigstruktur, Zweizweigstruktur, Mehrzweigstruktur.
3. Schleifenstruktur des Programms: Durchlaufschleife, Endlosschleife, Unterbrechungs- und Fortsetzungsschleifensteuerung.
4. Behandlung von Programmausnahmen: Try-Exception.
4. Wiederverwendung von Funktionen und Code
1.
2. Funktionsparameterübergabe: optionale Parameterübergabe, Parameternamenübergabe, Funktionsrückgabewert.
3. Umfang der Variablen: lokale Variablen und globale Variablen.
5. Kombinierte Datentypen
1.
2. Listentyp: Definition, Index, Slice.
3. Listentypoperationen: Listenoperationsfunktionen, Listenoperationsmethoden.
4. Wörterbuchtyp: Definition, Index.
5. Wörterbuchtypoperationen: Wörterbuchoperationsfunktionen und Wörterbuchoperationsmethoden.
6. Datei- und Datenformatierung
1. Dateinutzung: Öffnen, Lesen, Schreiben und Schließen von Dateien.
2. Dimensionen der Datenorganisation: eindimensionale Daten und zweidimensionale Daten.
3. Eindimensionale Datenverarbeitung: Darstellung, Speicherung und Verarbeitung.
4. Verarbeitung zweidimensionaler Daten: Darstellung, Speicherung und Verarbeitung.
5. Lesen und schreiben Sie eindimensionale Datendateien im CSV-Format.
7. Python-Computing-Ökosystem
1. Standardbibliothek: Schildkrötenbibliothek (erforderlich), Zufallsbibliothek (erforderlich), Zeitbibliothek (optional).
2. Grundlegende integrierte Python-Funktionen.
3. Besorgen und installieren Sie Bibliotheken von Drittanbietern.
4. Eine Drittanbieter-Bibliothek, die Skriptprogramme in ausführbare Programme konvertiert: PyInstaller-Bibliothek (erforderlich).
5. Bibliotheken von Drittanbietern: Jieba-Bibliothek (erforderlich), Wordcloud-Bibliothek (optional).
6. Das breitere Python-Computing-Ökosystem erfordert lediglich die Kenntnis der Namen von Drittanbieter-Bibliotheken und ist nicht auf die folgenden Bereiche beschränkt: Webcrawler, Datenanalyse, Textverarbeitung, Datenvisualisierung, Benutzergrafik Schnittstellen, maschinelles Lernen, Webentwicklung, Spieleentwicklung usw.
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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
