在之前，知乎「热榜」里面的话题，都是在各自细分领域里关注、讨论得火热的问题，才有机会出现在「热榜」里面。
腾讯云开发者社区联合Cloud Studio（基于浏览器的集成开发环境（IDE），从浏览器打开网站可快速进行开发）共同推出“运行代码块”新功能——开发者朋友在阅读技术文章时，可实现文章中代码的“可阅读、可编辑和可运行”，为开发者打开更流畅地创作与阅读代码类内容的“Playground”。
Python 在今年5月以 22.8％ 的份额，首次超越 Java 拿下榜首位置。时隔2个月，7月Python保持上涨趋势，本月再次上涨5.5%，以23.59%的份额甩开 Java ，排名第一，正逐渐与 Java 拉开差距。
Python语言设计简洁，语法清晰，具备良好的可读性和易上手的特点。相较于其他编程语言，Python的语法结构简单，使用简洁明了，不会像C++或Java那样让初学者感到困扰。同时，Python还提供了丰富的标准库和第三方库，使开发者能够轻松完成各种任务。
随着互联网的快速发展，搜索引擎优化（SEO）成为了网站提高可见性和流量的重要策略。而Python爬虫作为一种强大的网络数据抓取工具，为SEO提供了许多便利和优势。今天我们将探讨Python爬虫在SEO中的应用，并进行一些简单的效果分析，帮助大家深入了解这项技术的潜力和价值。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 数据是新时代的石油，大数据技术是新时代的引擎。 在这个快速变化的世界，如何有效地利用数据，提供有价值的洞察和解决方案，是每一个企业和组织都面临的挑战和机遇。 我从事 Python 和大数据开发多年，参与过多个行业领域的项目，从电商到金融，从医疗到教育，从社交到娱乐。我深刻地感受到了 Python 和大数据技术给我带来的便利和效率，也见证了它们在各个场景下的强大和创新。 《Python 大数据架构全栈开发与应用》是在这个背景下应运而生的一本图书。 它
在如今 Python 和 Java 大火的市场前景下，我还是建议，如果你还在学校读书，或者你有大把的空闲时间，不着急去找工作，那就静下心来，好好学习一下 C 语言，会让你受益终生，也会让你的编程之路走的更远
接下来，我们将以最简单的入门级「Hello World」为例，对比几大主流编程语言的代码量。
2018年即将到来，Coding Dojo（编码道场）近期发布了 2018 最具就业前景的 7 大编程语言。 分析了来自 Indeed 的25门编程语言、栈和框架的数据，以找出雇主最需求的七个数据。数据基于每种语言的工作发布数量。 需先说明的是，国内和国外的情况有所差异，以下数据和分析仅供参考。 结果发现，位居前三名的分别为 Java、Python 和 JavaScript ，但相比去年的数据，只有 Python 是岗位有所增长的。 而且 Coding Dojo 认为，随着对机器学习开发人员需求的增
简介 新闻媒体已成为向世界人民传递世界上正在发生的事情的信息的渠道。 人们通常认为新闻中传达的一切都是真实的。 在某些情况下，甚至新闻频道也承认他们的新闻不如他们写的那样真实。 但是，一些新闻不仅对人民或政府产生重大影响，而且对经济也产生重大影响。 一则新闻可以根据人们的情绪和政治局势上下移动曲线。
【导读】10 月 29 日，Netflix 公开了他们内部开发的 Polynote。现如今，大型高科技公司公开其内部的工具或服务，然后受到业界欢迎并被采用的情况屡见不鲜。Amazon 的 AWS，Facebook 的 React.js 就是其中两个。这些大型高科技公司拥有业内最好的工程师，而且在开发中往往会面临巨大的挑战，这些挑战将催化优秀工具的诞生，Netflix 的 Polynote 就是其中的一员。数据科学或者机器学习行业需要更好的工具来编写代码，进行实验算法和可视化数据，Polynote 就是这些人的福利。
欢迎来到《Python技术周刊》这是第6期,每周六发布,让我们直接进入本周的内容。由于微信不允许外部链接,你需要点击页尾左下角”阅读原文“,才能访问文中的链接。
Python和Java这两大编程语言，很多人都喜欢拿来比较，一个是后起之秀，潜力无限；一个是行业经典，成熟稳定，对于想从事IT技术的人员来说，很难抉择，那么，Python和Java到底哪一个就业前景更好呢？
TIOBE下个月就将宣布2020年年度编程语言，一年内增长最快的编程语言将获得这个称号，目前来看的话，Python遥遥领先，本年度增长了1.9%，C++增长了0.71%，Groovy增长0.69%，按照现在的差距，想要在最后一个月里超越Python几乎是不可能的事，这也就意味着Python很有可能会第四次赢得年度编程语言宝座。
TIOBE 公布了 2020 年 12 月的编程语言排行榜。C语言依然排行第一，随后分别是Java、Python、C++、C#。前20名排行如下：
一直以来，LLM智能体被众多业界AI大佬看好，甚至有望成为将人类从琐碎工作中解放出来的利器。
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。 另外Python 已经进入山东省小学教材，从小学生学起！ 在编程语言中， Python 长期稳居前五，不仅已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具，还被越来越多地公司用于网站搭建。Python 方向岗位的薪水在水涨船高，成为目前最有潜力的编程语言之一。 Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析、人工智能、网站开发这些领
Python 诞生之初就被誉为最容易上手的编程语言。进入火热的 AI 人工智能时代后，它也逐渐取代 Java，成为编程界的头牌语言。更有码农圈金句：「学完 Python，可以上天」佐证其火热程度！ 不仅如此，在编程语言中， Python 长期稳居前五，它已经成为数据分析、人工智能领域必不可少的工具，还被越来越多地公司用于网站搭建。 正是因为如此，导致Python 方向岗位的薪水在水涨船高，成为目前最有潜力的编程语言之一。Python 是一门新手友好、功能强大、高效灵活的编程语言，学会之后无论是想进入数据分析
你有没有遇到过这种情况：想查找一个文件，但是不记得文件的名字了，只记得文件里的内容？
微软宣布在 Excel 中加入 Python，也就是说我们可以在 Excel 中使用 Python 的强大功能。可以直接在单元格中键入 Python，Python 计算在 Microsoft 云中运行，结果将返回到工作表，包括绘图和可视化效果。
近年来，苹果的笔记本电脑硬件设计决策让我感到非常痛苦，因此我不打算继续在这个平台上开展个人工作了。虽然最新的硬件有所改善，但既然已经做了决定，近期内我都不打算回头了。
https://code.visualstudio.com/remote/advancedcontainers/develop-remote-host
1、python易学，语法简单 2、python的强大得到了很多的大公司的肯定例如Google, Yahoo!, IBM等等都在使用python，一些我们耳熟能详的产品也都是用python开发的Dropbox, Instagram, Pintrest, Mozilla, Quora, 豆瓣，知乎等等。这些公司和产品也在侧面说明了python的竞争力，python在2015年语言排行榜的排名大幅上升至第四名，虽然依然落后前三名但是展现出很大的潜力。更多的公司、更多的产品、更多的使用意味着职业未来更多的"钱"景。 3、受欢迎
其实不只是python语言，很多学习编程语言的都会说学到什么程度可以找到工作，这种问题其实是通用于各种编程语言，而且初学者特别想搞懂这件事，就像有人总是想弄明白哪种编程语言最好一样，同样是无法回答的问
PaddleNLP Pipelines 是一个端到端智能文本产线框架，面向 NLP 全场景为用户提供低门槛构建强大产品级系统的能力。本项目将通过一种简单高效的方式搭建一套语义检索系统，使用自然语言文本通过语义进行智能文档查询，而不是关键字匹配。
2017年编程语言排行榜出炉了。该排行榜由EEE Spectrum杂志发布。 在榜单上，我们可以发现，排在前三名的分别为：Python、C、Java 和 C++。 被程序员称为“世界上最好的语言”的php，仅仅排名为第8位。 对于此次榜单，网友纷纷发表了各自的看法： 网友一：千年的编程万年的C!懂的自懂，不解释! 网友二：都别挣了，Python都进小学教材了，以后是Python的天下。 网友三：我不管，PHP是世界上最好的语言，没有之一。 网友四：大C#在此，尔等还不膜拜～ 下面我们不妨对这个排行榜做一
Python工资水平怎么样？学Python都有哪些优势？现在AI人才缺口大，各大企业都在争抢这方面的人才。而Python又是AI只能和大数据的第一编程语言，因此这方面的工程师工资都是相当高的。
Python的高阶函数世界 如果你想提高你的Python编程能力，并产生更具表现力和更有效的代码，那么你来对地方了。Python 中的函数不仅仅是专门的代码块。它们也是强大的东西，可以移动，转移，甚至动态生产。通过处理其他函数，高阶函数增加了这种多功能性。
PYPL 发布7月编程语言指数榜啦。Python 在今年5月以 22.8％ 的份额，首次超越 Java 拿下榜首位置后。
DevOps 包含了太多方面的技术和实践，很难通过一个统一的工具链来描述其发展。即便如此，我们仍然可以从 ThoughtWorks 技术雷达的条目变动中看出一些趋势。今年，我有幸作为主编参与了最新一期技术雷达的译制，作为 DevOps 的爱好者，十分高兴能在这一过程中看到DevOps 未来发展的几个趋势，总结成了这篇文章。
Python，看似简单的背后，暗藏着一些黑科技，这些技术使得Python成为一个强大而灵活的编程语言。在这篇文章中，我们将揭示Python的一些黑科技，带你走进语言的深邃之地。
主要是技术方面，归纳得非常全面，分为前端，后端和运维： 下面是前端技术路线 jQuery也算是基础中的基础了； 响应式web也是非常重要的一块知识； 语言上比较看好ES6，Typescript 可以看
花下猫语：微软最近的新闻有点多啊。市值触底反弹，证明了自己的商业活力；在编程领域频频动作，又昭示了自己的技术潜力。我曾经对它有很不好的印象，现在可能要改观了。
本期题目：分积木 🤔🌳 题目 solo和koko是两兄弟 妈妈给了他们一大堆积木 每块积木上都有自己的重量 现在他们想要将这些积木分为两堆 哥哥solo负责分配 弟弟koko要求两个人获得的积木总重量相等 (根据koko的逻辑),个数可以不同,不然就会哭 但koko只会先将两个数转成二进制在进行加法 而且总会忘记进位(每个进位都会忘记) 如当25(11101)+11(1011)时, koko得到的计算结果是18(10010):11001+01011=10010 solo想要尽可能让自己得到的积木总重量最大,
大家好！今天我要和大家分享一个关于SEO优化的秘密武器：Python爬虫技术。在这篇文章中，我们将探讨Python爬虫在SEO优化中的关键应用和最佳实践。无论您是一名SEO专家、网站管理员，还是对优化网站曝光度感兴趣的初学者，都会在这里找到一些有用的技巧和策略。
"LangChain 系列" 是一系列全面的文章和教程，探索了 LangChain 库的各种功能和特性。LangChain 是由 SoosWeb3 开发的 Python 库，为自然语言处理（NLP）任务提供了一系列强大的工具和功能。
我们知道一张色彩鲜艳的美照，看起来自然赏心悦目的，同样要是一张素描照，同样的效果看起来也是不错的。
摘要总结：本文介绍了Python协作平台在数据科学领域的应用，以及JavaScript协作平台在数据科学领域的应用。IBM推出了基于Jupyter Notebook的Python共享平台，该平台提供了实时协作编辑、共享代码、数据可视化等功能，帮助数据科学家进行高效协作。同时，IBM还提供了基于Glitch的JavaScript协作平台，该平台具有实时协作编辑、共享代码、数据可视化等功能，帮助数据科学家进行高效协作。
很简单，以后你不光能在GitHub上存储和搜索代码，而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何，下面我们会仔细说。
很简单，以后你不光能在 GitHub 上存储和搜索代码，而且还能直接运行部分代码。这个期待已久的更新获得一致好评。详情如何，下面我们会仔细说。
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统
【编者按】面对成千上万条数据记录，你是否在焦虑没有找到一种快捷而又精准的方式进行处理呢？本文从编程语言着手，悉数大数据领域的哪些事儿。 以下为原文： 随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程
随着大数据热潮持续延烧，几乎每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了，Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;但如果只会操作统计软件而不会用逻辑分析数据背后的涵义与事实现况相应证的话，那也不过只能做数据处理，替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。
这个我用pypy 2.7确认了下，确实没那么差， 如果用numpy或其他版本python的话，性能更快。但pypy还不完善，pypy3在beta, 所以一般情况，我是说一般情况下，这点比较让人不爽。
去年GitHub的报告中，人工智能非常火。今年情况如何？在下面的图表中，可以看到：
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