如题，作为一个研究生，你用Python写算法，我觉得你应该是想往大数据，人工智能方面发展。

Python这些年随着大数据人工智能的大爆发也变得流行起来，你想再提升自己Python的水平，我觉得你可以从以下着手！

分布式计算框架spark

Apache Spark是一个计算速度快，易用，支持复杂分析的大数据处理框架，大有取代mapreduce之势。

Python虽说在机器学习和人工智能方面有极好的应用，但是Python有一个大缺陷，不支持分布式计算，但是不要紧，spark提供了极好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式计算、流计算方面有了极大提高。

另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互转化。所以说spark让Python有了分布式处理大数据集的能力。

除了用Python来写算法之外，还可以用Python来来做web开发，网络爬虫，数据清洗，以及人工智能等。

至于怎么样提高自己的Python水平？给自己规划一条学习路线，然后进行系统的学习，然后出去工作或者是自己接一些项目来做，通过做项目的方式来提升自己，毕竟做项目是综合知识的应用。

了解过“如鹏网”的Python学习路线，可以作为参考，基本上都是慕名而去的。

1、Python基础

2、数据库开发

Python当中学到了算法这个部分，我们就要考虑进阶或者是提升。简单的说一下，Python的进阶流程：了解基本语法--->熟练使用常用的库--->Pythonic--->高级玩法--->看透python的本质；

Python的使用范围：

• Web Programming: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py
  

• GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt
  

• Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython
  

• Software Development: Buildbot, Trac, Roundup
  

确实当你学了Python的一段时间之后会有一阵不知道如何更快的提高自己的功力。其实Python也是语言的一种，虽然语法很简单，但是内涵真的很丰富，招式非常的多。修炼武功我个人觉得分几个层次:

第一招是语法：算是基本功，熟悉一门语言，语法是最核心也是最基础的，你必须要熟练掌握.好像你学英语，词汇肯定是要有一定的量的.

第二招数据结构：然后你的代码会越写大，你肯定要考虑数据结构，比如你爬取一个网站，你有一堆信息，你如何抽象出来设计最佳的数据模型，减少代码的复杂度.

第三招算法：接着你继续写发现性能上需要优化了。比如处理百万级的数据，处理大量的文件的时候，要降低复杂度，对进程，线程间的调度，优化线程池的调度。

第四招设计模式：再往上走就需要架构，设计模式，提高自己额软件匠艺了，这时候你的代码量数万，几十万了你需要考虑用一些好的设计模式去封装你的代码，隔离子系统，然后提高代码的健壮性和可扩展性。

！

如果题主是准备日后工作找Python相关，那就要看一下具体的方向：

如果是做算法类工作，多刷题，发一些好一点的文章，多注重理论基础，Python反而只是一个工具，面试更注重你的算法基础。

如果是想做web相关的，用Python做后台的公司其实比较少，当然也有，可以看一下Python web的一些框架，做一些小项目，做项目的过程中不断扩展学习。

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作为研究生 用python的工作主要是数据分析岗位

对数据岗来说 除了算法模型之外 还需要的技能有

1 大数据工具

！

研究生应该会写很多论文吧，可以针对自己所学到的技术知识，外加查询一些文献等等，可以向一些媒体机构投稿，一是可以赚取一些稿费，还有就是对自己的毕业答辩或者以后的就业都是很有帮助的。

平时可以写写自己的博客，在博客上不仅可以学到很多大神的技术，还能通过写博客，提升自己的技术。

如果有足够的野心，Python的应用范围是很多的，比如Web应用开发，自动化运维，网络爬虫，大数据分析，图像处理，科学计算，游戏，桌面软件，人工智能等等

有条件的话，可以开始接触一些实战项目，在实战中提高自己的技术水平！

1. python

   最接近人类的语言，学习起来特别容易上手。只会一门语言是不够的，会影响对编程语言的理解。在研究生阶段最好再入门Java或者C,有比较，更易理解Python语言的编程思想,语言的优劣。笔者就是写过一段时间Python，工作需要用了一段时间Java,再回过头用Python，领悟许多。

2. 看优秀Python包的源码，建议看Google或者其他的大厂的开源小Python项目，看了不同人的代码风格才知道自己差距在哪。然后，根据实际尝试写一个包发布到

   pypi.org

   。动手做才能看到忽略的细节。

3. Python写算法，基本上的意思是会调机器学习的scikit-learn、深度学习的TensorFlow等。这些不能帮助理解一门语言的核心思想。建议尝试用Python写一个web项目，做做网页或者写写接口。会做一个服务是日后工作的必修课。

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简述：有四个数字，分别是：1、2、3、4

思考：能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？

思路：创建一个函数，然后分别设定三个数i,j,k，它们的取值范围都在1到4，并且三个数都不相同，输出1*100+j*10+k,

源代码如下

除了学习算法，也可以学习做界面，做爬虫，做工程，比如做一个网站，基于爬虫进行信息聚集，加工挖掘，然后展示给用户，也可以挖掘做产品，多看看github成熟的项目，看看python和大数据的集成