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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/python-super-mega-bonanza/
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课程名称：1500+ Python 面试题练习测试：超级套餐 课程概述：这个 Python 练习课程旨在帮助初学者、刚入行的人员以及那些准备面试或技术评估的人。课程包含总计1500个问题，问题由理论理解（55%）和编码实践（45%）两部分组成。以下是各个主题的问题分布： 1. Python 基础（语法、变量、数据类型） - 理论：80%，编码：20% 2. 运算符（算术、比较、逻辑、按位运算） - 理论：70%，编码：30% 3. 控制流（if、else、for、while、break、continue） - 理论：60%，编码：40% 4. 函数（def、return、参数、lambda） - 理论：60%，编码：40% 5. 数据结构（列表、元组、集合、字典） - 理论：50%，编码：50% 6. 字符串与字符串操作 - 理论：50%，编码：50% 7. 文件处理 - 理论：60%，编码：40% 8. 模块与包（import、sys、os等） - 理论：70%，编码：30% 9. 错误与异常处理 - 理论：50%，编码：50% 10. 面向对象编程（类、对象、继承等） - 理论：50%，编码：50% 11. 列表推导式与生成器表达式 - 理论：30%，编码：70% 12. 装饰器与闭包 - 理论：30%，编码：70% 13. 迭代器与生成器 - 理论：30%，编码：70% 14. 正则表达式（re模块） - 理论：40%，编码：60% 15. 日期与时间（datetime、time模块） - 理论：60%，编码：40% 16. JSON 处理 - 理论：60%，编码：40% 17. 虚拟环境与 pip - 理论：70%，编码：30% 18. Pythonic 编程（PEP8、惯用法） - 理论：80%，编码：20% 19. 多线程与多进程 - 理论：40%，编码：60% 20. 高级数据处理（NumPy、Pandas基础） - 理论：50%，编码：50% 21. 网络编程（socket模块） - 理论：50%，编码：50% 22. 单元测试与调试（unittest、pdb） - 理论：50%，编码：50% 23. 函数式编程（map、filter、reduce） - 理论：50%，编码：50% 24. 内存管理与性能优化 - 理论：60%，编码：40% 25. Python 设计模式 - 理论：70%，编码：30% 26. 元编程（元类、类型） - 理论：40%，编码：60% 27. AsyncIO 与异步编程 - 理论：30%，编码：70% 28. 数据序列化（Pickle、CSV） - 理论：60%，编码：40% 29. GUI 编程（Tkinter基础） - 理论：50%，编码：50% 30. 网络爬虫（requests、BeautifulSoup基础） - 理论：50%，编码：50% 通过这样平衡的方式，您将增强理论知识和实际编码技能，为应对实际的Python开发挑战和技术面试做好准备。
This Python practice course is designed to help freshers, beginners, and those preparing for interviews or technical assessments. It includes a total of 1500 questions, distributed between conceptual understanding (55%) and coding-based practice (45%). Here's how the questions are spread across the topics:Python Basics (Syntax, Variables, Data Types) - Conceptual: 80%, Coding: 20%Operators (Arithmetic, Comparison, Logical, Bitwise) - Conceptual: 70%, Coding: 30%Control Flow (if, else, for, while, break, continue) - Conceptual: 60%, Coding: 40%Functions (def, return, arguments, lambda) - Conceptual: 60%, Coding: 40%Data Structures (Lists, Tuples, Sets, Dictionaries) - Conceptual: 50%, Coding: 50%Strings and String Manipulations - Conceptual: 50%, Coding: 50%File Handling - Conceptual: 60%, Coding: 40%Modules and Packages (import, sys, os, etc.) - Conceptual: 70%, Coding: 30%Error & Exception Handling - Conceptual: 50%, Coding: 50%Object-Oriented Programming (Classes, Objects, Inheritance, etc.) - Conceptual: 50%, Coding: 50%List Comprehensions & Generator Expressions - Conceptual: 30%, Coding: 70%Decorators & Closures - Conceptual: 30%, Coding: 70%Iterators & Generators - Conceptual: 30%, Coding: 70%Regular Expressions (re module) - Conceptual: 40%, Coding: 60%Date & Time (datetime, time modules) - Conceptual: 60%, Coding: 40%JSON Handling - Conceptual: 60%, Coding: 40%Virtual Environments & pip - Conceptual: 70%, Coding: 30%Pythonic Programming (PEP8, Idioms) - Conceptual: 80%, Coding: 20%Multi-threading & Multi-processing - Conceptual: 40%, Coding: 60%Advanced Data Handling (NumPy, Pandas basics) - Conceptual: 50%, Coding: 50%Networking (socket module) - Conceptual: 50%, Coding: 50%Unit Testing & Debugging (unittest, pdb) - Conceptual: 50%, Coding: 50%Functional Programming (map, filter, reduce) - Conceptual: 50%, Coding: 50%Memory Management & Performance Optimization - Conceptual: 60%, Coding: 40%Design Patterns in Python - Conceptual: 70%, Coding: 30%Metaprogramming (metaclasses, type) - Conceptual: 40%, Coding: 60%AsyncIO & Asynchronous Programming - Conceptual: 30%, Coding: 70%Data Serialization (Pickle, CSV) - Conceptual: 60%, Coding: 40%GUI Programming (Tkinter basics) - Conceptual: 50%, Coding: 50%Web Scraping (requests, BeautifulSoup basics) - Conceptual: 50%, Coding: 50%With this balanced approach, you'll strengthen both your theoretical knowledge and practical coding skills, preparing you for real-world Python development challenges and technical interviews.
