Python读写文本数据实践-2021护网行动面试题
读写编码不同的文本文件，Python 其实挺方便的。用 open() 函数，加上 rt 或 wt 模式，搞定读写操作没啥难度。你要是 UTF-8、ASCII、UTF-16 这些常见编码，只需要多加个 encoding 参数就行了，轻轻松松搞定。
读取文件内容可以直接用 f.read() 一口气读完，
Python - 最新实例
SciPy和NumPy数值计算库
NumPy 的多维数组能力是真的强，ndarray对象用起来贼顺手，不管是图像矩阵、时间序列，还是机器学习里的特征数据都能轻松搞定。你可以直接对整组数据做数学操作，性能比纯 Python 高了不止一点点。SciPy 的函数库也挺全的，像优化算法、插值、线性代数啥的，它都有现成的 API。比如你想快速
Cryptography 2.0.1Python加密库
Python 加密开发里的老朋友，cryptography-2.0.1-cp35m-manylinux1_i686.whl这库还挺实用。它封装得比较好，不用自己折腾各种底层算法，直接用就行，像Fernet这种对称加密用起来省心。要是你有安全性要求的 Web 项目或者 API 求签名需求，装它准没错。
Python自动化测试脚本
用 Python 写的自动化测试工具，思路比较清晰。用selenium配合自己写的测试用例，运行起来就能直接测页面交互。整个流程像搭积木，写好case就能自动跑，挺适合小团队快速验证需求。代码不复杂，逻辑也好理解，适合拿来参考。
Robot Framework自动化测试环境一键搭建Part 2
RF 自动化测试环境的一键搭建脚本，确实帮了我不少忙。是当项目赶进度，手动配环境太耗时间，这种一解压一跑脚本就能搞定的方式，简直太香了。
Python 的安装是第一步，建议你直接去官网下最新版，装好后记得把路径加到系统环境变量里，不然终端认不出来。
装完 Python，直接在终端输一句pip ins
gRPCio 1.14.1Python 3.7预编译包
grpc 的 Python 版本里，grpcio-1.14.1-cp37m-manylinux1_x86_64.whl这个包挺实用的，是在老项目或者环境要求严格的时候。它是个预编译好的 Wheel 包，装起来比较省事，不用自己折腾编译环境，挺适合部署自动化的场景。
grpcio本身就是 gRPC 在
Python 3基础教程第三版
面向初学者的《Python 基础教程_第三版》，是我自己入门 Python 时用过的书，内容讲得还挺细，适合刚上手的你。它主要讲的是Python3，从安装环境到写出自己的第一个程序，全都有，读起来不会枯燥。
语法部分讲得比较扎实，变量、数据类型、控制流程这些核心概念都有例子配着，代码都能跑得起来，学
Python高效两指针算法实现数组与字符串操作
高效查找排序数组中满足条件的元素对，用两指针技术就挺合适。一个指头从左边走，一个从右边走，两个往中间挪，碰头前看看它们加起来是不是目标值。用在像“找出和为 9 的所有数对”这种场景里，简洁又高效，省了不少事。
两指针技术不光能找数对，像去重、回文判断这类操作，它也能派上用场。比如要删掉排序数组里的重
Scrapy 1.1.2爬虫框架
Scrapy 的Scrapy-1.1.2-py2.py3-none-any.whl安装包，算是老牌爬虫工具里比较稳的版本了。跨 Python 2 和 3 兼容，适合想快速搭个抓取框架的人。安装也简单，pip install一下就能用，省心不少。
异步求加上选择器解析，网页数据还是挺高效的。比如你要抓
Python for Data Analysis 2nd Edition数据分析入门书
数据初学者的入门利器，Python for Data Analysis 第二版是 Wes McKinney 写的，嗯，就是那个 pandas 之父。内容不光系统，还挺实用。全书围绕 pandas、NumPy、Jupyter，还有一些可视化的东西，写得清楚又接地气。
544 页的内容不是白给的，书里不