PythonCA证书是指由Python软件基金会设立的、用于认证Python程序员技能水平的证书
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PythonCA证书是指由Python软件基金会设立的、用于认证Python程序员技能水平的证书。该证书包含多个级别,分别对应不同的技能水平和考试难度,并涵盖了Python编程语言的核心知识、应用与实践等方面。
PythonCA证书具有以下特点:
1. 由Python软件基金会认证;
2. 考试内容包括Python语法、标准库、框架和第三方库等各个方面;
3. 分为多个级别,从初级到高级,对应不同的技能水平和考试难度。
PythonCA证书可以帮助Python程序员证明其技能水平,提高职业竞争力,同时也是Python社区公认的认证标准之一。
以下是PythonCA证书的三个级别和对应的示例考题:
1. PythonCA Certified Associate (PCA):测试主要针对Python语法和基础知识,例如:
def fib(n):
a, b = 0, 1
while a < n:
print(a, end=' ')
a, b = b, a+b
print()
# 输出斐波那契数列小于等于100的所有值
fib(100)
2. PythonCA Certified Professional (PCP):测试主要涵盖标准库、模块和框架等方面的知识,例如:
import random
# 生成一个1~10之间的随机整数
x = random.randint(1, 10)
# 循环5次,每次猜一个数字
for i in range(5):
guess = int(input('请猜一个1~10之间的整数:'))
if guess == x:
print('恭喜你猜对了!')
break
elif guess < x:
print('你猜的数字太小了。')
else:
print('你猜的数字太大了。')
else:
print('很遗憾,你没有在规定次数内猜对。')
3. PythonCA Certified Expert (PCE):测试主要涵盖高级主题和实践应用方面的知识,例如:
import numpy as np
# 创建一个3行4列的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
# 取出第一列和第二列
b = a[:, :2]
# 计算每一行元素的平均值
c = np.mean(a, axis=1)
# 将第三列变为全0
a[:, 2] = 0
PythonCA证书是指由Python软件基金会设立的、用于认证Python程序员技能水平的证书。该证书包含多个级别,分别对应不同的技能水平和考试难度,并涵盖了Python编程语言的核心知识、应用与实践等方面。
PythonCA证书具有以下特点:
1. 由Python软件基金会认证;
2. 考试内容包括Python语法、标准库、框架和第三方库等各个方面;
3. 分为多个级别,从初级到高级,对应不同的技能水平和考试难度。
PythonCA证书可以帮助Python程序员证明其技能水平,提高职业竞争力,同时也是Python社区公认的认证标准之一。
以下是PythonCA证书的三个级别和对应的示例考题:
1. PythonCA Certified Associate (PCA):测试主要针对Python语法和基础知识,例如:
def fib(n):
a, b = 0, 1
while a < n:
print(a, end=' ')
a, b = b, a+b
print()
# 输出斐波那契数列小于等于100的所有值
fib(100)
2. PythonCA Certified Professional (PCP):测试主要涵盖标准库、模块和框架等方面的知识,例如:
import random
# 生成一个1~10之间的随机整数
x = random.randint(1, 10)
# 循环5次,每次猜一个数字
for i in range(5):
guess = int(input('请猜一个1~10之间的整数:'))
if guess == x:
print('恭喜你猜对了!')
break
elif guess < x:
print('你猜的数字太小了。')
else:
print('你猜的数字太大了。')
else:
print('很遗憾,你没有在规定次数内猜对。')
3. PythonCA Certified Expert (PCE):测试主要涵盖高级主题和实践应用方面的知识,例如:
import numpy as np
# 创建一个3行4列的二维数组
a = np.array([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8], [9, 10, 11, 12]])
# 取出第一列和第二列
b = a[:, :2]
# 计算每一行元素的平均值
c = np.mean(a, axis=1)
# 将第三列变为全0
a[:, 2] = 0
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