2023版全新高质量商业级小程序全栈项目实战，前端小程序开发主要有原生开发、第三方框架开发、H5网页封装三种，从性能及体验上来看，原生开发 > 第三方框架 > H5封装。H5封装也就是把H5网页封装在小程序内，开发成本低，但是体验不太好、性能也不太好，大部分小程序功能无法使用；第三方框架开发小程序都主要目的是为了一次编写多端运行，然而实际上，使用第三方框架开发小程序会有很多兼容性需要去做处理，很多坑需要去踩，有时候开发成本反而比原生开发更高；原生开发实际上就是按照小程序官方文档中的描述去开发小程序，体验和性能是最好的。

2023版全新高质量商业级小程序全栈项目实战（完结22章），开发小程序需要用到哪些技术：
1、前端技术
小程序的界面和交互都是通过前端技术实现的，包括HTML、CSS、JavaScript等。你需要熟练掌握这些技术，特别是JavaScript，因为小程序使用的是一种叫做“微信小程序框架”的JavaScript框架。

2、后端技术
小程序需要与后端服务器进行数据交互，所以需要熟悉后端技术，如Node.js、PHP、Python等。

3、数据库技术
小程序需要使用数据库存储数据，如MySQL、MongoDB等。

4、微信小程序开发工具
微信提供了一款小程序开发工具，它可以提供代码编辑、调试、预览和发布等功能。

[完结22章]Python多领域场景实战课 快速成为多面手，Python在各个编程语言中比较适合新手学习，Python解释器易于扩展，可以使用C、C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

python的主要用途有：1、web开发；2、网络爬虫；3、数据科学；4、自动化运维；5、数据库编程；6、网络编程；7、图形处理、数学处理、文本处理；8、多媒体应用。Python是一种广泛使用的高级编程语言，具有易读性、扩展性和多用途性。特别是在数据分析领域，Python提供了如Pandas、NumPy等多种库，这些工具不仅方便了数据清洗和预处理，还能进行高级数据分析和可视化。

那开发网站需要用到哪些知识呢？
1、python基础，因为用python开发的，所以python指定要会，最起码你也得会条件判断，循环，函数，类这些知识；
2、html、css的基础知识，因为要开发网站，网页都html和css写的，最起码这些知识你得会，就算不会写前端，开发不出来特别漂亮的页面，网站，最起码要能看懂html标签是；
3、数据库基础知识，因为开发一个网站的话，数据存在哪里，就是在数据库里，那你最起码要会数据库的增删改查吧，要不然怎么存数据，取数据呢
  上面这些知识会的话，开发一个简单的小站就没有问题了，如果想开发比较大型的网站，业务逻辑比较复杂的，那就得用到其他的知识了，比如说redis、MQ等等。

Python语言优点介绍
(1)语法简洁而清晰，代码的可读性高。Python 的语法要求强制缩进，用这种强制缩进来体现语句间的逻辑关系，显著提高了程序的可读性。
(2)开发效率高。由于它简单明确，所以它也是开发效率比较高的一种编程语言。
(3)跨平台特性。Python 可以真正做到跨平台，比如我们开发的程序可以运行在Windows、Linux、MacOS系统下。这是它的可移植性优势。
(4)大量丰富的库或扩展。Python 常常被昵称为胶水语言，它能够很轻松地把用其他语言编写的各种模块(尤其是 C/C++)轻松地联结在一起。
(5)代码量少，一定程度上提高了软件质量。由于使用 Python 语言编写的代码量相比别的语言来说小很多，所以说，它出错的概率也要小很多，这在一定程度上也提高了编写的软件的质量。

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SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，RocketMq是一个队列模型的消息中间件，具有高性能、高可靠、高实时、分布式特点；
Producer、Consumer、队列都可以分布式；
Producer向一些队列轮流发送消息，队列集合称为Topic，Consumer如果做广播消费，则一个consumer实例消费这个Topic对应的所有队列，如果做集群消费，则多个Consumer实例平均消费这个topic对应的队列集合；
能够保证严格的消息顺序；
提供丰富的消息拉取模式；
高效的订阅者水平扩展能力；
实时的消息订阅机制；
亿级消息堆积能力；
较少的依赖。

Spring Boot 是所有基于 Spring 开发项目的起点。Spring Boot 集成了绝大部分目前流行的开发框架，就像 Maven 集成了所有的 JAR 包一样，Spring Boot 集成了几乎所有的框架，使得开发者能快速搭建 Spring 项目。
Spring Boot 的核心设计思想是“约定优于配置”。基于这一设计原则，Spring Boot 极大地简化了项目和框架的配置。比如在使用 Spring 开发 Web 项目时，我们需要配置 web.xml、Spring 和 MyBatis 等，还需要将它们集成在一起。而使用 Spring Boot 一切将变得极其简单，它采用了大量的默认配置来简化这些文件的配置过程，只需引入对应的 Starters（启动器）。

数据中台是在政企数字化转型过程中，对各业务单元业务与数据的沉淀，构建包括数据技术、数据治理、数据运营等数据建设、管理、使用体系，实现数据赋能。数据中台，是新型信息化应用框架体系中的核心。

分享课程——Python3高级核心技术97讲，高级进阶的必学课程，附源码+PDF课件下载。

Python3高级核心技术由97讲组成，涵盖了多个方面的内容。以下是其中一部分重要内容的概述：
高级函数和闭包：
介绍高阶函数的概念，如map、filter、reduce等；
讲解闭包的原理和用法，展示闭包在实际项目中的应用。
迭代器和生成器：
解释迭代器和可迭代对象的概念；
探讨生成器的原理和用法，并介绍协程的概念。
并发编程：
讲解多线程和多进程编程的基本概念；
引入线程间通信、锁和条件变量等概念。
数据库编程：
介绍Python与关系型数据库的交互；
演示如何使用Python操作数据库进行增删改查。
异常处理和调试：
讲解异常处理的基本概念和错误处理技巧；
提供调试技巧，如断点调试、日志调试等。

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14、谷景科普贴片电感坏了可用磁环代替吗

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Python多领域场景实战课 快速成为多面手2023，完结22章，理论+实战相结合，融合5大领域（如办公自动化、数据分析、爬虫、人工智能、Web开发）

Python多领域场景实战课 快速成为多面手，Python是一种动态的、高级的、免费的开源解释型编程语言，它支持面向对象以及面向过程的程序设计，应用非常广泛。那么Python能做什么？下面来看下Python的主要用途介绍。

1、Web开发
Python可以利用简单的代码来构建一个漂亮而实用的网站，它有庞大的库和模块，如HTTP、XML、JSON、IMAP、POP、FTP等。这些有助于数据库存储、内容管理以及与互联网协议的接口。
Python还集成了一些框架，比如Django、Flask、Pyramid和Bottle等。此外，它还附带了像Beautiful Soup、Twisted Python、Feedparser等包。所以使用Python来进行Web开发，会非常便捷。例如，您可以在美国服务器上安装Python，并用它来搭建网站。

2、人工智能和机器学习
很多AI和ML模型都是用Python搭建的，数据分析师也使用它来分析复杂的数据。这主要因为Python具有诸多可用的工具和库，比如：
用于数据处理和分析的Pandas工具集
用于数学计算的NumPy和SciPy库
可视化库Seaborn和Matplotlib
机器学习算法库，如Scikit learn、Tensor Flow和Keras等

3、游戏开发
Python编程语言的一个有趣的应用是构建游戏，如抓蛋游戏、贪吃蛇游戏等。Python附带了Pygame和Pykyra这样的包来构建游戏，它促进了具有各自库的3D游戏的开发，也用于许多游戏引擎中的脚本编写。

4、桌面GUI开发
Python的简单性和跨平台性使它成为GUI应用程序的良好选择。虽然Tkinter是GUI开发的标准库，但还有其他支持库

5、Python爬虫
爬虫(spider，又网络爬虫)，是指向网站/网络发起请求，获取资源后分析并提取有用数据的程序。
从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为，把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据（图片、视频） 爬到本地，进而提取自己需要的数据，存放起来使用。

6、Python数据分析
在使用Python进行数据分析之前，我们需要遵循以下步骤：
获取数据：数据可以来自各种来源，例如CSV文件、数据库、Web API或其他数据集。
清洗数据：清洗数据是将数据转换为可用于分析的格式的过程。这可能包括删除重复项、填充缺失值、转换数据类型等。
探索性数据分析（EDA）：EDA是探索数据以获取有关数据集的见解的过程。这包括绘制直方图、箱线图、散点图等。
数据建模：在进行数据建模之前，我们需要进一步清洗数据，并将其转换为机器学习算法可以理解的格式。然后，我们可以应用机器学习算法进行预测、分类等操作。
评估模型：我们需要使用各种指标（例如准确率、召回率等）评估模型的性能。

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，所谓数据中台，即实现数据的分层与水平解耦，沉淀公共的数据能力，笔者认为可分为三层，数据模型、数据服务与数据开发，通过数据建模实现跨域数据整合和知识沉淀，通过数据服务实现对于数据的封装和开放，快速、灵活满足上层应用的要求，通过数据开发工具满足个性化数据和应用的需要。

过去三十年，企业数据管理都以传统的IT架构为基础。每当技术部门为业务部门解决问题时，需要从业务需求的探查、技术壁垒的打通等从上到下各个方面来建设新系统。每个系统的建成都自成一体，各自满足业务部门的需求。这种情况不仅耗费各部门大量的精力也使得各个系统难以打通管理，无法形成更强大的数据能力。

SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台是能力共享平台。如今，很多产品应用研发初始都在强调功能性，各个功能存在或多或少的重复性。然而企业对这些产品功能的定义并不相同。当客户产生某些需求时，由于定义的不同，产品功能和功能间的数据很难打通，也无法实现能力共享。
在数据中台基础上的应用开发并不强调功能性，更注重能力的共享。这种能力就像水电煤一样可以直接向外输出使用，从而满足业务部门和用户的不同需求。

数据中台如何建设？
SpringBoot3.0 + RocketMq 构建企业级数据中台，数据中台的建设包括三个阶段，分别是基础架构、技术体系和应用系统。
基础架构主要由数据标准、数据质量、元数据等组成。在建设过程中，需要根据企业的实际情况进行合理布局。技术体系是数据中台的技术支撑，主要包括业务应用系统、 ETL工具等。通过建立技术体系，可以提升企业在大数据处理上的效率和质量，同时也可以降低企业在大数据平台搭建过程中的成本。应用系统主要包含数据资产管理系统、数据运营管理系统、智能分析系统等。通过建立应用系统，可以有效地提高数据分析的效率。通过建立应用系统，企业可以对各种数据进行统计和分析，进而对业务起到指导作用。
以上三个阶段是基础架构阶段，是建设数据中台的重要组成部分。通过基础架构阶段，企业可以更好地了解自身的业务情况以及现有的数据情况，在此基础上进行技术体系建设和应用系统建设。

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