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python可以自学吗
当然可以自学了，如果从零基础开始学习的话，按照不同人群的学习能力和理解能力的不同，基本上都需要一年左右的时间，如果有其他编程语言的基础，入门python还是比较快的。不过相对来说自学的话还是耗时太久，对学习者的心态有很大的考验。
python语言数据的基本类型
容易混淆的几种表现形式：元组（ ） 和列表[ ] 类似 只是元组不可以修改 这两个有点类似于C语言中的数组。集合 唯一{ } 和字典类似 只是没有values 字典中的key一定是不可变类型 而且字典查找速度快 缺点是占用内存 同样集合中的元素均是不可变的 所以不能有列表
tuple 元组类型的定义
在定义多个数据内容时，可以选择使用List列表类型 还可以使用元组类型来定义， 元组和列表非常像，都时用于存储多个数据时使用 元组使用小括号进行定义（），列表使用中括号进行定义 元组的最大特点就是值不能被改变
深入学习Python编程
如果想要往跟更深领域发展，以就业转行为目的的话，那就得选择一个自己看好的方向深入学习了，要了解Python的高级特性，如迭代器、生成器、装饰器，了解类和面向对象的理念。继续深入下去，可以探索Python的实现原理，性能优化方式，跳出语言本身，了解计算机的交互原理，还有很长的路要走，这不是短时间能实现的过程，也需要做好心理准备。
Python能够胜任大数据吗
Python很适合做大数据相关的分析，内置的C编译的模块能应对常见的操作，个别极端的算法建议用C重写相关模块。Python本身的特点更多的是高效率的开发和简单的维护，速度交给C去吧，更多的问题其实出自写代码的人没有更好的使用，而不是效率不够高。比如排序，本来Python有非常高效的内置C编译的模块，却非要自己写算法，这样的结果不慢都是奇怪的。
Python实现系统自动化监控的方法
准确的说应该是有哪些模块，健康监控肯定要有psutil来监控性能，还会用到通信的Socket，登陆的Paramiko、telnetlib，ftp的ftplib。原理基本就是采集数据——本地处理数据——传输数据，如果做的比较完善可以再做个呈现数据，也可以吧数据发送给Zabbix等开源工具。个人还用一个开源监控网络刺探的，超过指定次数就自动封杀。
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