大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言答辩问题的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python语言答辩问题的解答，让我们一起看看吧。
计算机科学技术专业毕设程序答辩一般会问什么题目？
对于计算机相关专业的同学来说，在进入毕业答辩之前通常已经通过了开题和预答辩的初步考核，所以在整体上已经满足了答辩的基本要求，因此在答辩的时候不要过于紧张，要展现出自己的自信。
计算机相关专业的毕业答辩通常导师比较关注以下几个方面的内容：
第一：技术含量。计算机专业的毕业答辩首先关注的是毕业设计所涉及到的技术含量是否能够满足培养要求，本科阶段要具备初步的科研能力，而研究生阶段要具备一定的创新能力。以本科生为例，如果题目涉及到的是进销存管理系统，那么当前的进销存管理系统如何面对大数据时代的要求，以及能否满足互联网业务的需求，这些都是可能会面临的问题。
第二：技术方案的合理性。毕业答辩中老师比较关注的另一个问题就是技术方案的合理性，常见的关键点有三个，其一是如何进行技术选型；其二是否具有扩展空间；其三是否能够落地应用。以进销存系统为例，技术选型的方案有很多种，包括***用Java方案、PHP方案、C#方案、Python方案等等，每一种方案都有不同的技术体系，需要根据实际情况来描述如何选择具体的方案，另外要注重系统的扩展性，是否***用云平台部署等等。
第三：技术细节。技术细节往往也是老师比较关注的问题，目的是检验学生对于技术的掌握情况和动手能力。技术细节通常有三个大的方面，其一是描述某一个功能是实现流程；其二是针对于数据库操作进行提问；其三是针对于算法问题进行提问。要想顺利通过技术细节的考察，一方面需要做好充分的准备，另一方面要灵活应对，在老师提出的问题没有充分理解的时候，可以从解决问题的思路给出自己的方案，同一个问题有多种不同的方案，能给出其中的任何一种都是能够说明问题的，这一点一定要切记。
我从事互联网行业多年，目前也在带计算机专业的研究生，主要的研究方向集中在大数据和人工智能领域，我会陆续写一些关于互联网技术方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有互联网、大数据、人工等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言！
创新点问的比较多 其次就是你对整个代码的过程 可能会让你打断点跟踪一遍一个功能 或者问你某个功能怎么实现的 我跟你讲一般答辩评委老师都是那个专业或者计算机学院软件学院的常年带毕设的老师 你问问学长学姐就知道问什么了 因为前后两年项目问的问题和难度都大差不差的 进销存我之前做过 也很easy 你的架构是基于springboot+jpa的那个吧 哈哈哈哈
Python到底有多慢？
其实如果是性能要求不高的应用的话，快慢表现得不会太明显。举个例子吧，原来大学期间毕设需要对多点之间路径选择顺序进行优化，查阅多方资料后决定使用蚁群算法选出最优路径。尴尬点就在这个蚁群算法里发生了。
首先用的10个坐标点模拟城市的位置，因为平时使用Python比较多一点也较为熟悉，所以首当其冲的选择了Python作为实现蚁群算法的编程语言，但是在第一次运行时差点就等睡着了。猜猜有多久，6分钟多，这就是效率(运行速度)的可怕之处。总不能在毕设答辩里让答辩老师等6分钟来选个最优路径，恐怕是要被挂呀。所以后来蚁群算法这一块使用c语言进行了优化，运算出结果不到1分钟。没有对比就没有伤害，经历了这件事后，我深深的体会到了Python执行效率的可怕之处。
但是作为一门简洁易懂的解释性语言，抛去了指针等复杂的内容，使开发者将更多的注意力集中于解决问题的[_a***_]或思路上，而不是编程语言的技术本身上。所以在这些优点的支撑下也可以原谅它的执行效率。
有可能有人有疑问为什么C语言、J***a语言的执行效率都比Python高呢，其实这和一门语言的底层代码有关系。C语言是对汇编语言的二次开发，而J***a大部分是对c和c++的二次开发，然而我们的Python则可以分为两种情况，一种是cpython,另一种是jpython分别是对c和J***a的二次开发，所以效率低于这两种语言不言而喻的。原来看到消息称，为解决Python的效率问题，官方打算重新开发Python的底层代码，最近也没有看到相关消息，毕竟这个工作量非常巨大。
谢邀。有博主做过测试，几种语言下Python还是比较慢的，具体我们来看看。
因工作需要，学过几门编程语言，有些时候需要关注程序的运行速度问题，所以特意测试了几门语言的性能。
CPU: i3-2120 @3.3GHz
RAM: 16GB
OS: Win7 64bit sp1
测试程序：
测试的程序包含循环，函数调用，逻辑比较，数学运算，字符串处理等
如果交互操作多，系统的实时性要求高，对系统执行效率要求高，图形图像绘制复杂的话，建议用C++。但如果是实验性程序，需要用很多高级的科学计算库，程序处理实时性不高的话，建议用Python。Python的精髓是有强大而其它语言不可比拟的科学计算程序包。诸如机器学习、统计等程序包。c++的精髓是程序执行效率高，程序灵活，人机交互设计，数据库操作，复杂图形绘制处理方面都很适用。J***a的精髓是web设计，手机app，跨平台的服务器处理。一句话，用什么语言看需求而定。
快慢都是相对的……对于绝大多数不求甚解的快餐小白来说，用什么样的编程语言也掩饰不了写出来的代码有多菜，连基本的正确性都未必有保障，就更不用指望什么效率了。
而且对于绝大部分白手起家的业务来说，等你的真实业务需求，已经真的挑战到了今天某种意义下python语言的性能极限，恐怕很多时候社区也早就进化出了超越这个极限的新技术。甚至可能届时作为一个成功的规模化的业务，你也早就从运营上不在意两种语言平台导致的成本差异。
所以，技术选型不必过早考虑或拘泥于性能，只要是主流社区生态所支持的编程语言，挑一个自己趁手的、团队学习成本低、参考资料丰富、应用案例丰富的就好。就算真有一把小李飞刀摆在面前，对普通人来说也只能切水果罢了，还说不定因为刀太快割破了手……
哈，python总是被人在意的是性能和线程问题。
说实在的，只有你把代码写好了，才有对比性能的要求。还有主要得看业务，一个***网站需要的性能是python决定的吗？根本就是服务器和带宽来决定的。
程序员怎么晋升？
需要不断提高自己的技能，认识自己，不断提高，这或许就是最好的方式，用心去改变，提高自己，这或许就是我们自己的方式，用方法去改变，这或许就是提高自己的过程。
程序员需要多加学习程序语言，这也是非常重要的，认识编程结构，知道编程语言，这或许就是最好的方式，去改变和提高程序设计语言，综合考虑，这或许就是最好的方法，程序设计，也是需要我们去不断提高，提高自己的技能，这或许就是我们自己理解的程序设计，也是程序方法，用心改变，这或许就是最好的方式。
设计程序语言，增加程序结构，增加自己，学习操作能力，在心里，改变自己的事情，用心去改变，这或许就是最好的方式，程序设计，这或许就是最好的方式，用改变去提高自己，这或许就是我们需要自己去理解和沟通程序语言，也是最好的方式。
程序员和管理本来就是两个不同的职业通道。不知道是从什么时候开始，是谁说的程序员做久了以后就要转管理的？这两个职业可以说是完全相斥的，一个顶尖的程序员是做不好管理的，一个好的公司管理也是不可能写好代码的。因为这两个职业的思维方式都完全不一样。
遍寻一下整个互联网的历史，基本上没有哪个顶尖的程序员和技术大牛能转型成一个成功的公司管理的。管理是和人打交道，程序员只用和代码打交道。人比代码要复杂得多。代码的结果是可预知和唯一的，人是不可预测和不稳定的。所以很多代码写得好的程序员，你要他去管人，他可能会疯的。也有程序员成功转型到公司管理的，但是这些程序员在写代码这一行肯定不行。说好听点，就是一个被写代码耽误了的管理人才。说难听点，在写代码这一行混不下去了，不能靠写代码为生了。
也许有人会反驳说，中国现在不少的互联网大佬以前都是程序员，后来都创业成功转型管理了。比如：史玉柱、雷军、马化腾、周鸿祎、李彦宏等等。我没有任何贬低这些大佬的意思，他们能成功的转型的原因就像我上面说的，他们曾经是被写代码耽误了一段时间的管理人才。他们在做程序员时，绝对不是一个顶尖的优秀程序员。他们的成功是建立在管理好其它顶尖的程序员来实现的。也许还有人会反驳说，网上有时会爆出这些大佬以前做程序员时写的代码截图，逻辑清晰，格式标准，过了十几年，这些代码放到现在都有参考学习价值。其实这个很好理解，如果你写了几年代码，你再渣也总有几十百把行代码可以拿出来给人看看吧？而且有过开发经验的人都知道，写得好看的代码，在多人合作时，不一定好用。
再回到这个问题本身来。你已经写了六年的代码了，说明在做程序员这方面还是可以的。你现在在尝试着转型管理，但是一直不成功，这个只说明你可能不适合做管理，没有什么好沮丧和怎么办的。你接着做好你的程序员，多学习新的编程技术，努力的做一个顶尖的程序和技术大牛不香吗？为什么非要拧巴着去做一个自己不擅长的事，弄得自己痛苦，别人也痛苦。国外有很多四五十岁还在写代码的神一样的程序员，他们一样活得很快乐呀。写代码是可以作为一个一生的职业的，不一定非要转到管理上去。
管理层，需要学的东西很多很多，程序员只需要学会一门以上的语言就好，所以如果想转管理层建议多学习，除了在程序方面，管人有很大的学问。
跟你说说大概，主要涉及到驭人之道，以及跟上级的关系问题，所谓管理其实是人脉，把工作做好只是个最基础的。
像大公司，关系网会非常复杂，不是说你有能力就能做好管理层的，必须要处理好上下级关系，而码农相对简单了，你可以完全干好自己的工作就好，哪怕跟同事关系差一点，但是管理层就不行了，不单要维好上级领导，还需要跟下属保持良好关系。
维护不好领导关系，给你穿小鞋，维护不好下属关系，也会有人给你打小报告，或者工作拖沓，使坏之类的，还有一点知人善任很重要，大部分下属都是合格的，不要因为性格轻易开除或者排斥他，合理安排工作，会让你事半功倍。
1 初级程序员和糟糕的程序员
刚入门的，可能写出很糟糕的程序。多年经验的也可能写出很糟糕的程序。
StackOverFlow上问的问题前言不搭后语
2 大众程序员
有一定的编程能力，理解递归，不糟糕的初级程序员有了经验就是这个水平。但是不一定理解很多细节。会问问题了
3 高级程序员
独当一面，独立完成项目，指导初级程序员。不再需要问问题，自己可以解决问题。在大型企业轻松混日子
4 高手
***纳流行框架，指导项目进度。大部分此级别的程序员未必做架构师的工作，但具有此项能力。可以在StackOverFlow回答难题了。可以加盟一流巨头最为骨干
5 ***专家
第一阶段（入行1~3年），猛敲代码，猛做项目，代码行数就是实力
第二阶段（入行3~6年），专注一个技术方向，业务上最好能专注1~2个行业，不要只从技术角度考虑项目，要更多的考虑业务、成本、质量等等，具备这些能力，做个项目经理轻轻松松
第三阶段（入行6年后），考虑继续技术方向还是管理方向，技术方向架构师、技术总监等，管理方向可以产品经理等
-----------------------------------注意，以上时间划分没有绝对的标准，大概而已，仅供参考总之一句话，程序员晋升其实不难，这个行业不讲资历，只讲实力，前期不要死敲代码，解决问题的能力和理解业务的能力才是重点；中期就要从更高的角度去考虑技术、管理、业务三者的关系；后期就是复合型知识体系了，只是侧重不同而已！
作为一名研究生，除了可以用python写各种算法之外，还应该如何提高自己的python水平？
python
最接近人类的语言，学习起来特别容易上手。只会一门语言是不够的，会影响对编程语言的理解。在研究生阶段最好再入门J***a或者C,有比较，更易理解Python语言的编程思想,语言的优劣。笔者就是写过一段时间Python，工作需要用了一段时间J***a,再回过头用Python，领悟许多。看优秀Python包的源码，建议看Google或者其他的大厂的开源小Python项目，看了不同人的代码风格才知道自己差距在哪。然后，根据实际尝试写一个包发布到
pypi.org
。动手做才能看到忽略的细节。Python写算法，基本上的意思是会调机器学习的scikit-learn、深度学习的TensorFlow等。这些不能帮助理解一门语言的核心思想。建议尝试用Python写一个web项目，做做网页或者写写接口。会做一个服务是日后工作的必修课。
最后一条也是最重要一条：学会使用PyCharm，按住“Ctrl”或"Command"后，点击函数，进入代码内部查看。
Python当中学到了算法这个部分，我们就要考虑进阶或者是提升。简单的说一下，Python的进阶流程：了解基本语法--->熟练使用常用的库--->Pythonic--->高级玩法--->看透python的本质；
Web Programming: Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py
GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt
Scientific and Numeric: SciPy, Pandas, IPython
Software Development: Buildbot, Trac, Roundup
System Administration: Ansible, Salt, OpenStack
谢邀！
研究生应该会写很多论文吧，可以针对自己所学到的技术知识，外加查询一些文献等等，可以向一些媒体机构投稿，一是可以赚取一些稿费，还有就是对自己的毕业答辩或者以后的就业都是很有帮助的。
平时可以写写自己的博客，在博客上不仅可以学到很多大神的技术，还能通过写博客，提升自己的技术。
如果有足够的野心，Python的应用范围是很多的，比如Web应用开发，自动化运维，网络爬虫，大数据分析，图像处理，科学计算，游戏，桌面软件，人工智能等等
有条件的话，可以开始接触一些实战项目，在实战中提高自己的技术水平！
除了用Python来写算法之外，还可以用Python来来做web开发，网络爬虫，数据清洗，以及人工智能等。
至于怎么样提高自己的Python水平？给自己规划一条学习路线，然后进行系统的学习，然后出去工作或者是自己接一些项目来做，通过做项目的方式来提升自己，毕竟做项目是综合知识的应用。
了解过“如鹏网”的Python学习路线，可以作为参考，基本上都是慕名而去的。
1、Python基础
2、数据库开发
3、web前端
4、Python web开发及企业项目实战
5、Linux
6、NoSQL
如题，作为一个研究生，你用Python写算法，我觉得你应该是想往大数据，人工智能方面发展。
Python这些年随着大数据人工智能的大爆发也变得流行起来，你想再提升自己Python的水平，我觉得你可以从以下着手！
分布式计算框架spark
Apache Spark是一个计算速度快，易用，支持复杂分析的大数据处理框架，大有取代mapreduce之势。
Python虽说在机器学习和人工智能方面有极好的应用，但是Python有一个大缺陷，不支持分布式计算，但是不要紧，spark提供了极好的Python接口Pyspark，借助他，Python在分布式计算、流计算方面有了极大提高。
另外，spark的核心RDD弹性分布式数据集和Python中pandas中的DataFrame十分相似，可以十分方便的相互转化。所以说spark让Python有了分布式处理大数据集的能力。
web后端
Python有十分多的强大的web后端框架，如Django，flask等，学习这这可以巩固Python的基础，又会使用到Python的高级用法，如装饰器，类及魔法方法，数据库等。
学习spark和web后端的优势
你不可能一直在单机上使用模型，你可能会在大数据框架和网站来部署模型，这需要你了解后端和分布式计算，学习这两方面，既能提升Python水平，也能让你在日后的大数据和人工智能领域如虎添翼。
优就业怎么样？
我有很多朋友去过那里，因为是在学校的，是某公的产品优就业，从老师或者性价比角度上讲还是很不错的，不知道你有没有实地去看看，反正朋友说很不错，他就快工作了。祝他一切顺利。
我的朋友是在中公优就业[_a1***_]的，那里包食宿，吃的特别好，住的也不错，省下了不少钱，老师也特别负责人，讲的非常好，找工作的时候，他们的老师一直给他们讲怎么面试什么的，我朋友现在工作了半年多了，工资1万3，经常和他们老师聊天，还经常一块吃饭喝酒，我也有想去培训的想法，不想干销售了，想学一个技术，毕竟未来是科技的天下，能够赚不少
到此，以上就是小编对于python语言答辩问题的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言答辩问题的5点解答对大家有用。
