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 case语句学习的问题，于是小编就整理了4个相关介绍Python case语句学习的解答，让我们一起看看吧。
pythonwindows提高性能方法？
尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。
使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快;另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。
对象类型判断时，***用isinstance()最优，***用对象类型身份(id())次之，***用对象值(type())比较最次。
python class和def的区别？
class是一个面向对象的类，用来描述具有相同的属性和方法的对象的集合，它定义了该***中每个对象所共有的属性和放啊。对象是类的实例。
类就相当于一个模板，模板里面可以包含很多函数（例如：def）,函数里面实现一些功能
举例说明：
class MyTestCase(unittest.TestCase):#class 是关键字（表示要开始创建类了）MyTestCase是新建的类名称
def test_login(self): #test_login被称为函数
类在用的时候需要实例化，而函数再用的时候则不需要在类中定义函数，类和函数都可作为一个模块保存。要调用类或函数只需要import这个类或函数所在模块名称就可以了。在一个模块当然可以访问另外一个模块的类，我觉得只要是记住类再用的时候需要实例化，def呢是可以直接使用的就好了。
从零开始，如何学习数据挖掘？
先学习数据挖掘的相关算法，在此期间你可能会遇到各种统计学的问题，可以咨询百度。可以参考数据挖掘算法写的不错的一本书《数据挖掘导论》，每个算法都有对应的小数据集示例，比较具体，非常好理解。每刷完一个算法就对照一个用于数据挖掘的软件进行练习。
2、数据挖掘导论得老老实实过一遍。
3、啃掉python基础语法，熟悉python科学计算包的语法及用法，pandas、numpy、matplotlib、sklearn等等；
4、在kaggle上找项目，结合上述3，熟悉清晰数据、加工数据的流程，特征工程在机器学习中最重要...数据处理的好，模型效果一般不会差。跑跑sklearn中模型，了解每个模型参数的含义。
5、利用numpy等包，自己实现一些经典的算法模型。
python易于上手，你都用python做什么？
Python=应用广泛，政企事业单位、金融电子领域、科研AI教育...
它能做的事情很多，比如：
1）[_a***_]开发：借助django,flask框架自己搭建网站
对于非程序员：
1.***工作，如处理excel，基本数据统计，一些常规文件操作的批量处理等。
2.信息获取，比如去某个网站批量获取数据，去某个系统批量获取查询结果。
对于程序员：
1.做网站和系统，比如豆瓣网
2.数据挖掘，比如舆情分析
到此，以上就是小编对于python case语句学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python case语句学习的4点解答对大家有用。
