Python崛起并且风靡，因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低，但它的晋级路线很多，通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据，CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用，可以做科学计算，数据分析，可以做网络爬虫，可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多，你需要学好基础，再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Pyth

我们在看视频学习的时候，不能光动眼动脑不动手，比较科学的学习方法是在理解之后运用它们，这时候练手项目就很适合了，只是里面的项目比较多，水平也是参差不齐，大家可以挑自己能做的项目去练练。这是我花了几天的时间去把Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。每次去面试，你听到咔嚓一声，回头一个对方拿着手机

支持 Python 的第三方编辑器很多， Pycharm、 Sublime Text 2/3、 Notepad ++、 vim（ Linux系统）和 Python 自带的 IDLE 等都是很优秀也很常用的编辑器。计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓

实现ImagesPipeline的子类，重写三个核心的方法。get_media_requests(self, item, info) 根据item中图片连接的属性，返回图片下载的request。可以返回一个Request也可以多个Request的列表file_path(self, request, response, info) 根据请求和响应返回图片保存的位置（相对于IMAGES_STORE）。

这个方向初期比较容易入门一些，掌握一些基本技术，拿起各种现成的工具就可以开黑了。使用用户自定义的比较函数对数组排序，并保持索引关联（不为元素分配新的键）。将用户自定义函数作用到数组中的每个值上，并返回用户自定义函数作用后的带有新值的数组。回调函数接受的参数数目应该和传递给 array_map() 函数的数组数目一致。这里的assert是被调用的回调函数，其余为回调函数的参数。将传入的参数作为数组的

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在实际操作中，为了便于docker镜像环境和服务配置的迁移，我们有时需要将已在测试环境主机上完成一系列配置的docker镜像或运行中的容器镜像导出，并传输到生产或其他目标环境主机上运行。为此，本文主要聚焦于如何实现docker镜像的导出和导入操作。

刚开始学习docker，发现下载镜像非常的慢。如果不经过，docker的镜像下载都来源于国外，因此需要配置国内的镜像源。

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