2. 可以使用 seek() 方法

对文件指针进行操作,需要读取哪一行内容是,将指针移过去即可, 然后就可以使用 readline() 方法读取一行了

3. 当然也可以找一下第三方库,Python的强大之处就在于丰富的第三方库,不过我没什么好推荐的,要靠你自己找了

Python好学还是大数据好学，对于女孩子哪个发展前景好？

作为一名IT从业者，同时也是一名教育工作者，我来回答一下这个问题。

首先，从当前的技术发展趋势来看，学习Python和大数据都是比较不错的选择，而且学习Python和学习大数据也并不冲突，Python语言是大数据技术体系当中的重要组成部分，大数据开发、大数据分析和大数据运维等岗位都会使用到Python语言。

从学习的难易程度来看，学习Python语言要更容易一些，即使没有任何编程基础也是能够直接学习Python编程的。相对于Python来说，学习大数据则需要初学者具有一定的数学基础和计算机基础，而且大数据的技术体系相对比较复杂，需要初学者经过一个系统的学习过程才能入门。

对于女生来说，如果未来要想在IT（互联网）行业发展，可以把大数据作为学习方向，然后从Python语言开始学起，再根据自身的知识结构和能力特点，来选择不同的发展方向，当前大数据开发和大数据分析岗位都比较适合女生从事。从目前大数据领域的人才需求情况来看，读研会明显提升自身的岗位竞争力，而且大数据分析（算法）岗位往往对于学历有较高的要求。

如果未来并不会进入IT（互联网）行业发展，而是想通过学习计算机相关技术来提升自身的岗位竞争力，那么可以考虑学习一下Python语言，相对于java等编程语言来说，Python语言的应用边界还是比较宽的，在传统行业也有很多岗位需要使用Python语言。随着工业互联网的发展，未来更多的传统行业从业者需要学习Python语言。

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、人工智能等方面的问题，或者是考研方面的问题，都可以在评论区留言，或者私信我！

近几年来，大数据是比较具有热点的编程技术，就目前IT技术行业的发展趋势来看，大数据的[_a***_]还是很大的。首先一点是，学习大数据开发技术没有性别之分，所以说女生也是可以学习大数据开发技术的。

近几年来，大数据是比较具有热点的编程技术，就目前IT技术行业的发展趋势来看，大数据的就业前景还是很大的。首先一点是，学习大数据开发技术没有性别之分，所以说女生也是可以学习大数据开发技术的。

随着市场的不断发展，大数据开发技术也逐渐成熟，正在有互联网产业向传统行业过渡。而且大数据行业所对应的岗位也是很多的，比如：大数据分析、大数据呈现、大数据运维、大数据平台开发等，而女生更倾向于大数据分析、大数据呈现等岗位。

那小伙伴该怎么去学习大数据开发技术呢？反过来讲，并不是每个女生都可以学习大数据开发的，学习大数据是需要一定的编程基础和较强的思维逻辑能力的，所以说小伙伴要充分了解自己。

1.编程基础的积累

无论小伙伴是选择大数据培训还是自学大数据开发技术，都是需要进行积累编程基础知识的。尤其是在大数据培训班，老师会根据每个小伙伴的不同基础，将小伙伴分配到不同的班级进行学习编程基础，有了良好的编程基础才好学习大数据开发知识。

2.以用为学

在这一点学习当中，小伙伴要确定自己的发展方向，了解企业对大数据开发技术的需求，针对性学习，才能提高学习效率，在工作中能够提升职业价值。

3.多敲代码

小伙伴在大数据培训班学习的时候，不要只依靠培训班有限的上课时间去学习，在课下也要注重项目案例的练习，多练习代码是可以让小伙伴更快速的理解代码的含义，培养自身编程思路的过程。

4.多交流

Python语言简单易学，是最简单的入门编程语言，基础语法容易上手，被称为胶水语言。

Python目前在Web开发、大数据开发（分析）、人工智能开发（机器学习、处理、计算机视觉）、后端开发和嵌入式开发等领域具有广泛的应用，随着大数据和人工智能的发展，Python在近几年的上升趋势非常明显，目前已经成为了IT行业内最广泛使用的编程语言之一，未来发展前景非常广阔。

大数据学习有一定难度，大数据体系比较庞大复杂，参加培训的话学习半年左右，课程紧、课程有难度、需要有坚强的学习毅力。

大数据开发对基础要求较低，统招大专以上学历即可；0基础小白需要学习JavaSE及linux,初期有一些难度，掌握了编程逻辑后会轻松一些。

大数据科学领域，编程语言你该选 Python 还是 R？

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怎么比对两个表格数据的数量差异？

     要比对两个表格数据的数量差异，可以按照以下步骤进行：

1. 分别计算两个表格中数据的数量。可以通过计算每个表格中的行数或者某个列的不重复值的个数来获取数据的数量。

2. 比较两个表格中数据的数量，可以计算两个数量的差异。可以将数量较大的表格减去数量较小的表格得到差异值。如果差异值为正数，表示第一个表格数据较多；如果差异值为负数，表示第二个表格数据较多；如果差异值为零，表示两个表格中数据的数量相等。

3. 如果需要具体比对每个数据项的差异，可以将两个表格中的数据进行合并，然后使用比对工具或编程语言进行数据项的比对。可以使用类似于Excel的比较工具（如Beyond Compare）进行比对，也可以使用编程语言（如Python）编写代码来实现比对。

总结：比对两个表格数据的数量差异主要是通过计算两个表格中数据的数量来获取差异值，并根据差异值来判断哪个表格中数据较多或者数量是否相等。如果需要具体比对每个数据项的差异，可以合并两个表格数据后使用比对工具或编程语言进行比对。

我是经济学专业大二学生，未来想从事金融，想自己学一下关于数据分析(Python)方面，应该怎么学？

第一步：学习Python语言基础，它的各种语法、用法。这个过程因人而异，有的人喜欢看书，这里推荐《Python编程从入门到实践》，边看边跟着做，就能掌握Python的基本用法；有的人喜欢看视频，现在网络发达很好找，比如B站、慕课网，搜一下就有。在此期间，可以看看廖雪峰等人的博客、Github上的学习笔记等。

第二步：学习数据分析所需要的库，这里主要是numpy、pandas、matplotlib等。推荐书籍为《用Python进行数据分析》，这本书作者是pandas的缔造者，里面很多示例，跟着敲就能通晓数据分析应该怎么做。

第三步：学习一定的爬虫知识和机器学习。数据怎么来？除了用别人的，有的时候还需要自己收集，这就需要用到爬虫。建议直接看崔庆才的爬虫***，B站有。而数据分析跟机器学习是形影不离、相辅相成的，网上教程也是一大堆，入门的话推荐吴恩达的网课版，注意不是斯坦福上课那个。

学习完前面的步骤，基本上就能自己开始数据分析了。遇到困难，多百度，多提问，逐步掌握。

题主经济学大二生，将来目标是金融行业，这是很不错的职业规划，竞争虽然激烈但确实有钱途。至于说数理工具数据分析等等是否要下大力气学习，这是当然的，对将来工作很有用，但是，却不是最重要的。对金融行业就业来说，什么最重要？

学历！背景！

金融就业对学历，对出身，要求很高，非常高，不管是投行，债券，还是基金都是如此。国内金融高端就业领域对毕业生所就读大学院校的要求很变态，顶级的只要清华经管，连清华五道口院都以研究岗为主；北大光华汇丰CCER还有现在慢慢出头的燕京；复旦经管交大高金安泰，当然还有人大等这些最顶尖的高校，实事求是的说，其它学校机会很少。举个例子，BATM招聘，最后录取的投资部成员，都是清北毕业，且不乏哈佛、耶鲁等藤校背景的。再比如国内某著名基金，只要本科就是清北的，清北硕士都不行。出身，很重要。

金融专业有很强的地域性，记住：重要的不是金融学还是金融工程数据分析计算机技术，而是各种实习背景的安排，没有实习，没有强有力的实习，实力无从体现，找工作一样没戏。什么叫“强有力”？一般小券商的实习，四大事务所的实习，都没多大用。

清北的金融本，大部分都去米国英国了，去哥大伦敦政经巴黎高商看看，乌泱乌泱的。若非如此，一般985两财一贸考清北复交的金融研上不了岸。

金融经济学跟其他专业不太一样，它是非常注重实操的行业，专业上需要学习的东西不太多，也没有想象中的难度。金融业从业，人脉，关系，朋友圈，比投资技术重要。所以，题主学不学数据分析没那么关键，重要的是考研，提升自己，能出去就出去，出去也必须瞄准米国前十英法顶级，出不去当然死掐清北复交至少是985两财一贸，再把实习背景做做好。

题主有志于金融行业，当然没毛病。只是有一点一定要提醒一下，这是个投入比较大的专业，资金投入，时间投入，精力投入都很多，尤其是实习，要有心理准备。

好一点的经济金融专业岗位，现在看来不太可能本科就去就业，绝大部分得读个研深造一下。一般无非就是两个出路：保研，或者出国。

双修统计或应用数学类专业，或辅修计算机大数据方向课程。

经济学虽然有经济统计专业课程，但与数据分析还是有差距，不系统不深入。

热门职业竞争厉害，其他专业转方向搞大数据分析与挖掘，不系统学习是不可能胜出的。

总算碰到一个比较不错的问题了！

数据分析学习路线

一 当然是python的基础语法，另外sql的语法也要重点学习一下

二 学习python主流的数据分析框架：Pandas、numpy、matplotlib

建议使用工具：pycharm

三 重点学习下python数据分析相关的算法，一定要注意多思考，重在理解

四 前三点完成之后，可以在leetcode上进行练习

到此，以上就是小编对于python学习数据对比的问题就介绍到这了，希望介绍关于python学习数据对比的4点解答对大家有用。