python爬虫简历怎么写

Python09

python爬虫简历怎么写,第1张

python爬虫简历怎么写?

python爬虫简历如下:

1. 基本信息

求职岗位:Python爬虫工程师(全职)

期望薪资:15000以上

姓名:xx

手机号码:xxxx

邮箱:[email protected]

毕业院校:厦门大学软件学院

2.掌握技能

1.Python中8种数据类型的精通使用

2.Python匿名函数、列表推导式、装饰器的熟练使用

3.Python中re、requests、beautifulSoup等库的熟练使用

4.Python爬虫框架Scrapy的熟练使用

5.Python爬虫伪装中代理IP、UserAgent的熟练使用

6.Python与scrapyt-redis分布式爬虫的基本使用

7.Python操作Mysql数据库增删改查

8.Python操作MongoDB数据库增删改查

9.Python建立数据库连接池提高效率

10.团队协作开发工具git的熟练使用

11.熟悉Linux日常工作环境,熟练掌握常用命令和调优监控手段

12.python机器学习库scikit-learn库的熟练使用

13.python科学计算库numpy、scipy和数据分析库pandas的熟练使用

3.项目经验

1.基于Selenium的12306自动刷票软件

2.基于Scrapy爬取伯乐在线网站存入mysql数据库

3.基于GradientBoosting模型的厦门市房价预测系统

4.个人特质

1.思维清晰,优化代码,解决Bug,能够独立完成项目

2.逻辑推理能力较强,理解能力较强

3.代码可读性强,代码可复用性高,变量命名规范。

4.喜欢写博客分享心得,个人博客:xxxx

5.接受996工作制

5.其他

可能对贵司有用的个人相关信息:

1.有硬件维护实施经验,能够部署服务器和局域网。

2.个人期望在大城市发展,以后往数据科学家方向发展。

3.有队伍管理经验,大学期间任龙舟队队长,培训班级任班长协助老师给同学解决问题。

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第一步:自我介绍

第二步:公司介绍

第三步:技术基础

第四步:项目介绍

第五步:待遇

自我介绍,简单直接,姓名,籍贯,大学,工作经历

示例如下:

你好,面试官,我叫XX,来自XX,本科毕业于XX,主修XX专业,有X年工作经验,在上一家公司担任python后端开发工程师的职位。

公司名称是XX、公司主要做外包软件、都有软件定制/商城定制、前端2个后端2个运维1个

主要是根据你简历中填写的技术,根据我的简历中所写的,总结几点如下:

字典的查询流程:

不可变对象可哈希, str , fronzenset , tuple ,自己实现的类,要重载 __hash__ 方法。

dict内存花销大,但是查询速度快,自定义的对象或者python内部的对象都是dict包装的。

dict的存储顺序和元素添加顺序有关,添加顺序可能改变已有数据的顺序。

集合:是一个可以存放任意数据类型的可变无序的映射集合。

set和dict类似,set的核心也是散列表,但是表元只包含值的引用。 由于散列表的特性,set的元素不能重复,且无序。 内部由哈希实现,查找的时间复杂度为O(1),所以性能很高,实现了魔法函数 __contains__ 可以使用in来查找。 set的去重是通过两个函数 __hash__ 和 __eq__ 实现的。

(1)浅拷贝

定义:浅拷贝只是对另外一个变量的内存地址的拷贝,这两个变量指向同一个内存地址的变量值。

浅拷贝的特点:

(2)深拷贝:

定义:一个变量对另外一个变量的值拷贝。

深拷贝的特点:

Python GC主要使用引用计数(reference counting)来跟踪和回收垃圾。在引用计数的基础上,通过“标记-清除”(mark and sweep)解决容器对象可能产生的循环引用问题,通过“分代回收”(generation collection)以空间换时间的方法提高垃圾回收效率。

GIL全称 Global Interpreter Lock ,中文解释为全局解释器锁。它并不是Python的特性,而是在实现python的主流Cpython解释器时所引入的一个概念,GIL本质上就是一把互斥锁,将并发运行变成串行,以此来控制同一时间内共享数据只能被一个任务所修改,从而保证数据的安全性。

GIL保护的是解释器级别的数据,但是用户自己的数据需要自己加锁处理。

既然有了GIL的存在,一个进程中同一时刻只有一个线程能够被执行,无法利用cpu的多核机制,导致多线程用于I/O密集型,多进程用于计算密集型,如金融分析等。

死锁:两个或两个以上的进程或者线程在执行过程中,因为争夺资源而造成的互相等待现象,若无外力的作用,都将一直处于阻塞状态,这些互相等待的进程或者线程就被称为死锁。

解决方法,使用递归锁(RLock)

这个RLock内部有一个Lock和一个counter变量,counter记录着acquire的次数,从而使得资源可以被多次require。直到一个线程所有的acquire都被release,其他的线程才能获得资源。上面的例子如果使用RLock代替Lock,则不会发生死锁

可以直接认为是linux,毕竟搞后端的多数是和linux打交道。

那么如何避免粘包问题呢? 归根结底就是一句话, 明确两个包之间的边界.

UDP不存在粘包问题,是由于UDP发送的时候,没有经过Negal算法优化,不会将多个小包合并一次发送出去。另外,在UDP协议的接收端,采用了链式结构来记录每一个到达的UDP包,这样接收端应用程序一次recv只能从socket接收缓冲区中读出一个数据包。也就是说,发送端send了几次,接收端必须recv几次(无论recv时指定了多大的缓冲区)。

存储可能包含rdbms,nosql以及缓存等,我以mysql,redis举例**