网上科普有关“软件开发模式有哪些？ ”话题很是火热 ，小编也是针对软件开发模式有哪些？寻找了一些与之相关的一些信息进行分析
，如果能碰巧解决你现在面临的问题，希望能够帮助到您。

. 边做边改模型（Build-and-Fix Model）

好吧 ，其实现在许多产品实际都是使用的“边做边改
”模型来开发的
，特别是很多小公司产品周期压缩的太短 。在这种模型中，既没有规格说明 ，也没有经过设计
，软件随着客户的需要一次又一次地不断被修改
。

在这个模型中，开发人员拿到项目立即根据需求编写程序 ，调试通过后生成软件的第一个版本。在提供给用户使用后，如果程序出现错误
，或者用户提出新的要求，开发人员重新修改代码 ，直到用户和测试等等满意为止 。

这是一种类似作坊的开发方式
，边做边改模型的优点毫无疑问就是前期出成效快
。

对编写逻辑不需要太严谨的小程序来说还可以对付得过去，但这种方法对任何规模的开发来说都是不能令人满意的 ，其主要问题在于：

缺少规划和设计环节
，软件的结构随着不断的修改越来越糟，导致无法继续修改；

忽略需求环节 ，给软件开发带来很大的风险；

没有考虑测试和程序的可维护性
，也没有任何文档，软件的维护十分困难。

2. 瀑布模型（Waterfall Model）

瀑布模型是一种比较老旧的软件开发模型 ，1970年温斯顿·罗伊斯提出了著名的“瀑布模型”
，直到80年代都还是一直被广泛采用的模型 。

瀑布模型将软件生命周期划分为制定计划、需求分析 、软件设计
、程序编写、软件测试和运行维护等六个基本活动，并且规定了它们自上而下 、相互衔接的固定次序 ，如同瀑布流水，逐级下落
。

在瀑布模型中
，软件开发的各项活动严格按照线性方式进行，当前活动接受上一项活动的工作结果 ，实施完成所需的工作内容。当前活动的工作结果需要进行验证
，如验证通过，则该结果作为下一项活动的输入 ，继续进行下一项活动
，否则返回修改 。

瀑布模型优点是严格遵循预先计划的步骤顺序进行，一切按部就班比较严谨。

瀑布模型强调文档的作用 ，并要求每个阶段都要仔细验证
。但是
，这种模型的线性过程太理想化，已不再适合现代的软件开发模式 ，几乎被业界抛弃
，其主要问题在于：

各个阶段的划分完全固定，阶段之间产生大量的文档 ，极大地增加了工作量；

由于开发模型是线性的，用户只有等到整个过程的末期才能见到开发成果
，从而增加了开发的风险；

早期的错误可能要等到开发后期的测试阶段才能发现，进而带来严重的后果。

各个软件生命周期衔接花费时间较长 ，团队人员交流成本大 。

瀑布式方法在需求不明并且在项目进行过程中可能变化的情况下基本是不可行的
。

3. 迭代模型（stagewise model）

迭代模型（也被称作迭代增量式开发或迭代进化式开发）是一种与传统的瀑布式开发相反的软件开发过程
，它弥补了传统开发方式中的一些弱点，具有更高的成功率和生产率。

在迭代式开发方法中 ，整个开发工作被组织为一系列的短小的
、固定长度（如3周）的小项目
，被称为一系列的迭代 。每一次迭代都包括了需求分析、设计 、实现与测试
。采用这种方法，开发工作可以在需求被完整地确定之前启动 ，并在一次迭代中完成系统的一部分功能或业务逻辑的开发工作。再通过客户的反馈来细化需求
，并开始新一轮的迭代 。

教学中，对迭代和版本的区别 ，可理解如下： 迭代一般指某版本的生产过程
，包括从需求分析到测试完成； 版本一般指某阶段软件开发的结果，一个可交付使用的产品
。

与传统的瀑布模型相比较 ，迭代过程具有以下优点：

降低了在一个增量上的开支风险。如果开发人员重复某个迭代，那么损失只是这一个开发有误的迭代的花费 。

降低了产品无法按照既定进度进入市场的风险
。通过在开发早期就确定风险
，可以尽早来解决而不至于在开发后期匆匆忙忙。

加快了整个开发工作的进度 。因为开发人员清楚问题的焦点所在，他们的工作会更有效率。

由于用户的需求并不能在一开始就作出完全的界定 ，它们通常是在后续阶段中不断细化的
。因此
，迭代过程这种模式使适应需求的变化会更容易些。因此复用性更高

4. 快速原型模型（Rapid Prototype Model）

快速原型模型的第一步是建造一个快速原型，实现客户或未来的用户与系统的交互 ，用户或客户对原型进行评价
，进一步细化待开发软件的需求 。通过逐步调整原型使其满足客户的要求，开发人员可以确定客户的真正需求是什么；第二步则在第一步的基础上开发客户满意的软件产品
。

显然 ，快速原型方法可以克服瀑布模型的缺点
，减少由于软件需求不明确带来的开发风险，具有显著的效果。

快速原型的关键在于尽可能快速地建造出软件原型 ，一旦确定了客户的真正需求
，所建造的原型将被丢弃 。因此，原型系统的内部结构并不重要 ，重要的是必须迅速建立原型，随之迅速修改原型
，以反映客户的需求
。

快速原型模型有点整合“边做边改 ”与“瀑布模型
”优点的意味。

5
、增量模型（Incremental Model）

与建造大厦相同，软件也是一步一步建造起来的 。在增量模型中 ，软件被作为一系列的增量构件来设计、实现 、集成和测试
，每一个构件是由多种相互作用的模块所形成的提供特定功能的代码片段构成
。

增量模型在各个阶段并不交付一个可运行的完整产品，而是交付满足客户需求的一个子集的可运行产品。整个产品被分解成若干个构件 ，开发人员逐个构件地交付产品
，这样做的好处是软件开发可以较好地适应变化，客户可以不断地看到所开发的软件 ，从而降低开发风险 。但是
，增量模型也存在以下缺陷：

由于各个构件是逐渐并入已有的软件体系结构中的，所以加入构件必须不破坏已构造好的系统部分 ，这需要软件具备开放式的体系结构
。

在开发过程中
，需求的变化是不可避免的。增量模型的灵活性可以使其适应这种变化的能力大大优于瀑布模型和快速原型模型，但也很容易退化为边做边改模型 ，从而是软件过程的控制失去整体性 。

在使用增量模型时，第一个增量往往是实现基本需求的核心产品。核心产品交付用户使用后
，经过评价形成下一个增量的开发计划，它包括对核心产品的修改和一些新功能的发布
。这个过程在每个增量发布后不断重复 ，直到产生最终的完善产品。

例如
，使用增量模型开发字处理软件 。可以考虑，第一个增量发布基本的文件管理、编辑和文档生成功能 ，第二个增量发布更加完善的编辑和文档生成功能
，第三个增量实现拼写和文法检查功能，第四个增量完成高级的页面布局功能
。

6. 螺旋模型（Spiral Model）

1988年 ，巴利·玻姆(Barry Boehm)正式发表了软件系统开发的“螺旋模型”
，它将瀑布模型和快速原型模型结合起来，强调了其他模型所忽视的风险分析 ，特别适合于大型复杂的系统。

螺旋模型沿着螺线进行若干次迭代
，图中的四个象限代表了以下活动：

制定计划：确定软件目标，选定实施方案 ，弄清项目开发的限制条件；

风险分析：分析评估所选方案，考虑如何识别和消除风险；

实施工程：实施软件开发和验证；

客户评估：评价开发工作
，提出修正建议，制定下一步计划 。

螺旋模型由风险驱动 ，强调可选方案和约束条件从而支持软件的重用
，有助于将软件质量作为特殊目标融入产品开发之中
。但是，螺旋模型也有一定的限制条件 ，具体如下：

螺旋模型强调风险分析
，但要求许多客户接受和相信这种分析，并做出相关反应是不容易的 ，因此
，这种模型往往适应于内部的大规模软件开发。

如果执行风险分析将大大影响项目的利润，那么进行风险分析毫无意义 ，因此
，螺旋模型只适合于大规模软件项目 。

软件开发人员应该擅长寻找可能的风险，准确地分析风险 ，否则将会带来更大的风险

一个阶段首先是确定该阶段的目标，完成这些目标的选择方案及其约束条件
，然后从风险角度分析方案的开发策略，努力排除各种潜在的风险 ，有时需要通过建造原型来完成
。如果某些风险不能排除
，该方案立即终止，否则启动下一个开发步骤。最后 ，评价该阶段的结果
，并设计下一个阶段 。

7. 敏捷软件开发 (Agile development)

敏捷开发是一种以人为核心
、迭代、循序渐进的开发方法
。在敏捷开发中，软件项目的构建被切分成多个子项目 ，各个子项目的成果都经过测试
，具备集成和可运行的特征。换言之，就是把一个大项目分为多个相互联系 ，但也可独立运行的小项目
，并分别完成，在此过程中软件一直处于可使用状态 。

敏捷开发小组主要的工作方式可以归纳为：作为一个整体工作； 按短迭代周期工作； 每次迭代交付一些成果 ，关注业务优先级，检查与调整。

敏捷软件开发要注意项目规模
，规模增长，团队交流成本就上去了 ，因此敏捷软件开发暂时适合不是特别大的团队开发
，比较适合一个组的团队使用
。

8. 演化模型（evolutionary model）

主要针对事先不能完整定义需求的软件开发。用户可以给出待开发系统的核心需求，并且当看到核心需求实现后 ，能够有效地提出反馈
，以支持系统的最终设计和实现 。软件开发人员根据用户的需求，首先开发核心系统
。当该核心系统投入运行后 ，用户试用之
，完成他们的工作，并提出精化系统 、增强系统能力的需求。软件开发人员根据用户的反馈 ，实施开发的迭代过程 。第一迭代过程均由需求
、设计、编码 、测试
、集成等阶段组成
，为整个系统增加一个可定义的、可管理的子集
。

在开发模式上采取分批循环开发的办法，每循环开发一部分的功能 ，它们成为这个产品的原型的新增功能。于是，设计就不断地演化出新的系统 。 实际上
，这个模型可看作是重复执行的多个“瀑布模型 ”
。

“演化模型
”要求开发人员有能力把项目的产品需求分解为不同组，以便分批循环开发。这种分组并不是绝对随意性的 ，而是要根据功能的重要性及对总体设计的基础结构的影响而作出判断 。有经验指出
，每个开发循环以六周到八周为适当的长度
。

9. 喷泉模型（fountain model, (面向对象的生存期模型, 面向对象（Object Oriented,OO）模型））

喷泉模型与传统的结构化生存期比较，具有更多的增量和迭代性质 ，生存期的各个阶段可以相互重叠和多次反复
，而且在项目的整个生存期中还可以嵌入子生存期。就像水喷上去又可以落下来，可以落在中间 ，也可以落在最底部 。

10. 智能模型（四代技术（4GL）)

智能模型拥有一组工具（如数据查询 、报表生成
、数据处理、屏幕定义 、代码生成
、高层图形功能及电子表格等）
，每个工具都能使开发人员在高层次上定义软件的某些特性，并把开发人员定义的这些软件自动地生成为源代码。这种方法需要四代语言（4GL）的支持
。4GL不同于三代语言 ，其主要特征是用户界面极端友好
，即使没有受过训练的非专业程序员，也能用它编写程序；它是一种声明式、交互式和非过程性编程语言。4GL还具有高效的程序代码 、智能缺省假设、完备的数据库和应用程序生成器 。目前市场上流行的4GL（如Foxpro等）都不同程度地具有上述特征
。但4GL目前主要限于事务信息系统的中
、小型应用程序的开发。

11. 混合模型（hybrid model）

过程开发模型又叫混合模型（hybrid model） ，或元模型（meta-model）,把几种不同模型组合成一种混合模型，它允许一个项目能沿着最有效的路径发展
，这就是过程开发模型（或混合模型） 。实际上，一些软件开发单位都是使用几种不同的开发方法组成他们自己的混合模型
。

0基础自学python ，有入门书籍推荐下么

可能你会觉得我在把问题变得复杂化
，但是请看下去：

（请将代码中的````换成一个tab符）

首先我们定义一个异常类: UnExpectedNumberException

表示所接收到的数字是我们不想要的，类如 ，我们只对正数进行平方根处理
，

但是传入的是一个负数，于是我们可以抛出这个异常

// UnExpectedNumberException.java

//package cn.plause.test.narcissus;

public final class UnExpectedNumberException extends Exception {

````private static final long serialVersionUID = 3080196113722623423L;

````private static final String MESSAGE_FMT = "Number should bigger than %s and smaller than %s";

````public UnExpectedNumberException(int min, int max) {

````````super(String.format(MESSAGE_FMT, min, max));

````}

}

接下来 ，我们再定义一个接口：NumberAcceptor （你可以理解为数字接受器）

该接口只有一个方法：

public boolean accept(Integer number) /* throws UnExpectedNumberException */;

该方法接受一个参数Integer number
，如果实现该接口的类认为

这个number是他需要的或者相信的或者什么其他的东西的话就会返回true，否则false.

// NumberAcceptor.java

//package cn.plause.test.narcissus;

public interface NumberAcceptor {

````public boolean accept(Integer number) /* throws UnExpectedNumberException */;

}

这个接口具有通用性 ，今天你可能使用它判断一个数是否是水仙花数
，明天说不定会用它

来判断一个数是不是镜像数（3443就是一个镜像数）或者什么其它的数字。

下面我们回到重点，因为前面跟水仙花数的逻辑判断一点也没有搭上边 。

我们知道 ，按照一般的逻辑就是这样

for (i = 100; i < 1000; i++) {

````如果 i 是一个水仙花数则打印 i

}

而按照一般的判断一个水仙花数的逻辑就是这样的

i / 100 得到百位，

i % 100 / 10 得到十位
，

i % 10 得到个位
。

然后把这百、十 、个位分别立方相加得到一个和，

再将这个和同 i 相比较 ，如果相等则是水仙花
，否则不是。

其实我们还有另一种逻辑的：

一个数 153，如果把它看成是一个字符串的话就是 "153" ，

字符串的第一个字符是 '1'
，第二个是 '5'，第三个是 '3' 。

为什么不直接 1 * 3 + 5 * 3 + 3 * 3 呢？

可能你会说 '1' != 1 ，

那么 '1' - '0' 呢？！

'1' 的ASC码是 31
，'0'的ASC码是30，

显示有 '1' - '0' = 1, '8' - '0' = 8

所以我们可以直接 ('1' - '0') * 3 + ('5' - '0') * 3 + ('3' - '0') * 3

注意 ，本人并不是想说明别人的算法是不正确的
，只是想说清楚我的算法
。

请看最重要的类：

（怕大家调试不方便，所以把异常去掉了）

// NarcissusNumber.java

//package cn.plause.test.narcissus;

public final class NarcissusNumber {

````/**

```` * 计算一个数字的每一位的立方和。

```` * 这个方法不只是能算出 3 位数的水仙花数 。

```` */

````public static int pow(Integer number) {

````````String digits = number.toString();

````````int total = 0;

````````/*

```````` * 字符 '9' - '0' = 9, '8' - '0' = 8

```````` * 以此类推……

```````` */

````````for (int i = 0; i < digits.length(); i++) {

````````````total += (int) Math.pow(digits.charAt(i) - '0', 3);

````````}

````````return total;

````}

````public static void main(String[] args) {

````````/* 新建一个数字接受器对象 */

````````NumberAcceptor narcissusNA = new NumberAcceptor() {

````````````/* 实现NumberAcceptor接口中的accept方法 */

````````````public boolean accept(Integer number) /* throws UnExpectedNumberException */ {

````````````````// 三位数的水仙花数肯定是大于100小于1000的数

````````````````if (! (number > 100 && number < 1000)) {

````````````````````/* throw new UnExpectedNumberException(100, 1000); */

````````````````}

````````````````// 如果这个整数的每一位的立方和与其本身相等 ，则其是水仙花数

````````````````return pow(number) == number;

````````````}

````````};

````````// 你可以把这个循环的初始条件与结束条件更改以使本程序算出多位水仙花数

````````for (int i = 101; i < 1000; i++) {

````````````// 如果是水仙花数，则打印这个整数

````````````if (narcissusNA.accept(i)) {

````````````````System.out.println(i);

````````````}

````````}

````}

}

希望不要嫌麻烦。

第二个： 个人所得税
，这个没有什么扩展性，所以简单写了

public final class TaxUtils {

````public static double calculatePersonalTax(int wage) {

````````if (wage <= 1000) { // 没有超过 1000 不用给钱

````````````return 0d;

````````}

````````int diff = wage - 1000;

````````// 不知道超过40000的怎么算

````````if (diff > 40000) {

````````````return -1d;

````````}

````````if (diff > 20000) { // 超出 20000

````````````return diff * 0.25d;

````````} else if (diff > 5000) { // 超出 5000

````````````return diff * 0.20d;

````````} else if (diff > 2000) { // 超出 2000

````````````return diff * 0.15d;

````````} else if (diff > 500) { // 超出 500

````````````return diff * 0.10d;

````````} else { // 超出小于 500

````````````return diff * 0.05d;

````````}

````}

````public static void main(String[] args) {

````````System.out.println(calculatePersonalTax(30000));

````}

}

百度seo优化问答推广营销怎么做？

AlphaGo 都在使用的 Python 语言 ，是最接近 AI 的编程语言
。

教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知
，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计 ”科目。

9个月前 ，浙江省信息技术课程改革方案已经出台
，Python确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python 。

小学生都开始学Python了 ，天呐撸
，学习Python看完这些准没错
。

安利一波书单

Python入门

《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

作者： 美Al Sweigart（斯维加特）

Python3编程从入门到实践

亚马逊畅销Python编程图书

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能 。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念 ，第二部分介绍了一些不同的任务
，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们
。第二部分的每一章都有一些项目程序 ，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识
，附录部分提供了所有习题的解答 。

《“笨办法”学Python（第3版）》

作者： 美Zed A. Shaw

《“笨办法
”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多 ，没有学过编程
，但对编程感兴趣的读者学习使用
。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现 ，让初学者从基础的编程技术入手
，最终体验到软件开发的基本过程。

《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题 ，其中26个覆盖了输入/输出
、变量和函数三个主题
，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环 、类和对象
、代码测试及项目的实现等 。每一章的格式基本相同 ，以代码习题开始
，按照说明编写代码，运行并检查结果 ，然后再做附加练习
。

《Python编程初学者指南》

作者： 美Michael Dawson

《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点
，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣 ，降低学习的难度 。每章最后都会对该章的知识点进行小结
，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐
。

《数据结构（Python语言描述）》

作者： 美Kenneth A. Lambert（兰伯特）

在计算机科学中 ，数据结构是一门进阶性课程
，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单 ，交互性强 。用Python来讲解数据结构等主题
，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰
。

本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构 、复杂度分析
、数组和线性链表结构进行了详细介绍 ，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异 、多态以及信息隐藏等内容
，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈
、队列和列表为代表 ，介绍了线性集合的相关知识 。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容
，第12章介绍了图和图处理算法
。每章最后，还给出了复习题和案例学习 ，帮助读者巩固和思考。

像计算机科学家一样思考Python》

作者： 美Allen B. Downey

本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程 。全书贯穿的主体是如何思考、设计 、开发的方法
，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介
。并不是一本介绍语言的书 ，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同
，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发 ，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境 。

Python进阶

Python高级编程（第2版）》

作者： 波兰Micha? Jaworski（贾沃斯基） , 法Tarek Ziadé（莱德）

本书基于Python 3.5版本进行讲解
，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧
。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍 ，对Python语法、命名规则
、Python包的编写、部署代码 、扩展程序开发
、管理代码、文档编写 、测试开发
、代码优化、并发编程 、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。

本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读
，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习 。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的
、可靠且可维护的Python应用。

《Python高性能编程》

作者： 美 戈雷利克 （Micha Gorelick） , 欧日沃尔德（Ian Ozsvald）

本书共有12章 ，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解
。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组 、字典和集合
、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算 、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题 。

本书适合初级和中级Python程序员
、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读

《Python极客项目编程》

作者： 美Mahesh Venkitachalam

Python是一种解释型、面向对象 、动态数据类型的高级程序设计语言
。通过Python编程
，我们能够解决现实生活中的很多任务。

本书通过14个有趣的项目，帮助和鼓励读者探索Python编程的世界 。全书共14章 ，分别介绍了通过Python编程实现的一些有趣项目
，包括解析iTunes播放列表
、模拟人工生命、创建ASCII码艺术图 、照片拼接
、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果 、实现立体光线投射算法，以及用Python结合Arduino和树莓派等硬件的电子项目
。本书并不介绍Python语言的基础知识 ，而是通过一系列不简单的项目
，展示如何用Python来解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。

《Python核心编程（第3版）》

作者： 美Wesley Chun（卫斯理 春）

本书是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本 ，总共分为3部分 。第1部分讲解了Python的一些通用应用
，包括正则表达式
、网络编程、Internet客户端编程 、多线程编程
、GUI编程、数据库编程 、Microsoft Office编程、扩展Python等内容
。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器
、CGI和WSGI相关的Web编程、Diango Web框架 、云计算
、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节 ，包括文本处理以及一些其他内容 。

本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读
。

Python机器学习——预测分析核心算法》

作者： 美Michael Bowles（鲍尔斯）

在学习和研究机器学习的时候
，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python 语言实现的角度 ，帮助读者认识机器学习 。

本书专注于两类核心的“算法族 ”，即惩罚线性回归和集成方法
，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7 章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建 、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现
。

《Python机器学习实践指南》

作者： 美Alexander T. Combs

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域 ，同时Python 语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python 语言两个热门的领域
，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python 语言在数据分析方面的优势发挥到极致 。

全书共有10 章
。第1 章讲解了Python 机器学习的生态系统，剩余9 章介绍了众多与 机器学习相关的算法 ，包括各类分类算法
、数据可视化技术、推荐引擎等
，主要包括机器学习在公寓 、机票
、IPO 市场、新闻源 、内容推广
、股票市场、图像 、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

《精通Python自然语言处理》

作者： 印度Deepti Chopra , Nisheeth Joshi , Iti Mathur

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一 。

本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务 ，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目
。全书共10章
，分别涉及字符串操作、统计语言建模
、形态学、词性标注 、语法解析
、语义分析、情感分析 、信息检索
、语篇分析和NLP系统评估等主题。

本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考 。

Python数据科学指南》

作者： 印度Gopi Subramanian（萨伯拉曼尼安）

60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力

Python作为一种高级程序设计语言 ，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言
，并成为数据科学家的首选之一
。

本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索 、数据分析与挖掘
、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能 ，帮助读者更好地掌握各个知识点 。

本书内容结构清晰，示例完整
，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益
。

《用Python写网络爬虫》

作者： 澳Richard Lawson（理查德 劳森）

本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序 ，内容包括网络爬虫简介
，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据 ，使用多个线程和进程来进行并发抓取
，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互 ，处理页面中的验证码问题
，以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取 ，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。

本书适合有一定Python编程经验
，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读 。

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》

作者： 美Allen B. Downey

这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法 ，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译
，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域
。

Python自然语言处理》

作者： 美Steven Bird , Ewan Klein , Edward Loper

自然语言处理(Natural Language Processing ，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法
，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作 。

《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言
。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库 ，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章
，按照难易程度顺序编排 。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息
。第4章讨论结构化程序设计 ，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理
，包括标注 、分类和信息提取等 。第8章到第10章介绍了句子解析
、句法结构识别和句意表达方法
。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来 。

本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习
。可供读者用于自学 ，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书
，还可以作为人工智能、文本挖掘 、语料库语言学等课程的补充读物。

Python数据分析》

作者： 印尼Ivan Idris

Python是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发 ，又适合函数式设计模式 。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。

本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面
，从数据检索
、清洗、操作 、可视化
、存储到高级分析和建模
。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块 ，诸如NumPy、SciPy 、matplotlib
、pandas、IPython 、 Cython
、scikit-learn和NLTK等。此外
，本书还介绍了数据可视化、信号处理 、时间序列分析
、数据库、预测性分析和机器学习等主题 。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手
。

一般来说 ，网络seo优化推广营销可以分为六个小步骤：1 、关键词分析(也叫关键词定位)这是百度seo营销推广中最重要的部分
，关键词分析包括：关键词聚焦分析、竞争对手分析
、关键词和网站关联分析、关键词布局 、关键词排名预测。2
、网站架构分析网站结构符合搜索引擎的爬虫选择，有利于网络优化营销推广 。网站架构分析包括:消除网站架构的不良设计 ，实现树形结构
，网站导航和链接优化
。3、网站目录和页面优化百度seo优化推广不仅要使网站的主页在搜索引擎中有一个好的排名，还要使网站的每一页都带来流量。4 、内容发布和链接布置搜索引擎喜欢定期更新网站内容 ，因此合理安排网站内容发布时间是网络seo优化推广营销优化的重要技术之一 。链接布局将整个网站有机地连接在一起
，让搜索引擎了解每个网页的重要性和关键词
。5
、建立网站地图SiteMap根据自己的网站结构，制作网站地图 ，让搜索引擎能过SiteMap就可以访问整个站点上的所有网页和栏目。6、高质量的友情链接建立高质量的友情链接，对于百度推广营销来说
，可以提高网站的PR值和网站更新率，是非常关键的问题 。

针对很多网友在询问关于SEO优化的各种问题 ，今天我做一个统一的回复
，为大家清晰的解答
。什么是SEO优化：“SEO
”又叫“SEO优化”也叫“搜索引擎优化 ”，主要是利用类似于百度搜索引擎的规则进行相关信息的排名靠前。比如优化网站靠前 、优化新闻信息靠前
、优化问答靠前等 。现在我们讲的SEO优化基本上说的就是在百度搜索引擎中进行优化。SEO优化需要掌握哪些知识：我们需要掌握的知识比较多 ，首先要掌握搜索引擎（比如百度）的相关规则
，如资讯端规则、网页端规则 、知道端规则等
。并且还要了解一些基础知识：网站权重
、内链、高质量外链等。如果我们是要优化官网的话，还要基础了解网站代码的原创度 、网站的关键词、描述信息以及网站的ALT等 。当然 ，在实际优化中会遇到很多问题
，我们需要灵活运用
。SEO优化找哪家公司合作：现在很多网络营销公司都有优化的服务，当然优化的能力都是不一样的 ，所以价格也是不一样的。但是我们要知道在“优化
”的行业
，有“白帽”和“黑帽 ”手法的说法 。“白帽
”就是正规的优化，收到搜索引擎的喜好；而“黑帽”优化是受搜索引擎打击的 ，严重的情况会直接被搜索引擎K
。所以我们最好是自己要掌握一些seo的技术和技巧，这样就不会在合作中被骗。SEO学习的方式有哪些：想要学习SEO可以根据专业的SEO教学的网站学习
，也可以报名参加相关的培训班或课程，采用线上和线下的学习 。当然你也可以直接参考“像揭秘魔术一样解密网络营销 ”的由“互联网技术客
”撰写的《网络营销推广技术
、技巧深度解密》文档里的内容进行学习 ，总之学习的途径和方式还是比较多的
。总的来说
，一个新人想要学好SEO其实并不是一件很难的事。最后真心的希望大家在网络营销的道路上越走越远，越走越好！！！

SEO推广是由网站优化网络运营媒体宣传结合的一种技术 ，而现在恰好就是媒体最为流行
，真因为如此很多的站长之知道利用自媒体推广网站，结果推广了几年网站权重只有2到3而已 ，导致和谐问题的关键就是没有结合其他主要的技术
，原本做网络推广这块被称为SEM，不过很多新收SEO推广不知道SEM还有很多新站长错误了理解SEO ，导致网站推广效率大大下降 。千骏传媒总结了以下几种SEO推广方式：视频教程宣传当一个新网站上线后
，第一是没有权重二没有收录三没有流量，也就是说什么都没有 ，那么我们就必须让我们的网站快速获得流量提高权重
。最为可靠的就是先录制一套视频教程发布到视频网站上去，一般发布了就会很多的人去看
，这样就会很快带动网站流量，权重马上马上就提高了。建立友谊链接网站有了权重很多新站长就是去关注网站收录的问题 ，其实不然
，寻找权重收录比较快的网站做友谊链接，做好友谊链接网站收录自然而然变快 。网站文章被收录了 ，在去建立高质量外链先去高权重的站长网投稿。新闻推广有了一定资源后必须快速完善互联网的体系
，打开知名度和网络一批作者和粉丝，先用知识在门户网站吸引关注
。搜索引擎产品建立有了资源就是建立网络体系 ，在搜索引擎网站推广的知名度
，莫过于他们旗下的产品。如在门户网站发布的新闻报道做百科参考资料建百科 。问答推广当有了一点点知名度就去问答平台推广网站的关键词，为的就是去建立信任度
。经过一段时间的推广网站的关键词会上周围人都在搜索 ，或是身边人都在搜索。这样给网站带来的知名度非常高
，只要有人看搜索栏右边的是个排名就会看到网站 。吸引作者有了知名度，网站要发展不是一个人去完成的 ，而是到处去发现作者
。还有一个就是文章搜索引擎排名推广也可以帮助别人推广。邀请作者一个站长需要发展扩大就需要引进有名气的作家来网站，去邀请那些有知名度的作家来网站开通专栏 。利益下载软件提高访问量整理一些软件
，打包后上传到网站，把这些整理好的软件 ，发布到别人的网站上
，把网址留下在软件里面就可以了，软件组号是相同的软件用文件夹整理好以便于大家下载满载而归
。广撒大网网站不是一个独立的链接 ，它是一个完整的圈子
，站长走到这一步是要打造国内知名品牌，相信大家都会去把网站提交给一些知名的导航网 ，很多站长提交了都是不通过的
，那是因为知名度和权重不够。

一、站外优化1 、外链建设外链作为是网站优化的三大核心之一，也一直是搜索引擎核心算法的基础 ，但是外链是求质不求量
，优质外链才能发挥好效果 。简单操作就是在站外发布大量文章加上站内指向链接，可以加首页链接 ，也可以加内页链接
。下面说下搭建外链的一些常见问题：1）怎样才算高质量外链？发布手段：避免机器群发
、建议手动操作发布平台：站点相关、大型门户 、正规行业内容价值：可读性强
、对用户有价值、符合百度搜索规范和要求更新频率：避免断更 、避免超量2）优质外链哪里找？外链交换平台：爱链
、换链神器等购买外链：参考PR值同时关注网站整体、注意站点相关性 、外链时效性，另外不要单次大量购买
，可以分批进行。请点击输入描述2
、外部推广引流做SEO不能单靠自然排名，因为SEO优化是一个长期的策略 ，需要花费一定的时间才能做出效果
，这也算是它的一个劣势所在，如果你想立即看到效果预算也充足 ，却又没有太大精力和技术
，可以辅助竞价排名等方式直接从外部引流，所以SEM推广和SEO推广是可以很好结合在一起的 ，而且在某些方面两者可以优劣互补 。前面是180
，中间是4627，最后是9049请点击输入描述3、关注百度算法更新百度算法的变化直接关联我们网站流量和排名 ，所以要随时关注百度算法的更新和动态咨询
，适时做出相应的调整和优化，才能让自己网站继续更好生存在互联网大环境中。跟着官方脚步走 ，虽然不一定就能保障出到多好效果，但起码不会轻易出什么幺蛾子！二 、站内优化1、网站结构优化网站设计要清晰
，布局要合理导航层次分明，尽量扁平化
。所以必须对搜索引擎友好度要高 ，必须有利搜索引擎蜘蛛的爬行和抓取。其次URL
、404等方面也要做好
，一切要从搜索引擎和用户体验角度来出发，如果是新网站的话 ，要做好SEO基础优化 。请点击输入描述2、关键词优化关键词选择：主关键词 、品牌关键词
、长尾关键词关键词分布：金字塔结构、垂直拓展关键词密度：一般2%~8%左右适宜关键词精准挖掘：5118 、爱站
、百度下拉框等关键词优化的重点在于要先选择合适关键词
，在去尽力提升排名，而且关键词布局的量一定要铺大 ，三五个词能带来的流量肯定是有限的
。3、内容质量现在简直是"内容为王"的时代了
，对内容的质量在提高，因为在海量信息的当今时代 ，人们其实也会快速过滤掉那些垃圾内容
，优质的内容才是百度推荐和用户的不二之选。如果你的内容质量高，能真正给用户提供高价值 ，还是很容易爆流量的 。关于如何写出高质量内容，可以参考下面文章：请点击输入描述关于SEO的内容今天分享就到这里
，希望能对大家有所帮助
。

首先要制定一个网站给网站选定关键词合理的网站布局合理的关键词布局

关于“软件开发模式有哪些？”这个话题的介绍，今天小编就给大家分享完了 ，如果对你有所帮助请保持对本站的关注！