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摘要：它包含了一組完善而且容易理解的標準庫，能夠輕松完成很多常見的任務。代碼這是自年恢復高考以來到年的高考報考及錄取數據。為了直觀展示，對錄取率做了尺度上的變換。
Python（發音：英[?pa?θ?n]，美[?pa?θɑ:n]），是一種面向對象、直譯式電腦編程語言，也是一種功能強大的通用型語言，已經具有近二十年的發展歷史，成熟且穩定。它包含了一組完善而且容易理解的標準庫，能夠輕松完成很多常見的任務。它的語法非常簡捷和清晰，與其它大多數程序設計語言不一樣，它使用縮進來定義語句。
Python支持命令式程序設計、面向對象程序設計、函數式編程、面向切面編程、泛型編程多種編程范式。與Scheme、Ruby、Perl、Tcl等動態語言一樣，Python具備垃圾回收功能，能夠自動管理存儲器使用。它經常被當作腳本語言用于處理系統管理任務和網絡程序編寫，然而它也非常適合完成各種高級任務。Python虛擬機本身幾乎可以在所有的作業系統中運行。使用一些諸如py2exe、PyPy、PyInstaller之類的工具可以將Python源代碼轉換成可以脫離Python解釋器運行的程序。
代碼：
這是自1977年恢復高考以來到2017年的高考報考及錄取數據。篇幅所限，省略了部分數據。為了直觀展示，對錄取率做了尺度上的變換。2000年以后，最難（錄取率最低）的一年高考是2007年，錄取率只有56%，但這也已經比上世紀八九十年代只有百分之二三十的錄取率高得多。總體來說，上大學的確是越來越容易了。而數據上看，03年也沒有想象中那么糟糕。
從圖上可以看出，每年的報考人數也有不小的波動。我去找了歷年的人口統計數據，與報考人數做了個對比：
教育普及率相比較二三十年前大有提高，加之人口增長放緩，越來越多的人可以接受更高程度的教育。不過從比例上可以推斷出，上大學仍然不是件人人可以享受得到的事情。
看了時間上的分布，那么地域上呢？相較整體的錄取率，人們爭議更多的還是不同地區高考之前的差異。
首先看下2018年各省的報名情況：
代碼：
data_prov_ad = [("湖南", 11.2), ("江西", 10.4), ("安徽", 14.2), ..., ("浙江", 14)]geo = Map("2017各省一本錄取率")attr, value = geo.cast(data_prov_ad)geo.add("", attr, value, visual_range=[8, 20], is_visualmap=True, is_map_symbol_show=False)geo.render()
最難的三個地區：河南7.8%，廣西8.44%，山西9.8%
錄取率最高的三個地區：北京30.5%，天津24.1%，上海21.8%
（缺海南數據）
而江蘇去年的12.1%還排不進top10。
從個人角度來看，不要執著于絕對的公平；但從整個社會來看，我們應該讓每個人擁有更加公平的機會。相信在不久之后，報名數和錄取數的曲線會越來越近，錄取率分布圖上的顏色也越來越趨向一致。
Python可以做什么？
web開發和 爬蟲是比較適合 零基礎的
自動化運維 運維開發 和 自動化測試 是適合 已經在做運維和測試的人員
大數據 數據分析 這方面 是很需要專業的 專業性相對而言比較強
科學計算 一般都是科研人員 在用
機器學習 和 人工智能 首先 學歷 要求高 其次 高數要求高 難度很大
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