大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python 程序化学习的问题，于是小编就整理了2个相关介绍python 程序化学习的解答，让我们一起看看吧。
金融科技应用用什么电脑？
1、金融科技应用可以用联想笔记本电脑、戴尔笔记本电脑、荣耀笔记本电脑。金融科技应用旨在培养具有全球视野，系统掌握经济金融学和现代信息科技理论知识，熟悉金融实务操作，具有较强的实践能力和创新精神，能够适应银行科技、智能投顾与程序化交易等领域需要的金融精英人才。
2、主要学习微观经济学、宏观经济学、 Python 程序设计、 C +＋程序设计、数据结构与算法、计量经济学、金融学、现代密码学、金融科技学、金融工程概论、公司金融、大数据与金融、金融风险管理、软件工程、区块链技术及应用、人工智能原理及应用等。
软件测试如何转化为自动化软件测试？
客观的讲，手工测试转自动化测试难度不高，本质上是测试手段、方式的改变，并不是职业方向的转变。可以进一步引发出“软件手工测试如何转测试开发”的问题。
关于测试手段、方式的转变。现有的开源的、收费的工具非常多，无论开展UI、接口等自动化的学习成本不高，难度自然也相对比较简单。推荐了解下robot framework友好的支持了关键字驱动和数据驱动，可以满足不同测试对象的自动化开展，复杂场景的接口依赖也有很好的支持方式。这里特别说明一下，自动化测试的开展需要考虑在什么阶段以什么样的方式去做。比如在模块测试阶段或者功能不稳定的时候及早开展自动化会发现，随着功能的调整，自动化的维护成本过高，体验很差，等等。不要为了自动化而自动化，而是为了实现一套解决方案来解决某种问题而开展某种自动化，肯定是解决某些测试过程中的问题而引入自动化测试。
关于职业方向的转变。似乎不是仅仅掌握几个工具、写几个脚本来衡量的。
首先测试转测试开发，客观讲难度适中，比高考、考研投入、难度都低很多。测试与测试开发的核心工作都是保障软件产品的质量。测试转测试开发，比直接做测试开发有一定优势——对测试的理解和认识更深刻，有基础测试手段、测试流程有实际的应用经验。（有些测试开发更偏向于开发——基于既定测试需求的功能实现，易忽略测试场景、用户需求、测试流程等因素，使得开发出来的工具、框架、平台并不能很好的支撑手工测试，甚至会引入过多维护成本）。
其次关于测试开发本身必须要掌握的有哪些？根据很多公司的招聘信息中的岗位职责要求，我们也可以略知一二，其中刚需有：
- 掌握一门或多门的语言编码能力，推荐Python、J***a。可以自学，网上教程非常多，多月多做，学以致用。
- 掌握一些测试工具，比如selenium、postman、robot framework，jmeter等等，先了解再考虑优先掌握哪些。
据我本人的经验：
第一：学习至少一种的变成语言：Python，J***a或者其他
如果之前完全没有编程的经验的话，还是开始学习Python语言比较好，有个梗说Python是世界上最好的语言，哈哈。
Python比较容易上手，并且python的库比较丰富，不用自己辛苦的去写很多代码。
对于自动化来说只需要了解基本的语法，不需要特别的深入学些。
第二：实践
在做手动化的测试过程中，看看哪些测试可以实现自动化测试。一定要自己不断的尝试。在实践的过程中，有条件的情况下，一定要多看看比较优秀的代码是怎么写的。想想如果自己要去实践的话，会怎么实现。
在工作的过程中尽可能的去想，这个可不可以自动化，如果可以，就动手实现。
第三：学习Selenium
Selenium是UI测试的框架，如果要进行UI测试这个是必不可少的。
第四：学习调试的能力
也就是学习发现错误的能力，我身别有一些同事，当发现代码实现的情况和自己预期的不符的时候，就只会问别人为什么这样呀，之类的，没有尝试自己去解决问题。
到此，以上就是小编对于python 程序化学习的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 程序化学习的2点解答对大家有用。