@easymbol 基本让做的要么是插件式错了也没影响的，要么就是我其实已经实现了的，只是为了让其熟悉下项目来试试看（并且也都会告诉要怎么实现，就差把代码给奉上了）

@Justin13 我也打算这么做了，布置的任务如果一个小时都没开始实现，就来找我（当然，布置的都是很简单的实现）

@EyreYoung 这种态度还是挺讨喜的，就怕不会也不问，然后还等着过去问进度才说自己遇到啥问题
@Juicpt 我当初也是，基本没几天就开始上手项目，边做边熟悉，也带过几个实习生，基本不懂也就问了，不会像现在的这个这样，所以也是对自己带的方式开始产生怀疑了
@lithbitren 说明能力还是很强的哇，这种最讨喜了，毕竟可以分担点工作量
@coderluan 第一次碰到这种情况，所以对自己带的方式不自信了，/握手
@wangritian 有些实习生能力不咋地，但是人家愿意问愿意试错，所以带起来也还好，就怕这种能力一般又没啥主动性的

@DamienS
@gz911122
@kop1989
@Shook 开始先带着梳理下项目的，其实刚开始项目结构很简单的，梳理完也表示对项目有理解了，因为有些功能可以插件式填入，如果实现的有问题也比较好维护，所以想着先让试着实现看看，口头上也答应了，但是人家就是埋头不知道忙啥，你要是不去问一点反馈都不会给你，因为我这进度也忙，想着这功能简单，可能进度比较好还去做了优化？结果等有空了去问才发现一个函数都没得实现，或者是实现了一个跑不通的代码，说理论上这个没问题，但是会报错，我都无语了，后来转变方式干脆让其去熟悉下某个功能的特定模块，增添几行代码可以完成的问题，也告诉了大概怎么实现，结果还是吭哧一两天也不说自己进度，就等你去问然后说自己功能上实现了，但是代码又跑不通，哎

@lyyhello 这个就言重了，只是想起刚工作时候的自己，所以还是想多带带的
@diliburong 额，这个倒也不必，本来是想着能带着顺便分担点任务的

np.array(a).reshape((2, 3), order="F")

@zzzain46 #13 加完参数后直接调用 killer() 函数看看，不会再是这个错误了吧

open 里加个参数 encoding="utf-8"，你这用的默认是 gbk 的

支持～

3、
import numpy as np
arr = np.array(data)
time_arr, num_arr = np.hsplit(arr, [1])
np.c_[time_arr, np.r_[num_arr[:1], np.diff(num_arr.astype(int), 1, 0)]]

# 如果要格式转换则
list(map(lambda obj: [obj[0], int(obj[1])], np.c_[time_arr, np.r_[num_arr[:1], np.diff(num_arr.astype(int), 1, 0)]].tolist()))

1、
data[0:1] + list(map(lambda obj1, obj2: [obj1[0], obj2[1]-obj1[1]], data[0:-1], data[1:]))

2、
from pandas import DataFrame
frame = DataFrame(data)
pd.concat([frame.loc[:, 0], frame.loc[:, 1].map(int).diff()], axis=1).combine_first(frame)

数据挖掘，跑模型，写脚本

同用第四种

两种方式：
方式 1：你可以先对所有 key 进行赋值，然后使用 eval
方式 2：对 key 值进行添加引号后使用 eval （建议使用 json ）

s = "{a: 'v', b: '值 1', c: 0, d: '值 2', e: '1', f: []}"

for ele in re.findall("(\w+)\s*:", s):
globals()[ele] = "\"" + ele + "\""


eval(s)
Out[290]: {'"a"': 'v', '"b"': '值 1', '"c"': 0, '"d"': '值 2', '"e"': '1', '"f"': []}

s.replace("]", "").replace("[", "").strip().split()
Out[126]: ['生物质能', '新疆振兴', '页岩气']

s
Out[127]: ' [生物质能] [新疆振兴] [页岩气] '

入职不都是需要公司离职证明原件嘛

借楼问一下，汇通达网络股份有限公司（南京）怎么样 https://ws1.sinaimg.cn/bmiddle/62e721e4gw1et02cqtj05j200k00k3y9.jpg

╮(╯▽╰)╭
我也是，入职新公司要起个英文名，本来吧，我填了个姓名缩写，结果不可以 https://ws4.sinaimg.cn/bmiddle/62e721e4gw1et00rp0kksj200k00k0sh.jpg

import pandas as pd
data = pd.DataFrame(["1234, 2341, 3412, 3123"]*10, columns=["just_a_column"])
ret = data.just_a_column.str.split(", ", expand=True)