2024年互联网大厂Python面经总结，霸榜GitHub！程序员必懂的15大定律和7大原则_15大软件定律，2024年最新阿里面试提问

收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》免费送给大家，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。

既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，涵盖了95%以上Python知识点，真正体系化！

由于文件比较多，这里只是将部分目录截图出来

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正文

这个仓库包含对一些定律、原则以及模式的解释，共有15大定律和7大原则，但不提倡其中任何一个。 它们的应用始终存在着争论，并且很大程度上取决于你正在做什么。

阿姆达尔定律 (Amdahl’s Law)

阿姆达尔定律是一个显示计算任务潜在加速能力的公式。这种能力可以通过增加系统资源来实现，通常用于并行计算中。它可以预测增加处理器数量的实际好处，然而增加处理器数量会受到程序并行性的限制。

举例说明：如果程序由两部分组成，部分 A 必须由单个处理器执行，部分 B 可以并行运行。那么向执行程序的系统添加多个处理器只能获得有限的好处。它可以极大地提升部分 B 的运行速度，但部分 A 的运行速度将保持不变。

下图展示了运行速度的潜能：

可以看出，50％ 并行化的程序仅仅受益于 10 个处理单元，而 95％ 并行化的程序可以通过超过一千个处理单元显著提升速度。

随着摩尔定律减慢，单个处理器的速度增加缓慢，并行化是提高性能的关键。图形编程是一个极好的例子，现代着色器可以并行渲染单个像素或片段。这也是为什么现代显卡通常具有数千个处理核心（GPU 或着色器单元）的原因。

布鲁克斯法则 (Brooks’s Law)

软件开发后期，添加人力只会使项目开发得更慢。

这个定律表明，在许多情况下，试图通过增加人力来加速延期项目的交付，将会使项目交付得更晚。布鲁克斯也明白，这是一种过度简化。但一般的推理是，新资源的增加时间和通信开销，会使开发速度减慢。而且，许多任务是不可分的，比如更多的资源容易分配，这也意味着潜在的速度增加也更低。

谚语九个女人不能在一个月内生一个孩子 与布鲁克斯法则同出一辙，特别是某些不可分割或者并行的工作。

康威定律 (Conway’s Law)

系统的技术边界受制于组织的结构。改进组织时，通常会提到它。康威定律表明，如果一个组织被分散成许多小而无联系的单元，那么它开发的软件也是小而分散的。如果一个组织更多地垂直建立在特性或其服务周围，那么软件系统也会反映这一点。

侯世达定律 (Hofstadter’s Law)

即使考虑到侯世达定律，它也总是比你预期的要长。

在估计需要多长时间开发时，你可能会听到此定律。软件开发似乎不言而喻，我们往往不能准确地估计需要多长时间才能完成。

技术成熟度曲线 (The Hype Cycle & Amara’s Law)

最后

不知道你们用的什么环境，我一般都是用的Python3.6环境和pycharm解释器，没有软件，或者没有资料，没人解答问题，都可以免费领取（包括今天的代码），过几天我还会做个视频教程出来，有需要也可以领取~

给大家准备的学习资料包括但不限于：

Python 环境、pycharm编辑器/永久激活/翻译插件

python 零基础视频教程

Python 界面开发实战教程

Python 爬虫实战教程

Python 数据分析实战教程

python 游戏开发实战教程

Python 电子书100本

Python 学习路线规划

网上学习资料一大堆，但如果学到的知识不成体系，遇到问题时只是浅尝辄止，不再深入研究，那么很难做到真正的技术提升。

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一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远！不论你是正从事IT行业的老鸟或是对IT行业感兴趣的新人，都欢迎加入我们的的圈子（技术交流、学习资源、职场吐槽、大厂内推、面试辅导），让我们一起学习成长！
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