从这里开始你的python代写作业服务，您将会获得一个A+的成绩。
首先如果您是一个初学者，您必须了解python是干什么的，有什么作用，我们如何更好的使用它来完成我们的工作。
Python特点
1、Python使用C语言开发，但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型。
2、Python具有很强的面向对象特性，而且简化了面向对象的实现。它消除了保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素。
3、Python代码块使用空格或制表符缩进的方式分隔代码。
4、Python仅有31个保留字，而且没有分号、begin、end等标记。
5、Python是强类型语言，变量创建后会对应一种数据类型，出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换。
Python涉及领域及擅长
1.数据的分析与处理 Analysis and Processing of Data
- 一般情况，Python被用来做Analysis。可以根据数据分析与统计的需要灵活使用。Python也是做数据分析主流的工具，”matplotlib”可以绘制数据图表，强大的2D绘图工具，我们经常会用到做描述统计用到的直方图、散点图、条形图等，几行代码即可出图。我们日常看到的K线图、月线图也可用matplotlib绘制。不管是金融、经济、统计、会计，还是其他行业的数据分析领域，这是一个必备的课程。
- 不仅如此，您还可以用它来用于数据挖掘工作，
- 还有Pandas也是Python在做数据分析时常用的包，很好用的数据分析的开源工具。Pandas可对较为复杂的二维或三维数组进行计算，同时还可以处理关系型数据库中的数据，和R语言相比，data.frame计算的范围要远远小于Pandas中的DataFrame的范围，这也从另一个侧面说明Python的数据分析功能要强于R。
- SciPy是python的一个包，它包括统计,优化,整合,线性代数模块,傅里叶变换,信号和图像处理,常微分方程求解器等等. 还有许许多多这样的包文件作为学术研究的，不一一叙述。
2.AI人工智能开发领域
python能在AI上运用它，因为Python有很多现成的库以及数据分析能力。比如：Neural Network 和 Deep Learning，python的包可以满足一切需求。Python也是面向对象的动态语言，比较适合于学术研究及科学计算。不过AI上领域的研究不仅仅是python一种语言，还有其他语言，Python提供了许许多多的API，这也使得python成为一种比较方便的语言，比如sklearn模块等等。调用方便、科学计算功能，学术研究等，为python的强大做了铺垫。
不仅如此，python还应用于机器学习（learning machine)，数据分析，编程开发等领域。
3.用python做计算机视觉,图像处理等
比较热门的课程是计算机视觉(computer vision)上的应用,他可以用来图像处理,这是适合一些在计算机理论上比较熟悉的，有一定的难度。
4、网页制作Web开发
Python是网页开发比较热门的编程语言，Python相比于JavaScript、PHP在语言层面较为完备，对于同一个开发需求能够提供多重方案。库的内容丰富，使用方便。Python在Web方面也有自己的框架，如django和flask等。应用的开发语言，支持最新的XML技术。可以说用Python开发的Web项目小而精。
不
5.系统编程
提供API（ApplicationProgrammingInterface应用程序编程接口），能方便进行系统维护和管理，Linux下标志性语言之一，是很多系统管理员理想的编程工具。
6.其他领域
图形处理：有PIL、Tkinter等图形库支持，能方便进行图形处理。
数学处理：NumPy扩展提供大量与许多标准数学库的接口。
文本处理：python提供的re模块能支持正则表达式，还提供SGML，XML分析模块，许多程序员利用python进行XML程序的开发。
数据库编程：程序员可通过遵循PythonDB-API（数据库应用程序编程接口）规范的模块与MicrosoftSQLServer，Oracle，Sybase，DB2，MySQL、SQLite等数据库通信。python自带有一个Gadfly模块，提供了一个完整的SQL环境。
网络编程：提供丰富的模块支持sockets编程，能方便快速地开发分布式应用程序。很多大规模软件开发计划例如Zope，Mnet及BitTorrent.Google都在广泛地使用它。
多媒体应用：Python的PyOpenGL模块封装了“OpenGL应用程序编程接口”，能进行二维和三维图像处理。PyGame模块可用于编写游戏软件。
pymo引擎：PYMO全称为pythonmemoriesoff，是一款运行于SymbianS60V3，Symbian3，S60V5，Symbian3，Android系统上的AVG游戏引擎。因其基于python2.0平台开发，并且适用于创建秋之回忆（memoriesoff）风格的AVG游戏，故命名为PYMO。
黑客编程：python有一个hack的库，内置了你熟悉的或不熟悉的函数，但是缺少成就感。
用Python爬虫，爬数据是python一个重要的运用，他可以高效，快捷的爬取网页、APP、后台的数据，并对每个数据进行分类，方便实用。
代写主要课程
- Python for Everybody
- Programming for Everybody (Getting Started with Python)
- Applied Data Science with Python
- Introduction to Data Science in Python
- Python Data Structures
- Using Python to Access Web Data
- Python for Data Science
- Applied Machine Learning in Python
- Using Databases with Python
- Python 3 Programming
- Data Analysis with Python
- Machine Learning with Python
- Python Basics
- An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 1)
- Applied Plotting, Charting & Data Representation in Python
- Capstone: Retrieving, Processing, and Visualizing Data with Python
- Data Visualization with Python
- Python Programming: A Concise Introduction
- Introduction to Scripting in Python
- Statistics with Python
- Understanding and Visualizing Data with Python
- Python Programming Essentials
- The Raspberry Pi Platform and Python Programming for the Raspberry Pi
- Applied Social Network Analysis in Python
- Python and Statistics for Financial Analysis
- Python Functions, Files, and Dictionaries
- Python for Genomic Data Science
- An Introduction to Interactive Programming in Python (Part 2)
- Python Data Analysis
- Python Data Representations
- Fitting Statistical Models to Data with Python
- Data Processing Using Python
- Python Data Visualization
- Global Warming II: Create Your Own Models in Python
- Applied Text Mining in Python
- Data Collection and Processing with Python
- Inferential Statistical Analysis with Python
- Python Classes and Inheritance
- Python Project: pillow, tesseract, and opencv
- IBM Data Science Professional Certificate
- Machine Learning Foundations: A Case Study Approach
- Open Source tools for Data Science
- Databases and SQL for Data Science
- An Introduction to Programming the Internet of Things (IOT)
- Fundamentals of Computing
- Learn to Program: The Fundamentals
- Genomic Data Science
- Machine Learning and Reinforcement Learning in Finance
- Big Data Essentials: HDFS, MapReduce and Spark RDD
- Biology Meets Programming: Bioinformatics for Beginners
- Serverless Data Analysis with Google BigQuery and Cloud Dataflow
- Fundamentals of Scalable Data Science
- Bioinformatics
- Computational Thinking for Problem Solving
- Mathematics for Machine Learning: PCA
- Guided Tour of Machine Learning in Finance
- Applied Data Science Capstone
- Hadoop Platform and Application Framework
- Finding Hidden Messages in DNA (Bioinformatics I)
- Advanced Machine Learning and Signal Processing
- Audio Signal Processing for Music Applications
- Introduction to MongoDB
- Fundamentals of Machine Learning in Finance
- Learn to Program: Crafting Quality Code
- Interfacing with the Raspberry Pi
- Data-driven Astronomy
- Data Management and Visualization
- Algorithmic Thinking (Part 1)
- Data Manipulation at Scale: Systems and Algorithms
- Algorithms for DNA Sequencing
- Principles of Computing (Part 1)
- Cloud Networking
- Data Science in Stratified Healthcare and Precision Medicine
- Genome Sequencing (Bioinformatics II)
- Machine Learning for Data Analysis
- Problem Solving, Programming, and Video Games
- Regression Modeling in Practice
- Programming for the Internet of Things Project
- Data Analytics Foundations for Accountancy I
- Comparing Genes, Proteins, and Genomes (Bioinformatics III)
- Principles of Computing (Part 2)
- Finding Mutations in DNA and Proteins (Bioinformatics VI)
- Algorithmic Thinking (Part 2)
- Internet of Things: Multimedia Technologies
- Robotics: Capstone
- The Fundamentals of Computing Capstone Exam
- Applied Data Science
- Modern Robotics, Course 1: Foundations of Robot Motion
- A developer’s guide to the Internet of Things (IoT)
- Combinatorics and Probability
- Deep Learning
- Mathematics for Machine Learning
- Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra
- Google Cloud Platform Big Data and Machine Learning Fundamentals
- Functional Programming Principles in Scala
- Object Oriented Programming in Java
- Introduction to Deep Learning
- How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers
- Machine Learning: Regression
- Data Structures
- Machine Learning: Classification
- Big Data for Data Engineers
- Digital Signal Processing
- Mathematical Thinking in Computer Science
- Machine Learning: Clustering & Retrieval
- End-to-End Machine Learning with TensorFlow on GCP
- Leveraging Unstructured Data with Cloud Dataproc on Google Cloud Platform
- Applied AI with DeepLearning
- Computational Neuroscience
- Big Data Analysis with Scala and Spark
- Serverless Machine Learning with Tensorflow on Google Cloud Platform
- Data Analysis and Interpretation
- Getting Started with Go
- Introduction to Graph Theory
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- VLSI CAD Part I: Logic
- Competitive Programmer’s Core Skills
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