什么哲学，就当行个胶水使，抹得越薄越好。

劝楼猪三思而后行。
建议还是做医生，如果家里条件不是那么困难再考个本专业研究生吧。
现在程序员饱和了，计算机专业的水平不够硬都找不到工作。
你半路出家还想能怎样？

>>> from itertools import product
>>> original = [['a','b','c'],['@','#','$','%'],['1','2']]
>>> list(product(*original))
[('a', '@', '1'), ('a', '@', '2'), ('a', '#', '1'), ('a', '#', '2'), ('a', '$', '1'), ('a', '$', '2'), ('a', '%', '1'), ('a', '%', '2'), ('b', '@', '1'), ('b', '@', '2'), ('b', '#', '1'), ('b', '#', '2'), ('b', '$', '1'), ('b', '$', '2'), ('b', '%', '1'), ('b', '%', '2'), ('c', '@', '1'), ('c', '@', '2'), ('c', '#', '1'), ('c', '#', '2'), ('c', '$', '1'), ('c', '$', '2'), ('c', '%', '1'), ('c', '%', '2')]

如果 original 中的 list 元素量大，product 是个生成器，要用 for 去调用，不然内存爆菊。

每种数据库基本都带了免费的 GUI 工具了，比如 mysql 的 phpMyAdmin, mysql front （我就用这个）
postgresql pgadmin3, SQL Sever 的 studio

另外还有通用的管理工具, 比如 navicat, 建模工具 PowerDesigner

以我个人的经验来说，建表基本上用免费工具就足够用了，用工具建完表再导出建表语句。
手熟的人直接写 SQL 语句来建表。

选哪个主要看你主力开发什么？？
现在做开发的本子基本上都用 SSD 了，内存来 16G。
Win10 + Vmware[Ubuntu 16 LTS] 基本上也都通吃了。

@IWTW 这样问题也问？直接多个 update 步骤就行了啊
for item in a:
temp = b.setdefault(item['name'], {**item, 'freq': 0})
temp.update(**item)
temp['freq'] += 1

@Binb 只有**item 这个语法糖是 3.5 以后的，以前版本写成 dict(item, freq=0)

@Binb 我感觉能写到我这个程度只能说是对 Python 初窥门径，很多是时候解决问题的能力并不是学来的，而是练功一样的积累出来的。推荐你精读《 Python Cook Book 3 》，《流畅的 Python 》，《 Python 标准库》这三本。

@zzth370 确实有点，关键是用 count 会效率低的吓人。
真心看不下去了，我又写了一个。

#!/usr/bin/env python3.6
# -*- coding: utf-8 -*-

from collections import OrderedDict

a = [ {'name':'zhangsan', 'score': 20}, {'name':'lisi', 'score':25}, {'name':'zhangsan', 'score':30} ]

b = OrderedDict()

for item in a:
b.setdefault(item['name'], {**item, 'freq':0})['freq'] += 1

print(b.values())
# odict_values([{'name': 'zhangsan', 'score': 20, 'freq': 2}, {'name': 'lisi', 'score': 25, 'freq': 1}])

客观地说连个三本都没有混上，说明楼主智商和自律都不是太好。
但是程序员这行业里是非常考验人的这两方面的。
你要是有说自己学习尖子，家里穷到交不起学费算是我自己打脸。

你岁数虽然不算是太大但是起点太低，要补的基础知识对于你来说是很多的，即使你脑子好使学习勤勉也至少要花 3-5 年才有可能达到高的水平。而且程序员就是青春饭，你那时都 30 初头了，又要考虑新的出路了，所以你自己慎重决择吧。

其实真正做过应用软件开发中最消耗时间和精力的并不是编码，对需求的收集分析理解和对问题的描述是能否成功的关键，这部分工作却恰恰是 AI 目前做不了的。或者让 AI 理解需求的接口复杂度超过了直接让程序员写程序语言描述的复杂度。
楼主提供的这两个例子其实都算不上什么 AI，10 多年前就有这种定制化的平台了。
前端开发中很多东西目前 AI 还是空白的，比如创造性的思维，我要做出一个与众不同的有艺术风格的界面。
后端真正需要开发的东西其实都是复杂逻辑的，比如与算法相关。
用 AI 目前只能堆砌简单模块而已，并没有什么创造性，只其实比初级程序员并没有什么优势，更比不上中高级程序员，因为他们是在做的有创造性的工作。

_run_init 这个写法只是普通方法，不会自动执行。

百度一下《 python 十分钟入门》
我就是看了随便看了这么一篇就入门了，
下载 Python 安装程序花了 3 分钟，安装 2 分钟，弄出来 Hello world ！

开发人员喜欢用 Ubuntu-desktop，部署到服务器时当然优先用 Ubuntu-Server
因为 Ubt 上的软件版本新，基本上不用自己手工安装新版了。

运维人员喜欢用 RHEL/CentOS, 因为支持的时间长可以 10 年，而 Ub 即便是 LTS 也就是 3 年
软件版本变化小，省心省事儿。RHEL 可以订阅, 关键业务出了事有人给顶包, CentOS 靠着 RHEL 补丁什么的要快的得.
另外是国内运维人员多数都是从 RHEL 起步，对 Ubuntu 没有那么熟悉，很多运维工具也是基本 RHEL 的。

国外用 Ubuntu-Server 的数量很多，至少比用 CentOS 的要多 50%，因为多数都会用 DevOps。

其实也没有什么优劣之分，只是适合的场景问题。

老板开除人这个事和 Ubuntu 应当没有什么关系。

目前还是要学习一下 Py2，不然你会碰到许多坑。因为网上案例，教材之类的按 py2 写的存量太多。
而且 LINUX 主要发行版内置还是 Py2 为主。不论做运维还是开发部署都是要会的。
我就是先学的 py2，学到比较精通的程度，又学了 py3 大约只化了 1.5 小时，只是在网上找了篇文章看了一下区别，就可以直接撸 py3 代码了，因为差别真的很小。

所以不用纠结，都要会的。先精通了一个，再学另一个只要多花 1-2 天时间。

好多云平台对 25 端口上的末加密邮件都是有限制的。
改用加密端口发就行了。

我试了两天根本抢不到。
用 9.9 加个升级包才弄到，唉浪费我 9.9