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学习小技巧的问题,于是小编就整理了3个相关介绍学习小技巧的解答,让我们一起看看吧。
Python代码有哪些简洁技巧,如何能学好Python?
for i, arr in enumerate(array):
print(i, arr)
list_1 = [1, 2, 3]
list_2 = [4, 5, 6]
for x, y in zip(list_1, list_2):
print(x, y)
学python这条路怎么走?
对于编程语言的学习,我一向推崇理论+动手实践的学习方法,书本只能告诉你每一个专业名词、语法的概念及用法,而动手实践能够让你更加深刻理解它们的含义,让你对语言的学习进一步得到升华。
大学期间唯一和编程相关的课程就是C语言,但是由于专业为数学,所以平时大多数是和书本、公式、推导证明打交道,很少使用编程语言,也可以称得上接近零基础,后来实习期间自学Python,来说一下我的学习方法吧。
就如同前面所说的,如果有一点的C语言基础,对于学习Python会有很大的帮助。如果纯粹的零基础也没关系,需要花费一些时间去理解编程语言里面的一些通用概念。
我认为入门Python相对容易,因此我更加推荐网上免费的在线教程,非常多,而且非常好,当然如果喜欢纸质书籍的也可以购买书籍学习。
尤其的基础知识相对简单,如果有一点的编程基础一周或者更短的时间内即可对Python基本语法做一定的了解,如果购买在线课程,我认为会耗费很多时间。
关于入门的在线教程我推荐两份:
Python菜鸟教程:***.runoob***
廖雪峰Python:***.liaoxuefeng***
关于入门书籍,我推荐一本不错的书籍,
学Python这条路怎么走?这是很多初学者都会问的一个问题,这个时候要问下自己,学Python想干嘛?为了兴趣?还是为了找份工作?亦或是其他目的。
Python的应用领域非常广泛,如数据分析/挖掘、机器学习、爬虫、web开发及游戏开发等。
不论选择哪一条路,Python基础,常用的数据分析扩展包Numpy、pandas及matplotlib等都是必学的。具体的学习路线图如下。
Python作为一门编程语言,首先需要学习Python的语法基础。
对于Python数据分析来说,常用到三个数据分析扩展包:Numpy、pandas、matplotlib。
在掌握了Python基础及一些常用的库后,就可以深入学习某个领域了,如机器学习、Python爬虫、Python Web开发等。
Python机器学习可以用于数据分析/挖掘、人工智能等领域,但对于数学有一定要求,Python只是一个工具而已。
学习Python可以分为以下几个步骤:
- 学习Python基础语法:首先需要了解Python的基本语法和数据类型,例如变量、列表、字典、函数、类等等。
- 实践编程:通过编写简单的程序来巩固和加深对Python语法的理解,例如编写一个简单的计算器、猜数字游戏等等。
- 学习Python标准库和第三方库:Python标准库包含了众多有用的模块,例如datetime、random、re等等,而第三方库则可以帮助我们实现更复杂的功能,例如numpy、pandas、matplotlib等等。
- 解决实际问题:通过解决实际问题来加深对Python的理解和应用能力,例如通过Python爬虫爬取网站数据、通过Python进行数据分析等等。
- 参与开源项目:参与开源项目可以让你了解到更多Python应用的场景和实践经验,也可以提高你的编程[_a***_]和团队合作能力。
在学习Python的过程中,建议多阅读Python相关的书籍和文档,参加相关的线上或线下课程,加入Python社区并与其他Python开发者交流和学习。
本人老javaer一枚。斗胆说两句。
学编程第一是基础,基础必须打牢固,基础完成之后,是最重要的一步,选择方向。
比如,同样是做Java,但是又分为J***a web方向、大数据方向、安卓方向等等。
对python来说,由于简单易用库多的基础上,广泛被用于爬虫、人工智能、数据分析等等方面。
现在来说,人工智能和数据分析都是很火的方向。
但是以一个老程序员的经验给你说,当你有了编程经验之后,用什么语言就已经不重要了,重要的是编程思维、算法、数学、统计学等等相关知识,根据所需的知识及时补充。
祝楼主编程顺利无bug
‘人生苦短,我用python‘,Python功能全面,可以用于系统运维、图形处理、文本处理、爬虫编写、机器学习、自然语言处理等等。功能本身之外,使得Python从众多的编程语言中脱颖而出的重要原因还是因为它具有易懂易学的特性。毫无疑问,人工智能的特性会给垂直行业(金融、医疗、教育等等)带来巨大的机遇,每个人都有机会通过将智能引入自己的工作或产品,从而焕发新的活力。
首先,你要明白你学Python的目的是啥,以后想从事哪方面的工作。就比如我来说吧,我本身不是一个程序员,我学python只是觉得的它能够帮我解决一些工作上的事情,提高效率。打个比方,python可以帮我处理excel文件,有时候我们要处理几万条的excel文件,如果用人工去处理将会耗去大量的时间,也没有多大的意义。那么如果你懂python你只要写个程序,将excel文件导入到这个程序执行,原来需要将近1小时的工作现在几分钟就解决了。然后最近在学量化交易,就是将python运用到股票交易上。所以说python的运用还是很广很广的,看你以后想从事哪方面工作了。当然python基础首先要学好,可以网上搜一些教程看看。
Python编程,应该养成哪些好的习惯?
1.首先提高速度的最好方法是内置函数,比如我们所用的+方法背后是__add__(),在写类时我们要经常使用已经提供的内置方法。
2.Python的数据结构要注意可变和不可变,例如str,tuple都是不可变,而list属于可变,一般情况不要可变和不可变进行嵌套,会出现很多意想不到的结果。
3.Python风格编程还有很多,比如列表推导式等等
4.Python的编程技巧实在太多了,可以到百战程序员找一些实战案例了解一下
Python的宗旨是简洁优雅,所以我们的代码应该要有Pythonic。
1.首先提高速度的最好方法是内置函数,比如我们所用的+方法背后是__add__(),在写类时我们要经常使用已经提供的内置方法。
2.Python的数据结构要注意可变和不可变,例如str,tuple都是不可变,而list属于可变,一般情况不要可变和不可变进行嵌套,会出现很多意想不到的结果。
3.Python风格编程还有很多,比如列表推导式等等
4.Python的编程技巧实在太多了,这里只是简单举例,如果想要深入了解,可以看《Fluent Python》这本书
写注释
python不用声明变量类型,不用声明方法的输入输出具体类型,这就是为什么你看不懂别人的代码的原因。所以,有时间,有条件的话,最好多写点注释,要不然过了一个星期,你可能自己都看不懂自己的代码在写啥。类的定义可以像leetcode那样,如下图。
通过像上图这样的定义,我们可以很清晰的知道一个方法的输入和输出是什么类型,别人看了也会觉得这人写的代码比较整洁,应该是个老手。
了解python的特性
这边的话主要强调的是python的基本数据类型及拓展的数据类型及魔法方法。如果你对python的魔法方法熟悉的话,你就可以用__slots__限制住类的属性,不让别人随便添加多余的属性。你就可以用__new__或者__metaclass__去实现单例模式。再者,知道orderdict的用法,你就不用因为要写一个有进出顺序的字典而绞尽脑汁。这一方面的知识可以通过研究《流畅的python》,读完《流畅的python》也可以让你恍然醒悟。
封装、装饰器
重复的代码段是不能忍的,不仅费时费力,还会让你的代码看起来很累赘。所以,需要反复的用到一些代码的时候,最好能将其用方法或者装饰器封装起来,这样可以让你的代码更加简洁,面向切面编程也可以让你把精力放在主体逻辑实现上去。
到此,以上就是小编对于python学习小技巧的问题就介绍到这了,希望介绍关于python学习小技巧的3点解答对大家有用。