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python入門一等函數

發布時間:2022-07-09 05:46:45

Ⅰ 零基礎學python應該學習哪些入門知識

關於零基礎怎麼樣能快速學好Python的問題,網路提問和解答的都很多,你可以網路下看看。我覺得從個人自學的角度出發,應從以下幾個方面來理解:

1 為什麼選擇學python?

據統計零基礎或非專業的人士學python的比較多,據HackerRank開發者調查報告2018年5月顯示(見圖),Python排名第一,成為最受歡迎編程語言。Python以優雅、簡潔著稱,入行門檻低,可以從事linux運維、Python Web網站工程師、Python自動化測試、數據分析、人工智慧等職位,薪資待遇呈上漲趨勢。

2 入門python需要那些准備?

2.1 心態准備。編程是一門技術,也可說是一門手藝。如同書法、繪畫、樂器、雕刻等,技藝純熟的背後肯定付出了長時間的反復練習。不要相信幾周速成,也不能急於求成。編程的世界浩瀚無邊,所以請保持一顆敬畏的心態去學習,認真對待寫下的每一行代碼,甚至每一個字元。收拾好自己的心態,向著編程的世界出發。第一步至關重要,關繫到初學者從入門到精通還是從入門到放棄。選一條合適的入門道路,並堅持走下去。

2.2 配置 Python 學習環境。選Python2 還是 Python3?入門時很多人都會糾結。二者只是程序不兼容,思想上並無大差別,語法變動也並不多。選擇任何一個入手,都沒有大影響。如果你仍然無法抉擇,那請選擇 Python3,畢竟這是未來的趨勢。

編輯器該如何選?同樣,推薦 pycharm 社區版,配置簡單、功能強大、使用起來省時省心,對初學者友好,並且完全免費!其他編輯器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推薦了。

操作環境?Python 支持現有所有主流操作平台,不管是 windows 還是 mac 還是 linux,都能很好的運行 Python。並且後兩者都默認自帶 Python 環境。

2.3 選擇自學的書籍。我推薦的書的內容由淺入深,建議按照先後順序閱讀學習:

2.3.1《Python簡明教程》。這是一本言簡意賅的 Python 入門教程,簡單直白,沒有廢話。就算沒有基礎,你也可以像讀小說一樣,花兩天時間就可以讀完。適合入門快速了解語法。

2.3.2 廖雪峰編寫的《Python教程》。廖先生的教程涵蓋了 Python 知識的方方面面,內容更加系統,有一定深度,有一定基礎之後學習會有更多的收獲。

2.4 學會安裝包。Python中有很多擴展包,想要安裝這些包可以採用兩種方法:

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在網上找到的需要的包,下載下來。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解壓縮該文件;

3)命令行工具cd切換到所要安裝的包的目錄,找到setup.py文件,然後輸入python setup.py install

2.4.2 不用pip或easy_install,直接打開cmd,敲pip install rsa。

3 提升階段需要恆心和耐力。

完成入門階段的基礎學習之後,常會陷入一個瓶頸期,通過看教程很難進一步提高編程水平。這時候,需要的是反復練習,大量的練習。可以從書上的例題、作業題開始寫,再寫小程序片段,然後寫完整的項目。我們收集了一些練習題和網站。可根據自己階段,選擇適合的練習去做。建議最好挑選一兩個系列重點完成,而不是淺嘗輒止。

3.1 多做練習。推薦網站練習:

crossin編程教室實例:相對於編程教室基礎練習著重於單一知識點,

編程實例訓練對基礎知識的融會貫通;

hackerrank:Python 部分難度循序漸進,符合學習曲線

實驗樓:提升編程水平從做項目開始;

codewar:社區型編程練習網站,內容由易到難;

leetcode:為編程面試准備,對初學者稍難;

牛客網:提供 BAT 等大廠筆試題目;

codecombat:提供一邊游戲一邊編程;

projecteuler:純粹的編程練習網站;

菜鳥教程100例:基於 py2 的基礎練習;

3.2 遇到問題多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助於各大網站。推薦

stackoverflow:這是一個程序員的知識庫;

v2ex:國內非常不錯的編程社區,不僅僅是包含程序,也包含了程序員的生活;

segmentfault:一家以編程問答為主的網站;

CSDN、知乎、簡書等

3.2.3 加入相關的QQ、微信群、網路知道。不懂的可以隨時請教。

Ⅱ python必背入門代碼是什麼

python必背入門代碼:

defnot_empty(s):

returnsandlen(s。strip())>0

#returnsands。strip()

#如果直接單寫s。strip()那麼s如果是None,會報錯,因為None沒有strip方法。

#如果s是None,那麼Noneand任何值都是False,直接返回false

#如果s非None,那麼判定s。trip()是否為空。

這樣子filter能過濾到None,"",""這樣的值。

分成兩部分看。第一部分是對長度進行序列。相當於就是range(5)他的結果就是。01234。第二部分就是具體的排序規則。排序規則是用nums的值進行排序,reverse沒申明就是默認升序。就是用nums(0到4)的值進行排序,根據這個結果返回的一個range(5)的數組。

根據PEP的規定,必須使用4個空格來表示每級縮進。使用Tab字元和其它數目的空格雖然都可以編譯通過,但不符合編碼規范。支持Tab字元和其它數目的空格僅僅是為兼容很舊的的Python程序和某些有問題的編輯程序。

Python的函數支持遞歸、默認參數值、可變參數,但不支持函數重載。為了增強代碼的可讀性,可以在函數後書寫「文檔字元串」(Documentation Strings,或者簡稱docstrings),用於解釋函數的作用、參數的類型與意義、返回值類型與取值范圍等。可以使用內置函數help()列印出函數的使用幫助。

Ⅲ Python 入門需要學些什麼

Python相對比較簡單,零基礎也能學。系統學習的話,一般4-6個月左右能學好。

建議大家可以從以下三方面來入手:

①先自學一些python書籍

大家可以從書中了解一些基礎知識,建立一些編程認知。

但是這樣的方式,還是難免會因為沒什麼基礎很快就覺得枯燥了,所以在書籍方面還是建議大家結合視頻課程一起來學習,才能更高效一點。

②網上找相關課程

在mooc網學習的是北京理工大學的一門python公開課,整個流程學習下來能夠了解一些基礎相關,但課程比較淺顯,還是感覺有些不系統,也很難靠自學迅速入門。

③報班學習

很多人對網上報班有些排斥,因為難免會覺得會被割韭菜。但是對於零基礎的小白學習python編程而言,跟著專業系統化一點的團隊一起學習,勢必會更省時省力一點的。

畢竟我們沒有基礎,靠自學又沒啥時間去堅持,能有合適的【線上陪伴式】的課程,還是挺值得一試的。建議大家可以先從體驗課開始,了解清楚課程含金量,看看往期學員的體驗回饋後再報班學習。

Python的學習學習順序如下:

①Python軟體開發基礎

②Python軟體開發進階

③Python全棧式WEB工程師

④Python多領域開發

互聯網行業目前還是最熱門的行業之一,學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的,發展前景非常好,普通人也可以學習。

想要系統學習,你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校,好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力,能夠在校期間取得大專或本科學歷,中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的,建議實地考察對比一下。

祝你學有所成,望採納。

Ⅳ python基礎 函數初學習

是函數的返回值,你的函數沒有retrun,默認返回None。

Ⅳ 編程語言python入門要學習哪些

學習python,主要學習ython基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等;之後再進階學習,如框架等。

階段一:Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括:Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二:Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括:面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三:前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括:Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。(更多學習內容,請點擊Python學習網)

階段四:WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括:Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五:爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括:爬蟲開發實戰。

階段六:全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括:企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七:數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括:金融量化分析。

階段八:人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括:機器學習、圖形識別、無人機開發、無人駕駛等。

階段九:自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括:CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十:高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括:GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

相關信息:

Python的設計目標之一是讓代碼具備高度的可閱讀性。它設計時盡量使用其它語言經常使用的標點符號和英文單字,讓代碼看起來整潔美觀。它不像其他的靜態語言如C、Pascal那樣需要重復書寫聲明語句,也不像它們的語法那樣經常有特殊情況和意外。

Python開發者有意讓違反了縮進規則的程序不能通過編譯,以此來強製程序員養成良好的編程習慣。並且Python語言利用縮進表示語句塊的開始和退出(Off-side規則),而非使用花括弧或者某種關鍵字。增加縮進表示語句塊的開始,而減少縮進則表示語句塊的退出。縮進成為了語法的一部分。

Ⅵ python培訓入門教程怎樣入門呢

送你一份學習python的路線圖
一、Python的普及入門
1.1 Python入門學習須知和書本配套學習建議
1.2 Python簡史
1.3 Python的市場需求及職業規劃
1.4 Python學習是選擇2.0還是3.0?
二、Python的學習環境安裝
1.在Windows安裝Python的教程
2.在Linux上安裝python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python開發環境配置
三、開啟你的Python之路
1.Python 世界的開端: hello world
2.Python 世界的開端:四則運算
3.Python流程式控制制語句深度解讀
4.Python循環
四、Python中級進階
1.Python數據類型詳解
2.Python列表及元組詳解
3.Python字元串操作深度解析
4.Python函數式編程指南:函數
5.Python函數式編程指南:迭代器
6.Python函數式編程指南:生成器
7.Python裝飾器詳解
五、Python高級技巧
1.裝飾器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python線程技術
4.Python 的非同步 IO:Asyncio 簡介
5.Python實現線程安全隊列
六、Python常用工具
1.2017最受歡迎的 15 大 Python 庫
2.5個高效Python庫
3.Django 官方教程
4.Python Django的正確學習方法
5.Python自然語言處理工具小結
6.數據科學常用Python 工具
七、Python實戰練習
1.Python破解鬥地主殘局
2.python實現爬蟲功能
4.使用Python – PCA分析進行金融數據分析
5.用python製作游戲外掛嗎?
6.運用爬蟲抓取網易雲音樂評論生成詞雲
7.使用Scrapy爬起點網的完本小說
8.TensorFlow計算加速
八、其他
1.選擇學習編程,為什麼一定首推Python?
2.為什麼 Python 這么火?
3.Python如何快速入門?
4.Python入門之學習資料推薦
5.Python必備的19 個編程資源
6.Python入門知識點總結
7.Python學不好怎麼辦?
8.Python學習有哪些階段?
9.參加Python培訓會有前景嗎?
10.Python培訓班真的有效嗎?
11.參加Python培訓前應該做哪些准備?
12.11道Python基本面試題|深入解答
13.Python求職怎麼拿到Offer

Ⅶ 初學者學Python編程如何快速入門

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鏈接: https://pan..com/s/11qnpoLX1H_XzFB-RdVNG4w 提取碼: z9x7


Ⅷ python如何入門

Python上手很容易, 有其他語言編程經驗的人可以在2周內學會Python最基本的內容,沒基礎的速度可能會慢點,那麼學習Python都需要學習哪些內容呢?以下是老男孩教育Python全棧開發課程大綱:

一、 Python開發基礎

核心能力:

1. 掌握計算機硬體&操作系統原理;

2. 掌握Python基礎編程語法;

3. 掌握數據類型、字元編碼、文件操作;

4. 掌握函數、裝飾器、迭代器、內置方法。

二、 Python高級編程&資料庫開發

核心能力:

1. 面向對象開發;

2. Socket網路編程;

3. Mysql資料庫開發;

4. 線程、進程、隊列、IO多路模型。

Ⅸ Python基礎 numpy中的常見函數有哪些

有些Python小白對numpy中的常見函數不太了解,今天小編就整理出來分享給大家。

Numpy是Python的一個科學計算的庫,提供了矩陣運算的功能,其一般與Scipy、matplotlib一起使用。其實,list已經提供了類似於矩陣的表示形式,不過numpy為我們提供了更多的函數。

數組常用函數
1.where()按條件返回數組的索引值
2.take(a,index)從數組a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一個在(a,b)范圍內均勻分布的數組,元素個數為N個
4.a.fill()將數組的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回數組a相鄰元素的差值構成的數組
6.sign(a)返回數組a的每個元素的正負符號
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])數組a根據布爾型條件condlist返回對應元素結果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改變數組維度
a.ravel(),a.flatten():將數組a展平成一維數組
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):將數組a轉換成m*n維數組
a.transpose,a.T轉置數組a

數組組合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)將數組a,b沿水平方向組合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)將數組a,b沿豎直方向組合
3.row_stack((a,b))將數組a,b按行方向組合
4.column_stack((a,b))將數組a,b按列方向組合

數組分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)將數組a沿垂直方向分割成n個數組
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)將數組a沿水平方向分割成n個數組

數組修剪和壓縮
1.a.clip(m,n)設置數組a的范圍為(m,n),數組中大於n的元素設定為n,小於m的元素設定為m
2.a.compress()返回根據給定條件篩選後的數組

數組屬性
1.a.dtype數組a的數據類型
2.a.shape數組a的維度
3.a.ndim數組a的維數
4.a.size數組a所含元素的總個數
5.a.itemsize數組a的元素在內存中所佔的位元組數
6.a.nbytes整個數組a所佔的內存空間7.a.astype(int)轉換a數組的類型為int型

數組計算
1.average(a,weights=v)對數組a以權重v進行加權平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)數組a的均值、最大值、最小值、中位數、方差、標准差
3.a.prod()數組a的所有元素的乘積
4.a.cumprod()數組a的元素的累積乘積
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)數組a和b的協方差、相關系數
6.a.diagonal()查看矩陣a對角線上的元素7.a.trace()計算矩陣a的跡,即對角線元素之和

以上就是numpy中的常見函數。更多Python學習推薦:PyThon學習網教學中心。

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