最厉害的python程序员

‘壹’ python的ide有哪些

分享的这几个IDE工具希望会对你的开发有帮助。

1.Pyscripter

Pyscriptor是一个开源的Python集成开发环境,很富有竞争力,同样有诸如代码自动完成、语法检查、视图分割文件编辑等功能。

2. Wing

Wing是一个Python语言的超强IDE,适合做交互式的Python开发.Wing IDE同样支持自动代码完成、代码错误检查、开发技巧提示等,而且Wing IDE也支持多种操作系统,包括Windows、linux和Mac OS X。

3. Emacs

Emacs是一个可扩展的文本编辑器,同样支持Python开发.Emacs本身以Lisp解释器作为其核心,而且包含了大量的扩展。

4. Pycharm

Pycharm是一个跨平台的Python开发工具,是JetBrains公司的产品.其特征包括:自动代码完成、集成的Python调试器、括号自动匹配、代码折叠.Pycharm支持Windows、MacOS以及Linux等系统,而且可以远程开发、调试、运行程序。

5. Sublime Text

SublimeText也是适合Python开发的IDE工具,SublimeText虽然仅仅是一个编辑器,但是它有丰富的插件,使得对Python开发的支持非常到位。

6. Vim

Vim是一个简洁、高效的工具,也适合做Python开发。

7. Komodo Edit

Komodo Edit是一个免费的、开源的、专业的Python IDE,其特征是非菜单的操作方式,开发高效。

8. Eclipse with PyDev

Eclipse+PyDev插件,很适合开发Python Web应用,其特征包括自动代码完成、语法高亮、代码分析、调试器、以及内置的交互浏览器。

很多时候，一个好的工具能够对于编程的辅助作用是非常大的，无论是在python培训期间还是工作之后，都脱离不了各种IDE工具应用。

‘贰’ 黑马程序员的python怎么样

现在人工智能的思路是对的，人工智能现在是个风口，python作为人工智能的首选语言，前景比较好。据了解，现在市面上的python多是运维，人工智能涉及的比较少。黑马的python，课程名字就是“人工智能+python”率先提出人工智能的概念。楼主可以参考一下他们的课程大纲。

‘叁’ 如何成为优秀程序员 学完Python能做哪些工作

下面我们来说一下Python具体的工作岗位以及其岗位要求：

Python后台开发工程师：主要是负责搭建和改进平台产品的后台，并与前端开发工程师相互配合完成整体产品的开发工作。要求工程师具备至少一门Python Web开发框架（Tornado、Django、Flask等），了解并熟悉MySQL/Redis/MongoDB。还要熟悉分布式、微服务、高性能Web服务的开发。

Python爬虫开发工程师：爬虫开发工程师并非我们预想的那样，只是负责为公司爬取相对应的数据内容。爬虫开发工程师主要负责对传统网页、SNS及微博等各种网站信息高效采集与正确解析，然后对用户数据进行整理分析，参与建模的构建，总结分析不同网站、网页的结构特点及规律，负责爬虫架构设计和研发，参与爬虫核心算法和策略优化研究。需要开发工程师熟悉了解robot规则、selenium、mitmproxy、pymouse等内容。当然作为爬虫开发工程师一定要有一定的职业情况，所有工作都需要在合理合法的需求下进行。

Python全栈开发工程师：是指可以使用Python相关工具，独立完成网站开发，称之为全栈开发。全栈开发工程师需要掌握非常多的技能，包括：项目管理、前后端开发、界面设计、产品设计、数据库开发、多端产品等等。

自动化运维工程师：是在基本的运维工作的基础上，实现运维工作的自动化，并且对自动化程序进行优化提升。需要从业者在掌握基本的运营工作的前提下，掌握Python中的IPy、Ansible、Saltstack等常用模块。

自动化测试工程师：首要要完成测试的基本工作，包括测试计划、测试用例、黑盒测试、性能测试等等。其次要是完成产品的自动化测试的部署以及维护工作，并且不断尝试新的方法，新的工具，以提高测试的效率。需要掌握Python以及selenium相关的技能。

数据分析师：指的是不同行业中，专门从事行业数据搜集、整理、分析，并依据数据做出行业研究、评估和预测的专业人员。需要从业者了解行业相关业务知识、相关管理工作、掌握足够的数据分析方法、了解数据分析工具使用、能够完成数据分析建模等，工作内容偏重于分析，同样也要掌握一定的开发能力，例如R语言和Python语言。

数据分析开发工程师：根据数据分析师的建模完成数据相关的开发工作，搭建仓库、完成数据存储、数据处理、计算处理以及报表开发等工作。需要从业者熟练应用数据库、数据建模开发、Python相关数据科学知识等技能。

人工智能开发工程师：根据企业人工智能AI相关的开发需求，完成相应产品或者功能开发。需要从业者掌握充分的数据理论基础、Python开发基础、机器学习理论与实践、深度学习理论与实践、自然语言处理等一系列相关的开发技能。

Python游戏开发工程师：主要负责游戏服务端的逻辑开发。需要从业者掌握Python各种性能优化方法、soket网络编程知识、运维相关基础知识、以及Python相关的游戏开发库与框架。此外还可以将Python开发相关工作按照岗位晋升分为初级Python开发工程师、中级Python开发工程师、高级Python开发工程师、项目经理、架构师、CTO等。主要是根据从业者工作年限，在某个就业方向的工作经验以及解决问题的能力进行定位。

无论是哪个就业方向，扎实的学习好Python相关知识是重中之重，在互联网行业，无论是大厂还是创业创新的公司，招聘人才的最核心要求是技术能力，只有自己的能力和岗位匹配的时候，才能获得更多的工作机会。

‘肆’ Python 从入门到精通推荐看哪些书籍呢

市面上的Python书籍非常丰富，对于刚接触到Python的小白的确不太友好。这里我分享一些自学Python入门到精通推荐看的书籍。

1、《Python编程：从入门到实践》

Python最大的一个优势就是数据分析，如果想向数据分析方向发展，就需要深入掌握Python一些重要的库比如numpy，pandas等。那么这本书就是学习Python数据分析的宝库。该书讲解了如何利用各种Python库高效地解决各式各样的数据分析问题，实用性很强，适合刚刚接触Python的分析人员以及刚刚接触科学计算的Python程序员。

以上就是自学Python入门到精通的书籍推荐。

‘伍’ 你见过最厉害的程序员是怎么样的

以前曾经做过十余年的编程，见识过不少程序员，其中有两位是比较厉害的。

第一位，J同学，非科班出身，粮食专业毕业的，之后在一个食品厂工作，因为比较清闲，于是他突发奇想，想考某个211的计算机研究生，就去买了书来看，但是要实践啊，他又没有计算机，就有空总去公司的电脑室蹭机器用，电脑室的人，就让他帮忙开发一个工资管理系统，不知道是不是想为难他，结果他研究生是没考上了，但是经过一个月的摸索之后，居然把工资系统给做出来了。让电脑室那些科班毕业的人脸上挂不住啊！

之后他就斗胆去了一个国内知名的企业应聘程序员，居然还给应聘上了，慢慢做到了华南区的技术总监，再后来他几个同事出来创业，高新挖走他。

他这个人就是传说中的怪侠，非常低调，朴素，不按时上班，不按时下班，工作效率非常高，爱抽烟，请教他什么问题，他一时想不出来的话，就去外面抽根烟，烟抽完了，回来就会有答案，反正非常神奇。

第二位，B同学，科班出身，211大学计算机研究生，当时是他的导师跟我们单位有来往，推荐过来的，我面试的他，惜话如金，听说他C语言非常厉害，但是当时我们做项目需要PB，他说他不会，我就说，那给你一个星期的时候，你回去学习一下，再来面试。一个星期后，再过来，给他一个小模块，很快就做出来，非常棒，之后，项目的技术难题，大部分都是他解决的。平时，他也不怎么跟我们来往，但是有事就做，也不打 游戏 ，按时上班，按时下班，非常讨厌加班。

遇到技术问题，下班后打电话给他，他不接的。有一次，我们第二天系统要上线，大家都在忙着测试，加班，他到点就走了，领导追到电梯门口，问他，XX哥，你走了，他说了一个字，是，就进电梯了。后来也是被高薪挖走，听说到现在40岁也还没结婚。

我们公司有一位非常厉害的程序员，基本上一个人当做一个排兵力使用。也就是说一个人写代码的效率基本上抵得上10+人的能力，一年随随便便写个几十万高质量的代码。这种人对编程语言的理解已经到了登峰造极的地步，且能够灵活自如地使用。

在自己编码能力强的同时，对架构的理解能力也是超强，一个大的系统能够很快地进行模块拆分，快速的定义不同模块间的交互接口，可以快速的安排任务下去。

另外代码的质量基本上没地说，导致跟着他的测试人员几乎发现不了Bug，这哥们在写代码的同时基本上顺手就把单元测试写好了，代码质量高的简直出奇。

当然了，至于学习什么新的开源框架或者新的技术架构，基本上就是2-3天的功夫，就可以全面掌握。

目前为止，公司一直当做宝一样供着。

我见过最厉害的程序员，是在2001年入职的一间香港电路板公司的电脑部经理，他也是最值得我尊重的程序员，那他最厉害的地方在哪里呢？

编程语言只懂Foxpro DOS版本，但所有的ERP流程，英文、管理方法说得滴水不漏，有一次和财务的同事聊天，才知道他的月薪达8万多。

很多程序员最怕大老板提问题，但在他的眼里，大老板提问题就是一个商机，多多少少都要老板加工资加设备。 高情商的表现就是无论下属或老板通通管理得服服帖帖，包括我自己，甚至老板还没有说话就己经知道老板的心思了。

老板分配的编程任务应期三天完成，绝对不过4天。软件开发效率的提高，自然要依赖下属心甘情愿的加班付出才行，做到这一点，真的是难能可贵。

最厉害也是我最佩的一点就是，40多岁了头发还没有一点白的迹象，每天高效率的工作，下班后就抛开工作的烦恼，尽情桑拿按摩享受。

我认为最厉害的程序员不是编程技术，而是如何利用编程技术，不知道你认不认同？

应该是读研时的学长，精通java和Python，毕业后进去微软研究院工作。

当时和他在一个项目组，他独立完成了教学平台语言分析模块，NLP 模块。我们团队任何问题都能很快给出解决方法，前端后端都擅长。

当时我刚接触Linux，他就已经把Linux作为工作学习唯一的选择。经常用terminal 操作，敲起代码太帅了

诚邀，本人在杭州华为研究所工作，之前在一家创业公司工作过，公司里一个工作10年的大神，撑着整个创业公司，老板总能拿到某些项目源代码，不同语言的，c c++ .net java总之很多，给他，一礼拜就可以全懂了，所有语言基本都是1礼拜搞定(玩代码的都知道精通一门语言后学其他的特别容易，不外乎面向对象的，面向过程的，然后就是各种API )上手做项目，之前很多不懂的问题问他都可以从本质上分析得很明白，主要是基本上看几眼就可以知道哪里错了。或者大概方向，我后来去华为，都是他建议的，现在还在那公司的他听说是技术总监了，应该不怎么敲代码了。

核心的代码总是有那一两个程序员来实现的。比方说现在微信的一开始的核心代码。

比方说Linux的核心代码， 都是由林纳斯·托瓦兹编写的， 并且为了能够让开源社区的人一起进行开发， 又编写了Git版本控制。当你不满意某个软件或者系统的时候， 能够自己实现并制作出更好的也许就是厉害的程序员吧。一直到现在很多的系统分支都是来源于Linux的内核。

最后如何成为最厉害的程序员， 还是要学习基础核心的知识， 操作系统， 数据结构， 算法， 编译原理， 计算机网络， 在这个基础上学习编程都是为了更好地实现自己的心中所想。为什么这样写， 这样写会产生什么效果。 为什么Golang最近这么热， 为什么鸿蒙会被看好， 它又和其他的有什么区别， 就可以自我判断， 而不是见风就是雨。

最后希望自己也成为那个最厉害的程序员。

很久以前，我用win98的时候有次我系统崩溃了，因为我是电脑白痴，我朋友给我介绍了一个高手来帮我修电脑。

他看了一下电脑，问我有没有98的盘，我说没有。

他想了一下，叫我把固定电话拿给他，我想修电脑要电话干什么，但人家是高手，我也不好说什么，就把电话拔下来给他了。

他把电话线空着的一头接在电脑的一个插孔内，然后进入dos，就开始在电话上不停的按着键，他按键的速度异常快，但是只按0，1两个键，我搞不懂这有什么用，但也不敢问，看了半个多小时，他还是不停的按这两个键,我徐徐的有些困，我问他这东西要搞多久，他说要几个小时，我给他倒了杯茶，就一个人去隔壁睡觉了。

醒来的时候，一看已经过了4个多小时，我起身到隔壁，看见他正在98里面调试，过了一会儿，他说，你试试，我坐上椅子用了一下，真的好了，我当时也不懂电脑，谢过人家就走了。 后来我慢慢对电脑有了了解，终于了解，原来当时那位高手是用机器语言编了一个98系统，我后来问我朋友那位高手的下落，我朋友说前几年去了美国之后，杳无音讯....

五年前有幸在一家软件公司做产品经理。小的软件公司。坐标西安。招人还挺不好招的。虽然给的薪水还不错。但是真心不好招人。这种小软件公司没有名气。真正牛逼的人都不来。

百试几百人，包括做产品和前端的也算在里面。光程序员这块。有百分之六十的投简历的都是从某培训机构出来的。所以的项目经历。和待过的公司都是一模一样，有明显的人为的痕迹。

但是后来实在没有人手。招了一两个，差。差。差。真是差到极点

后来又经人推荐，招了一个，说是做安卓开发的。结果连个软件的心跳包都调不好。软件的升级这块都搞不定。最后还是我这个外行，逼着他。一点一点卡，才把软件升级这块稍微搞上路了。

说出来真是让大家笑话，华为的外包中软国际。有个孩子实在忍受不了里面的虐待，在里面工作了一年半。然后跳到我们公司。这个孩子，才是稍微让人可以用一下。就是起码。你给他的工作。他能完成。其他的人都是在摸鱼。因为这个公司的老板以前也不是做手机软件这块。没有资源，不认识人。

他是做电脑PC软件，到后面做BS系统多一点。其实这种没有技术含量，找的别人的框架。去修改。

普通人见不到最牛逼的程序员，最牛逼的程序员，一定是在最牛逼的软件或者互联网公司的深宫后院里面。还没出世的。就像当初的张小龙，史玉柱，裘伯君一样。

你现在能看的牛逼的，感觉牛逼的。都是因为你不懂这个。你才觉得牛逼。包括前几年比较活跃的黑客们，制造一些病毒。这都不是牛逼。包括熊猫烧香的李俊，普通人觉得他可牛逼了。但是真正的他出来后，去金山 360这种公司，提鞋别人都不要。

因为搞破坏不是牛逼。也不是自己水平有多牛逼。

我来讲一个我见过最厉害的程序员。

这个程序员是我第一份工作碰到的大牛，我的第一份工作在中兴通讯成都研究所，当时是做操作系统研发的。

我们当时经常会做一些培训和技术分享，那时候我才入职3个月，我发现公司里有个人每次技术分享时候，就很多人去听，并且会议室爆满，连站的地方都没有，然后我有次也去听了一下， 第一每次目睹大牛的风采，因此操作系统是最底层的研发工作，会涉及到内核这块知识，而linux内核知识特别抽象，看书根本很难看懂，但是这个大牛能把很难的东西讲的很容易理解，并且在会上面对大家的提问总是能对答如流，实在是厉害。

而后我通过公司里的老员工才了解到，这位大牛是自学成才的，他的文化程度才初中，破格录取到中兴通讯，当时是操作系统部门的技术专家，他都能自己编写操作系统，对各硬件都非常了解，也出了很多书。可见兴趣是最好的老师，让他能够在程序员中发光。

必须是ACM大神，楼天成，楼教主。不了解他的可以网络之。是个天才一般的存在。
几年前清华大学找同学玩，他那时是清华软件学院的学生，突然说要带我去见他的偶像，还说是最后的机会了，我们跑去计算机学院，当时博士正在答辩，通过在场的同学找到了他，他很腼腆的千呼万唤始出来。他们两在那里交流了半个多小时，最后互留了EMail，我跟他聊了些我专业的内容，他还蛮好说话。 后面还通过这位同学认识另一位ACM届大神，上海交大的戴文渊。我对编程略有了解，主要还是崇拜天才。

‘陆’ python是如何被开发的

本文出自《Python高手之路》中的Doug Hellmann访谈。

我曾经有幸和Doug Hellmann一起工作过数月。他在DreamHost是一位非常资深的软件开发工程师，同时他也是OpenStack项目的贡献者。他发起过关于Python的网站Python Mole of the Week（），也出版过一本很有名的Pyhton书The Python Standard Library By Example（），同时他也是Python的核心开发人员。我曾经咨询过Doug关于标准库以及库的设计与应用等方面的问题。
当你从头开发一个Python应用时，如何迈出第一步呢？它和开发一个已有的应用程序有什么不同？
从抽象角度看步骤都差不多，但是细节上有所不同。相对于对比开发新项目和已有项目，我个人在对应用程序和库开发的处理方式上有更多的不同。
当我要修改已有代码时，特别是这些代码是其他人创建的时，起初我需要研究代码是如何工作的，我需要改进哪些代码。我可能会添加日志或是输出语句，或是用pdb，利用测试数据运行应用程序，以便我理解它是如何工作的。我经常会做一些修改并测试它们，并在每次提交代码前添加可能的自动化测试。
创建一个新应用时，我会采取相同的逐步探索方法。我先创建一些代码，然后手动运行它们，在这个功能可以基本调通后，再编写测试用例确保我已经覆盖了所有的边界情况。创建测试用例也可以让代码重构更容易。
这正是smiley（）的情况。在开发正式应用程序前，我先尝试用Python的trace API写一些临时脚本。对于smiley我最初的设想包括一个仪表盘并从另一个运行的应用程序收集数据，另一部分用来接收通过网络发送过来的数据并将其保存。在添加几个不同的报告功能的过程中，我意识到重放已收集的数据的过程和在一开始收集数据的过程基本是一样的。于是我重构了一些类，并针对数据收集，数据库访问和报告生成器创建了基类。通过让这些类遵循同样的API使我可以很容易地创建数据收集应用的一个版本，它可以直接将数据写入数据库而无需通过网络发送数据。
当设计一个应用程序时，我会考虑用户界面是如何工作的，但对于库，我会专注于开发人员如何使用其API。通过先写测试代码而不是库代码，可以让思考如何通过这个新库开发应用程序变得更容易一点儿。我通常会以测试的方式创建一系列示例程序，然后依照其工作方式去构建这个库。
我还发现，在写任何库的代码之前先写文档让我可以全面考虑功能和流程的使用，而不需要提交任何实现的细节。它还让我可以记录对于设计我所做出的选择，以便读者不仅可以理解如何使用这个库，还可以了解在创建它时我的期望是什么。这就是我用在stevedore上的方法。
我知道我想让stevedore能够提供一组类用来管理应用程序的插件。在设计阶段，我花了些时间思考我见过的使用插件的通用模式，并且写了几页粗略的文档描述这些类应该如何使用。我意识到，如果我在类的构造函数中放最复杂的参数，方法map()几乎是可互换的。这些设计笔记直接写进了stevedore官方文档的简介里，用来解释在应用程序中使用插件的不同模式和准则。
将一个模块加入Python标准库的流程是什么？
完整的流程和规范可以在Python Developer's Guide（）中找到。
一个模块在被加入Python标准库之前，需要被证明是稳定且广泛使用的。模块需要提供的功能要么是很难正确实现的，要么是非常有用以至于许多开发人员已经创建了他们自己不同的变种。API应该非常清晰并且它的实现不能依赖任何标准库之外的库。
提议一个新模块的第一步是在社区通过python-ideas邮件列表非正式地了解一下大家对此的感兴趣程度。如果回应很积极，下一步就是创建一个Python增强提案（PythonEnhancement Proposal，PEP），它包括添加这个模块的动因，以及如何过渡的一些实现细节。
因为包的管理和发现工作已经非常稳定了，尤其是pip和Python Package Index（PyPI），因此在标准库之外维护一个新的库可能更实用。单独的发布使得对于新功能和bug修复（bugfix）的更新可以更频繁，对于处理新技术或API的库来说这尤其重要。
标准库中的哪三个模块是你最想人们深入了解并开始使用的？
最近我做了许多关于应用程序中动态加载扩展方面的工作。我使用abc模块为那些作为抽象基类进行的扩展定义API，以帮助扩展的作者们了解API的哪些方法是必需的，哪些是可选的。抽象基类已经在其他一些语言中内置了，但我发现很多Python程序员并不知道Python也有。
bisect模块中的二分查找算法是个很好的例子，一个广泛使用但不容易正确实现的功能，因此它非常适合放到标准库中。我特别喜欢它可以搜索稀疏列表，且搜索的值可能并不在其中。
collections模块中有许多有用的数据结构并没有得到广泛使用。我喜欢用namedtuple来创建一些小的像类一样的数据结构来保存数据但并不需要任何关联逻辑。如果之后需要添加逻辑的话，可以很容易将namedtuple转换成一个普通的类，因为namedtuple支持通过名字访问属性。另一个有意思的数据结构是ChainMap，它可以生成良好的层级命名空间。ChainMap能够用来为模板解析创建上下文或者通过清晰的流程定义来管理不同来源的配置。
许多项目（包括OpenStack）或者外部库，会在标准库之上封装一层自己的抽象。例如，我特别想了解对于日期/时间的处理。对此你有什么建议吗？程序员应该坚持使用标准库，还是应该写他们自己的函数，切换到其他外部库或是开始给Python提交补丁？
所有这些都可以。我倾向于避免重复造轮子，所以我强烈主张贡献补丁和改进那些能够用来作为依赖的项目。但是，有时创建另外的抽象并单独维护代码也是合理的，不管在应用程序内还是作为一个新的库。
你提到的例子中，OpenStack里的timeutils模块就是对Python的datetime模块的一层很薄的封装。大部分功能都简短且简单，但通过将这些最常见的操作封装为一个模块，我们可以保证它们在OpenStack项目中以一致的方式进行处理。因为许多函数都是应用相关的，某种意义上它们强化了一些问题决策，例如，字符串时间戳格式或者“现在”意味着什么，它们不太适合作为Python标准库的补丁或者作为一个通用库发布以及被其他项目采用。
与之相反，我目前正致力于将OpenStack的API服务项目从早期创建时使用的WSGI框架转成采用一个第三方Web开发框架。在Python中开发WSGI应用有很多选择，并且当我们可能需要增强其中一个以便其可以完全适应OpenStack API服务器的需要时，将这些可重用的修改贡献对于维护一个“私有的”框架似乎更可取。
当从标准库或其他地方导入并使用大量模块时，关于该做什么你有什么特别的建议吗？
我没有什么硬性限制，但是如果我有过多的导入时，我会重新考虑这个模块的设计并考虑将其拆到一个包中。与上层模块或者应用程序模块相比，对底层模块的这种拆分可能会发生得更快，因为对于上层模块我期望将更多片段组织在一起。
关于Python 3，有什么模块是值得一提而且能令开发人员有兴趣深入了解的？
支持Python 3的第三方库的数量已经到了决定性的时刻。针对Python 3开发新库或应用程序从未如此简单过，而且幸亏有3.3中加入的兼容性功能使同时维护对Python 2.7的支持也很容易。主要的Linux发行版正在致力于将Python 3默认安装。任何人要用Python创建新项目都应该认真考虑对Python 3的支持，除非有尚未移植的依赖。目前来说，不能运行在Python 3上的库基本会被视为“不再维护”。
许多开发人员将所有的代码都写入到应用程序中，但有些情况下可能有必要将代码封装成一个库。关于设计、规划、迁移等，做这些最好的方式是什么？
应用程序就是“胶水代码”的集合用来将库组织在一起完成特定目的。起初设计时可以将这些功能实现为一个库，然后在构建应用程序时确保库的代码能够很好地组织到逻辑单元中，这会让测试变得更简单。这还意味着应用程序的功能可以通过库进行访问，并且能够被重新组合以构建其他应用程序。未能采用这种方法的话意味着应用程序的功能和用户界面的绑定过于紧密，导致很难修改和重用。
对于计划开始构建自己的Python库的人们有什么样的建议呢？
我通常建议自顶向下设计库和API，对每一层应用单一职责原则（Single Responsibility Principle，SRP）（）这样的设计准则。考虑调用者如何使用这个库，并创建一个API去支持这些功能。考虑什么值可以存在一个实例中被方法使用，以及每个方法每次都要传入哪些值。最后，考虑实现以及是否底层的代码的组织应该不同于公共API。
SQLAlchemy是应用这些原则的绝好例子。声明式ORM、数据映射和表达式生成层都是单独的。开发人员可以自行决定对于API访问的正确的抽象程度，并基于他们的需求而不是被库的设计强加的约束去使用这个库。
当你随机看Python程序员的代码时遇到的最常见的编程错误是什么？
Python的习惯用法和其他语言的一个较大的不同在于循环和迭代。例如，我见过的最常见的反模式是使用for循环过滤一个列表并将元素加入到一个新的列表中，然后再在第二个循环中处理这个结果（可能将列表作为参数传给一个函数）。我通常建议将过滤循环改成生成器表达式，因为生成器表达式，更有效也更容易理解。列表的组合也很常见，以便它们的内容可以以某种方式一起被处理，但却没有使用itertools.chain()。
还有一些我在代码评审时给出的更细小的建议，例如，使用dict()而不是长的if:then:else块作为查找表，确保函数总是返回相同的类型（如一个空列表而不是None），通过使用元组和新类将相关的值合并到一个对象中从而减少函数的参数，以及在公共API中定义要使用的类而不是依赖于字典。
有没有关于选择了一个“错误”的依赖的具体的例子是你亲身经历或目睹过的？
最近，我有个例子，pyparsing（）的一个新发布取消了对Python 2的支持，这给我正在维护的一个库带来了一点儿小麻烦。对pyparsing的更新是个重大的修改，而且是明确标识成这样的，但是因为我没有在对cliff（）的设置中限制依赖版本号，所以pyparsing的新发布给cliff的用户造成了问题。解决方案就是在cliff的依赖列表中对Python 2和Python 3提供不同的版本边界。这种情况突显了理解依赖管理和确保持续集成测试中适当的测试配置的重要性。
你怎么看待框架？
框架像任何工具类型一样。它们确实有帮助，但在选择框架时要特别谨慎，应确保它能够很好地完成当前的工作。
通过抽取公共部分到一个框架中，你可以将你的开发精力专注于应用中独特的方面。通过提供许多类似运行在开发模式或者写一个测试套件这样的引导代码，它们还可以帮你让一个应用程序迅速达到一个可用的状态而不是从头开发。它们还可以激励你在应用程序开发过程中保持一致，这意味着最终你的代码将更易于理解且更可重用。
虽然使用框架时还有其他一些潜在的缺点需要注意。决定使用某个特定框架通常能够反映应用程序本身的设计。如果设计的限制不能从根本上符合应用程序的需求，那么选择错误的框架会令应用的实现变得更难。如果你试着使用与框架建议不同的模式或惯用方式，你最终将不得不同框架做斗争。

‘柒’ Python培训机构哪家好，最好的是哪家

相信在IT领域发展的同学对Python很熟悉。Python编程语言排行中一直处于领先地位，这可以直接体现Python的重要。因此很多同学准备参加Python培训机构系统学习。那么，Python培训机构哪家比较好？下面我们介绍一下。

随着Python的普及，越来越多的人了解Python，企业也会对求职者提出更高的要求，他们想招聘一些能马上开始工作的人，所以往往会招聘一些有项目开发经验的人。这就是为什么那么多计算机专业的大学生找不到工作，所以越来越多的大学生会选择在毕业前后参加一些专业的Python培训课程，以增加他们的实践经验。只有增强自己的力量，才能立于不败之地。

Python培训机构哪家比较好？判断Python培训机构好与坏主要看以下几个方面

1.看教学课程内容

学习Python技术，最主要是与时俱进，掌握的技术点能够满足时下企业的用人需求。而想要了解一家培训机构所提供的课程是否新颖，也可以去机构的官网上看看，了解自己想学习的学科的课程大纲。看看学习路线图是如何安排的，有没有从零到一的系统搭建，是不是有强化实训、实操的比重，有尽量多的项目实战。因为企业对Python从业者的技术能力和动手实战能力要求较高。

2.看师资力量

因为Python开发技术知识的专业性很强，如果盲目去学很容易走进误区。相反，有讲师带领，站在巨人的肩膀上，往往事半功倍。毕竟现在这个时代只要多跟别人交流才能获得更多更有价值的信息，初学者千万不能闭门造车。

3.看口碑

行业内口碑比较好，学生对培训机构比较认可，这种机构把精力放在了学生身上的机构，才是做教育的应有态度。

4.看就业情况

以学生就业为目标的培训机构现在才是最主要的。要知道就业也是教学成果的体现，没有好的教学保证是做不到好的就业的。

5.上门免费试听

试听是为了更好的去感受培训机构的课程内容、讲课风格、班级氛围等，同时也能通过和班上在读同学进行交流，更进一步去了解这家培训机构各个方面是否符合自己的需要。

‘捌’ 当下热度最高的编程语言Python究竟是怎样诞生的

Python作为当下大火的一门编程语言，深受众多程序员的喜爱，而追溯其发展始末还得从上世纪说起。Python是Guido Van Rossum （荷兰人吉多·范罗苏姆）于1989年开发推出。而开发这一编程语言背后还有个不为人知的小故事。1989年圣诞节期间，在阿姆斯特丹的吉多深感无聊与苦闷，作为一名资深的编程爱好者他决定开发一个新的脚本解释程序，作为编程界惯用的ABC语言的一种继承。

Python因其奉行极简主义，易于读写受众多人青睐。更令人称道的是Python作为一种开源软件不用花一分钱就能够实现编辑，同时Python兼容多平台，学习强度相对于其他编程语言而言是普遍公认的简单，在实际生活的各个领域均得到了广泛的应用。

‘玖’ 黑马程序员的python是最牛逼的吗

现在教授Python课程的培训机构也有不少了，但是所培养的学员是否厉害，这只有在实际工作中才能得到检验。

‘拾’ Python这两年还火吗

近几年Python的热度居高不下，去年2020年编程语言排名热度第三的位置。

一路走高的Python也给很多初入IT的从业者带来了很多质疑，发展的快，那跌落的是不是也很快？现在拿高薪，是不是意味着过几年就要失业了？

这事确实是个值得斟酌的问题，毕竟每个人都很在意自己的前途和未来。今天我就来给大家说道说道这个事。

首先我们要明白一点，Python为什么突然火起来了？

大家还记不记得当年阿里云的成功，带动了大批创业公司和互联网巨头挤破头进军云计算，当时最着名的云计算开源平台OpenStack就是基于Python开发的，然后这一段时间成为Python增长的开端；

后来各种O2O，P2P平台如雨后春笋一样冒出，要在短期快速搭建起原型，Python绝对是不二之选！

2017年，由Google开发的Alpha Go打败了世界围棋冠军柯洁，人工智能至此进入人们的视野，机器学习，AI等火热概念又催生了一批投资热，人工智能，机器学习首选语言就是Python。

再到现在短视频的崛起，你所有的兴趣爱好，都需要Python的建模，然后通过大数据分析实现精准推送，相对应的催生了数据挖掘，数据分析等岗位。

至此，Python完美地契合了2010年来所有的发展趋势。

看到这里有些读者就会问了，为啥人工智能，大数据，云计算这些技术咋就带火了Python呢？为啥不是C++或者Java呢？

这个事得从Python的历史说起：

20世纪90年代，Python创始人在家闲来无事敲代码玩，一段代码让他重复敲了五次，很是郁闷，于是他心中灵光一闪，东方禅道在他脑海里浮现：

优美优于丑陋，明了优于隐晦。
简单优于复杂，复杂优于凌乱。
扁平优于嵌套，稀疏优于稠密。
可读性很重要。

这一悟，Python横空出世。

Python诞生后不得了，刚开始很多大学教授觉得这语言编码太方便了，C语言十行才能解决的事它一行就给搞定了。然后就立马把这个语言应用到教学上，后来非盈利性机构，政府都开始用它了。比如现如今十分经典的科学计算扩展库：Numpy,SciPy和matplotlib，再比如视觉库 OpenCV，VTK，等等一下子把Python提上神坛。也正是拥有这些库，我们可以利用他们轻松地实现大数据计算，AI学习等功能。

其实AI和大数据这些事，搁Java和C++就实现不了吗？当然不是，他们也可以实现，但是实现起来很复杂，编码效率没有Python高，商人嘛，讲求的就是效率和利益。Python效率高，那就用Python咯！

那如果人工智能，大数据，云计算这些技术过时了，Python是不是也要走下神坛了？

我觉得不会。

其实Python从诞生至今，使用范围也很广泛，不少公司的业务开发也都是用的Python，只不过一直屈居于Java之后，所以造成了一种Python以前不火，现在才火的假象。

其实Python能做的事情不仅如此，还有很多，比如Python开发者官网就提到了，学会Python后你可以做这些事情：

• Web Programming：Django, Pyramid, Bottle, Tornado, Flask, web2py

• Web编程：最常见的Django，Flask以及web2py框架，主要用于建立网站，小程序等等，应用领域很广泛，大多数公司web业务会采用pytho开发。

• GUI Development: wxPython, tkInter, PyGtk, PyGObject, PyQt

• GUI编程：最常见的PyQt，wxPython框架，图形界面开发。

• Software Development: Buildbot, Trac, Rounp

• 软件开发：目前大型EVE网游大量采用Python，包括坦克世界，文明，战地风云。



• System Administration: Ansible, Salt, OpenStack

• 某些着名的大型计算机系统使用python开发，比如OpenStack，是美国NSA开发并开源的云计算软件，国内很多云计算平台也大都由python开发。

  目前这些领域中Python依旧应用很广泛，因为Python的特性决定了它的商业效率很高，在商业中，只要效率高，就会有应用！

  所以即使AI和大数据不火了，Python也一样很强大，一样可以将Pyhton当做自己的饭碗。 关键还是看自己的选择！