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python入门一等函数

发布时间:2022-07-09 05:46:45

Ⅰ 零基础学python应该学习哪些入门知识

关于零基础怎么样能快速学好Python的问题,网络提问和解答的都很多,你可以网络下看看。我觉得从个人自学的角度出发,应从以下几个方面来理解:

1 为什么选择学python?

据统计零基础或非专业的人士学python的比较多,据HackerRank开发者调查报告2018年5月显示(见图),Python排名第一,成为最受欢迎编程语言。Python以优雅、简洁着称,入行门槛低,可以从事linux运维、Python Web网站工程师、Python自动化测试、数据分析、人工智能等职位,薪资待遇呈上涨趋势。

2 入门python需要那些准备?

2.1 心态准备。编程是一门技术,也可说是一门手艺。如同书法、绘画、乐器、雕刻等,技艺纯熟的背后肯定付出了长时间的反复练习。不要相信几周速成,也不能急于求成。编程的世界浩瀚无边,所以请保持一颗敬畏的心态去学习,认真对待写下的每一行代码,甚至每一个字符。收拾好自己的心态,向着编程的世界出发。第一步至关重要,关系到初学者从入门到精通还是从入门到放弃。选一条合适的入门道路,并坚持走下去。

2.2 配置 Python 学习环境。选Python2 还是 Python3?入门时很多人都会纠结。二者只是程序不兼容,思想上并无大差别,语法变动也并不多。选择任何一个入手,都没有大影响。如果你仍然无法抉择,那请选择 Python3,毕竟这是未来的趋势。

编辑器该如何选?同样,推荐 pycharm 社区版,配置简单、功能强大、使用起来省时省心,对初学者友好,并且完全免费!其他编辑器如:notepad++、sublimeText 3、vim 和 Emacs等不推荐了。

操作环境?Python 支持现有所有主流操作平台,不管是 windows 还是 mac 还是 linux,都能很好的运行 Python。并且后两者都默认自带 Python 环境。

2.3 选择自学的书籍。我推荐的书的内容由浅入深,建议按照先后顺序阅读学习:

2.3.1《Python简明教程》。这是一本言简意赅的 Python 入门教程,简单直白,没有废话。就算没有基础,你也可以像读小说一样,花两天时间就可以读完。适合入门快速了解语法。

2.3.2 廖雪峰编写的《Python教程》。廖先生的教程涵盖了 Python 知识的方方面面,内容更加系统,有一定深度,有一定基础之后学习会有更多的收获。

2.4 学会安装包。Python中有很多扩展包,想要安装这些包可以采用两种方法:

2.4.1 使用pip或easy_install。

1)在网上找到的需要的包,下载下来。eg. rsa-3.1.4.tar.gz;

2)解压缩该文件;

3)命令行工具cd切换到所要安装的包的目录,找到setup.py文件,然后输入python setup.py install

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

3 提升阶段需要恒心和耐力。

完成入门阶段的基础学习之后,常会陷入一个瓶颈期,通过看教程很难进一步提高编程水平。这时候,需要的是反复练习,大量的练习。可以从书上的例题、作业题开始写,再写小程序片段,然后写完整的项目。我们收集了一些练习题和网站。可根据自己阶段,选择适合的练习去做。建议最好挑选一两个系列重点完成,而不是浅尝辄止。

3.1 多做练习。推荐网站练习:

crossin编程教室实例:相对于编程教室基础练习着重于单一知识点,

编程实例训练对基础知识的融会贯通;

hackerrank:Python 部分难度循序渐进,符合学习曲线

实验楼:提升编程水平从做项目开始;

codewar:社区型编程练习网站,内容由易到难;

leetcode:为编程面试准备,对初学者稍难;

牛客网:提供 BAT 等大厂笔试题目;

codecombat:提供一边游戏一边编程;

projecteuler:纯粹的编程练习网站;

菜鸟教程100例:基于 py2 的基础练习;

3.2 遇到问题多交流。

3.2.1 利用好搜索引擎。

3.2.2 求助于各大网站。推荐

stackoverflow:这是一个程序员的知识库;

v2ex:国内非常不错的编程社区,不仅仅是包含程序,也包含了程序员的生活;

segmentfault:一家以编程问答为主的网站;

CSDN、知乎、简书等

3.2.3 加入相关的QQ、微信群、网络知道。不懂的可以随时请教。

Ⅱ python必背入门代码是什么

python必背入门代码:

defnot_empty(s):

returnsandlen(s。strip())>0

#returnsands。strip()

#如果直接单写s。strip()那么s如果是None,会报错,因为None没有strip方法。

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

#如果s非None,那么判定s。trip()是否为空。

这样子filter能过滤到None,"",""这样的值。

分成两部分看。第一部分是对长度进行序列。相当于就是range(5)他的结果就是。01234。第二部分就是具体的排序规则。排序规则是用nums的值进行排序,reverse没申明就是默认升序。就是用nums(0到4)的值进行排序,根据这个结果返回的一个range(5)的数组。

根据PEP的规定,必须使用4个空格来表示每级缩进。使用Tab字符和其它数目的空格虽然都可以编译通过,但不符合编码规范。支持Tab字符和其它数目的空格仅仅是为兼容很旧的的Python程序和某些有问题的编辑程序。

Python的函数支持递归、默认参数值、可变参数,但不支持函数重载。为了增强代码的可读性,可以在函数后书写“文档字符串”(Documentation Strings,或者简称docstrings),用于解释函数的作用、参数的类型与意义、返回值类型与取值范围等。可以使用内置函数help()打印出函数的使用帮助。

Ⅲ Python 入门需要学些什么

Python相对比较简单,零基础也能学。系统学习的话,一般4-6个月左右能学好。

建议大家可以从以下三方面来入手:

①先自学一些python书籍

大家可以从书中了解一些基础知识,建立一些编程认知。

但是这样的方式,还是难免会因为没什么基础很快就觉得枯燥了,所以在书籍方面还是建议大家结合视频课程一起来学习,才能更高效一点。

②网上找相关课程

在mooc网学习的是北京理工大学的一门python公开课,整个流程学习下来能够了解一些基础相关,但课程比较浅显,还是感觉有些不系统,也很难靠自学迅速入门。

③报班学习

很多人对网上报班有些排斥,因为难免会觉得会被割韭菜。但是对于零基础的小白学习python编程而言,跟着专业系统化一点的团队一起学习,势必会更省时省力一点的。

毕竟我们没有基础,靠自学又没啥时间去坚持,能有合适的【线上陪伴式】的课程,还是挺值得一试的。建议大家可以先从体验课开始,了解清楚课程含金量,看看往期学员的体验回馈后再报班学习。

Python的学习学习顺序如下:

①Python软件开发基础

②Python软件开发进阶

③Python全栈式WEB工程师

④Python多领域开发

互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。

想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,能够在校期间取得大专或本科学历,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。

祝你学有所成,望采纳。

Ⅳ python基础 函数初学习

是函数的返回值,你的函数没有retrun,默认返回None。

Ⅳ 编程语言python入门要学习哪些

学习python,主要学习ython基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等;之后再进阶学习,如框架等。

阶段一:Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括:Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二:Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括:面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三:前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括:Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。(更多学习内容,请点击Python学习网)

阶段四:WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括:Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、Restful API等。

阶段五:爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括:爬虫开发实战。

阶段六:全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括:企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七:数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括:金融量化分析。

阶段八:人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括:机器学习、图形识别、无人机开发、无人驾驶等。

阶段九:自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括:CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十:高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括:GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

相关信息:

Python的设计目标之一是让代码具备高度的可阅读性。它设计时尽量使用其它语言经常使用的标点符号和英文单字,让代码看起来整洁美观。它不像其他的静态语言如C、Pascal那样需要重复书写声明语句,也不像它们的语法那样经常有特殊情况和意外。

Python开发者有意让违反了缩进规则的程序不能通过编译,以此来强制程序员养成良好的编程习惯。并且Python语言利用缩进表示语句块的开始和退出(Off-side规则),而非使用花括号或者某种关键字。增加缩进表示语句块的开始,而减少缩进则表示语句块的退出。缩进成为了语法的一部分。

Ⅵ python培训入门教程怎样入门呢

送你一份学习python的路线图
一、Python的普及入门
1.1 Python入门学习须知和书本配套学习建议
1.2 Python简史
1.3 Python的市场需求及职业规划
1.4 Python学习是选择2.0还是3.0?
二、Python的学习环境安装
1.在Windows安装Python的教程
2.在Linux上安装python
3.搭建Python 多版本共存管理工具 Pyenv
4.Python开发环境配置
三、开启你的Python之路
1.Python 世界的开端: hello world
2.Python 世界的开端:四则运算
3.Python流程控制语句深度解读
4.Python循环
四、Python中级进阶
1.Python数据类型详解
2.Python列表及元组详解
3.Python字符串操作深度解析
4.Python函数式编程指南:函数
5.Python函数式编程指南:迭代器
6.Python函数式编程指南:生成器
7.Python装饰器详解
五、Python高级技巧
1.装饰器深度解析
2.深入 Python 字典
3.Python线程技术
4.Python 的异步 IO:Asyncio 简介
5.Python实现线程安全队列
六、Python常用工具
1.2017最受欢迎的 15 大 Python 库
2.5个高效Python库
3.Django 官方教程
4.Python Django的正确学习方法
5.Python自然语言处理工具小结
6.数据科学常用Python 工具
七、Python实战练习
1.Python破解斗地主残局
2.python实现爬虫功能
4.使用Python – PCA分析进行金融数据分析
5.用python制作游戏外挂吗?
6.运用爬虫抓取网易云音乐评论生成词云
7.使用Scrapy爬起点网的完本小说
8.TensorFlow计算加速
八、其他
1.选择学习编程,为什么一定首推Python?
2.为什么 Python 这么火?
3.Python如何快速入门?
4.Python入门之学习资料推荐
5.Python必备的19 个编程资源
6.Python入门知识点总结
7.Python学不好怎么办?
8.Python学习有哪些阶段?
9.参加Python培训会有前景吗?
10.Python培训班真的有效吗?
11.参加Python培训前应该做哪些准备?
12.11道Python基本面试题|深入解答
13.Python求职怎么拿到Offer

Ⅶ 初学者学Python编程如何快速入门

电子书集合|数据科学速查表|迁移学习实战 ,免费下载

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Ⅷ python如何入门

Python上手很容易, 有其他语言编程经验的人可以在2周内学会Python最基本的内容,没基础的速度可能会慢点,那么学习Python都需要学习哪些内容呢?以下是老男孩教育Python全栈开发课程大纲:

一、 Python开发基础

核心能力:

1. 掌握计算机硬件&操作系统原理;

2. 掌握Python基础编程语法;

3. 掌握数据类型、字符编码、文件操作;

4. 掌握函数、装饰器、迭代器、内置方法。

二、 Python高级编程&数据库开发

核心能力:

1. 面向对象开发;

2. Socket网络编程;

3. Mysql数据库开发;

4. 线程、进程、队列、IO多路模型。

Ⅸ Python基础 numpy中的常见函数有哪些

有些Python小白对numpy中的常见函数不太了解,今天小编就整理出来分享给大家。

Numpy是Python的一个科学计算的库,提供了矩阵运算的功能,其一般与Scipy、matplotlib一起使用。其实,list已经提供了类似于矩阵的表示形式,不过numpy为我们提供了更多的函数。

数组常用函数
1.where()按条件返回数组的索引值
2.take(a,index)从数组a中按照索引index取值
3.linspace(a,b,N)返回一个在(a,b)范围内均匀分布的数组,元素个数为N个
4.a.fill()将数组的所有元素以指定的值填充
5.diff(a)返回数组a相邻元素的差值构成的数组
6.sign(a)返回数组a的每个元素的正负符号
7.piecewise(a,[condlist],[funclist])数组a根据布尔型条件condlist返回对应元素结果
8.a.argmax(),a.argmin()返回a最大、最小元素的索引

改变数组维度
a.ravel(),a.flatten():将数组a展平成一维数组
a.shape=(m,n),a.reshape(m,n):将数组a转换成m*n维数组
a.transpose,a.T转置数组a

数组组合
1.hstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=1)将数组a,b沿水平方向组合
2.vstack((a,b)),concatenate((a,b),axis=0)将数组a,b沿竖直方向组合
3.row_stack((a,b))将数组a,b按行方向组合
4.column_stack((a,b))将数组a,b按列方向组合

数组分割
1.split(a,n,axis=0),vsplit(a,n)将数组a沿垂直方向分割成n个数组
2.split(a,n,axis=1),hsplit(a,n)将数组a沿水平方向分割成n个数组

数组修剪和压缩
1.a.clip(m,n)设置数组a的范围为(m,n),数组中大于n的元素设定为n,小于m的元素设定为m
2.a.compress()返回根据给定条件筛选后的数组

数组属性
1.a.dtype数组a的数据类型
2.a.shape数组a的维度
3.a.ndim数组a的维数
4.a.size数组a所含元素的总个数
5.a.itemsize数组a的元素在内存中所占的字节数
6.a.nbytes整个数组a所占的内存空间7.a.astype(int)转换a数组的类型为int型

数组计算
1.average(a,weights=v)对数组a以权重v进行加权平均
2.mean(a),max(a),min(a),middle(a),var(a),std(a)数组a的均值、最大值、最小值、中位数、方差、标准差
3.a.prod()数组a的所有元素的乘积
4.a.cumprod()数组a的元素的累积乘积
5.cov(a,b),corrcoef(a,b)数组a和b的协方差、相关系数
6.a.diagonal()查看矩阵a对角线上的元素7.a.trace()计算矩阵a的迹,即对角线元素之和

以上就是numpy中的常见函数。更多Python学习推荐:PyThon学习网教学中心。

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