? Von Null zum Software Engineer in 11 Schritten ??
Wenn Sie Ihren Weg in die Softwareentwicklung beginnen, finden Sie hier einen detaillierten Leitfaden, um die Grundlagen zu erlernen, in Ihrer Karriere voranzukommen und ein Profi mit soliden Kenntnissen zu werden, der Python als Basissprache verwendet.
Es ist unmöglich, den gesamten Weg zum Softwareentwickler im Detail in einem einzigen Artikel abzudecken. Daher sind in jeder Phase Links zu speziellen Ressourcen enthalten, die sich mit bestimmten Themen befassen.
1. ? Richten Sie Ihre Entwicklungsumgebung ein
Bevor Sie Ihre erste Codezeile schreiben, ist es wichtig, dass die Umgebung bereit ist.
- Code-Editor:
Laden Sie Visual Studio Code (leicht und flexibel) oder PyCharm (leistungsstark für Python) herunter und konfigurieren Sie es.
- Python-Installation:
Besuchen Sie python.org, um die neueste Version zu installieren.
Wenn Sie Windows verwenden, legen Sie den PFAD auf Ihrem System fest, um Python vom Terminal aus auszuführen.
- Installation zusätzlicher Tools:
Installieren Sie pip (Python-Paketmanager), um Bibliotheken einfach zu installieren.
Richten Sie eine virtuelle Umgebung ein (venv), um Projekte zu isolieren.
- ⏩Extra:
Erfahren Sie, wie Sie mit Jupyter Notebook interaktiven Code erkunden.
2. ? Beherrschen Sie die Grundlagen der Programmierung mit Python
Das Erlernen der Grundlagen gibt Ihnen die Werkzeuge an die Hand, mit denen Sie jedes Problem lösen können. Konzentrieren Sie sich auf:
- Grundlegende Syntax: Variablen, Eingabe/Ausgabe (Drucken, Eingabe).
- Kontrollstrukturen: if-else, for und while-Schleifen.
- Funktionen: Definition, Argumente, Rückgabe.
- Fehlerbehandlung: Verwenden Sie Try-Except-Blöcke, um zu verhindern, dass Ihr Programm kaputt geht oder unbehandelte Fehler generiert.
- Sammlungen: Listen, Wörterbücher, Tupel und Mengen.
- ? Übung: Erstellen Sie einen einfachen Taschenrechner und ein Programm, das eine Liste sortiert.
? Ressource: Python-Grundlagen – FreeCodeCamp.
3. ? Lernen Sie objektorientierte Programmierung (OOP)
OOP ist der Schlüssel zum Software-Engineering, da es Ihnen ermöglicht, Ihren Code zu organisieren und wiederzuverwenden. Lernen:
Klassen und Objekte:
Python
Code kopieren
Klassenperson:
def init(self, name):
self.name = name
p = Person("Ana")
print(p.name)
Kapselung: Attribute mit _private oder __very_private schützen.
Vererbung: Erweitern Sie vorhandene Klassen, ohne alles neu zu schreiben.
Polymorphismus: Methoden mit unterschiedlichem Verhalten.
? Praktische Übung: Erstellen Sie eine Fahrzeugklasse mit Attributen und Unterklassen wie Auto oder Motorrad.
4. ?️ Lernen Sie, Git und GitHub zu verwenden
Jeder Softwareentwickler muss die Versionskontrolle beherrschen.
Git installieren:
Konfigurieren Sie Ihren Namen und Ihre E-Mail-Adresse mit git config.
Lernen Sie die grundlegenden Befehle:
git init: Initialisiert ein Repository.
git add .: Änderungen hinzufügen.
git commit -m "Message": Speichern Sie die Änderung.
git push: Laden Sie Ihren Code hoch.
? Praktisches Projekt: Laden Sie ein Python-Skript in Ihr erstes Repository hoch. Nehmen Sie Änderungen vor und zeigen Sie den Verlauf mit git log an.
5. ? Entwickeln Sie Webanwendungen mit Python
Python eignet sich hervorragend für die Backend-Entwicklung. Beginnt mit:
- Flask (leicht und schnell): Lernen Sie, Routen (@app.route) und Antworten zu erstellen.
- Django (vollständig und robust): Generieren Sie eine Projektstruktur mit django-admin startproject. Erfahren Sie mehr über Ansichten, Modelle und Vorlagen.
- ? Praktische Übung: Erstellen Sie einen Basisserver, der „Hello World“ anzeigt, und stellen Sie Ihre App auf Heroku oder Render bereit.
6. ? Stammdatenbanken
Datenmanagement ist in Software unerlässlich. Lernen:
- SQL: Verwenden Sie die Befehle SELECT, INSERT, UPDATE und DELETE.
- SQLite/PostgreSQL: Konfigurieren Sie Ihre lokale Datenbank.
- ORM mit Django/SQLAlchemy: Datenbanken mit Python-Code verwalten.
- ? Praktisches Projekt: Erstellen Sie eine Datenbank, die ausstehende Aufgaben speichert, und greifen Sie über Ihre Flask-App darauf zu.
7. ? Verbessern Sie Ihre Logik mit Algorithmen und Datenstrukturen
Das Lösen von Problemen verbessert Ihr kritisches Denken. Meister:
Such- und Sortieralgorithmen: Binäre Suche, Zusammenführungssortierung.
Datenstrukturen: Listen, Warteschlangen, Stapel, Bäume und Diagramme.
? Tägliches Üben:
Lösen Sie Probleme in LeetCode und HackerRank.
Große Probleme in kleinere Lösungen zerlegen.
8. ? Erfahren Sie mehr über Tests und Codequalität
Schreiben Sie robusten Code mithilfe automatisierter Tests:
Pytest: Einfaches und leistungsstarkes Framework zum Testen.
Doctest: Fügen Sie Tests in Ihre Codedokumentation ein.
Einfaches Testbeispiel mit Pytest:
def sum(a, b):
return a b
def test_sum():
behaupten sum(2, 3) == 5
9. ? Erfahren Sie mehr über APIs und Microservices
Die Erstellung von APIs ermöglicht die Kommunikation zwischen Anwendungen.
- RESTful APIs: Verwenden Sie Flask oder FastAPI, um Routen zu erstellen und Daten in JSON zurückzugeben.
- API-Verbrauch: Bibliotheken als Anfragen verwenden.
- ? Praktische Übung: Erstellen Sie eine API, die Wetterdaten mithilfe externer Daten wie OpenWeatherMap sendet.
10. ? Bauen Sie echte Projekte auf und erstellen Sie ein Portfolio
Wenden Sie alles Gelernte in praktischen Projekten an:
- CRUD-Anwendung: Verwaltung von Aufgaben, Benutzern oder Notizen.
- Automatisiertes Skript: Zum Beispiel ein Bot, der Ihre E-Mails überprüft.
- REST API: Veröffentlichen Sie nützliche Daten und Dokumentation (mit Swagger).
- Web-Portfolio: Erstellen Sie ein Portfolio mit Flask oder Django.
- ? Ressource: Verwenden Sie GitHub-Seiten, um Projekte bereitzustellen und Ihren Code anzuzeigen.
11. ? Bewerben Sie sich und finden Sie einen Job
Bereiten Sie Ihren Lebenslauf vor und bewerben Sie sich auf offene Stellen. Übung macht den Meister; Nach und nach werden Sie sich in den Vorstellungsgesprächen verbessern.
Um nach einem Job im IT-Bereich zu suchen, können Sie ein spezialisiertes Portal für IT-Profile nutzen wie:
- Wir arbeiten remote
- Getonbrd
- Mietarbeiter
- Findjobit
- Gut gefunden
? Wie geht es weiter?
Sobald Sie diese 11 Schritte ausgeführt haben, sollten Sie Folgendes in Erwägung ziehen:
- Cloud-Entwicklung (AWS, Azure).
- DevOps und Automatisierung mit Docker und CI/CD.
- Verteilte Systeme.
? Starten Sie jetzt und kommen Sie Schritt für Schritt voran! Jede Codezeile bringt Sie Ihrem Ziel näher: Softwareentwickler zu werden. ?
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonVon Null zum Software Engineer. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

PythonlistscanstoreanyDatatype, einschließlich Integren, Streicher, Schwimmkörper, Booleans, anderen Listen und Dotionen. ThisverSatilityAllows-Formixed-Typen, die kanbemännische EffectivantivinyusingTypecks, TypenHints und spezialisierte LikenumpyForperformance

PythonlistsSupportnumousoperationen: 1) AddelementsWithAppend (), Extend (), andInsert (). 2) REMVERGENDEMODESUSUSUSSUMOVER (), POP () und Clear (). 3) Accessing undModifyingWithindexingandSlicing.4) SearchingandSortingWithindEx (), Sorte (), und Sortex ()

Durch die folgenden Schritte können mehrdimensionale Arrays mit Numpy erstellt werden: 1) Verwenden Sie die Funktion numpy.array (), um ein Array wie NP.Array ([1,2,3], [4,5,6]) zu erstellen, um ein 2D-Array zu erstellen; 2) Verwenden Sie np.zeros (), np.ones (), np.random.random () und andere Funktionen, um ein Array zu erstellen, das mit spezifischen Werten gefüllt ist; 3) Verstehen Sie die Form- und Größeneigenschaften des Arrays, um sicherzustellen, dass die Länge des Unterarrays konsistent ist und Fehler vermeiden. 4) Verwenden Sie die Funktion np.reshape (), um die Form des Arrays zu ändern. 5) Achten Sie auf die Speichernutzung, um sicherzustellen, dass der Code klar und effizient ist.

SendeminnumpyissamethodtoperformoperationsonarraysofdifferentShapesByAutomaticaligningTHem.itsimplifiesCode, Verbesserung der Verschiebbarkeit, und BoostSPerformance.her'Showitworks: 1) kleinereArraysArepaddedwithonestOMatchDimens.2) compatibledimens

Forpythondatastorage, ChooselistsforflexibilitätswithmixedDatatypes, Array.Arrayformemory-effizientesHomogenoususnumericalData und NumpyArraysForAdvancedNumericalComputing.ListsareversAntileffictionForLarGenicalDataSetsetaSets;

PythonlistsarebetterTterThanarraysFormAnagingDiversedatatypes.1) ListScanholdElements ofdifferenttypes, 2) siearedynamic, erlauben EasyDitionSsandremovals, 3) sie antelluitive Operationenslikesklikationen, Buth), sie ohne Ereignis-effosidentandslowentlaunenfeuer.

ToaccesselementSinapythonarray, useIndexing: my_array [2] AccessaThThirtelement, returning3.pythonuseszero-basiertindexing.1) usepositiveAndnegativeIndexing: my_list [0] fORGHEFIRSTELEMENT, MY_LIST [-1] Forthelast.2) VerwendungsforArange: my_list [1: 5] extractsselemen

In Artikel wird die Unmöglichkeit des Tupelverständnisses in Python aufgrund von Syntax -Mehrdeutigkeiten erörtert. Alternativen wie die Verwendung von Tuple () mit Generatorausdrücken werden vorgeschlagen, um Tupel effizient zu erstellen (159 Zeichen)


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mPDF
mPDF ist eine PHP-Bibliothek, die PDF-Dateien aus UTF-8-codiertem HTML generieren kann. Der ursprüngliche Autor, Ian Back, hat mPDF geschrieben, um PDF-Dateien „on the fly“ von seiner Website auszugeben und verschiedene Sprachen zu verarbeiten. Es ist langsamer und erzeugt bei der Verwendung von Unicode-Schriftarten größere Dateien als Originalskripte wie HTML2FPDF, unterstützt aber CSS-Stile usw. und verfügt über viele Verbesserungen. Unterstützt fast alle Sprachen, einschließlich RTL (Arabisch und Hebräisch) und CJK (Chinesisch, Japanisch und Koreanisch). Unterstützt verschachtelte Elemente auf Blockebene (wie P, DIV),
