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Django documentation 对着doc做项目吧~ 可参考这个 学 Python 发现学一门编程语言很难,有哪些学好编程的方法或技巧?关于Django,最好参考django 官方文档 或 djangoBook.(请自行google.),重点放在django官方文档上, 多实践,多看文档。对于开发实例:
(1).到github中搜索 django. 找参考项目学习
(2).这里提供自己开发的两个项目,一个论坛编程主题,一个博客 BeginMan的博客 如感兴趣可以Fork 一份看看代码。 自问自答吧,过了一年,写Python代码也写了估计有5k行左右,因为个人能力不行(电气工程专业,编程都是自学的野路子),现在想写点东西,还是先百度(校园网翻不出去),边看边写,心太散,写写这个觉得那个好了就去学那个。这造成了自己啥都略懂(真的略懂),不过我也觉得,这反而让自己视野广了。
学django方法就是在ubuntu下,按着the django book写项目,一个项目过完了,也就差不多了,然后自己写自己的想法,遇到问题自行百度谷歌啥的。
写过一个比较拿得出手的就是用python计算光伏电力系统设计时的相关参数,然后生成一个csv数据文件,给导师演示了,她让我再拓展一下,我准备用sae+django弄个web,不忙的时候敲敲…… 首先从 The Django Book 开始 -> The Django Book。
需要注意的是 The Django Book 里用的是 Django 1.4,但现在很多人都在用 Django 1.6,而且 Django 1.7 final 马上也要发布了。所以看 The Django Book 时,最好把里面提到的内容都对照你用的版本的 Documentation 来比较看看。不然会有很多奇葩错误的。
然后再读 Django 官方的 Tutorial -> Django Tutorial - part 1
读过 The Django Book 再看这个会觉得这个很简单。
接下来再看看 Django首页 Django Framework 下的各个部分(Model, View, URLconf, Template, Cache, Internationalization)。这里基本上把常用的知识都教给你啦。
最后对着 Django documentation 的目录一路向下看吧。
最好一边写一个 Project 一边学习。边写边学,很容易上手。 the django book 2.0 gongle一下能出来,也有网友贡献的翻译版 很不错 书是死的,framework的功能却是不断在变的,最好找网上的教程。 中文教程都是照扒英语的比较过时,英语过硬的话不妨http://www.tangowithdjango.com/ 顶 django book

PythonlistscanstoreanyDatatype, ArrayModulearraysStoreOnetype und NumpyarraysarefornumericalComputations.1) listet dieArversatile-memory-effizient.2) Arraymodulenarraysalememory-effizientforhomogeneData.3) Numpharraysareoptional-EffictionhomogenInData.3) nummodulenarraysoptionalinformanceIntata.3) nummodulearraysoptionalinformanceIntata.3) NumpharraysareoPresopplowancalinScesDataa.3) NumpharraysoePerformance

Wenn SietostoreavalueOfThewrongdatatypeinapythonarray, touencounteratypeerror.Thissisdustuetothearraymodules -SstrictTypeNeen -Forcortion, welche

PythonlistsarePartThestandardlibrary, whilearraysarenot.listarebuilt-in, vielseitig und UNDUSEDFORSPORINGECollections, während dieArrayRay-thearrayModulei und loses und loses und losesaluseduetolimitedFunctionality.

ThescriptisrunningwithTheWrongPythonversionDuetoincorrectDefaultinterpretersettings.tofixthis: 1) checkHedEfaultpythonversionusingPython-Versionorpython3-Version.2) Verwenden von VirtualenVirmentsByCreatingonewithpython3.9-mvenvmyenv, und -Averifikation und -Averifikation

PythonarraysSupportvariousoperationen: 1) SlicicingExtractsSubsets, 2) Anhang/Erweiterungen, 3) Einfügen von PlaceSelementsatspezifischePositionen, 4) Entfernen von Delettel, 5) Sortieren/ReversingChangesorder und 6) compredewlistenwlists basierte basierte, basierte Zonexistin

NumpyarraysaresessentialForApplicationsRequeeFoughnumericalComputations und Datamanipulation

UseanArray.ArrayoveralistinpythonwhendealingwithhomogenousData, Performance-CriticalCode, OrInterfacingwithCcode.1) HomogenousData: ArraysSavemoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraySaveMoryWithtypedElements.2) Performance-CriticalCode: ArraysFerbetterPerPterPerProrMtorChorescomeChormericalcoricalomancomeChormericalicalomentorMentumscritorcorements.3) Interf

Nein, NOTALLLISTOPERATIONSARESURDEDBYARAYS UNDVICEVERSA.1) ArraysDonotsupportdynamicoperationslikeAppendorinStResizing, die impactSperformance.2) listsDonotguaranteConstantTimeComplexityfordirectAccesslikearraysDo.


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