


Cas d'apprentissage
Cet article vise à expliquer comment apprendre SQL à l'aide du didacticiel SQL de Mode et de la méthode de Kevin Li, combinés à une discussion engageante sur Hacker News. J'ai commencé à apprendre SQL en utilisant les tutoriels SQL de Mode et j'ai découvert les stratégies d'apprentissage efficaces proposées par Kevin Li. Son approche met l'accent sur trois points clés :
- Identifiez rapidement les bases.
- Construisez un parcours d'apprentissage personnel pour devenir un expert et éviter le piège de devenir un "expert débutant".
- Concentrez votre étude pendant les 15 à 20 premières heures pour renforcer votre mémoire initiale, puis ralentissez le rythme et procédez étape par étape.
Pour construire mon cours d'apprentissage SQL personnel, j'ai utilisé les tutoriels SQL de Mode. J'ai ajouté un identifiant (MST) pour suivre mes progrès et utilisé Beautiful Soup pour le web scraping afin de créer rapidement un fichier contenant le numéro et le titre du cours. Cette approche m'a permis d'organiser efficacement le matériel d'étude et de suivre facilement mes progrès dans mes études.
Code Python et explication
Configuration initiale et analyse HTML : Nous importons d’abord les bibliothèques nécessaires et récupérons le contenu HTML de la page du didacticiel SQL de Mode.
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.php.cn/link/a188af0bc920853d3673ab71c5f2a440" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
Titre de l'extrait :
Ensuite, nous trouvons tous les éléments <h4></h4>
qui contiennent le titre du cours.
titles = [title.get_text() for title in soup.find_all('h4')]
Créer un fichier avec des titres formatés : Enfin, nous créons un fichier pour chaque titre, formatons le titre et ajoutons un index.
for i, title in enumerate(titles): file_name = title.strip().replace(' ', '-').replace('/', '_') + '.md' # 将空格替换为连字符,并添加.md扩展名 file_name = f"{i:02d}-{file_name}" # 在索引前添加前导零(2位数字) open(file_name, 'a').close() # 以追加模式打开文件以创建或更新访问时间戳
Ce code garantit :
- Récupérez et analysez le contenu HTML.
- Extraire le titre du cours.
- Créez un fichier contenant des en-têtes et un index formatés.
En utilisant ce script, je peux rapidement générer des fichiers bien organisés dans mon système de fichiers et ajouter du contenu au fur et à mesure que j'apprends. Cette approche s'aligne sur la stratégie de Kevin Li et m'aide à suivre mes progrès et à rester motivé pour apprendre.
Lien
https://www.php.cn/link/0a90c1fdd4b06c0822b0cbfae4bb0c06
https://www.php.cn/link/a188af0bc920853d3673ab71c5f2a440
Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

ForhandlingLargedatasetSInpython, UsenumpyArraysforbetterperformance.1) NumpyArraysAremeMory-EfficientAndFasterFornumericalOperations.2) EvitUnneceSsaryTypeConversions.3) Le effet de levier

Inpython, listSusedynamicMemoryallocation withover-allocation, whileLumpyArraySallocateFixedMemory.1) listsallocatemoreMoryThreededEdededInitialement, redimensipwenessary.2) NumpyArraySallocateExactMemoryForElements, offrantwectable usinessflexibilité.

Inpython, YouCanscthedatatatypeyfelemememedenernSspant.1) usenpynernrump.1) usenpynerp.dloatp.ploatm64, formateur préséconstrolatatype.

NumpyissentialFornumericalComputingInpythondutOtsSpeed, MemoryEfficiency et ComprehenSiveMathematicalFunctions.1) It'sfastBecauseitPerformSoperations INC.2) NumpyArraySareMoremory-EfficientThanpythonlists.3)

ContigusMymoryallocationiscrucialforAraySBauseitallowsforefficient andfastelementAccess.1) iTenablesConstanttimeAccess, o (1), duetoDirectAddressCalculation.2) itimproveScacheefficiendyAllowingMultipleElementFetchesperCacheline.3) itsimplieniesMemorymorymorymorymorymory

SlitingyPapyThonListIsDoneUsingTheSyntaxList [Démarrage: arrêt: étape] .He'showitworks: 1) startisheindexofthefirStelementoinclude.2) stopisTheIndexoftheFirstelementsoexclude.3) StepistheincrementBetweenselans.it'susefulfactingPortationSoListShsandCanusegeg

NumpyAllowsForvariousOperations ONARRAYS: 1) BasicarithmeticLikeaddition, Soustraction, Multiplication, anddivision; 2) AdvancedOperationSuchasmatrixMultiplication; 3) Element-Wiseoperations withoutExplicitloop

ArraySinpython, en particulier ThroughNumpyandPandas, aressentialfordataanalysis, offingspeeedAfficiency.1) numpyarrayablefficienthandlingoflargedatasetsandComplexOperationsLikEMoVingAverages.2)


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