Python 始めるのは簡単で、他の言語での基本的なプログラミング経験がある人は 1 週間以内に Python の最も基本的な内容を学ぶことができます。
それらには以下が含まれます:
1 -in 型 (int、float、bool、bytes、str、list、dict、set)。
2. 構文の反復中に if-else ループを分岐します。
3.def 関数を定義し、関数を呼び出します。
1 週間で何かを学びましょう:
1. 授業
2. 例外
現時点では、履歴書で Python を「知っている」と誇らしげに主張する人もいます
しかし、そう学んだ後は。実際のプログラミングでは、主に Python 構文と API レベルの理解が不十分なことが原因で挫折することがよくあります。
初心者向けのよくある問題をいくつかランダムに挙げます。
1. Python オブジェクト モデル、変数名、オブジェクトの概念があいまいです
2. 可変オブジェクトと不変オブジェクト、特に int を理解していません
3. スライスはループ内で頻繁に使用され、効率に影響を与えることを意味します。 .
4. スライスが浅いコピーなのか深いコピーなのか理解できません。
5. bytes と str (2.7 では str と unicode) に遭遇するとめまいがします。
6. is が必要なシナリオではよく == を使用します。 def は実行時の実行ステートメントであり、代入ステートメントです。
8. クラス属性とインスタンス属性の混同。
9. 関数内の変数オブジェクトのパラメーターの変更が呼び出し元に影響することを理解していないため、次のような問題が発生します。不可解なエラー。
10. グローバル変数を使用する代わりに、関数内のグローバル変数を変更しようとします。
11. 関数のデフォルトパラメータとして変数オブジェクトを使用します。特定のスキルの価値は、スキルを学習するコストによって測ることができます。2 週間の学習で達成するレベルは、会社にとっては何の価値もありません。なぜなら、上司は社内の他の言語を話すプログラマーに 2 ～ 3 のレベルを習得するよう求めることができるからです。 Python のシンプルさ、使いやすさ、迅速な開発は、学習することで現在のレベルに到達できますが、これはあなたの価値ではなく、Python の価値です。したがって、あなた自身の価値を向上させることは意味がありません。他の人は簡単に追いつくことができます。
速く実行してさらに学習することもできます:
1. ジェネレーターを使用します。および反復子
2. 関数プログラミング、匿名関数 lambda、map、reduce、filter
3. リスト解析、辞書解析、セット解析、ジェネレーター解析
4. 演算子のオーバーロード (__setattr__、__getattr__、__getitem__、__gt__、__lt__...)
5.property、descriptor (__get__, __set__、__delete__)
6. コンテキストマネージャー (__enter__、__exit__)
上記はすべて言語レベルであり、内部スキルです。もちろん、これらは実際の戦闘でも必要です。より具体的な外部スキルについては、Python 標準ライブラリに慣れることから始めることができます。これらのモジュールが標準ライブラリに組み込まれているということは、それらが十分に優れており、一般的に使用されているということを意味します。実際のプロジェクトは次のとおりです:
1. 正規表現 re
3. 一般的に使用されるデータ構造コレクション、heapq、array
4.データ構造体
5.ランダムランダム
6.システムコールos
7.Pythonオブジェクトシリアル化pickle8. マルチプロセススレッド、マルチプロセッシング
9. ネットワークソケット、urllib
10. システムパラメータ sys
戦闘 トレーニング方法とテスト方法は、次のような個人の状況や好みに応じて選択できます。
1. Web クローラーを開発するために、Django、Flask を使用するか、Python クローラー フレームワークを使用します。スクレイピー)
3. いくつかの自動化された操作およびメンテナンス スクリプトを作成し、特定のソフトウェア ログを定期的に読み取り、例外が発生したときに電子メールを送信します
5. Python を使用して Raspberry Pi カー (モーター、センサー ドライバー) を開発します。
6. Python を使用して、vim で音楽プレーヤーを作成するなど、Vim プラグインを開発します。
7. Python を使用してアルゴリズムを実行します。 leetcode などの問題。
8. 画像認識には opencv を使用。
9. データ処理には numpy と pandas を使用。10. アプリケーションには sklearn と tensorflow を使用します
11. 科学計算には scipy と matplotlib を使用します。 Pythonを使用する侵入テスト
......
個人的には、実践的なトレーニングには小さなプロジェクトを選択することをお勧めします。初心者の中には、開始時に大きな目標を設定したいと考えている人もいますが、実行中に挫折してしまうことがよくあります。途中までは小さなものを実装してから最適化し、次に新しい機能を追加して、小さなものを少しずつ大きくしていくと、小さな機能を実装するたびに達成感が得られ、モチベーションが高まります。前進し続けるためには
長い時間がかかるかもしれませんが、しばらくすると、熟練した Python アプリケーション プログラマーになり、引き続き学習できる高度なトピックがいくつかあります。
1. 2. メタクラス
これらの高度なトピックは開発フレームワークでよく使用され、より柔軟なコードを作成するのに役立ちます
通常、1 か月で Python を光の速さで学習したと主張する人は基本的に天才ではありません。 、彼らはただ衝動的で、比較的低い目標を持っています
すぐに成功してすぐに利益を得ることにあまり熱心にならないで、時間をかけて遊んで改善してください。
プログラミングが面白いと思えたら、成長はもう苦痛ではなくなります。楽しく勉強してください。
以上がPythonの学習ルールの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。
