파이썬의 세계로 첫 발을 내딛다! 이 블로그는 나의 코딩 여정의 시작을 알리는 곳이자, 진행 상황을 기록하고, 프로젝트를 공유하고, 동료 학습자와 소통할 수 있는 곳입니다.
내가 코딩 퀘스트를 시작한 이유
저는 데이터 전문가이자 남편이자 세 아이의 아버지입니다. 내 업무에는 광범위한 데이터 분석이 포함되며, Python을 학습하여 기술을 강화하기로 결정했습니다. 이 언어는 내 기존 전문 지식을 완벽하게 보완하여 새로운 문제 해결 방법을 제공합니다.
이 블로그는 Python을 탐색하는 다른 사람들과 내 경험을 공유하면서 개념을 확고히 하는 데 도움이 되는 개인 학습 도구 역할을 합니다.
Zen of Python: 기본 원칙
저는 초기에 일련의 디자인 원칙인 'Zen of Python'을 발견했습니다. 깊은 울림을 준 두 사람:
"복잡한 것보다 단순한 것이 낫습니다."
"가독성이 중요합니다."
명확성과 효율성을 강조하는 것은 제가 데이터를 분석한 배경과 완벽하게 일치합니다. Python은 기능적일 뿐만 아니라 다른 사람(그리고 미래의 나)도 쉽게 이해할 수 있는 코드 작성을 장려합니다.
기본 익히기: 변수, 산술, 목록
초기 단계는 대학 과정을 다시 복학하는 것처럼 친숙하게 느껴졌습니다. 변수 및 산술 연산자를 사용하는 작업은 직관적이었습니다. 그러나 학습 곡선에 직면했습니다. 부동 소수점 정밀도 문제(0.1 0.2 != 0.3)는 기본 개념에도 미묘함이 있음을 강조했습니다.
텍스트 조작: 보람 있는 경험
텍스트를 조작하는 작업은 특히 보람이 있었습니다. 제가 실험한 내용은 다음과 같습니다.
- 대문자, 소문자, 제목 케이스를 변환합니다.
-
strip()
을 사용하여 추가 공백을 제거하여 문자열을 정리합니다.
이 겉으로는 단순해 보이는 작업은 원시 데이터를 데이터 전처리 및 프리젠테이션에 유용한 세련된 출력으로 변환하는 Python의 강력함을 보여줍니다.
단일따옴표 대 이중따옴표 수수께끼
Python은 문자열에 작은따옴표(' ')와 큰따옴표(" ")를 모두 허용합니다. 지금은 Shift 키를 피하기 위해 작은따옴표를 선택했습니다(타당한 이유가 있다고 생각합니다!). 따옴표가 포함된 문자열에는 삼중 따옴표가 사용됩니다. 이 문체 선택은 제가 진행하면서 발전할 수 있습니다.
앞으로 일어날 일: 루프 및 제어 흐름
목록과 텍스트 조작을 즐기면서 학습 루프를 간절히 기대합니다. for
및 while
루프를 사용하여 반복적인 작업을 자동화하면 혁신을 이룰 수 있습니다. 마찬가지로 if
문으로 제어 흐름을 익히면 내 프로그램에 논리적 의사 결정이 추가됩니다.
나의 학습 여정에 대한 고찰
이 여정은 Python 학습을 넘어 확장됩니다. 문제 해결 사고 방식을 키우는 것입니다. 각각의 새로운 개념은 이전 개념을 기반으로 구축되어 모든 이정표가 중요한 진전처럼 느껴집니다. Python의 단순성과 유연성 덕분에 실용적이고 창의적인 노력 모두에 적용할 수 있습니다.
결론
Python 프로그래머 지망생을 위한 제 조언은 작게 시작하여 반복하세요. 모든 작은 스크립트나 미니 프로젝트는 전반적인 발전에 기여합니다. 이 모험을 계속해서 배우고, 기록하고, 공유하게 되어 기쁩니다.
이 모험에 동참하세요!
여기와 GitHub 저장소에서 저의 여정을 팔로우하세요. 다른 사람들과 소통하고 여러분의 코딩 경험에 대해 듣고 싶습니다!
위 내용은 나의 Python 여정: Zen에서 List까지의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

하루에 2 시간 동안 파이썬을 배우는 것으로 충분합니까? 목표와 학습 방법에 따라 다릅니다. 1) 명확한 학습 계획을 개발, 2) 적절한 학습 자원 및 방법을 선택하고 3) 실습 연습 및 검토 및 통합 연습 및 검토 및 통합,이 기간 동안 Python의 기본 지식과 고급 기능을 점차적으로 마스터 할 수 있습니다.

웹 개발에서 Python의 주요 응용 프로그램에는 Django 및 Flask 프레임 워크 사용, API 개발, 데이터 분석 및 시각화, 머신 러닝 및 AI 및 성능 최적화가 포함됩니다. 1. Django 및 Flask 프레임 워크 : Django는 복잡한 응용 분야의 빠른 개발에 적합하며 플라스크는 소형 또는 고도로 맞춤형 프로젝트에 적합합니다. 2. API 개발 : Flask 또는 DjangorestFramework를 사용하여 RESTFULAPI를 구축하십시오. 3. 데이터 분석 및 시각화 : Python을 사용하여 데이터를 처리하고 웹 인터페이스를 통해 표시합니다. 4. 머신 러닝 및 AI : 파이썬은 지능형 웹 애플리케이션을 구축하는 데 사용됩니다. 5. 성능 최적화 : 비동기 프로그래밍, 캐싱 및 코드를 통해 최적화

Python은 개발 효율에서 C보다 낫지 만 C는 실행 성능이 높습니다. 1. Python의 간결한 구문 및 풍부한 라이브러리는 개발 효율성을 향상시킵니다. 2.C의 컴파일 유형 특성 및 하드웨어 제어는 실행 성능을 향상시킵니다. 선택할 때는 프로젝트 요구에 따라 개발 속도 및 실행 효율성을 평가해야합니다.

Python의 실제 응용 프로그램에는 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능 및 자동화가 포함됩니다. 1) 데이터 분석에서 Python은 Pandas 및 Matplotlib를 사용하여 데이터를 처리하고 시각화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크는 웹 응용 프로그램 생성을 단순화합니다. 3) 인공 지능 분야에서 Tensorflow와 Pytorch는 모델을 구축하고 훈련시키는 데 사용됩니다. 4) 자동화 측면에서 파이썬 스크립트는 파일 복사와 같은 작업에 사용할 수 있습니다.

Python은 데이터 과학, 웹 개발 및 자동화 스크립팅 필드에 널리 사용됩니다. 1) 데이터 과학에서 Python은 Numpy 및 Pandas와 같은 라이브러리를 통해 데이터 처리 및 분석을 단순화합니다. 2) 웹 개발에서 Django 및 Flask 프레임 워크를 통해 개발자는 응용 프로그램을 신속하게 구축 할 수 있습니다. 3) 자동 스크립트에서 Python의 단순성과 표준 라이브러리가 이상적입니다.

Python의 유연성은 다중 파리가 지원 및 동적 유형 시스템에 반영되며, 사용 편의성은 간단한 구문 및 풍부한 표준 라이브러리에서 나옵니다. 유연성 : 객체 지향, 기능 및 절차 프로그래밍을 지원하며 동적 유형 시스템은 개발 효율성을 향상시킵니다. 2. 사용 편의성 : 문법은 자연 언어에 가깝고 표준 라이브러리는 광범위한 기능을 다루며 개발 프로세스를 단순화합니다.

Python은 초보자부터 고급 개발자에 이르기까지 모든 요구에 적합한 단순성과 힘에 호의적입니다. 다목적 성은 다음과 같이 반영됩니다. 1) 배우고 사용하기 쉽고 간단한 구문; 2) Numpy, Pandas 등과 같은 풍부한 라이브러리 및 프레임 워크; 3) 다양한 운영 체제에서 실행할 수있는 크로스 플랫폼 지원; 4) 작업 효율성을 향상시키기위한 스크립팅 및 자동화 작업에 적합합니다.

예, 하루에 2 시간 후에 파이썬을 배우십시오. 1. 합리적인 학습 계획 개발, 2. 올바른 학습 자원을 선택하십시오. 3. 실습을 통해 학습 된 지식을 통합하십시오. 이 단계는 짧은 시간 안에 Python을 마스터하는 데 도움이 될 수 있습니다.


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