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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

Pythonarrayssupportvariousoperations:1)Slicingextractssubsets,2)Appending/Extendingaddselements,3)Insertingplaceselementsatspecificpositions,4)Removingdeleteselements,5)Sorting/Reversingchangesorder,and6)Listcomprehensionscreatenewlistsbasedonexistin

NumPyarraysareessentialforapplicationsrequiringefficientnumericalcomputationsanddatamanipulation.Theyarecrucialindatascience,machinelearning,physics,engineering,andfinanceduetotheirabilitytohandlelarge-scaledataefficiently.Forexample,infinancialanaly

useanArray.ArarayoveralistinpythonwhendeAlingwithHomoGeneData,performance-Caliticalcode,orinterfacingwithccode.1)同質性data:arraysSaveMemorywithTypedElements.2)績效code-performance-calitialcode-calliginal-clitical-clitical-calligation-Critical-Code:Arraysofferferbetterperbetterperperformanceformanceformancefornallancefornalumericalical.3)

不,notalllistoperationsareSupportedByArrays,andviceversa.1)arraysdonotsupportdynamicoperationslikeappendorinsertwithoutresizing,wheremactsperformance.2)listssdonotguaranteeconecontanttanttanttanttanttanttanttanttanttimecomplecomecomplecomecomecomecomecomecomplecomectacccesslectaccesslecrectaccesslerikearraysodo。

toAccesselementsInapythonlist,useIndIndexing,負索引,切片,口頭化。 1)indexingStartSat0.2)否定indexingAccessesessessessesfomtheend.3)slicingextractsportions.4)iterationerationUsistorationUsisturessoreTionsforloopsoreNumeratorseforeporloopsorenumerate.alwaysCheckListListListListlentePtotoVoidToavoIndexIndexIndexIndexIndexIndExerror。

Arraysinpython,尤其是Vianumpy,ArecrucialInsCientificComputingfortheireftheireffertheireffertheirefferthe.1)Heasuedfornumerericalicerationalation,dataAnalysis和Machinelearning.2)Numpy'Simpy'Simpy'simplementIncressionSressirestrionsfasteroperoperoperationspasterationspasterationspasterationspasterationspasterationsthanpythonlists.3)inthanypythonlists.3)andAreseNableAblequick

你可以通過使用pyenv、venv和Anaconda來管理不同的Python版本。 1)使用pyenv管理多個Python版本:安裝pyenv,設置全局和本地版本。 2)使用venv創建虛擬環境以隔離項目依賴。 3)使用Anaconda管理數據科學項目中的Python版本。 4)保留系統Python用於系統級任務。通過這些工具和策略,你可以有效地管理不同版本的Python,確保項目順利運行。

numpyarrayshaveseveraladagesoverandastardandpythonarrays:1)基於基於duetoc的iMplation,2)2)他們的aremoremoremorymorymoremorymoremorymoremorymoremoremory,尤其是WithlargedAtasets和3)效率化,效率化,矢量化函數函數函數函數構成和穩定性構成和穩定性的操作,製造


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