平均阅读次数版本 2!
这个项目的版本 1 是我的 CS50Python 的最终版本。这篇文章可以在这里找到。
对于项目的下一次迭代,我想将功能转移到基于 Web 的框架,以练习构建基于 Python 的全栈应用程序。这将使我更容易使用、阅读和分享我一直在做的事情。这个版本更接近我开始时的设想!该应用程序现在使用 Flask 和 SQLAlchemy 在三个阅读列表中添加、编辑和更新书籍,您可以将一个 CSV 文件中的所有三个列表下载到您的计算机上。
最棘手的部分,除了第一次部署 Flask 应用程序之外,还是 CSV 下载部分。我能够继承过去版本中的大部分代码来运行“保存到 CSV”功能,但对于 Web 应用程序来说,它的设置方式必须略有不同。我没有意识到要使用“send_from_directory”功能,必须先创建文件夹来保存文件,然后将其下载到您的计算机。不过,弄清楚这一点是一种很好的感觉?
我能够保留大部分标题格式和错误检查功能,但通过页面警告更容易以更直观的方式显示。例如让您知道一本书是否已在三个列表之一中、是否没有可供下载的书籍(列表为空)以及任何输入的书名的标题大小写。我还想对此进行一些改进,但需要休息一下。我想更多地更新样式,更新书籍编辑功能,并添加我为标题绘制的图形。
PyLadiesCon 2024
自从我对 Python 重新产生兴趣以来,我搜索了下一次 PyCascades 的下一个日期和地点(剧透警告,俄勒冈州波特兰,2025 年 2 月),并遇到了 PyLadiesCon!这次免费在线会议于 12 月 6 日至 8 日以多个时区和语言举行。我无法实时收听所有内容,因为他们的 Discord 服务器上同时发生着私聊、问题和对话。我现在正在回顾一些我感兴趣的录音演讲。
PyLadiesCon 视频播放列表
我最感兴趣的一些演讲是如何使用 Atomica Python 工具阻止流行病、赋能可持续农业:使用 Python 量化水资源管理实践的影响以及开源中的 PyLadies。我计划从明年开始进行研究并希望参与更多的开源工作,Python 似乎是值得关注的社区。
虽然 JavaScript 是推荐新手程序员在 Web 开发中追求的语言,但尝试其他语言甚至不知道从哪里开始可能有点可怕。 CS50Python 帮助我在学习 Python 以及使用该语言可以做什么方面取得了进展,在过去的几个月里我的兴趣再次增长。尽管基本原理大体相同,但出于某种原因,我喜欢使用 Python,并且似乎比 JavaScript 更了解它。我仍然会使用 JavaScript(和 React),但我想更多地转向 Python 项目。未来的 2025 年目标帖子中还会有更多内容。
以上是平均阅读量和 PyLadiesCon 4的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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