对于零基础的朋友来说,学习Python有一个小门槛或者说小考验,那就是选择写代码的工具。
简单,上网查,用什么工具来写Python代码,答案五花八门,各种编辑器、各种IDE,难道一个个试过来?
天啊,还没开始学习已经被工具给整惨了。
实际上,学Python,或者其他任何一种程序语言,用什么编辑工具(开发工具)不是最重要的,只要选择熟悉的、用顺手的、简单的编辑器就可以了,学习过程中的重点是,学习Python的语法、函数等等。不管用什么,语法、函数都是Python的根本,编程工具仅仅是工具而已。
对于初学者而言,实际上IDE(集成开发环境)并不是一个好选择,IDE的强大功能会帮初学者完成很多工作,让初学者忽略了一些很重要的语法或者函数的用法,过于依赖IDE,初学者可能会很快完成一段代码,并成功运行,但离开了IDE,同样的程序,也许会出现各种各样的bug,比如拼写,比如格式等等。
因此,初学者学习Python,或者其他程序语言,最好的编程工具就是文本编辑器,不需要太花哨的功能,只要运行速度快,占用资源少,就OK。
那么选择什么编辑器呢?
最好的选择是跨平台的编辑器,就是能分别在MacOS,Windows,Linux等操作系统上运行的。
理由:当你换了操作平台,依然可以用熟悉的工具来些代码,减少熟悉工具的学习成本。
比如,Sublime Text,Atom,Visual Studio Code,gEdit,jEdit等等,当然还有大名鼎鼎的vim和emacs了。
这么多,怎么选?
原则就一个,顺手的、熟悉的、轻量级的。
我个人推荐vi和Sublime Text 3。
若推荐给大家,那就是Sublime Text 3,这也是我一直在推荐的。
轻量级,这一条就足矣。
今天特地到Atom的官网下载了最新版的Atom,不说它的具体使用,就是打开运行,出现界面,一共用了5-6秒。
这还是没有安装任何插件的绝对纯净的Atom,真是不能接受这个速度。我测试的机器配置是MacBook Pro, CPU i7, 内存16G。这个速度很是无语啊,也许它很好,但仅打开速度一项就让我直接放弃推荐给大家伙了。
而打开Sublime Text 3,秒开,此处秒小于1秒。
运行效率就不多啰嗦了,网上太多有关的文章介绍。
当然,我个人的体会是给大家一个参考,若你已经非常熟悉Atom,那么继续用就好,原则还是,用最熟悉的工具来写代码,不要把太多精力浪费在选择上。
至于其他的编辑器就不一一测试了,或许有表现更好的,但既然有了目标,就不要“乱花渐欲迷人眼”了。
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在Python3中,可以通过多种方法连接两个列表:1)使用 运算符,适用于小列表,但对大列表效率低;2)使用extend方法,适用于大列表,内存效率高,但会修改原列表;3)使用*运算符,适用于合并多个列表,不修改原列表;4)使用itertools.chain,适用于大数据集,内存效率高。

使用join()方法是Python中从列表连接字符串最有效的方法。1)使用join()方法高效且易读。2)循环使用 运算符对大列表效率低。3)列表推导式与join()结合适用于需要转换的场景。4)reduce()方法适用于其他类型归约,但对字符串连接效率低。完整句子结束。

pythonexecutionistheprocessoftransformingpypythoncodeintoExecutablestructions.1)InternterPreterReadSthecode,ConvertingTingitIntObyTecode,whepythonvirtualmachine(pvm)theglobalinterpreterpreterpreterpreterlock(gil)the thepythonvirtualmachine(pvm)

Python的关键特性包括:1.语法简洁易懂,适合初学者;2.动态类型系统,提高开发速度;3.丰富的标准库,支持多种任务;4.强大的社区和生态系统,提供广泛支持;5.解释性,适合脚本和快速原型开发;6.多范式支持,适用于各种编程风格。

Python是解释型语言,但也包含编译过程。1)Python代码先编译成字节码。2)字节码由Python虚拟机解释执行。3)这种混合机制使Python既灵活又高效,但执行速度不如完全编译型语言。

useeAforloopWheniteratingOveraseQuenceOrforAspecificnumberoftimes; useAwhiLeLoopWhenconTinuingUntilAcIntiment.ForloopSareIdeAlforkNownsences,而WhileLeleLeleLeleLoopSituationSituationSituationsItuationSuationSituationswithUndEtermentersitations。

pythonloopscanleadtoerrorslikeinfiniteloops,modifyingListsDuringteritation,逐个偏置,零indexingissues,andnestedloopineflinefficiencies


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