導航:首頁 > 編程語言 > 項目思路python

項目思路python

發布時間:2024-04-02 13:29:28

Ⅰ 作為一個小白,python應該怎樣從零到入門

分享Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段,也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標:掌握Python基礎語法,具備基礎的編程能力;掌握Linux基本操作命令,掌握MySQL進階內容,完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術,你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標:掌握WEB前端技術內容,掌握WEB後端框架,熟練使用Flask、Tornado、Django,可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點,你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標:可以掌握爬蟲、數據採集,數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點,你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標:可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術,可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後,你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然,想要快速成為企業競聘的精英人才,你需要有好的老師指導,還要有較多的項目積累實戰經驗。

Ⅱ python調試程序BUG的心得技巧分享

【導讀】相信各位Python工程師們在寫Python代碼的時候,免不了經常會出現bug滿天飛這種情況,這個時候我們可能就得一個標點一個標點的去排查,費時又費力,但是,我們又很難發現到底是其中的哪一個步驟,導致了這些問題的出現。導致這些問題的其中一個原因,就是我們沒有養成良好的編程習慣。編程習慣就好比是電影中的特效。電影特效越好,呈現出來的觀影效果也自然越好。同樣,如果我們能夠養成好的編程習慣,在查找錯誤的時候,自己的思路就會更加清晰。下面是小編整理的解決Python項目bug的心得技巧分享,包含六小點,希望對大家有所幫助。

方法一:使用項目管理工具

無論Python項目簡單與否,我們都應該使用Git進行版本控制。大部分支持Python的IDE(集成開發環境)都內置了對Git這一類項目管理工具的支持。

我們在修改代碼時,常常會出現改著改著程序就崩了的情況,改出的最新版本有時候還不如上一個版本。而Git,恰好能夠及時幫我們保存之前的版本。使用了它以後,我們也不需要不停地用「ctrl+z」來撤回代碼了。

方法二:使用Python的內置函數

Python的內置函數和標准庫都可以處理常見的用例,而不需要自己重新定義函數。

但是,剛剛入門的Python開發人員們對其中的函數並不熟悉。所以他們經常會遇到這樣一個問題——在不需要記住內容的情況下,如何才能知道標准庫中的內容是否涵蓋了自己的用例?最簡單的方法是將標准庫索引和內置函數概述頁添加為書簽,並且在遇到「日常編程」類問題的時候立即瀏覽一下。我們使用這些函數的頻率高了,自然也就能記住這些函數了。

方法三:使用正確的模塊

與內置函數和標准庫一樣,Python中大量的第三方模塊集合,也可以幫助我們節省大量的人力。通過PyPI的Web前端,可以針對我們的問題觸發搜索詞,我們很容易就能找到適合自己的解決方案。

方法四:使用OOP

面向對象編程(OOP)將數據結構與用於操作它們的方法捆綁在一起,從而使編寫高級代碼更加容易。OOP非常適合用於Python這一類高級語言,尤其是項目非常復雜的時候。熟悉Python的開發人員都知道,使用OOP可以減少代碼量,從而節省大量的時間。

但是,也不是所有的項目都需要使用OOP。如果項目沒有特別要求,一些小型的項目就可以不用OOP。

方法五:編寫測試代碼並不斷測試

一個好的程序員一定知道測試之於項目的重要性。編寫測試代碼的確是一個很枯燥的過程,但是不進行測試,我們就無法發現程序的問題所在。

如果一個項目非常復雜的話,我們就必須要做到及時測試。越早測試,就能越早發現問題。而不是說等代碼全部寫完了,才開始進行測試,這樣反而會導致更多的錯誤和更大的工作量。

當然,我們也可以尋找專業的軟體測試人員,來幫助我們進行測試。這樣我們也可以把更多的精力投入到項目程序本身。

方法六:選擇正確的Python版本

部分人仍然在使用Python2,但Python官方的開發團隊早已經不對這一版本進行維護了。聰明的開發人員都已經將Python2里的項目遷移到Python3中了。

Python目前的最新版本是Python3.8.5,但也不是說你一定要使用最新版本。專業的軟體開發人員都知道,任何軟體的最新版本都不一定是最好的,因為它仍需要開發團隊不斷地去改良。程序員一般都會使用在最新版本之前的一個版本,舊版本相對而言是比較成熟的。

無論是運用哪一種語言編寫代碼,優秀的程序員都具備良好的編程習慣。這些習慣不僅能夠讓我們思路更加清晰,也可以幫助我們減輕工作量,從而節省大量的時間。所以,可能你離優秀的程序員,只差一個好習慣了哦~

以上就是小編今天給大家整理發送的關於「解決Python項目BUG的心得技巧分享」的相關內容,希望對大家有所幫助。小編認為要想在大數據行業有所建樹,需要考取部分含金量高的數據分析師證書,這樣更有核心競爭力與競爭資本。

Ⅲ 如何編寫高質量的python程序

寫出規范的代碼是寫出高質量代碼的第一步,並且有助於培養仔細的習慣。

為了培養規范寫代碼的習慣,可以安裝flake8這個工具,它不僅可以檢查代碼風格是否符合官方建議(PEP8),而且還能找出潛在的隱患(用Pyflakes做語法分析),更逆天的是還能檢測到你有些函數寫的太復雜(代碼圈復雜度)了,更更逆天的是可以設置git commit之前必須通過這些檢查。

當然具體操作需要根據自己的項目進行一些定製,比如可以忽略E501,W293。

空白項目模版

好的開始是成功的一半,寫python代碼就從pyempty開始吧。

在github上看一下那些經典的項目,web.py,flask, pep8,他們的項目目錄都很規范,綜合借鑒了一些項目的特點,我寫了這個pyempty項目。

1.README.md 這里寫你項目的簡介,quick start等信息,雖然distutils要求這個文件沒有後綴名,但github上如果後綴是.md的話可以直接轉換成html顯示。

2.ChangeLog.txt 該文件存放程序各版本的變更信息,也有一定的格式,參考web.py的ChangeLog.txt

3.LICENES.txt 這里存放你項目使用的協議,不要編寫自己的協議。

4.requirements.txt 如果你的項目需要依賴其它的python第三方庫,在這里一行一個寫出來,可能pip install的時候能自動幫你安裝

5.setup.py 安裝腳本,後面詳細介紹

6.docs 裡面存放你的項目文檔,如概要設計,詳細設計,維護文檔,pydoc自動生成的文檔等,強烈推薦大家使用MarkDown格式編寫文檔

7.src 這個目錄里存放項目模塊的主要代碼,盡量不要把模塊目錄直接放到根目錄,模塊代碼目錄可以在setup.py里指定的

8.tests 這個目錄存放所有單元測試,性能測試腳本,單元測試的文件確保以test_做前綴,這樣distutils會自動打包這些文件,並且用python -m unittest discover -s ./ -p 'test_*.py' -v 可以直接執行這些測試

單元測試

Martin Fowler:"在你不知道如何測試代碼之前,就不該編寫程序。而一旦你完成了程序,測試代碼也應該完成。除非測試成功,你不能認為你編寫出了可以工作的程序。"

我們有很多理由不寫單元測試,歸根結底是懶,雖然代碼大全上說:

大部分研究都發現,檢測比測試的成本更小。NASA軟體工程實驗室的一項研究發現,閱讀代碼每小時能夠檢測出來的缺陷要比測試高出80%左右(Basili and Selby 1987)。後來,IBM的一項研究又發現,檢查發現的一個錯誤只需要3.5個工作時,而測試則需要花費15-25個工作時(Kaplan 1995)。

但是單元測試還是讓別人相信你的代碼有很高質量的最有力證據。

好了,請詳細閱讀:

深入python3.0: 單元測試-2.x也適用

Unit testing framework 不完整中文版

文檔

敏捷開發不是提倡什麼文檔也不寫,沒有文檔就沒有傳承和積累,輪崗或新人接手任務就會遇到很大的麻煩,所以我決定每個項目最少要寫以下文檔:

1.nalysis.model.md 概要設計文檔,不同於README.md文件,該文檔應該寫於項目開發之前,把項目有哪些功能,大概分幾個模塊等項目整體概述信息寫一下。

2.design.model.md 詳細設計文檔,不用太詳細,至少把項目依賴哪些東西,誰依賴這個項目,重要演算法流程描述,代碼整體結構等寫出來。

3.maintain.md 維護文檔,這個我覺得最重要,你的服務都記錄哪些日誌,需要監控哪些業務指標,如何重啟,有哪些配置項等,沒這些東西,你的項目很難運維。

上面這些文檔都是項目全局性的文檔,不適合寫在docstring或注視里,所以要有單獨的文檔。

打包

python有專門的模塊打包系統distutils,你可以用這套機制把你的代碼打包並分發到Pypi上,這樣任何人都可以用pip或easy_install安裝你的模塊。

如果你開發的是內部項目,還可以用mypypi架設私有的pypi,然後把項目的大的版本更新發布到內部的pypi上,配置管理人員和運維人員可以很方便的從pypi上拉取代碼安裝到測試環境或生產環境。

發布大版本的時候要給版本命名及編寫ChangeList,可以參考Git Pro的相關章節,主要記住以下幾個命令。

git tag -a v0.1 -m 'my test tag' #給大版本命名,打Tag
git describe master #給小版本命名,Git將會返回一個字元串,由三部分組成:最近一次標定的版本號,加上自那次標定之後的提交次數,再加上一段SHA-1值
git shortlog --no-merges master --not v0.1 #生成版本簡報,ChangeList
python有自己的打包機制,所以一般不要用git archive命令。

當然大版本管理用pypi管理比較合適,小的bug fix,緊急上線等好多公司都是用git直接從生產環境拉代碼更新,因為git,svn等可以很方便的撤銷某次更新,回滾到某個位置。

如何管理好大版本上線和小的緊急上線,我還沒理清思路,歡迎大家參與討論。

關於打包,請閱讀如下鏈接:

Python 打包指南

深入Python3.0:打包 Python 類庫

python打包:分發指定文件

出自:http://developer.51cto.com/art/201209/356603.htm

Ⅳ python腳本思路請教

f=open('文本')
data=f.readlines()
for i in data:
ip=i.split()[0]#獲取ip,具體方法看ip在文本的設置

result=os.popen("ping %s"%i)
#判斷結果

ping通的話再執行telnet測試

不通輸出ip即可並寫入到log
2跟一差不多。本機操作的話就os.popen,遠程操作系統並執行命令的話通過paramiko也可以實現,具體方法都是基本的try except,自己嘗試下即可

Ⅳ 新手如何快速入門Python編程

了解 Python 編程基礎


首先第一點,要能夠看懂了解變數、基礎語法、編程規范等,這些事能夠上手編寫Python 代碼的前提。


其次第二點,對於數據結構,字元串、列表、字典等需要比較熟練運用。


剛開始的這部分就做一些簡單的練習,構造出一個數據類型,然後再實現基本的用法。比如你自己構造一個列表,實現列表中數據的訪問、更新、刪除等基本操作,比如len()、max()、min() 函數,以及 append()、count()、extend() 等方法。


Python函數及流程式控制制


有了前面的基礎練習之後,學習Python的函數和控制語句,是真正去解決問題的過程,如何將固定的功能模塊封裝成函數,如何實現判斷和循壞,這些不僅是寫出代碼的必要條件,也是訓練編程思維的必經之路。


流程式控制制比較好掌握一些,條件語句和循壞語句在不同的場景下練習幾遍,知道判斷和循環實現的過程就行。


函數這個部分無外乎函數的定義、函數調用以及參數傳遞,但是要能夠熟練地寫出函數實現對應的功能,需要注意的細節很多。


利用Python做些事情


在前期的理論知識學透之後,你不妨嘗試著利用利用Python做些事情,檢驗自己的學習成果,這樣也能夠鞏固加深自己學習的理論知識。同時,可以查漏補缺,看看自己哪方面需要保持,哪方面需要繼續學習。


這個時候不妨了解一些第三方庫,你可以做更多的事情。對於不同的庫,內部的方法、函數你還需要去熟悉,開始的時候先掌握少部分最常用的方法,在遇到實際的問題的時候,再去查對應的更多的用法,這樣會更高效。


深入Python編程


首先需要了解Python的高級特性,如迭代器、生成器、裝飾器等,了解類和面向對象的理念。深入下去,你可以去探索Python的實現原理,Python的性能優化,跳出Python語言本身,去了解計算機的交互原理,還有很長的路要走,但並不是每一個人都需要這個過程。


但這些確實是你在這個領域立足生根的重要條件,對於特別想要在IT行業發展的人來說,這個過程是非常有必要的。


以上就是關於如何快速入門Python編程的內容,希望可以為您提供一些幫助。如果您還想了解更多關於數據分析師、大數據工程師、Python編程素材及方法等內容,可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅵ 如何快速學習Python

一、Python是一種計算機程序設計語言。

你可能已經聽說過很多種流行的編程語言,比如非常難學的C語言,非常流行的Java語言,適合初學者的Basic語言,適合網頁編程的JavaScript語言等等。

二、那Python是一種什麼語言?

首先,我們普及一下編程語言的基礎知識。用任何編程語言來開發程序,都是為了讓計算機幹活,比如下載一個MP3,編寫一個文檔等等,而計算機幹活的CPU只認識機器指令,所以,盡管不同的編程語言差異極大,最後都得「翻譯」成CPU可以執行的機器指令。而不同的編程語言,編寫的代碼量,差距也很大。

比如,完成同一個任務,C語言要寫1000行代碼,Java只需要寫100行,而Python可能只要20行。

三、所以Python是一種相當高級的語言。

1、你也許會問,代碼少還不好?代碼少的代價是運行速度慢,C程序運行1秒鍾,Java程序可能需要2秒,而Python程序可能就需要10秒。

2、那是不是越低級的程序越難學,越高級的程序越簡單?表面上來說,是的,但是,在非常高的抽象計算中,高級的Python程序設計也是非常難學的,所以,高級程序語言不等於簡單。

3、但是,對於初學者和完成普通任務,Python語言是非常簡單易用的。連Google都在大規模使用Python,你就不用擔心學了會沒用。

4、用Python可以做什麼?可以做日常任務,比如自動備份你的MP3;可以做網站,很多著名的網站包括YouTube就是Python寫的;可以做網路游戲的後台,很多在線游戲的後台都是Python開發的。總之就是能幹很多很多事啦。

5、Python當然也有不能乾的事情,比如寫操作系統,這個只能用C語言寫;寫手機應用,只能用Swift/Objective-C(針對iPhone)和Java(針對Android);寫3D游戲,最好用C或C++。

四、如果你是小白用戶,滿足以下條件:

閱讀全文

與項目思路python相關的資料

熱點內容
飢荒官方伺服器怎麼初始化 瀏覽:578
蠟筆小新媽媽壓縮棉被子 瀏覽:602
pdf單頁保存 瀏覽:937
拼車小程序源碼gitlab 瀏覽:574
華為機器控制演算法專業碩士工薪 瀏覽:83
程序員游戲出包 瀏覽:28
天雲游app怎麼下載 瀏覽:261
utf8不可映射字元無法編譯 瀏覽:504
visualc編程pdf 瀏覽:649
加密獨角獸企業 瀏覽:808
天翼雲盤怎麼保存app 瀏覽:987
如何給磁碟進行加密 瀏覽:654
方舟手游如何收藏伺服器 瀏覽:519
如何自己組裝伺服器 瀏覽:95
通信加密的聊天軟體 瀏覽:298
群暉編譯包頭文件 瀏覽:132
java樹數組 瀏覽:71
編譯原理實踐與指導課程 瀏覽:891
pythonlist字元串匹配 瀏覽:318
怎麼把app轉移存儲卡 瀏覽:108