項目思路python

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：

• 會使用電腦，但從來沒寫過程序；

• 還記得初中數學學的方程式和一點點代數知識；

• 想從編程小白變成專業的軟體架構師；

  每天能抽出半個小時學習，不要再猶豫了，這個教程就是為你准備的！准備好了嗎？