A. python應該怎麼學
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。
B. python怎麼提高自己的編程能力
就我的經驗來說,學語言不外乎3點:
1.慢慢啃類庫。這個相當的痛苦,但是也是相當的有效,可惜沒太多人能堅持下來,也包括我。但是我周圍有因此成功的例子。
2.多犯錯,我們這里有一句話:專家就是在某一方法把所有能犯的錯都犯了的人,就是專家。一個問題,變著法兒的用不同的演算法,不同的類庫解決。
3.讀別人的代碼,尤其是優秀的代碼,自己先看需求寫一份兒,再對照別人的。
C. 初學者學Python編程如何快速入門
電子書集合|數據科學速查表|遷移學習實戰 ,免費下載
鏈接: https://pan..com/s/11qnpoLX1H_XzFB-RdVNG4w 提取碼: z9x7
D. 初學者如何學習python怎麼培養自己的編程思維
編程思維得有經驗的人幫助培養,自己看書瞎琢磨是很難有的,建議去慕課網多看看,和老師同學多交流。
E. 如何自學python編程
鏈接:
Python 編程高手之路。本課程分五個階段,詳細的為您打造高手之路,本課程適合有一定python基礎的同學。
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,很多著名的網站就是Python寫的。總之就是能幹很多很多事。
課程目錄:
第一階段
第一章:用戶交互
第二章:流程式控制制
第三章:數據類型
第四章:字元編碼
第五章:文件處理
第二階段
第六章:函數概述
第七章:閉包函數
......
F. 如何系統地自學 Python
是否非常想學好 Python,一方面被瑣事糾纏,一直沒能動手,另一方面,擔心學習成本太高,心裡默默敲著退堂鼓?
幸運的是,Python 是一門初學者友好的編程語言,想要完全掌握它,你不必花上太多的時間和精力。
Python 的設計哲學之一就是簡單易學,體現在兩個方面:
語法簡潔明了:相對 Ruby 和 Perl,它的語法特性不多不少,大多數都很簡單直接,不玩兒玄學。
切入點很多:Python 可以讓你可以做很多事情,科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等,總有一個是你感興趣並且願意投入時間的。
廢話不多說,學會一門語言的捷徑只有一個: Getting Started
¶ 起步階段
任何一種編程語言都包含兩個部分:硬知識和軟知識,起步階段的主要任務是掌握硬知識。
硬知識
「硬知識」指的是編程語言的語法、演算法和數據結構、編程範式等,例如:變數和類型、循環語句、分支、函數、類。這部分知識也是具有普適性的,看上去是掌握了一種語法,實際是建立了一種思維。例如:讓一個 Java 程序員去學習 Python,他可以很快的將 Java 中的學到的面向對象的知識 map 到 Python 中來,因此能夠快速掌握 Python 中面向對象的特性。
如果你是剛開始學習編程的新手,一本可靠的語法書是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但對於建立穩固的編程思維是必不可少。
下面列出了一些適合初學者入門的教學材料:
廖雪峰的 Python 教程 Python 中文教程的翹楚,專為剛剛步入程序世界的小白打造。
笨方法學 Python 這本書在講解 Python 的語法成分時,還附帶大量可實踐的例子,非常適合快速起步。
The Hitchhiker』s Guide to Python! 這本指南著重於 Python 的最佳實踐,不管你是 Python 專家還是新手,都能獲得極大的幫助。
Python 的哲學:
學習也是一樣,雖然推薦了多種學習資料,但實際學習的時候,最好只選擇其中的一個,堅持看完。
必要的時候,可能需要閱讀講解數據結構和演算法的書,這些知識對於理解和使用 Python 中的對象模型有著很大的幫助。
軟知識
「軟知識」則是特定語言環境下的語法技巧、類庫的使用、IDE的選擇等等。這一部分,即使完全不了解不會使用,也不會妨礙你去編程,只不過寫出的程序,看上去顯得「傻」了些。
對這些知識的學習,取決於你嘗試解決的問題的領域和深度。對初學者而言,起步階段極易走火,或者在選擇 Python 版本時徘徊不決,一會兒看 2.7 一會兒又轉到 3.0,或者徜徉在類庫的大海中無法自拔,Scrapy,Numpy,Django 什麼都要試試,或者參與編輯器聖戰、大括弧縮進探究、操作系統辯論賽等無意義活動,或者整天跪舔語法糖,老想著怎麼一行代碼把所有的事情做完,或者去構想聖潔的性能安全通用性健壯性全部滿分的解決方案。
很多「大牛」都會告誡初學者,用這個用那個,少走彎路,這樣反而把初學者推向了真正的彎路。
還不如告訴初學者,學習本來就是個需要你去走彎路出 Bug,只能腳踏實地,沒有奇跡只有狗屎的過程。
選擇一個方向先走下去,哪怕臟丑差,走不動了再看看有沒有更好的解決途徑。
自己走了彎路,你才知道這么做的好處,才能理解為什麼人們可以手寫狀態機去匹配卻偏要發明正則表達式,為什麼面向過程可以解決卻偏要面向對象,為什麼我可以操縱每一根指針卻偏要自動管理內存,為什麼我可以嵌套回調卻偏要用 Promise...
更重要的是,你會明白,高層次的解決方法都是對低層次的封裝,並不是任何情況下都是最有效最合適的。
技術涌進就像波浪一樣,那些陳舊的封存已久的技術,消退了遲早還會涌回的。就像現在移動端應用、手游和 HTML5 的火熱,某些方面不正在重演過去 PC 的那些歷史么?
因此,不要擔心自己走錯路誤了終身,堅持並保持進步才是正道。
起步階段的核心任務是掌握硬知識,軟知識做適當了解,有了穩固的根,粗壯的枝幹,才能長出濃密的葉子,結出甜美的果實。
¶ 發展階段
完成了基礎知識的學習,必定會感到一陣空虛,懷疑這些語法知識是不是真的有用。
沒錯,你的懷疑是非常正確的。要讓 Python 發揮出它的價值,當然不能停留在語法層面。
發展階段的核心任務,就是「跳出 Python,擁抱世界」。
在你面前會有多個分支:科學計算和數據分析、爬蟲、Web 網站、游戲、命令行實用工具等等等等,這些都不是僅僅知道 Python 語法就能解決的問題。
拿爬蟲舉例,如果你對計算機網路,HTTP 協議,HTML,文本編碼,JSON 一無所知,你能做好這部分的工作么?而你在起步階段的基礎知識也同樣重要,如果你連循環遞歸怎麼寫都還要查文檔,連 BFS 都不知道怎麼實現,這就像工匠做石凳每次起錘都要思考錘子怎麼使用一樣,非常低效。
在這個階段,不可避免要接觸大量類庫,閱讀大量書籍的。
類庫方面
「Awesome Python 項目」:vinta/awesome-python · GitHub
這里列出了你在嘗試解決各種實際問題時,Python 社區已有的工具型類庫,如下圖所示:
vinta/awesome-python
你可以按照實際需求,尋找你需要的類庫。
至於相關類庫如何使用,必須掌握的技能便是閱讀文檔。由於開源社區大多數文檔都是英文寫成的,所以,英語不好的同學,需要惡補下。
書籍方面
這里我只列出一些我覺得比較有一些幫助的書籍,詳細的請看豆瓣的書評:
科學和數據分析:
❖「集體智慧編程」:集體智慧編程 (豆瓣)
❖「數學之美」:數學之美 (豆瓣)
❖「統計學習方法」:統計學習方法 (豆瓣)
❖「Pattern Recognition And Machine Learning」:Pattern Recognition And Machine Learning (豆瓣)
❖「數據科學實戰」:數據科學實戰 (豆瓣)
❖「數據檢索導論」:信息檢索導論 (豆瓣)
爬蟲:
❖「HTTP 權威指南」:HTTP權威指南 (豆瓣)
Web 網站:
❖「HTML & CSS 設計與構建網站」:HTML & CSS設計與構建網站 (豆瓣)
...
列到這里已經不需要繼續了。
聰明的你一定會發現上面的大部分書籍,並不是講 Python 的書,而更多的是專業知識。
事實上,這里所謂「跳出 Python,擁抱世界」,其實是發現 Python 和專業知識相結合,能夠解決很多實際問題。這個階段能走到什麼程度,更多的取決於自己的專業知識。
¶ 深入階段
這個階段的你,對 Python 幾乎了如指掌,那麼你一定知道 Python 是用 C 語言實現的。
可是 Python 對象的「動態特徵」是怎麼用相對底層,連自動內存管理都沒有的C語言實現的呢?這時候就不能停留在表面了,勇敢的拆開 Python 的黑盒子,深入到語言的內部,去看它的歷史,讀它的源碼,才能真正理解它的設計思路。
這里推薦一本書:
「Python 源碼剖析」:Python源碼剖析 (豆瓣)
這本書把 Python 源碼中最核心的部分,給出了詳細的闡釋,不過閱讀此書需要對 C 語言內存模型和指針有著很好的理解。
另外,Python 本身是一門雜糅多種範式的動態語言,也就是說,相對於 C 的過程式、 Haskell 等的函數式、Java 基於類的面向對象而言,它都不夠純粹。換而言之,編程語言的「道學」,在 Python 中只能有限的體悟。學習某種編程範式時,從那些面向這種範式更加純粹的語言出發,才能有更深刻的理解,也能了解到 Python 語言的根源。
這里推薦一門公開課
「編程範式」:斯坦福大學公開課:編程範式
講師高屋建瓴,從各種編程範式的代表語言出發,給出了每種編程範式最核心的思想。
值得一提的是,這門課程對C語言有非常深入的講解,例如C語言的范型和內存管理。這些知識,對閱讀 Python 源碼也有大有幫助。
Python 的許多最佳實踐都隱藏在那些眾所周知的框架和類庫中,例如 Django、Tornado 等等。在它們的源代碼中淘金,也是個不錯的選擇。
¶ 最後的話
每個人學編程的道路都是不一樣的,其實大都殊途同歸,沒有迷路的人只有不能堅持的人!
希望想學 Python 想學編程的同學,不要猶豫了,看完這篇文章,
Just Getting Started !!!
G. 如何自學 python
編程在某種程度上和寫作無比類似。編程語言的意義和紙筆類似,是寫東西的必要條件,但不充分。學會了編程語言,不過是有了在用筆在紙上寫字的能力,離能寫出好的文章差的可遠著吶。 那麼,怎麼才能提高寫出東西的能力?這個和寫作一樣,首先你得有寫的動力,其次是要學習如何去寫,最後才是多寫。 動力是最重要的。不管是因為興趣愛好還是因為生活所迫,你都需要給自己一個努力的理由。
除了敦促你努力,帶來動力的源泉往往會直接或間接的指明你的努力方向,這對後續發展有很大幫助。如果你的動力是應聘好公司拿高薪,那麼目標公司的職位要求就是你的方向;如果你想寫出有趣的網站,那麼web相關就是你的方向;如果你對編程語言本身感到著迷,那麼編程語言理論或編譯器就是你的方向。這樣,你就不會迷茫,今天寫個爬蟲,明天寫個貪吃蛇,可過了好久發現自己還在原地踏步。
接下來是學習如何去寫。說白了就是學,使勁學,把你希望的方向里能學會的全學會。先爬上巨人的肩膀才有可能墊高巨人的肩膀。 最後才是多寫。什麼也不學的瞎寫是毫無意義的。在沒有學會許多東西之前一味強調多寫是十分愚蠢的事情。當你學了一些東西時,寫的時機才到了。這時去放手實踐你學到的東西吧。 之後的路就相對清晰了。一直學下去,寫下去,就這么簡單。
除此之外,如果想要快速學好成為一名大神,需要注意幾個非常重要的點。
1、不隨波逐流
不要看周圍的人做什麼,自己就做什麼,也許別人做的並不適合你。別人的優勢很可能會成為你的劣勢。所以,堅定自己的想法,讓自己知道那些方面適合自己,自己可以勝任。
2、不斷嘗試
不斷的嘗試可能成為自己的優勢。你不知道什麼適合自己,所以才要大膽、勇敢地嘗試。找到一種可以屬於你的獨特的優勢。 堅定信念。一旦你堅定了自己的信念,就不要被別人的意見或是諷刺或是嘲笑所干擾。
3、不茫然,不多想
別讓太多的事干擾到你奮斗下去的信念。夢想不容許太多的雜念。那些雜念只會讓你的心愈來愈脆弱,多為一個人考慮,到頭來,傷害的還是自己。
4、選擇自己學習方法
每個人都有適合自己的方法,有的人去選擇自學,有的人選擇看視頻學習,有的人選擇報名培訓班,那在這個時候,你就要自己考慮清楚,到底那樣對的幫助是最大的,個人覺得是跟著培訓班最好的,畢竟人家的實戰項目多,我們學軟體開發的都知道實戰項目對於學好一門語言是 很重要的。(在學習的路上需要的是老師的指點和鼓勵,是學習上的啟迪,更是課後的陪伴,激發興趣,喚醒夢想,才能真正的學好Python!有夢想是一件值得人敬佩的事情,穩步實踐最終實現夢想的人值得尊敬,如果你願意,渴望學好python可以加我的球球
H. python軟體開發工程師的邏輯思維可以怎麼培養
程序員邏輯思維的培養對軟體工程非常重要,思維快的能快速編寫邏輯代碼。可以從一下幾個方面進行慢慢培養。 I. python專業如何用到編程思維
摘要
https://blog.csdn.net/weixin_42123456/article/details/112015631
J. 如何提升Python編程能力
一、Python之禪(The Zen of Python)
第一:明確學習目的
邏輯思維學習編程對多數IT業人員來說都是非常有用的。學編程,做一名編程人員,從個人角度講,可以解決在軟體使用中所遇到的問題,改進現有軟體,可以為自己找到一份理想的工作添加重要得砝碼,有利於在求職道路上謀得一個好的職位;從國家的角度,可以為中國的軟體產業做出應有的貢獻,一名優秀的程序員永遠是被爭奪的對象。學習編程還能鍛煉思維,使我們的邏輯思維更加嚴密;能夠不斷享受到創新的樂趣,將一直有機會走在高科技的前沿,因為程序設計本身是一種創造性的工作。知識經濟時代給我們帶來了無限的機會,要想真正掌握計算機技術,並在IT行業里干出一番事業來,有所作為,具有一定的編程能力是一個基本條件和要求。
第二打好基礎,學好基礎知識對我們開發也很重要學編程要具備一定的基礎,總結之有以下幾方面:
首先是數學基礎 從計算機發展和應用的歷史來看計算機的數學模型和體系結構等都是有數學家提出的,最早的計算機也是為數值計算而設計的。因此,要學好計算機就要有一定的數學基礎,出學者有高中水平就差不多了。
其次是邏輯思維能力的培養 學程序設計要有一定的邏輯思維能力,「邏思力」的培養要長時間的實踐鍛煉。要想成為一名優秀的程序員,最重要的是掌握編程思想。要做到這一點必須在反復的實踐、觀察、分析、比較、總結中逐漸地積累。因此在學習編程過程中,我們不必等到什麼都完全明白了才去動手實踐,只要明白了大概,就要敢於自己動手去體驗。誰都有第一次。有些問題只有通過實踐後才能明白,也只有實踐才能把老師和書上的知識變成自己的,高手都是這樣成材的。最後是選擇一種合適的入門語言 面對各種各樣的語言,應按什麼樣的順序學呢?程序設計工具不外乎如下幾類: 1)本地開發 應用軟體開發的工具有:Visual Basic 、Delphi 、VC++ ( C++ Builder ) 等;資料庫開發工具有:Visual Foxpro 、Oracle Developer 、Power Builder 等。 2)跨平台開發 開發工具如 Java 等。 3)網路開發 對客戶端開發工具如:Java Script 等;對伺服器開發工具如:PHP 、ASP 、JSP 、ISAPI 、NSAPI 、CGI 等。 以上不同的環境下幾種開發工具中 VB 法簡單並容易理解,界面設計是可設化的,易學、易用。選 VB 作為入門的方向對出學者是較為適合的。
第三:注意理解一些重要概念
一本程序設計的書看到的無非就是變數、函數、條件語句、循環語句等概念,但要真正能進行編程應用,需要深入理解這些概念,在理解的基礎上應用,不要只簡單地學習語法、結構,而要吃透針對這些語法、結構的應用例子,做到舉一反三,觸類旁通。
第四:掌握編程思想,編程思想使用較多的就是oop編程思想
學習一門語言或開發工具,語法結構、功能調用是次要的,最主要是學習它的思想。例如學習 VC 就要學習 Windows 的內在機理、什麼是線程......;學習 COM 就要知道VTALBE 、類廠、介面、idl......,關鍵是學一種思想,有了思想,那麼我們就可以觸類旁通。
第六:多實踐、多交流,一切思維來自項目開發的積累
掌握編程思想必須在編程實際工作中去實踐和體會。編程起步階段要經常自己動手設計程序,具體設計時不要拘泥於固定的思維方式,遇到問題要多想幾種解決的方案。這就要多交流,各人的思維方式不同、角度各異,各有高招,通過交流可不斷吸收別人的長處,豐富編程實踐,幫助自己提高水平。親自動手進行程序設計是創造性思維應用的體現,也是培養邏輯思維的好方法。
第七:養成良好的編程習慣
編程入門不難,但入門後不斷學習是十分重要的,相對來說較為漫長。在此期間要注意養成一些良好的編程習慣。編程風格的好壞很大程度影響程序質量。良好的編程風格可以使
程序結構清晰合理,且使程序代碼便於維護。如代碼的縮進編排、變數命令規則的一致性、代碼的注釋等。
第八:上網學編程
在網上可以學到很多不同的編程思想、方法、經驗和技巧,有大量的工具和作品及相關的輔導材料供下載
8.加強計算機理論知識的再學習
思維培養學編程是符合「理論→實踐→再理論→再實踐」的一個認識過程。一開始要具有一定的計算機理論基礎知識,包括編程所需的數學基礎知識,具備了入門的條件,就可以
開始編程的實踐,從實踐中可以發現問題需要加強計算機理論知識的再學習。程序人人皆可編,但當你發現編到一定程度很難再提高的時候,就要回頭來學習一些計算機科學和數
學基礎理論。學過之後,很多以前遇到的問題都會迎刃而解,使人有豁然開朗之感。因此在學習編程的過程中要不斷地針對應用中的困惑和問題深入學習數據結構、演算法、計算機
原理、編譯原理、操作系統原理、軟體工程等計算機科學的理論基礎和數理邏輯、代數系統、圖論、離散數學等數學理論基礎知識。這樣經過不斷的學習,再努力地實踐,編程水平一定會不斷提高到一個新高度。
這就是總結出來的思維培養模式,希望能幫到你,謝謝!
The Zen of Python是Python語言的指導原則,遵循這些基本原則,你就可以像個Pythonista一樣編程。具體內容你可以在Python命令行輸入import this看到:
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful is better than ugly.
# 優美勝於醜陋(Python以編寫優美的代碼為目標)
Explicit is better than implicit.
# 明了勝於晦澀(優美的代碼應當是明了的,命名規范,風格相似)
Simple is better than complex.
# 簡潔勝於復雜(優美的代碼應當是簡潔的,不要有復雜的內部實現)
Complex is better than complicated.
# 復雜勝於凌亂(如果復雜不可避免,那代碼間也不能有難懂的關系,要保持介面簡潔)
Flat is better than nested.
# 扁平勝於嵌套(優美的代碼應當是扁平的,不能有太多的嵌套)
Sparse is better than dense.
# 間隔勝於緊湊(優美的代碼有適當的間隔,不要奢望一行代碼解決問題)
Readability counts.
# 可讀性很重要(優美的代碼是可讀的)
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
# 即便假借特例的實用性之名,也不可違背這些規則(這些規則至高無上)
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
# 不要包容所有錯誤,除非你確定需要這樣做(精準地捕獲異常,不寫except:pass風格的代碼)
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
# 當存在多種可能,不要嘗試去猜測
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
# 而是盡量找一種,最好是唯一一種明顯的解決方案(如果不確定,就用窮舉法)
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
# 雖然這並不容易,因為你不是 Python 之父(這里的Dutch是指Guido)
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
# 做也許好過不做,但不假思索就動手還不如不做(動手之前要細思量)
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
# 如果你無法向人描述你的方案,那肯定不是一個好方案;反之亦然(方案測評標准)
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
# 命名空間是一種絕妙的理念,我們應當多加利用(倡導與號召)
這首特別的「詩」開始作為一個笑話,但它確實包含了很多關於Python背後的哲學真理。Python之禪已經正式成文PEP 20,具體內容見:PEP 20
二、PEP8: Python編碼規范(PEP8: Style Guide for Python Code)
Abelson & Sussman在《計算機程序的構造和解釋》一書中說道:程序是寫來給人讀的,只是順帶讓機器執行。所以,我們在編碼時應該盡量讓它更易讀懂。PEP8是Python的編碼規范,官方文檔見:PEP 8,PEP是Python Enhancement Proposal的縮寫。PEP8包括很多編碼的規范,下面主要介紹一下縮進和命名等內容。
空格和縮進(WhiteSpace and Indentation)
空格和縮進在Python語言中非常重要,它替代了其他語言中{}的作用,用來區分代碼塊和作用域。在這方面PEP8有以下的建議:
1、每次縮進使用4個空格
2、不要使用Tab,更不要Tab和空格混用
3、兩個方法之間使用一個空行,兩個Class之間使用兩個空行
4、添加一個空格在字典、列表、序列、參數列表中的「,「後,以及在字典中的」:「之後,而不是之前
5、在賦值和比較兩邊放置一個空格(參數列表中除外)
6、緊隨括弧後面或者參數列表前一個字元不要存在空格
Python命名
命名規范是編程語言的基礎,而且大部分的規范對於高級語言來說都是一樣的,Python的基本規范如下:
1、方法 & 屬性:joined_lower
2、常量:joined_lower or ALL_CAPS
3、類:StudlyCaps
4、類屬性:interface, _internal, __private
5、camelCase only to conform to pre-existing conventions
以上內容只是對PEP8做了非常簡單的介紹,由於今天的主題不在於此,所以就不在這里多講。想要更加深入的了解Python編碼規范,可以閱讀PEP8官方文檔和Google Python編碼規范等內容。
三、交換變數值(Swap Values)
在其他語言中,交換兩個變數值的時候,可以這樣寫:
temp = a
a = b
b = temp
在Python中,我們可以簡單的這樣寫:
b, a = a, b
可能你已經在其他地方見過這種寫法,但是你知道Python是如何實現這種語法的嗎?首先,逗號(,)是Python中tuple數據結構的語法;上面的語法會執行一下的操作:
1、Python會先將右邊的a, b生成一個tuple(元組),存放在內存中;
2、之後會執行賦值操作,這時候會將tuple拆開;
3、然後將tuple的第一個元素賦值給左邊的第一個變數,第二個元素賦值給左邊第二個變數。
再舉個tuple拆分的例子:
In [1]: people = ['David', 'Pythonista', '15145551234']
In [2]: name, title, phone = people
In [3]: name
Out[3]: 'David'
In [4]: title
Out[4]: 'Pythonista'
In [5]: phone
Out[5]: '15145551234'
這種語法在For循環中非常實用:
In [6]: people = [['David', 'Pythonista', '15145551234'], ['Wu', 'Student', '15101365547']]
In [7]: for name, title, phone in people:
...: print name, phone
...:
David 15145551234
Wu 15101365547
PS:在使用這種語法時,需要確保左邊的變數個數和右邊tuple的個數一致,否則,Python會拋出ValueError異常。
更多tuple的例子:
>>> 1,
(1,)
>>> (1,)
(1,)
>>> (1)
1
>>> value = 1,
>>> value
(1,)
我們知道:逗號(,)在Python中是創建tuple的構造器,所以我們可以按照上面的方式很方便的創建一個tuple;需要注意的是:如果聲明只有一個元素的tuple,末尾必須要帶上逗號,兩個以上的元素則不需要。聲明tuple的語法很簡單,但同時它也比較坑:如果你發現Python中的變數不可思議的變成了tuple,那很可能是因為你多寫了一個逗號。。
四、Python控制台的"_"(Interactive "_")
這是Python中比較有用的一個功能,不過有很多人不知道(我也是接觸Python很久之後才知道的)。。在Python的互動式控制台中,當你計算一個表達式或者調用一個方法的時候,運算的結果都會放在一個臨時的變數 _ 裡面。_(下劃線)用來存儲上一次的列印結果,比如:
>>> import math
>>> math.pi / 3
1.0471975511965976
>>> angle = _
>>> math.cos(angle)
0.50000000000000011
>>> _
0.50000000000000011
PS:當返回結果為None的時候,控制台不會列印,_ 裡面存儲的值也就不會改變。
五、合並字元串(Building Strings from Sub strings)
假如現在有一個list,裡面是一些字元串,你現在需要將它們合並成一個字元串,最簡單的方法,你可以按照下面的方式去處理:
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']
result = ''
for s in colors:
result += s
但是,很快你會發現:這種方法非常低效,尤其當list非常大的時候。Python中的字元串對象是不可改變的,因此對任何字元串的操作如拼接,修改等都將產生一個新的字元串對象,而不是基於原字元串。所以,上面的方法會消耗很大的內存:它需要計算,存儲,同時扔掉中間的計算結果。正確的方法是使用Python中的join方法:
result = ','.join(colors)
當合並元素比較少的時候,使用join方法看不出太大的效果;但是當元素多的時候,你會發現join的效率還是非常明顯的。不過,在使用的時候請注意:join只能用於元素是字元串的list,它不會進行任何的強制類型轉換。連接一個存在一個或多個非字元串元素的list時將拋出異常。