大学生Python实训心得分享

一、引言

Python 作为一门高级编程语言，被越来越多的程序员和学者所青睐。这几年，在Python语言越发流行的同时，Python的各种开发资源也呈井喷式增长，以致Python已经成为从事数据处理、机器学习、Web开发等领域非常有竞争力的编程语言之一。

作为一项轻量级的语言，Python语言相对简单，不乏良好的读写性，而且其强大的扩展、快速迭代和良好的数据结构都在某种程度上维系了这样一个优雅的语言。而在如今日益便捷的学习环境中，Python的实训学习也成为了许多学生进一步学习计算机科学，同时体验编程核心的结果。

二、Python实训学习

1、Python实训的准备工作

首先是对于Python实训的准备工作。在实际的学习中，同学们可以先安装Python开发环境。一个较为简单的Python运行环境是Anaconda，同时Python也有较为完整的打包工具支持。安装好之后，大部分编辑器也会默认使用该环境。

conda create -n Py3 python=3.7   # 创建python3.7环境
conda activate Py3   # 激活Py3环境

接着，在实际编程时，建议选用一些比较简单的IDE来完成Python的编写，比如Spyder、Jupyter，个人比较推荐使用PyCharm。

2、Python学习的建议

其次是实际的学习过程中，《Python Crash Course》这一本书是个不错的选择。这本书比较系统，涵盖了Python编程的各个方面内容，并且包含多个实际场景的案例，非常适合想入门Python语言的同学进行参考。

当然，如果已经具备了一定的编程能力，也有可能并不想要太深入地去学习Python语言，那么豆瓣上的《Python编程快速上手》和MOOC上的PYTHON教程，都是很不错的选择。

3、Python进阶的选择

接着是Python的进阶学习建议。在实际开发场景中，Python的数据结构处理和高性能计算作为Python的切入点在机器学习、深度学习等领域发挥了重要作用。推荐Python一些经典书籍，其中“Python For Data Analysis: Data Wrangling With Pandas, Numpy, And Ipython”是不错的选择，这本书涵盖了Python基础、数据结构处理和特征工程等方面的文章。

三、学习实践案例

1、Python的网络爬虫

Web爬虫在很多方面都类似于Python语言优雅的面貌，比如高效、易于扩展，利于难道来源分析和抽取，“scrapy”框架就是其中之一。借助该框架，Python的良好扩展性可以快速实现高质量、稳定和高效的数据扒取，从而达到更好的挖掘效果。

在实际操作中，我们可以结合开源分析工具，如Splunk、Elasticsearch等来完成数据分析、量化投资方面的工作。例如，在股票投资决策中，我们可以将主要的股票市场数据爬取下来进行初步分析，辅以Python的内置功能，进行进一步的投资策略标价分析。

以下是Python爬虫的代码示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

"""
简单的爬虫程序，爬取百度百科Python的词条内容
"""

# 爬取 Python 词条第一页内容，requests + BeautifulSoup 组合使用；
r = requests.get('https://baike.baidu.com/item/python/407313?fr=aladdin')
r.encoding = r.apparent_encoding
soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')
print(soup.prettify())

2、Python的音频指令项目

Python的自然语言处理能力在语音指令领域的应用也非常广泛。在这个领域里，“snowboy”是一个高度优化的语音检测引擎。本次学习中，我们使用snowboy和其他的Python类库开发出一个简单的智能家居语音控制项目。用户可以通过语音输入相关的指令，设备会相应地进行相应的动作和功能。

以下是Python音频指令项目的代码示例：

import os

from aip import AipSpeech
from pyaudio import PyAudio, paInt16

APP_ID = '****'
API_KEY = '****'
SECRET_KEY = '****'

client = AipSpeech(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY)

audio_format = paInt16
channels = 1
sample_rate = 16000
audio_feat_width = 512   # 获取语音特征的宽度，power的输入，需要对wav形成的输入数据进行分段

pcm_data = b''
while True:
    # 语音听写
    dic = {'dev_pid': 1936}
    audio = r.record(source, duration=2.6)
    pcm_data = audio.frame_data   # 语音数据
    encoding_kind = 'pcm'
    rate = sample_rate
    result = client.asr(pcm_data, encoding_kind, rate, dic)
    print(result)

四、总结

Python实训学习是现阶段尤其是计算机相关专业学习中的重要摆渡站。Python的简洁、易学、高效性使得它成为了最受欢迎的编程语言之一。无论是Python的语法、模块还是标准库等，总有一个适合你深度挖掘和学习。希望大家能够在Python实训学习中得到更多收获！

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