大學生Python實訓心得分享

一、引言

Python 作為一門高級編程語言，被越來越多的程序員和學者所青睞。這幾年，在Python語言越發流行的同時，Python的各種開發資源也呈井噴式增長，以致Python已經成為從事數據處理、機器學習、Web開發等領域非常有競爭力的編程語言之一。

作為一項輕量級的語言，Python語言相對簡單，不乏良好的讀寫性，而且其強大的擴展、快速迭代和良好的數據結構都在某種程度上維繫了這樣一個優雅的語言。而在如今日益便捷的學習環境中，Python的實訓學習也成為了許多學生進一步學習計算機科學，同時體驗編程核心的結果。

二、Python實訓學習

1、Python實訓的準備工作

首先是對於Python實訓的準備工作。在實際的學習中，同學們可以先安裝Python開發環境。一個較為簡單的Python運行環境是Anaconda，同時Python也有較為完整的打包工具支持。安裝好之後，大部分編輯器也會默認使用該環境。

conda create -n Py3 python=3.7   # 創建python3.7環境
conda activate Py3   # 激活Py3環境

接着，在實際編程時，建議選用一些比較簡單的IDE來完成Python的編寫，比如Spyder、Jupyter，個人比較推薦使用PyCharm。

2、Python學習的建議

其次是實際的學習過程中，《Python Crash Course》這一本書是個不錯的選擇。這本書比較系統，涵蓋了Python編程的各個方面內容，並且包含多個實際場景的案例，非常適合想入門Python語言的同學進行參考。

當然，如果已經具備了一定的編程能力，也有可能並不想要太深入地去學習Python語言，那麼豆瓣上的《Python編程快速上手》和MOOC上的PYTHON教程，都是很不錯的選擇。

3、Python進階的選擇

接着是Python的進階學習建議。在實際開發場景中，Python的數據結構處理和高性能計算作為Python的切入點在機器學習、深度學習等領域發揮了重要作用。推薦Python一些經典書籍，其中“Python For Data Analysis: Data Wrangling With Pandas, Numpy, And Ipython”是不錯的選擇，這本書涵蓋了Python基礎、數據結構處理和特徵工程等方面的文章。

三、學習實踐案例

1、Python的網絡爬蟲

Web爬蟲在很多方面都類似於Python語言優雅的面貌，比如高效、易於擴展，利於難道來源分析和抽取，“scrapy”框架就是其中之一。藉助該框架，Python的良好擴展性可以快速實現高質量、穩定和高效的數據扒取，從而達到更好的挖掘效果。

在實際操作中，我們可以結合開源分析工具，如Splunk、Elasticsearch等來完成數據分析、量化投資方面的工作。例如，在股票投資決策中，我們可以將主要的股票市場數據爬取下來進行初步分析，輔以Python的內置功能，進行進一步的投資策略標價分析。

以下是Python爬蟲的代碼示例：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

"""
簡單的爬蟲程序，爬取百度百科Python的詞條內容
"""

# 爬取 Python 詞條第一頁內容，requests + BeautifulSoup 組合使用；
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的音頻指令項目

Python的自然語言處理能力在語音指令領域的應用也非常廣泛。在這個領域裡，“snowboy”是一個高度優化的語音檢測引擎。本次學習中，我們使用snowboy和其他的Python類庫開發出一個簡單的智能家居語音控制項目。用戶可以通過語音輸入相關的指令，設備會相應地進行相應的動作和功能。

以下是Python音頻指令項目的代碼示例：

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   # 獲取語音特徵的寬度，power的輸入，需要對wav形成的輸入數據進行分段

pcm_data = b''
while True:
    # 語音聽寫
    dic = {'dev_pid': 1936}
    audio = r.record(source, duration=2.6)
    pcm_data = audio.frame_data   # 語音數據
    encoding_kind = 'pcm'
    rate = sample_rate
    result = client.asr(pcm_data, encoding_kind, rate, dic)
    print(result)

四、總結

Python實訓學習是現階段尤其是計算機相關專業學習中的重要擺渡站。Python的簡潔、易學、高效性使得它成為了最受歡迎的編程語言之一。無論是Python的語法、模塊還是標準庫等，總有一個適合你深度挖掘和學習。希望大家能夠在Python實訓學習中得到更多收穫！