怎麼寫好python代碼,python寫出來的代碼怎麼用

本文目錄一覽：

• 1、python寫代碼的小技巧
• 2、如何才能自學好python？
• 3、如何進行Python 代碼編寫

python寫代碼的小技巧

這個取決於編輯器，也就是你用什麼軟體寫python代碼。如果是記事本，那就得像你那樣輸入；如果你的編輯器帶有自動補全功能或自動補全的插件，那麼在你輸入前半個括弧的同時會自動完成後半個括弧。你可以試試sublime text這個編輯器。

如何才能自學好python？

對於想要自學Python的小夥伴，這裡整理了一份系統全面的學習路線，按照這份大綱來安排學習可以少走彎路，事半功倍。

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識

2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發

3. 對Python的核心庫和組件有深入理解

4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作

7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：

Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。

1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養紮實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。

2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。

3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。

4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。

5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：

1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發

4. 深入理解網路協議，分散式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理

6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：

Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。

2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。

3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：

1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析

2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取

3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分散式內容爬取

5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程

6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：

網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分散式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪製、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪製各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：

1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程

2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：

1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標準化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

如何進行Python 代碼編寫

在除去完美的、有意義的語句不用而代之以晦澀的、嵌套的表達式的工作後，一個很自然的問題是:「為什麼?!」我對

FP

的所有描述都是使用Python

代碼做到的。但最重要的特性

—

可能也是具體情況中最有用的特性。它消除了副作用(或者至少對一些特殊領域，例如單一體，有一些牽製作用)。絕大部分程序錯誤

—

和促使程序員求助於調試來解決的問題

—

之所以會發生，是因為在程序執行過程期間，變數包含了意外的值。函數程序只不過根本就不為變數分配值，從而避免了這一特殊問題。

讓我們看一段相當普通的命令代碼。它的目的是列印出乘積大於

25

的幾對數字的列表。組成各對的數字本身是從另外兩個列表中挑選出的。這種操作與程序員在他們程序段中實際執行的操作差不多。深度剖析Python函數編程技巧設計Python目標何在?總結Python版本大集合講述Python模塊中的Zipfile解析初學Python時注意事項實現這一目的的命令方法如下:這個項目太小，以至於沒有什麼可能出錯。但我們的目的可能嵌在要同時實現許多其它目的的代碼中。用

“more

stuff”

注釋的那些部分是副作用可能導致錯誤發生的地方。在這些地方中的任何一處，變數

xs

、

ys

、

bigmuls

、

x

、

y

有可能獲得假設節略代碼中的意外值。而且，在執行完這一段代碼後，所有變數都可能具有稍後代碼可能需要也可能不需要的一些值。很明顯，可以使用函數/實例形式的封裝和有關作用域的考慮來防止出現這種類型的錯誤。而且，您總是可以在執行完變數後

del

它們。但在實際中，這些指出類型的錯誤非常普遍。

目標的函數方法完全消除了這些副作用錯誤。以下是可能的一段代碼:bigmuls

=

lambda

xs,ys:

filter(

lambda

(x,y):x*y

25,

combine(xs,ys))

combine

=

lambda

xs,ys:

map(None,

xs*len(ys),

dupelms(ys,len(xs)))

dupelms

=

lambda

lst,n:

reduce(

lambda

s,t:s+t,

map(

lambda

l,nn=n:

[l]*n,

lst))

print

bigmuls((1,2,3,4),(10,15,3,22))

在示例中，我們將匿名

Python

代碼與名稱進行綁定，但這不是一定必要的。我們可以只嵌套定義。這樣做是出於可讀性目的;但也是因為

combine()

是一種隨處可得的很好實用程序函數(從兩個輸入列表中產生所有元素對的列表)。隨後的

dupelms()

主要只是幫助

combine()

發揮作用的一種方法。即使這一函數示例比命令示例更冗長，但一旦考慮到實用程序函數可以重用，那麼

bigmuls()

中的新代碼本身可能比命令版本中的代碼數量還要少一些。

這種函數示例真正的優勢在於絕對不會有變數更改其中的任何值。稍後的代碼中沒有

可能的不曾預料到的副作用(較早的代碼中也不會有)。很明顯，它本身沒有副作用並不能保證代碼

正確，但即使這樣，這也是個優點。