python怎麼提高編程

⑴ 高考畢業學編程，python零基礎怎麼學

不論高考怎樣，你都蹚過了這條溪流，而隱塵前面有更多山川大海等著你。同時即將迎來最美好的假期，你是否有準備鎮攜埋？

我們可以利用好這個假期，學習一點python基礎，讓自己計算機能力提高，那麼我們該如何學？python#python#python自學#Python入門學習#計算機#編程

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⑵ 如何提升Python編程能力

一、Python之禪(The Zen of Python)
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。

⑶ Python學不好怎麼辦

近來一種新的語言python悄然興起，同樣的也是潤物無聲，當我們很多人突然抬頭發現它的時候，python已經被很多地方應用了。IT培訓認為這個簡單易學的膠水語言向我們展示了它的強大之處，而且他是一個免費的開源語言。因為python可移植、跨平台、可嵌入的優點，而讓應用它的人對它是愛不釋手。

一、清楚學習目標

無論是學習什麼知識，都要有一個對學習目標的清楚認識。

只有這樣才能朝著目標持續前進，少走彎路，從學習中得到不斷的提升，享受python培訓學習計劃的過程。

二、基本python知識學習

1.了解Python是什麼，都能做些什麼?

2.知道什麼是變數、演算法、解釋器

3.Python基本數據類型

4.列表和元組的操作方法

5.字元串操作方法

6.基本的字衫老典操作方法

以上這些可以略微掌握之後就進行下一步，遇到忘記不會的可以再參考一下書和筆記。

三、掌握Python的條件、循環和相關的執行語句

任何知識它的基礎知識都是有些枯燥的，現在我們就可以動手來做一些邏輯層面的東西了。掌握if、else、elif、while、for、continue、break和列表推導式等這些語句的使用，還有程序中的異常處理。

四、面對對象知識

面對對象OOP，更高層次的Python程序結構，代碼的鉛團重用避免代碼冗餘，打包你的代或激升碼，函數的參數、作用域等。

類，可以幫助我們減少大量的開發時間，提高編程的效率，對中大型項目十分關鍵。

五、項目實踐

在這個階段，一定要多動手實踐，查找和處理過程中遇到的錯誤和異常，遇到問題多上網搜索。

在成功的解決了這些問題之後，會有一種很大的成就感，這樣一個良性循環，才是你學習Python這類程序語言的最大動力。

⑷ 安利3個被程序員誇爆的Python編程小功能

隨著數據挖掘分析在企業業務層面的深度應用，我們會發現，在實際業務場景中，數據分析工作已經逐漸分為2個層次；較為流程化但與業務深度結合的數據分析工作，會更傾向於讓業務人員通過專業分析工具進行自主 探索 分析，比如我們的Tempo大數據分析平台，就可以通過拖拽式、智能化的簡便操作，幫助業務人員快速上手數據分析工作，快速將業務數據價值變現。

而針對一些更加細致、專業化的建模分析需求，其實還是通過代碼的方式去實現更加高效靈活。Tempo大數據分析平台正是考慮到廣大專業數據分析人員的實際需求，專門開發了 【擴展編程】 這一功能模塊，讓自定義編程和平台中已有的節點結合使用，快速提高數據分析工作效率！

為了讓廣大數據分析師在Tempo平台中，既可以通過編程實現更加靈活的建模，也能避免原生Python編程的一些使用局限，我們還通過廣泛的用戶調研，在【擴展編程】模塊設計了 3個提高Python編程易用性的小功能 ，下面我們一起來看看這三個功能都具體解決了哪些問題~

1、Python洞察不直觀 ，分析結果可讀性低

我們常說「一圖勝千言」，對於數據分析工作來說更是如此。分析結果最終還是要直接賦能實際業務，由於Python代碼行的形式讓分析結果可讀性極低，分析人員無法快速實現對數據的直觀 探索 分析，導致整體工作效率的降低。

2、Python調試分析難 ，校驗調試流程多，反復折騰易出錯

調試和分析是Python開發中非常重要的環節，但代碼 校驗報錯結果難查看 的問題，讓很多數據分析人員大傷腦筋。

尤其是現在很多企業數據分析項目是在自己的數據平台中進行的，分析人員只能把平台中的代碼復制到第三方平台中進行校驗，調試好後再粘貼回平台中運行，非常麻煩。

3、Python運行總「缺包」 ，寫碼大半天，報錯一瞬間

在一般的企業數據分析項目中，預先有可能會設置有多套Python環境，版本並不統一。這就會導致分析人員常常並不清楚自己當前使用的到底是哪一套Python環境，在編碼時引用的Python包，在不同的Python環境上運行很有可能會出現缺失，引起代碼執行報錯，而且這種錯誤信息並不好排查，一旦報錯只能從頭再來，讓程序員們白白做了無用功。

以往專業數據分析人員遇到以上問題，只能選擇用更多的時間和精力去修復bug，那麼在我們的Tempo大數據分析平台之中，又是如何解決這些問題，讓 Python編程的應用 更簡便、更高效、更適應企業實際需求呢？

1、圖形化洞察，快速 探索 數據價值

針對傳統編碼數據分析方式難以直觀展示數據分析結果的缺點，Tempo大數據分析平台——擴展編程模塊特別支持在代碼區域設置 通過matplotlib/seabron等圖形方法實現節點洞察 ，校驗通過後，就可以直接在洞察區域中查看繪制的圖形，比如：折線圖、直方圖、條形圖、餅圖等。

以後業務部門簡單的可視化分析需求就可以直接在建模挖掘分析的同時快速產出，立等可取，無需再周轉其他可視化分析工具，大大提高的數據價值變現的效率。

2、控制台，讓調試分析更便捷

針對傳統Python編程調試報錯信息不好查看的問題， Tempo大數據分析平台—擴展編程模塊中的控制台功能，可以 直接在指定區域中顯示錯誤信息和代碼中需要print的部分 ，便於使用者快速發現問題，立即調整代碼。

除了幫助專業數據分析人員提高工作效率，控制台中的【示例】小模塊還內置了常用的參考代碼，可以幫助一些不太能熟練應用Python編程語言的小白用戶，通過復用或小部分修改邏輯代碼的方式，也能快速完成數據邏輯處理工作。用好這個功能，團隊內部的技能培訓也能更有章法了呢！

3、快速查詢Python環境和包版本，事前預防，再也不怕「丟包缺包」

Python編程最怕丟包缺包問題，在Tempo大數據分析平台中，我們內置了Python環境版本和包版本的信息查詢組件，分析人員在編碼之前，可以預先查詢一下當前的Python環境版本和包版本，如果發現有缺包就可以在編碼工作開始之前補充安裝，把「丟包缺包」造成的代碼報錯風險降到最低。

今天的Tempo小課堂中，小T主要給大家介紹了如何通過Python擴展編程的三個小功能，幫助代碼偏好的專業數據分析人員減少不必要的麻煩操作，提高工作效率。

⑸ 怎樣學好python編程

① Python基礎：Python語言基礎，函數，文件操作，面向對象，異常處理，模塊和包，Linux系統使用，Mysql資料庫等；
② 全棧開發：Web編程基礎，Flask框架，Django框架，Tornado框架，Elasticsearch全文搜索引擎等；
③ 網路爬蟲：數據爬取，Scrapy框架，分布式爬蟲框架等；
④ 人工智慧：數據分析，機器學習，深度學習等；
這些基本上就是Python應用比較多的幾個領域大概要學習的內容啦。