python怎么提高编程

⑴ 高考毕业学编程，python零基础怎么学

不论高考怎样，你都蹚过了这条溪流，而隐尘前面有更多山川大海等着你。同时即将迎来最美好的假期，你是否有准备镇携埋？

我们可以利用好这个假期，学习一点python基础，让自己计算机能力提高，那么我们该如何学？python#python#python自学#Python入门学习#计算机#编程

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⑵ 如何提升Python编程能力

一、Python之禅(The Zen of Python)
The Zen of Python是Python语言的指导原则，遵循这些基本原则，你就可以像个Pythonista一样编程。具体内容你可以在Python命令行输入import this看到：
The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
# 优美胜于丑陋（Python以编写优美的代码为目标）

Explicit is better than implicit.
# 明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）

Simple is better than complex.
# 简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）

Complex is better than complicated.
# 复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁）

Flat is better than nested.
# 扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套）

Sparse is better than dense.
# 间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题）

Readability counts.
# 可读性很重要（优美的代码是可读的）

Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
# 即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上）

Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
# 不要包容所有错误，除非你确定需要这样做（精准地捕获异常，不写except:pass风格的代码）

In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
# 当存在多种可能，不要尝试去猜测

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
# 而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案（如果不确定，就用穷举法）

Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
# 虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父（这里的Dutch是指Guido）
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
# 做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做（动手之前要细思量）
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.
# 如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然（方案测评标准）
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!
# 命名空间是一种绝妙的理念，我们应当多加利用（倡导与号召）

这首特别的“诗”开始作为一个笑话，但它确实包含了很多关于Python背后的哲学真理。Python之禅已经正式成文PEP 20，具体内容见：PEP 20
二、PEP8: Python编码规范(PEP8: Style Guide for Python Code)
Abelson & Sussman在《计算机程序的构造和解释》一书中说道：程序是写来给人读的，只是顺带让机器执行。所以，我们在编码时应该尽量让它更易读懂。PEP8是Python的编码规范，官方文档见：PEP 8，PEP是Python Enhancement Proposal的缩写。PEP8包括很多编码的规范，下面主要介绍一下缩进和命名等内容。
空格和缩进(WhiteSpace and Indentation)
空格和缩进在Python语言中非常重要，它替代了其他语言中{}的作用，用来区分代码块和作用域。在这方面PEP8有以下的建议：
1、每次缩进使用4个空格
2、不要使用Tab，更不要Tab和空格混用
3、两个方法之间使用一个空行，两个Class之间使用两个空行
4、添加一个空格在字典、列表、序列、参数列表中的“，“后，以及在字典中的”：“之后，而不是之前
5、在赋值和比较两边放置一个空格（参数列表中除外）
6、紧随括号后面或者参数列表前一个字符不要存在空格

Python命名
命名规范是编程语言的基础，而且大部分的规范对于高级语言来说都是一样的，Python的基本规范如下：
1、方法 & 属性：joined_lower
2、常量：joined_lower or ALL_CAPS
3、类：StudlyCaps
4、类属性：interface, _internal, __private
5、camelCase only to conform to pre-existing conventions

以上内容只是对PEP8做了非常简单的介绍，由于今天的主题不在于此，所以就不在这里多讲。想要更加深入的了解Python编码规范，可以阅读PEP8官方文档和Google Python编码规范等内容。
三、交换变量值(Swap Values)
在其他语言中，交换两个变量值的时候，可以这样写：
temp = a
a = b
b = temp

在Python中，我们可以简单的这样写：
b, a = a, b

可能你已经在其他地方见过这种写法，但是你知道Python是如何实现这种语法的吗？首先，逗号(,)是Python中tuple数据结构的语法；上面的语法会执行一下的操作：
1、Python会先将右边的a, b生成一个tuple(元组)，存放在内存中；
2、之后会执行赋值操作，这时候会将tuple拆开；
3、然后将tuple的第一个元素赋值给左边的第一个变量，第二个元素赋值给左边第二个变量。
再举个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'

这种语法在For循环中非常实用：
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：在使用这种语法时，需要确保左边的变量个数和右边tuple的个数一致，否则，Python会抛出ValueError异常。
更多tuple的例子：
>>> 1,
(1,)
>>> (1,)
(1,)
>>> (1)
1
>>> value = 1,
>>> value
(1,)

我们知道：逗号(,)在Python中是创建tuple的构造器，所以我们可以按照上面的方式很方便的创建一个tuple；需要注意的是：如果声明只有一个元素的tuple，末尾必须要带上逗号，两个以上的元素则不需要。声明tuple的语法很简单，但同时它也比较坑：如果你发现Python中的变量不可思议的变成了tuple，那很可能是因为你多写了一个逗号。。
四、Python控制台的"_"(Interactive "_")
这是Python中比较有用的一个功能，不过有很多人不知道(我也是接触Python很久之后才知道的)。。在Python的交互式控制台中，当你计算一个表达式或者调用一个方法的时候，运算的结果都会放在一个临时的变量 _ 里面。_(下划线)用来存储上一次的打印结果，比如：
>>> import math
>>> math.pi / 3
1.0471975511965976
>>> angle = _
>>> math.cos(angle)
0.50000000000000011
>>> _
0.50000000000000011

PS：当返回结果为None的时候，控制台不会打印，_ 里面存储的值也就不会改变。
五、合并字符串(Building Strings from Sub strings)
假如现在有一个list，里面是一些字符串，你现在需要将它们合并成一个字符串，最简单的方法，你可以按照下面的方式去处理：
colors = ['red', 'blue', 'green', 'yellow']

result = ''
for s in colors:
result += s

但是，很快你会发现：这种方法非常低效，尤其当list非常大的时候。Python中的字符串对象是不可改变的，因此对任何字符串的操作如拼接，修改等都将产生一个新的字符串对象，而不是基于原字符串。所以，上面的方法会消耗很大的内存：它需要计算，存储，同时扔掉中间的计算结果。正确的方法是使用Python中的join方法：
result = ','.join(colors)

当合并元素比较少的时候，使用join方法看不出太大的效果；但是当元素多的时候，你会发现join的效率还是非常明显的。不过，在使用的时候请注意：join只能用于元素是字符串的list，它不会进行任何的强制类型转换。连接一个存在一个或多个非字符串元素的list时将抛出异常。

⑶ Python学不好怎么办

近来一种新的语言python悄然兴起，同样的也是润物无声，当我们很多人突然抬头发现它的时候，python已经被很多地方应用了。IT培训认为这个简单易学的胶水语言向我们展示了它的强大之处，而且他是一个免费的开源语言。因为python可移植、跨平台、可嵌入的优点，而让应用它的人对它是爱不释手。

一、清楚学习目标

无论是学习什么知识，都要有一个对学习目标的清楚认识。

只有这样才能朝着目标持续前进，少走弯路，从学习中得到不断的提升，享受python培训学习计划的过程。

二、基本python知识学习

1.了解Python是什么，都能做些什么?

2.知道什么是变量、算法、解释器

3.Python基本数据类型

4.列表和元组的操作方法

5.字符串操作方法

6.基本的字衫老典操作方法

以上这些可以略微掌握之后就进行下一步，遇到忘记不会的可以再参考一下书和笔记。

三、掌握Python的条件、循环和相关的执行语句

任何知识它的基础知识都是有些枯燥的，现在我们就可以动手来做一些逻辑层面的东西了。掌握if、else、elif、while、for、continue、break和列表推导式等这些语句的使用，还有程序中的异常处理。

四、面对对象知识

面对对象OOP，更高层次的Python程序结构，代码的铅团重用避免代码冗余，打包你的代或激升码，函数的参数、作用域等。

类，可以帮助我们减少大量的开发时间，提高编程的效率，对中大型项目十分关键。

五、项目实践

在这个阶段，一定要多动手实践，查找和处理过程中遇到的错误和异常，遇到问题多上网搜索。

在成功的解决了这些问题之后，会有一种很大的成就感，这样一个良性循环，才是你学习Python这类程序语言的最大动力。

⑷ 安利3个被程序员夸爆的Python编程小功能

随着数据挖掘分析在企业业务层面的深度应用，我们会发现，在实际业务场景中，数据分析工作已经逐渐分为2个层次；较为流程化但与业务深度结合的数据分析工作，会更倾向于让业务人员通过专业分析工具进行自主 探索 分析，比如我们的Tempo大数据分析平台，就可以通过拖拽式、智能化的简便操作，帮助业务人员快速上手数据分析工作，快速将业务数据价值变现。

而针对一些更加细致、专业化的建模分析需求，其实还是通过代码的方式去实现更加高效灵活。Tempo大数据分析平台正是考虑到广大专业数据分析人员的实际需求，专门开发了 【扩展编程】 这一功能模块，让自定义编程和平台中已有的节点结合使用，快速提高数据分析工作效率！

为了让广大数据分析师在Tempo平台中，既可以通过编程实现更加灵活的建模，也能避免原生Python编程的一些使用局限，我们还通过广泛的用户调研，在【扩展编程】模块设计了 3个提高Python编程易用性的小功能 ，下面我们一起来看看这三个功能都具体解决了哪些问题~

1、Python洞察不直观 ，分析结果可读性低

我们常说“一图胜千言”，对于数据分析工作来说更是如此。分析结果最终还是要直接赋能实际业务，由于Python代码行的形式让分析结果可读性极低，分析人员无法快速实现对数据的直观 探索 分析，导致整体工作效率的降低。

2、Python调试分析难 ，校验调试流程多，反复折腾易出错

调试和分析是Python开发中非常重要的环节，但代码 校验报错结果难查看 的问题，让很多数据分析人员大伤脑筋。

尤其是现在很多企业数据分析项目是在自己的数据平台中进行的，分析人员只能把平台中的代码复制到第三方平台中进行校验，调试好后再粘贴回平台中运行，非常麻烦。

3、Python运行总“缺包” ，写码大半天，报错一瞬间

在一般的企业数据分析项目中，预先有可能会设置有多套Python环境，版本并不统一。这就会导致分析人员常常并不清楚自己当前使用的到底是哪一套Python环境，在编码时引用的Python包，在不同的Python环境上运行很有可能会出现缺失，引起代码执行报错，而且这种错误信息并不好排查，一旦报错只能从头再来，让程序员们白白做了无用功。

以往专业数据分析人员遇到以上问题，只能选择用更多的时间和精力去修复bug，那么在我们的Tempo大数据分析平台之中，又是如何解决这些问题，让 Python编程的应用 更简便、更高效、更适应企业实际需求呢？

1、图形化洞察，快速 探索 数据价值

针对传统编码数据分析方式难以直观展示数据分析结果的缺点，Tempo大数据分析平台——扩展编程模块特别支持在代码区域设置 通过matplotlib/seabron等图形方法实现节点洞察 ，校验通过后，就可以直接在洞察区域中查看绘制的图形，比如：折线图、直方图、条形图、饼图等。

以后业务部门简单的可视化分析需求就可以直接在建模挖掘分析的同时快速产出，立等可取，无需再周转其他可视化分析工具，大大提高的数据价值变现的效率。

2、控制台，让调试分析更便捷

针对传统Python编程调试报错信息不好查看的问题， Tempo大数据分析平台—扩展编程模块中的控制台功能，可以 直接在指定区域中显示错误信息和代码中需要print的部分 ，便于使用者快速发现问题，立即调整代码。

除了帮助专业数据分析人员提高工作效率，控制台中的【示例】小模块还内置了常用的参考代码，可以帮助一些不太能熟练应用Python编程语言的小白用户，通过复用或小部分修改逻辑代码的方式，也能快速完成数据逻辑处理工作。用好这个功能，团队内部的技能培训也能更有章法了呢！

3、快速查询Python环境和包版本，事前预防，再也不怕“丢包缺包”

Python编程最怕丢包缺包问题，在Tempo大数据分析平台中，我们内置了Python环境版本和包版本的信息查询组件，分析人员在编码之前，可以预先查询一下当前的Python环境版本和包版本，如果发现有缺包就可以在编码工作开始之前补充安装，把“丢包缺包”造成的代码报错风险降到最低。

今天的Tempo小课堂中，小T主要给大家介绍了如何通过Python扩展编程的三个小功能，帮助代码偏好的专业数据分析人员减少不必要的麻烦操作，提高工作效率。

⑸ 怎样学好python编程

① Python基础：Python语言基础，函数，文件操作，面向对象，异常处理，模块和包，Linux系统使用，Mysql数据库等；
② 全栈开发：Web编程基础，Flask框架，Django框架，Tornado框架，Elasticsearch全文搜索引擎等；
③ 网络爬虫：数据爬取，Scrapy框架，分布式爬虫框架等；
④ 人工智能：数据分析，机器学习，深度学习等；
这些基本上就是Python应用比较多的几个领域大概要学习的内容啦。