


Die Kluft zwischen Unternehmenserwartungen und Realität in Bezug auf Python-Programmierkenntnisse
Die Kluft zwischen Unternehmenserwartungen und der Realität in Bezug auf Python-Programmierkenntnisse
Zusammenfassung: Python wird als beliebte Programmiersprache zunehmend in Unternehmen eingesetzt. Auch die Nachfrage der Unternehmen nach Python-Programmierkenntnissen steigt, allerdings besteht eine gewisse Lücke zwischen der tatsächlichen Arbeit vieler Mitarbeiter und den Erwartungen der Unternehmen an Python-Programmierkenntnisse. In diesem Artikel wird die Kluft zwischen Unternehmenserwartungen und der Realität an Python-Programmierkenntnissen unter drei Aspekten untersucht: der Grundlage von Programmierkenntnissen, praktischer Erfahrung und Fähigkeiten zur Problemlösung, und es werden entsprechende Codebeispiele bereitgestellt.
1. Die Grundlage der Programmierkenntnisse
Die Erwartungen des Unternehmens an Python-Programmierkenntnisse bestehen darin, dass Mitarbeiter Grundkenntnisse der grundlegenden Syntax, Datentypen, Variablen, bedingten Anweisungen, Schleifenanweisungen usw. beherrschen und diese flexibel nutzen können sie, praktische Probleme zu lösen.
Die Realität ist jedoch, dass viele Mitarbeiter beim Erlernen von Python nur beim Erlernen von Grundkenntnissen aufhören und wenig Verständnis für komplexe Datenstrukturen und Algorithmen haben. Nachfolgend finden Sie ein einfaches Beispiel, um dieses Problem zu veranschaulichen.
Codebeispiel 1:
# 计算斐波那契数列的第n个数 def fibonacci(n): if n <= 1: return n else: return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2) n = int(input("请输入斐波那契数列的项数:")) result = fibonacci(n) print("斐波那契数列的第", n, "项是:", result)
Der obige Code verwendet Rekursion, um die n-te Zahl der Fibonacci-Folge zu berechnen. Allerdings wird der rekursive Algorithmus bei der Berechnung von Zahlen über 30 sehr langsam und ineffizient. Wenn ein Mitarbeiter dieses Problem nur mit rekursiven Algorithmen lösen kann, kann er die Anforderungen des Unternehmens offensichtlich nicht erfüllen.
2. Mangelnde praktische Erfahrung
Das Unternehmen erwartet von den Python-Programmierkenntnissen, dass die Mitarbeiter ihre Programmierkenntnisse in der Praxis kontinuierlich verbessern und durch praktische Erfahrung gängige Programmierkenntnisse in Bereichen wie Datenanalyse, maschinelles Lernen und Webcrawler beherrschen können . Und in der Lage sein, praktische Probleme selbstständig zu lösen.
Die Realität ist jedoch, dass es vielen Arbeitnehmern an Erfahrung in der Praxis mangelt und sie nur im Klassenzimmer lernen. Nachfolgend finden Sie ein einfaches Beispiel, um dieses Problem zu veranschaulichen.
Codebeispiel 2:
import requests url = "https://api.github.com/users/octocat/repos" response = requests.get(url) repos = response.json() for repo in repos: print(repo["name"])
Der obige Code verwendet die Requests-Bibliothek, um alle Repositorys des Octocat-Benutzers auf GitHub abzurufen und gibt den Namen des Repositorys aus. Wenn ein Mitarbeiter die Anforderungsbibliothek nur gemäß den Beispielen im Tutorial nutzt, wird er bei der Bearbeitung anderer Anforderungen auf Schwierigkeiten stoßen.
3. Mangelnde Fähigkeit zur Problemlösung
Unternehmen erwarten von ihren Python-Programmierkenntnissen, dass ihre Mitarbeiter über gute Fähigkeiten zur Problemlösung verfügen, in der Lage sind, aufgetretene Probleme selbstständig zu analysieren und zu lösen sowie in der Lage sind, gute Programmierspezifikationen und Codierung zu befolgen Stile.
Die Realität sieht jedoch so aus, dass sich viele Mitarbeiter dazu entscheiden, andere um Hilfe zu bitten, wenn sie bei der Lösung von Problemen auf Schwierigkeiten stoßen, da ihnen die Fähigkeit fehlt, Probleme selbstständig zu lösen. Nachfolgend finden Sie ein einfaches Beispiel, um dieses Problem zu veranschaulichen.
Codebeispiel 3:
def divide_numbers(a, b): try: result = a / b return result except ZeroDivisionError: return "除数不能为零" a = int(input("请输入被除数:")) b = int(input("请输入除数:")) result = divide_numbers(a, b) print("商为:", result)
Der obige Code definiert eine Funktion zum Berechnen des Quotienten zweier Zahlen. Wenn der Divisor Null ist, wird eine ZeroDivisionError-Ausnahme ausgelöst und „Der Divisor darf nicht Null sein“ wird zurückgegeben. Stößt ein Mitarbeiter jedoch bei der Nutzung auf eine Division durch Null-Situation, kann er das Problem nicht selbstständig lösen und kann nur die Hilfe anderer in Anspruch nehmen.
Fazit:
Es besteht eine gewisse Lücke zwischen den Erwartungen der Unternehmen an Python-Programmierkenntnisse und der Realität. Der Schlüssel zur Lösung dieses Problems besteht darin, das Erlernen von Grundkenntnissen zu stärken und sich gleichzeitig auf die Anhäufung praktischer Erfahrungen und die Verbesserung der Problemlösungsfähigkeiten zu konzentrieren. Mitarbeiter können ihre Python-Programmierkenntnisse durch die Teilnahme an Schulungen, die Teilnahme an Projektentwicklungen und Code-Reviews usw. kontinuierlich verbessern und so den Bedarf des Unternehmens an Python-Programmierkenntnissen decken.
Referenzen:
[1] Offizielle Python-Dokumentation https://docs.python.org/3/
[2] Rookie-Tutorial https://www.runoob.com/python/python-tutorial.html
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDie Kluft zwischen Unternehmenserwartungen und Realität in Bezug auf Python-Programmierkenntnisse. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Der Schlüssel zum Umgang mit der API -Authentifizierung besteht darin, die Authentifizierungsmethode korrekt zu verstehen und zu verwenden. 1. Apikey ist die einfachste Authentifizierungsmethode, die normalerweise in den Anforderungsheader- oder URL -Parametern platziert ist. 2. BasicAuth verwendet Benutzername und Kennwort für die Basis64 -Codierungsübertragung, die für interne Systeme geeignet ist. 3.. OAuth2 muss das Token zuerst über Client_id und Client_secret erhalten und dann das BearerToken in den Anforderungsheader bringen. V. Kurz gesagt, die Auswahl der entsprechenden Methode gemäß dem Dokument und das sichere Speichern der Schlüsselinformationen ist der Schlüssel.

In Python sind Variablen, die in einer Funktion definiert sind, lokale Variablen und sind nur innerhalb der Funktion gültig. Extern definiert sind globale Variablen, die überall gelesen werden können. 1. lokale Variablen werden zerstört, wenn die Funktion ausgeführt wird. 2. Die Funktion kann auf globale Variablen zugreifen, kann jedoch nicht direkt geändert werden, sodass das globale Schlüsselwort erforderlich ist. 3. Wenn Sie die äußeren Funktionsvariablen in verschachtelten Funktionen ändern möchten, müssen Sie das nichtlokale Schlüsselwort verwenden. 4.. Variablen mit demselben Namen beeinflussen sich in verschiedenen Bereichen nicht gegenseitig; 5. Global muss bei der Modifizierung globaler Variablen deklariert werden, ansonsten werden ungebundener Fehler aufgeworfen. Das Verständnis dieser Regeln hilft bei der Vermeidung von Fehler und zum Schreiben zuverlässigerer Funktionen.

Um die API zu testen, müssen Sie Pythons Anfragebibliothek verwenden. In den Schritten werden die Bibliothek installiert, Anfragen gesendet, Antworten überprüfen, Zeitüberschreitungen festlegen und erneut werden. Installieren Sie zunächst die Bibliothek über PipinstallRequests. Verwenden Sie dann Requests.get () oder Requests.Post () und andere Methoden zum Senden von GET- oder Post -Anfragen. Überprüfen Sie dann die Antwort. Fügen Sie schließlich Zeitüberschreitungsparameter hinzu, um die Zeitüberschreitungszeit festzulegen, und kombinieren Sie die Wiederholungsbibliothek, um eine automatische Wiederholung zu erreichen, um die Stabilität zu verbessern.

Um moderne und effiziente APIs mit Python zu schaffen, wird Fastapi empfohlen. Es basiert auf Eingabeaufforderungen an Standardpython -Typ und kann automatisch Dokumente mit ausgezeichneter Leistung generieren. Nach der Installation von Fastapi und ASGI Server Uvicorn können Sie Schnittstellencode schreiben. Durch das Definieren von Routen, das Schreiben von Verarbeitungsfunktionen und die Rückgabe von Daten kann schnell APIs erstellt werden. Fastapi unterstützt eine Vielzahl von HTTP -Methoden und bietet automatisch generierte Swaggerui- und Redoc -Dokumentationssysteme. URL -Parameter können durch Pfaddefinition erfasst werden, während Abfrageparameter durch Einstellen von Standardwerten für Funktionsparameter implementiert werden können. Der rationale Einsatz pydantischer Modelle kann dazu beitragen, die Entwicklungseffizienz und Genauigkeit zu verbessern.

Wie kann ich große JSON -Dateien in Python effizient behandeln? 1. Verwenden Sie die IJSON-Bibliothek, um den Speicherüberlauf durch die Parsen von Elementen zu streamen und zu vermeiden. 2. Wenn es sich im Format von JSONLINES befindet, können Sie sie Zeile nach Zeile lesen und mit JSON.Loads () verarbeiten. 3. oder die große Datei in kleine Stücke teilen und dann separat verarbeiten. Diese Methoden lösen das Problem der Gedächtnisbeschränkung effektiv und sind für verschiedene Szenarien geeignet.

In Python umfasst die Methode, Tupel mit für Schleifen zu durchqueren, direkt iteriert über Elemente, das Erhalten von Indizes und Elementen gleichzeitig und die Verarbeitung verschachtelter Tupel. 1. Verwenden Sie die für die Schleife direkt, um auf jedes Element in Sequenz zuzugreifen, ohne den Index zu verwalten. 2. Verwenden Sie Enumerate (), um den Index und den Wert gleichzeitig zu erhalten. Der Standardindex ist 0 und der Startparameter kann ebenfalls angegeben werden. 3.. Verschachtelte Tupel können in der Schleife ausgepackt werden, es ist jedoch erforderlich, um sicherzustellen, dass die Untertuple -Struktur konsistent ist, sonst wird ein Auspackfehler angehoben. Darüber hinaus ist das Tupel unveränderlich und der Inhalt kann in der Schleife nicht geändert werden. Unerwünschte Werte können durch \ _ ignoriert werden. Es wird empfohlen zu überprüfen, ob das Tupel vor dem Durchqueren leer ist, um Fehler zu vermeiden.

Ja, ApythonCanhavemultipleConstructorToHalternativetechnik.1.UTEFAULTARGUMENTETHED__INIT__METHODTOALLIBLEINIGIALISIALISIONISCHE Withvaryingnumbersofparameter

In Python ist die Verwendung von A for Loop mit der Funktion von range () eine häufige Möglichkeit, die Anzahl der Schleifen zu steuern. 1. Verwenden Sie, wenn Sie die Anzahl der Schleifen kennen oder nach Index zugreifen müssen. 2. Bereich (Stopp) von 0 bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) von Start bis Stopp-1, Bereich (Start, Stopp) fügt die Schrittgröße hinzu; 3.. Beachten Sie, dass der Bereich nicht den Endwert enthält und iterable Objekte anstelle von Listen in Python 3 zurückgibt. 4.. Sie können überlist (range ()) in eine Liste konvertieren und negative Schrittgröße in umgekehrter Reihenfolge verwenden.
