


Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehari
Dengan melabur 2 jam pembelajaran python setiap hari, anda dapat meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dengan berkesan. 1. Ketahui Pengetahuan Baru: Baca dokumen atau tutorial menonton. 2. Amalan: Tulis kod dan latihan lengkap. 3. Kajian: Menyatukan kandungan yang telah anda pelajari. 4. Amalan Projek: Sapukan apa yang telah anda pelajari dalam projek sebenar. Pelan pembelajaran berstruktur seperti ini dapat membantu anda menguasai Python secara sistematik dan mencapai matlamat kerjaya.
Pengenalan
Pengurusan masa dan pembelajaran berterusan adalah kunci di jalan untuk mengejar kemahiran pengaturcaraan. Hari ini kita akan bercakap tentang bagaimana untuk mencapai matlamat pengaturcaraan anda dengan melabur 2 jam pembelajaran Python setiap hari. Sama ada anda pemula atau pemaju yang berpengalaman, artikel ini akan memberi anda strategi praktikal untuk membantu anda meningkatkan kemahiran Python anda dan mencapai matlamat kerjaya anda.
Semak pengetahuan asas
Sebagai bahasa pengaturcaraan yang cekap dan mudah belajar, Python telah menjadi alat pilihan pertama dalam bidang sains data, pembelajaran mesin, pembangunan web, dan lain-lain. Tatabahasanya adalah ringkas, komuniti aktif dan sumber yang kaya semuanya menyediakan kemudahan yang besar untuk pelajar. Waktu kajian 2 jam setiap hari membolehkan anda menguasai pengetahuan asas Python secara sistematik, termasuk pembolehubah, jenis data, aliran kawalan, fungsi, dll.
Konsep teras atau analisis fungsi
2 jam rancangan belajar setiap hari
Waktu pengajian selama 2 jam setiap hari mungkin tidak banyak, tetapi jika digunakan dengan betul, ia dapat menghasilkan hasil yang besar. Kuncinya adalah untuk membangunkan pelan pembelajaran berstruktur untuk memastikan pembelajaran harian mempunyai matlamat dan hasil yang jelas.
Pembangunan dan Peranan Pelan Pembelajaran
Membangunkan pelan pembelajaran dapat membantu anda tetap bermotivasi dan memastikan anda bersesuaian dan sistematik dalam pembelajaran anda. Waktu kajian 2 jam sehari boleh dibahagikan kepada beberapa bahagian: mempelajari pengetahuan baru, amalan, kajian semula dan amalan projek. Susunan sedemikian bukan sahaja membolehkan anda menguasai konsep baru, tetapi juga menyatukan apa yang telah anda pelajari melalui amalan.
Bagaimana ia berfungsi
Pelan kajian 2 jam boleh diatur seperti ini: Jam pertama digunakan untuk mempelajari pengetahuan baru, dengan membaca buku, menonton tutorial, atau mengambil kursus dalam talian. Jam kedua digunakan untuk amalan, dan anda boleh menyatukan apa yang telah anda pelajari dengan menulis kod, menyelesaikan latihan, atau mengambil bahagian dalam projek sumber terbuka. Susunan sedemikian bukan sahaja meningkatkan kecekapan pembelajaran, tetapi juga membolehkan anda menemui masalah dalam amalan dan menyesuaikan strategi pembelajaran anda tepat pada masanya.
Contoh penggunaan
Penggunaan asas
Dengan mengandaikan bahawa matlamat pembelajaran anda hari ini adalah untuk menguasai operasi senarai Python, pelan pembelajaran anda boleh diatur seperti berikut:
# Ketahui Pengetahuan Baru# Baca bahagian senarai dalam dokumentasi Python rasmi untuk memahami operasi asas senarai<h1> amalan</h1><p> Buah -buahan = ["Apple", "Pisang", "Cherry"] Cetak (Buah [0]) # Output: Apple buah -buahan.Append ("Orange") Cetak (Buah) # Output: ['Apple', 'Banana', 'Cherry', 'Orange']</p><h1> Kajian</h1><h1> Semak operasi senarai yang dipelajari hari ini untuk memastikan anda memahami dan mahir menggunakannya</h1><h1> Amalan Projek</h1><h1> Tulis program mudah yang menggunakan senarai untuk menguruskan senarai membeli -belah</h1>
Penggunaan lanjutan
Bagi pemaju yang berpengalaman, mereka boleh menggunakan 2 jam waktu belajar setiap hari untuk mengkaji secara mendalam ciri -ciri canggih Python, seperti penghias, penjana, pengaturcaraan asynchronous, dan lain -lain. Berikut adalah contoh menggunakan penghias:
# Gunakan penghias untuk merakam masa pelaksanaan masa import fungsi <p>def timing_decorator (func): pembungkus def ( * args, * <em>kwargs): start_time = time.time () hasil = func (</em> args, ** kwargs) end_time = time.time () cetak (f "{func. <strong>Nama</strong> } mengambil {end_time - start_time} saat untuk dijalankan.") Keputusan pulangan Kembali pembalut</p><p> @timing_decorator def slow_function (): Time.Sleep (2) cetak ("fungsi dilaksanakan.")</p><p> Slow_Function ()</p>
Kesilapan biasa dan tip debugging
Semasa proses pembelajaran, anda mungkin menghadapi beberapa kesilapan yang sama, seperti kesilapan tatabahasa, kesilapan logik, dan lain -lain. Berikut adalah beberapa tip debugging:
- Gunakan pernyataan cetak untuk debug kod, lihat nilai pembolehubah dan proses pelaksanaan program.
- Menggunakan alat penyahpepijatan Python, seperti PDB, anda boleh menetapkan titik putus dalam kod, laksanakan kod langkah demi langkah, dan lihat status pembolehubah.
- Baca mesej ralat, fahami punca kesilapan, dan cari penyelesaian melalui enjin carian.
Pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik
Waktu pengajian 2 jam sehari bukan sahaja akan membantu anda menguasai pengetahuan asas Python, tetapi juga akan membolehkan anda terus mengoptimumkan kod anda dan meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dalam amalan. Berikut adalah beberapa cadangan untuk pengoptimuman prestasi dan amalan terbaik:
- Pengoptimuman Kod: Apabila menulis kod, perhatikan kebolehbacaan dan kecekapan kod. Menggunakan struktur data dan algoritma yang sesuai dapat meningkatkan prestasi kod.
- Amalan Terbaik: Membangunkan tabiat pengaturcaraan yang baik, seperti menggunakan nama pemboleh ubah yang bermakna, menulis komen, mengikuti panduan gaya PEP 8, dan lain -lain, yang semuanya dapat meningkatkan kebolehkerjaan dan kebolehbacaan kod anda.
Melalui 2 jam pengajian setiap hari, anda bukan sahaja dapat menguasai pengetahuan teras Python, tetapi juga terus meningkatkan kemahiran pengaturcaraan anda dalam amalan. Jika anda berpegang dengannya, anda akan mendapati bahawa kemajuan anda dalam pengaturcaraan Python adalah penting.
Atas ialah kandungan terperinci Mencapai matlamat python anda: kekuatan 2 jam sehari. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Polimorfisme adalah konsep teras dalam pengaturcaraan berorientasikan objek Python, merujuk kepada "satu antara muka, pelbagai pelaksanaan", yang membolehkan pemprosesan bersatu pelbagai jenis objek. 1. Polimorfisme dilaksanakan melalui penulisan semula kaedah. Subkelas boleh mentakrifkan semula kaedah kelas induk. Sebagai contoh, kaedah bercakap () kelas haiwan mempunyai pelaksanaan yang berbeza dalam subkelas anjing dan kucing. 2. Penggunaan praktikal polimorfisme termasuk memudahkan struktur kod dan meningkatkan skalabilitas, seperti memanggil kaedah cabutan () secara seragam dalam program lukisan grafik, atau mengendalikan tingkah laku umum watak -watak yang berbeza dalam pembangunan permainan. 3. Polimorfisme pelaksanaan Python perlu memenuhi: Kelas induk mentakrifkan kaedah, dan kelas kanak -kanak mengatasi kaedah, tetapi tidak memerlukan warisan kelas induk yang sama. Selagi objek melaksanakan kaedah yang sama, ini dipanggil "jenis itik". 4. Perkara yang perlu diperhatikan termasuk penyelenggaraan

Parameter adalah ruang letak apabila menentukan fungsi, sementara argumen adalah nilai khusus yang diluluskan ketika memanggil. 1. Parameter kedudukan perlu diluluskan, dan perintah yang salah akan membawa kepada kesilapan dalam hasilnya; 2. Parameter kata kunci ditentukan oleh nama parameter, yang boleh mengubah pesanan dan meningkatkan kebolehbacaan; 3. Nilai parameter lalai diberikan apabila ditakrifkan untuk mengelakkan kod pendua, tetapi objek berubah harus dielakkan sebagai nilai lalai; 4 Args dan *kwargs boleh mengendalikan bilangan parameter yang tidak pasti dan sesuai untuk antara muka umum atau penghias, tetapi harus digunakan dengan berhati -hati untuk mengekalkan kebolehbacaan.

Iterator adalah objek yang melaksanakan kaedah __iter __ () dan __Next __ (). Penjana adalah versi Iterator yang dipermudahkan, yang secara automatik melaksanakan kaedah ini melalui kata kunci hasil. 1. Iterator mengembalikan elemen setiap kali dia memanggil seterusnya () dan melemparkan pengecualian berhenti apabila tidak ada lagi elemen. 2. Penjana menggunakan definisi fungsi untuk menghasilkan data atas permintaan, menjimatkan memori dan menyokong urutan tak terhingga. 3. Menggunakan Iterator apabila memproses set sedia ada, gunakan penjana apabila menghasilkan data besar secara dinamik atau penilaian malas, seperti garis pemuatan mengikut baris apabila membaca fail besar. NOTA: Objek yang boleh diperolehi seperti senarai bukanlah pengaliran. Mereka perlu dicipta semula selepas pemalar itu sampai ke penghujungnya, dan penjana hanya boleh melintasi sekali.

Kaedah kelas adalah kaedah yang ditakrifkan dalam python melalui penghias @classmethod. Parameter pertamanya adalah kelas itu sendiri (CLS), yang digunakan untuk mengakses atau mengubah keadaan kelas. Ia boleh dipanggil melalui kelas atau contoh, yang mempengaruhi seluruh kelas dan bukannya contoh tertentu; Sebagai contoh, dalam kelas orang, kaedah show_count () mengira bilangan objek yang dibuat; Apabila menentukan kaedah kelas, anda perlu menggunakan penghias @classmethod dan namakan parameter pertama CLS, seperti kaedah change_var (new_value) untuk mengubah suai pembolehubah kelas; Kaedah kelas adalah berbeza daripada kaedah contoh (parameter diri) dan kaedah statik (tiada parameter automatik), dan sesuai untuk kaedah kilang, pembina alternatif, dan pengurusan pembolehubah kelas. Kegunaan biasa termasuk:

Kunci untuk menangani pengesahan API adalah untuk memahami dan menggunakan kaedah pengesahan dengan betul. 1. Apikey adalah kaedah pengesahan yang paling mudah, biasanya diletakkan dalam tajuk permintaan atau parameter URL; 2. BasicAuth menggunakan nama pengguna dan kata laluan untuk penghantaran pengekodan Base64, yang sesuai untuk sistem dalaman; 3. OAuth2 perlu mendapatkan token terlebih dahulu melalui client_id dan client_secret, dan kemudian bawa bearertoken dalam header permintaan; 4. Untuk menangani tamat tempoh token, kelas pengurusan token boleh dikemas dan secara automatik menyegarkan token; Singkatnya, memilih kaedah yang sesuai mengikut dokumen dan menyimpan maklumat utama adalah kunci.

MagicMethods Python (atau kaedah dunder) adalah kaedah khas yang digunakan untuk menentukan tingkah laku objek, yang bermula dan berakhir dengan garis bawah dua. 1. Mereka membolehkan objek bertindak balas terhadap operasi terbina dalam, seperti tambahan, perbandingan, perwakilan rentetan, dan sebagainya; 2. Kes penggunaan biasa termasuk inisialisasi objek dan perwakilan (__init__, __repr__, __str__), operasi aritmetik (__add__, __sub__, __mul__) dan operasi perbandingan (__eq__, ___lt__); 3. Apabila menggunakannya, pastikan tingkah laku mereka memenuhi jangkaan. Sebagai contoh, __repr__ harus mengembalikan ungkapan objek refortable, dan kaedah aritmetik harus mengembalikan contoh baru; 4. Perkara yang berlebihan atau mengelirukan harus dielakkan.

Mekanisme pengumpulan sampah Python secara automatik menguruskan memori melalui pengiraan rujukan dan pengumpulan sampah berkala. Kaedah terasnya adalah penghitungan rujukan, yang segera melepaskan memori apabila bilangan rujukan objek adalah sifar; Tetapi ia tidak dapat mengendalikan rujukan bulat, jadi modul pengumpulan sampah (GC) diperkenalkan untuk mengesan dan membersihkan gelung. Pengumpulan sampah biasanya dicetuskan apabila kiraan rujukan berkurangan semasa operasi program, perbezaan peruntukan dan pelepasan melebihi ambang, atau apabila gc.collect () dipanggil secara manual. Pengguna boleh mematikan kitar semula automatik melalui gc.disable (), secara manual melaksanakan gc.collect (), dan menyesuaikan ambang untuk mencapai kawalan melalui gc.set_threshold (). Tidak semua objek mengambil bahagian dalam kitar semula gelung. Sekiranya objek yang tidak mengandungi rujukan diproses dengan mengira rujukan, ia terbina dalam

Pythonmanagesmemoryautomatically leverenceCountingandagarbageCollector.referenceCountingTrackShowmanyvariablesreferoanobject, dan yang mana -mana, dan yang mana -mana
