


Jurang antara jangkaan korporat dan realiti untuk kemahiran pengaturcaraan Python
Jurang antara jangkaan perusahaan dan realiti untuk kemahiran pengaturcaraan Python
Abstrak: Sebagai bahasa pengaturcaraan yang popular, Python mempunyai peranan yang besar dalam perusahaan Permohonan semakin meluas. Permintaan perusahaan untuk kemahiran pengaturcaraan Python juga meningkat, tetapi terdapat jurang tertentu antara kerja sebenar ramai pekerja dan jangkaan perusahaan untuk kemahiran pengaturcaraan Python. Artikel ini meneroka jurang antara jangkaan korporat dan realiti untuk kemahiran pengaturcaraan Python dari tiga aspek: asas kemahiran pengaturcaraan, pengalaman praktikal dan kebolehan menyelesaikan masalah, dan menyediakan contoh kod yang sepadan.
1 Asas kemahiran pengaturcaraan
Jangkaan syarikat untuk kemahiran pengaturcaraan Python ialah pekerja boleh menguasai sintaks asas Python, jenis data, pembolehubah, pernyataan bersyarat, pernyataan gelung, pengetahuan dan sebagainya dan dapat mengaplikasikannya secara fleksibel untuk menyelesaikan masalah praktikal.
Walau bagaimanapun, realitinya ialah ramai pekerja hanya kekal dalam pembelajaran pengetahuan asas dalam proses pembelajaran Python, dan mempunyai sedikit pemahaman tentang struktur dan algoritma data yang kompleks. Contoh mudah disediakan di bawah untuk menggambarkan isu ini.
Contoh kod satu:
# 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)
Kod di atas menggunakan rekursi untuk mengira nombor ke-n bagi jujukan Fibonacci. Walau bagaimanapun, algoritma rekursif menjadi sangat perlahan dan tidak cekap apabila mengira nombor lebih daripada 30. Jika pekerja hanya boleh menggunakan algoritma rekursif untuk menyelesaikan masalah ini, ia jelas tidak akan dapat memenuhi keperluan perusahaan.
2. Kurang pengalaman praktikal
Jangkaan perusahaan untuk kemahiran pengaturcaraan Python ialah pekerja boleh terus meningkatkan kemahiran pengaturcaraan mereka dalam amalan dan menguasai analisis data biasa melalui pengalaman praktikal Kemahiran pengaturcaraan dalam , pembelajaran mesin, perangkak web dan bidang lain, dan dapat menyelesaikan masalah praktikal secara bebas.
Namun, realitinya ramai pekerja kurang pengalaman dalam amalan dan hanya tinggal di dalam bilik darjah untuk belajar. Contoh mudah disediakan di bawah untuk menggambarkan isu ini.
Contoh kod dua:
import requests url = "https://api.github.com/users/octocat/repos" response = requests.get(url) repos = response.json() for repo in repos: print(repo["name"])
Kod di atas menggunakan perpustakaan permintaan untuk mendapatkan semua repositori pengguna octocat di GitHub dan mencetak nama repositori. Jika pekerja hanya menggunakan perpustakaan permintaan mengikut contoh dalam tutorial, dia akan menghadapi kesukaran dalam memproses permintaan lain.
3 Kurang keupayaan menyelesaikan masalah
Jangkaan perusahaan untuk kemahiran pengaturcaraan Python ialah pekerja boleh mempunyai kemahiran menyelesaikan masalah yang baik dan boleh menganalisis dan menyelesaikan masalah secara bebas dihadapi. Dan dapat mengikuti amalan pengaturcaraan dan gaya pengekodan yang baik.
Walau bagaimanapun, realitinya ramai pekerja akan memilih untuk meminta bantuan orang lain apabila mereka menghadapi kesukaran dalam menyelesaikan masalah, tidak mempunyai keupayaan untuk menyelesaikan masalah secara bebas. Contoh mudah disediakan di bawah untuk menggambarkan isu ini.
Contoh kod tiga:
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)
Kod di atas mentakrifkan fungsi untuk mengira hasil bagi dua nombor Apabila pembahagi adalah sifar, pengecualian ZeroDivisionError akan dilemparkan dan "pembahagi "akan dikembalikan. tidak boleh sifar". Walau bagaimanapun, jika pekerja menghadapi situasi pembahagian dengan sifar semasa menggunakannya, dia tidak boleh menyelesaikan masalah itu secara bebas dan hanya boleh mendapatkan bantuan daripada orang lain.
Kesimpulan:
Terdapat jurang tertentu antara jangkaan korporat untuk kemahiran pengaturcaraan Python dan realiti. Kunci untuk menyelesaikan masalah ini adalah untuk mengukuhkan pembelajaran pengetahuan asas sambil memberi tumpuan kepada pengumpulan pengalaman praktikal dan meningkatkan keupayaan menyelesaikan masalah. Pekerja boleh terus meningkatkan kemahiran pengaturcaraan Python mereka dengan mengambil bahagian dalam kursus latihan, mengambil bahagian dalam pembangunan projek dan semakan kod, dsb., sekali gus memenuhi permintaan syarikat untuk kemahiran pengaturcaraan Python.
Rujukan:
[1] Dokumentasi rasmi Python https://docs.python.org/3/
[2] Tutorial baru .com/python/python-tutorial.html
Atas ialah kandungan terperinci Jurang antara jangkaan korporat dan realiti untuk kemahiran pengaturcaraan Python. 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)

Ya, apythonclasscanhavemulleConstructorsThoughalternetechniques.1.usedefaultargumentsIntheS

Artikel ini telah memilih beberapa laman web projek "selesai" Python dan portal sumber pembelajaran "blockbuster" peringkat tinggi untuk anda. Sama ada anda sedang mencari inspirasi pembangunan, mengamati dan belajar kod sumber peringkat induk, atau secara sistematik meningkatkan keupayaan praktikal anda, platform ini tidak boleh dilepaskan dan dapat membantu anda berkembang menjadi tuan python dengan cepat.

Untuk memulakan pembelajaran mesin kuantum (QML), alat pilihan adalah Python, dan perpustakaan seperti Pennylane, Qiskit, Tensorflowquantum atau Pytorchquantum perlu dipasang; Kemudian membiasakan diri dengan proses dengan menjalankan contoh, seperti menggunakan Pennylane untuk membina rangkaian saraf kuantum; kemudian melaksanakan model mengikut langkah -langkah penyediaan set data, pengekodan data, membina litar kuantum parametrik, latihan pengoptimuman klasik, dan lain -lain; Dalam pertempuran sebenar, anda harus mengelakkan mengejar model kompleks dari awal, memberi perhatian kepada batasan perkakasan, mengamalkan struktur model hibrid, dan terus merujuk kepada dokumen terkini dan dokumen rasmi untuk menindaklanjuti pembangunan.

Onelineifelse Python adalah pengendali ternary, yang ditulis sebagai XifconditionElsey, yang digunakan untuk memudahkan penghakiman bersyarat mudah. Ia boleh digunakan untuk tugasan berubah, seperti status = "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Ia juga boleh digunakan untuk terus mengembalikan hasil fungsi, seperti defget_status (umur): kembali "dewasa" ifage> = 18else "kecil"; Walaupun penggunaan bersarang disokong, seperti hasil = "a" i

Kunci untuk menggunakan Python untuk memanggil WebAPI untuk mendapatkan data adalah untuk menguasai proses asas dan alat umum. 1. Menggunakan permintaan untuk memulakan permintaan HTTP adalah cara yang paling langsung. Gunakan kaedah GET untuk mendapatkan respons dan gunakan JSON () untuk menghuraikan data; 2. Bagi API yang memerlukan pengesahan, anda boleh menambah token atau kunci melalui tajuk; 3. Anda perlu menyemak kod status tindak balas, disyorkan untuk menggunakan respons.raise_for_status () untuk mengendalikan pengecualian secara automatik; 4. Menghadapi antara muka paging, anda boleh meminta halaman yang berbeza pada gilirannya dan menambah kelewatan untuk mengelakkan batasan kekerapan; 5. Semasa memproses data JSON yang dikembalikan, anda perlu mengekstrak maklumat mengikut struktur, dan data kompleks dapat ditukar kepada data

Gunakan subprocess.run () untuk melaksanakan perintah shell dengan selamat dan menangkap output. Adalah disyorkan untuk lulus parameter dalam senarai untuk mengelakkan risiko suntikan; 2. Apabila ciri -ciri shell diperlukan, anda boleh menetapkan shell = benar, tetapi berhati -hati dengan suntikan arahan; 3. Gunakan subprocess.popen untuk merealisasikan pemprosesan output masa nyata; 4. Tetapkan semak = benar untuk membuang pengecualian apabila arahan gagal; 5. Anda boleh secara langsung memanggil rantai untuk mendapatkan output dalam senario mudah; Anda harus memberi keutamaan kepada subprocess.run () dalam kehidupan seharian untuk mengelakkan menggunakan os.system () atau modul yang tidak ditetapkan. Kaedah di atas mengatasi penggunaan teras untuk melaksanakan perintah shell di Python.

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Kunci untuk menulis pernyataan Ifelse Python adalah untuk memahami struktur dan butiran logik. 1. Infrastruktur adalah untuk melaksanakan sekeping kod jika syarat -syarat ditubuhkan, jika tidak, bahagian lain dilaksanakan, yang lain adalah pilihan; 2. Penghakiman pelbagai syarat dilaksanakan dengan ELIF, dan ia dilaksanakan secara berurutan dan dihentikan sebaik sahaja ia dipenuhi; 3. Bersarang jika digunakan untuk penghakiman subdivisi selanjutnya, adalah disyorkan untuk tidak melebihi dua lapisan; 4. Ekspresi ternary boleh digunakan untuk menggantikan Ifelse mudah dalam senario mudah. Hanya dengan memberi perhatian kepada lekukan, perintah bersyarat dan integriti logik, kita boleh menulis kod penghakiman yang jelas dan stabil.
