如何提高Python编程能力?

简介: 提高编程能力的唯一方法就是编程——写更多的代码!什么是编程能力?——**用程序去解决真正的问题**,你的程序写的能让人读懂,这是编程能力;你的**程序高效可维护**,这是编程能力;你的**程序被review的次数很少**,质量很高,这是编程能力;你能快速理解一个小项目,小模块在做什么,怎么做的,这也是编程能力。

提高编程能力的唯一方法就是编程——写更多的代码!

什么是编程能力?——用程序去解决真正的问题,你的程序写的能让人读懂,这是编程能力;你的程序高效可维护,这是编程能力;你的程序被review的次数很少,质量很高,这是编程能力;你能快速理解一个小项目,小模块在做什么,怎么做的,这也是编程能力。

image.png

关于如何提高python编程能力,我这里也给大家总结了几点:

  • 学会自学,提高自学能力
  • 多看优秀源码,学习代码思路
  • 多阅读Python经典书籍
  • 善用代码工具
  • 多做项目,需求带动输入

学会自学,提高自学能力

自学能力是一种独立思考、发现问题并解决问题的一种独立的自我学习的能力。

自学编程的第一步是培养学习的兴趣,做任何事之前你都要明白为什么这样做?当你明确自己的学习目的之后,你可以制定自己的学习计划:想学到什么程度?你现在应该开始做什么?你用多久可以学到你想要达到的程度?

多看优秀源码,学习代码思路

github上往往可以找到新项目和伟大的程序员,如果不好好利用它那将是在为自己帮倒忙。我建议先在 GitHub 网站上阅读代码直到找到自己可以借鉴的项目。

刚开始阅读源码的时候,可以先从文档开始,文档一般都是作者表达这个项目的第一个入口,先从这里去看引用的模块和调用的对应方法或者函数的实现,还可以阅读早期的项目版本,渐进阅读,在阅读过程中要记忆并绘制项目框架,了解项目的架构决策,这对于自己未来写项目很有用。

一些优秀的Python开源者:

  • kennethreitz Requests 和 Python-guide 作者。他还有一个非常励志的故事,有兴趣的可以看 谁说程序员不是潜力股?
  • mitsuhiko flask、Jinja2、werkzeug 和 flask-sqlalchemy 作者。
  • sigmavirus24 flake8、pycodestyle「原 pep 8」、requests、urllib3 等项目的主要贡献者和维护者。
  • ask Celery 及相关依赖的作者。
  • ajdavis mongo-python-driver「pymongo」、tornado 等项目的主要贡献者。
  • bitprophet fabric、paramiko「Python 的 ssh 库」作者。

清楚自己阅读源码的目的,一个方向看一两个典型就可以,如 Web 框架看 Bottle 和 Flask 的源码,另外推荐大家多看一些优秀作者的代码,很多作者在命名风格、代码规范、语言特性等都是不同的。

多阅读Python经典书籍

下面给大家准备了一些学习Python的好书,从基本概念到完整项目开发,帮助你迅速掌握Python编程:

-《Python程序设计 第3版》这是一本由Python之父作序推荐的知名Python编程从入门到实践教程书,基于Python3编写。

-《Python核心编程 第3版 》基于Python3.7版本,侧重于编码思路的介绍和编码实现,提供Python环境安装指南,提供源码下载。

-《编写整洁的Python代码》Python语言程序设计代码整洁之道,全面介绍实现Python代码整洁应遵循的基本原则,自学编程软件开发设计原则,并提供源代码下载。

-《Python源码剖析》本书以CPython为研究对象,在C代码一级,深入细致地剖析了Python的实现。

善用代码工具

Github、Stackoverflow、Google、知乎等这些都是不错的编程工具,有利于大家提高开发效率和解决问题,另外还有这些常用的Python工具:

  • PyCharm:最佳Python IDE
  • Eric,Eclipse+pydev,比较不错的Python IDE
  • PyWin:Win32 api编程包
  • numpy:科学计算包,主要用来处理大型矩阵计算等,此外还有SciPy,Matplotlib
  • GUI相关:PyQt,PyQwt
  • supervisor:进程监控工具
  • PyGame: 基于Python的多媒体开发和游戏软件开发模块
  • Web框架: Django 开源web开发框架,它鼓励快速开发,并遵循MVC设计

多做项目,需求带动输入

学会从问题中学习,在开始部署一个项目的时候要熟悉部署结构,了解最新的代码在哪,测试环境如何搭建,监控告警有哪些,线上如何部署,线上机器分布情况等等,通过自己亲自发布一次代码,观察哪些指标,了解整体的发布流程以及部署情况。

在阅读别人代码的时候同样也可以这样,考虑一下如果是自己来设计这个项目,或者实现某个功能,该怎么做?为什么这样做?在一次次追问中,更快地理解系统背景,真正了解一个项目,强化编程设计能力。

相关文章
|
6月前
|
机器学习/深度学习 存储 设计模式
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
|
3月前
|
Python
Python编程基石:整型、浮点、字符串与布尔值完全解读
本文介绍了Python中的四种基本数据类型:整型(int)、浮点型(float)、字符串(str)和布尔型(bool)。整型表示无大小限制的整数,支持各类运算;浮点型遵循IEEE 754标准,需注意精度问题;字符串是不可变序列,支持多种操作与方法;布尔型仅有True和False两个值,可与其他类型转换。掌握这些类型及其转换规则是Python编程的基础。
211 33
|
2月前
|
数据采集 分布式计算 大数据
不会Python,还敢说搞大数据?一文带你入门大数据编程的“硬核”真相
不会Python,还敢说搞大数据?一文带你入门大数据编程的“硬核”真相
84 1
|
3月前
|
设计模式 安全 Python
Python编程精进:正则表达式
正则表达式是一种强大的文本处理工具,用于搜索、匹配和提取模式。本文介绍了正则表达式的语法基础,如`\d`、`\w`等符号,并通过实例展示其在匹配电子邮件、验证电话号码、处理日期格式等场景中的应用。同时,文章提醒用户注意性能、编码、安全性等问题,避免常见错误,如特殊字符转义不当、量词使用错误等。掌握正则表达式能显著提升文本处理效率,但需结合实际需求谨慎设计模式。
135 2
|
4月前
|
数据采集 安全 BI
用Python编程基础提升工作效率
一、文件处理整明白了,少加两小时班 (敲暖气管子)领导让整理100个Excel表?手都干抽筋儿了?Python就跟铲雪车似的,哗哗给你整利索!
114 11
|
6月前
|
人工智能 Java 数据安全/隐私保护
[oeasy]python081_ai编程最佳实践_ai辅助编程_提出要求_解决问题
本文介绍了如何利用AI辅助编程解决实际问题,以猫屎咖啡的购买为例,逐步实现将购买斤数换算成人民币金额的功能。文章强调了与AI协作时的三个要点:1) 去除无关信息,聚焦目标;2) 将复杂任务拆解为小步骤,逐步完成;3) 巩固已有成果后再推进。最终代码实现了输入验证、单位转换和价格计算,并保留两位小数。总结指出,在AI时代,人类负责明确目标、拆分任务和确认结果,AI则负责生成代码、解释含义和提供优化建议,编程不会被取代,而是会更广泛地融入各领域。
186 28
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。
|
6月前
|
设计模式 机器学习/深度学习 前端开发
Python 高级编程与实战:深入理解设计模式与软件架构
本文深入探讨了Python中的设计模式与软件架构,涵盖单例、工厂、观察者模式及MVC、微服务架构,并通过实战项目如插件系统和Web应用帮助读者掌握这些技术。文章提供了代码示例,便于理解和实践。最后推荐了进一步学习的资源,助力提升Python编程技能。
|
6月前
|
Python
[oeasy]python074_ai辅助编程_水果程序_fruits_apple_banana_加法_python之禅
本文回顾了从模块导入变量和函数的方法,并通过一个求和程序实例,讲解了Python中输入处理、类型转换及异常处理的应用。重点分析了“明了胜于晦涩”(Explicit is better than implicit)的Python之禅理念,强调代码应清晰明确。最后总结了加法运算程序的实现过程,并预告后续内容将深入探讨变量类型的隐式与显式问题。附有相关资源链接供进一步学习。
86 4
|
6月前
|
数据采集 搜索推荐 C语言
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化和调试技巧,涵盖使用内置函数、列表推导式、生成器、`cProfile`、`numpy`等优化手段,以及`print`、`assert`、`pdb`和`logging`等调试方法。通过实战项目如优化排序算法和日志记录的Web爬虫,帮助你编写高效稳定的Python程序。

热门文章

最新文章

推荐镜像

更多