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学习python用什么软件?六和采现场开奖

发布时间:2019-10-07 点击数:

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  专注于Linux高级运维、Python开发、大数据培训,为您分享行业前沿的技术,有效的学习方法和有价值的学习资料。Python开发软件可根据其用途不同分为两种,一种是Python代码编辑器,一种是Python集成开发工具,两者的配合使用可以极大的提高Python开发人员的编程效率,以下是常用的几款Python代码编辑器和Python集成开发工具。

  Sublime Text是一款非常流行的代码编辑器,支持Python代码编辑,同时兼容所有平台,并且丰富的插件扩展了语法和编辑功能,迅捷小巧,具有良好的兼容性,很受编程人士的喜爱!

  Vim和Vi是一种模型编辑器,它将文本查看从文本编辑中分离,VIM在原始VI之上做了诸多改进,包括可扩展模型和就地代码构建,VIMScripts可用于各种Python开发任务!

  Atom被称为“21世纪可破解的文本编辑器”,可以兼容所有平台,拥有时尚的界面、文件系统浏览器和扩展插件市场,华为畅享9手机保护壳9e女款畅享9s硅胶荣,使用Electron构建,其运行时安装的扩展插件可支持Python语言!

  GNU Emacs是一款终身免费且兼容任何平台的代码编辑器,使用强大的Lisp编程语言进行定制,并为Python开发提供各种定制脚本,是一款可扩展、可定制、自动记录、实时显示的编辑器,一直萦绕在UNIX周围。

  Visual Studio Code是一款兼容Linux、Mac OS X和Windows 平台的全功能代码编辑器,可扩展并且可以对几乎所有任务进行配置,对于Python的支持可以在Visual Studio Code中安装插件,只需快速点击按钮即可成功安装,且可自动识别Python安装和库。

  PyCharm是唯一一款专门面向Python的全功能集成开发环境,同样拥有付费版和免费开源版,PyCharm不论是在Windows、 Mac OS X系统中,还是在Linux系统中都支持快速安装和使用。

  PyCharm直接支持Python开发环境,打开一个新的文件然后就可以开始编写代码,也可以在PyCharm中直接运行和调试Python程序,它还支持源码管理和项目,并且其拥有众多便利和支持社区,能够快速掌握学习使用!

  Visual Studio是一款全功能集成开发平台,提供了免费版和付费版,可以支持各种平台的开发,且附带了自己的扩展插件市场。在Visual Studio中可进行Python编程,并且支持Python智能感知、调试和其他工具,值得注意的是Visual Studio不支持Linux平台!

  Spyder是一款为了数据科学工作流做了优化的开源Python集成开发环境,它是附在Anaconda软件包管理器发行版中的,Spyder拥有大部分集成开发环境该具备的功能,如强大语法高亮功能的代码编辑器、Python代码补全以及集成文件浏览器,其还具有其他Python编辑环境中所不具备的变量浏览器功能,十分适合使用Python的数据科学家们。

  Thonny是针对新手的一款集成开发环境,适用于全部主流平台,默认情况下,Thonny会和自带捆绑的Python版本一起安装,十分方便新手使用!

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  幸运的是,Python 是一门初学者友好的编程语言,想要完全掌握它,你不必花上太多的时间和精力。

  语法简洁明了:相对 Ruby 和 Perl,它的语法特性不多不少,大多数都很简单直接,不玩儿玄学。

  切入点很多:Python 可以让你可以做很多事情,科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,总有一个是你感兴趣并且愿意投入时间的。

  废话不多说,学会一门语言的捷径只有一个: Getting Started

  任何一种编程语言都包含两个部分:硬知识和软知识,起步阶段的主要任务是掌握硬知识。

  “硬知识”指的是编程语言的语法、算法和数据结构、编程范式等,例如:变量和类型、循环语句、分支、函数、类。这部分知识也是具有普适性的,看上去是掌握了一种语法,实际是建立了一种思维。例如:让一个 Java 程序员去学习 Python,他可以很快的将 Java 中的学到的面向对象的知识 map 到 Python 中来,因此能够快速掌握 Python 中面向对象的特性。

  如果你是刚开始学习编程的新手,一本可靠的语法书是非常重要的。它看上去可能非常枯燥乏味,但对于建立稳固的编程思维是必不可少。

  这本书在讲解 Python 的语法成分时,还附带大量可实践的例子,非常适合快速起步。

  这本指南着重于 Python 的最佳实践,不管你是 Python 专家还是新手,都能获得极大的帮助。

  一个 Python 对象可视化的项目,用图形辅助你理解 Python 中的各种概念。

  学习也是一样,虽然推荐了多种学习资料,但实际学习的时候,最好只选择其中的一个,坚持看完。

  必要的时候,可能需要阅读讲解数据结构和算法的书,这些知识对于理解和使用 Python 中的对象模型有着很大的帮助。

  “软知识”则是特定语言环境下的语法技巧、类库的使用、IDE的选择等等。这一部分,即使完全不了解不会使用,也不会妨碍你去编程,只不过写出的程序,看上去显得“傻”了些。

  对这些知识的学习,取决于你尝试解决的问题的领域和深度。对初学者而言,起步阶段极易走火,或者在选择 Python 版本时徘徊不决,一会儿看 2.7 一会儿又转到 3.0,或者徜徉在类库的大海中无法自拔,Scrapy,Numpy,Django 什么都要试试,或者参与编辑器圣战、大括号缩进探究、操作系统辩论赛等无意义活动,或者整天跪舔语法糖,老想着怎么一行代码把所有的事情做完,或者去构想圣洁的性能安全通用性健壮性全部满分的解决方案。

  很多“大牛”都会告诫初学者,用这个用那个,少走弯路,这样反而把初学者推向了真正的弯路。

  还不如告诉初学者,学习本来就是个需要你去走弯路出 Bug,只能脚踏实地,没有奇迹只有狗屎的过程。

  自己走了弯路,你才知道这么做的好处,才能理解为什么人们可以手写状态机去匹配却偏要发明正则表达式,为什么面向过程可以解决却偏要面向对象,为什么我可以操纵每一根指针却偏要自动管理内存,为什么我可以嵌套回调却偏要用 Promise...

  更重要的时,你会明白,高层次的解决方法都是对低层次的封装,并不是任何情况下都是最有效最合适的。

  技术涌进就像波浪一样,那些陈旧的封存已久的技术,消退了迟早还会涌回的。就像现在移动端应用、六和采现场开奖。手游和 HTML5 的火热,某些方面不正在重演过去 PC 的那些历史么?

  起步阶段的核心任务是掌握硬知识,软知识做适当了解,有了稳固的根,粗壮的枝干,才能长出浓密的叶子,结出甜美的果实。

  完成了基础知识的学习,必定会感到一阵空虚,怀疑这些语法知识是不是真的有用。

  没错,你的怀疑是非常正确的。要让 Python 发挥出它的价值,当然不能停留在语法层面。

  在你面前会有多个分支:科学计算和数据分析、爬虫、Web 网站、游戏、命令行实用工具等等等等,这些都不是仅仅知道 Python 语法就能解决的问题。

  拿爬虫举例,4749香港铁算盘论坛“用友教学楼”冠名揭幕仪式如果你对计算机网络,HTTP协议,HTML,文本编码,JSON一无所知,你能做好这部分的工作么?而你在起步阶段的基础知识也同样重要,如果你连循环递归怎么写都还要查文档,连 BFS 都不知道怎么实现,这就像工匠做石凳每次起锤都要思考锤子怎么使用一样,非常低效。

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