(已校对)Python语言及其应用 (图灵程序设计丛书) ([美] 卢布诺维克(Bill Lubanovic))关键技术分享

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关键技术分享:

  1. Python基础语法:包括变量、数据类型、运算符、条件语句和循环语句等。
  2. 函数与模块:如何定义函数,以及Python模块的使用和创建。
  3. 面向对象编程:类、对象、继承、封装和多态等面向对象编程的基本概念和实践。
  4. 错误与异常处理:学习如何使用try-except语句捕获和处理异常,增强程序的健壮性。
  5. 文件与目录操作:掌握文件的读写、目录的遍历等文件系统操作。
  6. 字符串与正则表达式:深入了解字符串处理技巧,以及如何使用正则表达式进行文本匹配和处理。
  7. 列表、元组与字典:学习Python中的集合数据类型及其操作,如排序、切片、映射等。
  8. 迭代器与生成器:理解迭代协议,掌握迭代器和生成器的创建和使用。
  9. 装饰器与上下文管理器:学习装饰器的应用,以及如何使用上下文管理器简化资源管理。
  10. 并发编程:掌握多线程、多进程和异步IO等并发编程技术,提高程序性能。
  11. 网络编程:学习socket编程,实现TCP/UDP通信,以及网络服务的创建和客户端的开发。
  12. 数据库操作:使用Python连接和操作数据库,如SQLite、MySQL等,实现数据的持久化存储。
  13. Web开发:了解Flask、Django等Web框架的使用,掌握Web应用的开发流程。
  14. 数据分析与可视化:学习使用Pandas、Numpy进行数据处理,以及使用Matplotlib、Seaborn等进行数据可视化。
  15. 机器学习与人工智能:掌握Python在机器学习、深度学习等领域的应用,如使用TensorFlow、PyTorch等框架。
  16. 自动化测试与部署:学习使用Python进行自动化测试,以及使用Docker等工具实现应用的自动化部署。
  17. 性能优化与调试:掌握Python程序的性能优化方法,学习使用调试工具进行代码调试和分析。
  18. 扩展Python:学习如何使用C/C++扩展Python,提高代码的执行效率。
  19. 第三方库与工具:介绍常用的Python第三方库和工具,如requests、beautifulsoup等,提高开发效率。
  20. 最佳实践与设计模式:分享Python编程的最佳实践和设计模式,帮助读者写出高质量、可维护的代码。

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