Python编程无师自通 专业程序员的养成 ([美]科里·奥尔索夫(Cory Althoff))技术分享

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关键技术分享:

  1. 基础语法与数据类型:熟练掌握Python的基本语法,包括变量、数据类型(如整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典和集合)以及条件语句和循环结构。
  2. 函数与模块:理解函数的定义与调用,掌握如何创建和使用模块来组织代码,提高代码的可重用性。
  3. 错误与异常处理:学会使用try-except语句来处理可能出现的运行时错误,确保程序的健壮性。
  4. 文件与IO操作:掌握文件读写操作,包括文本文件和二进制文件的处理,以及标准输入输出流的使用。
  5. 面向对象编程:了解类、对象、继承、封装和多态等面向对象编程概念,运用它们来构建更复杂的程序结构。
  6. 迭代器与生成器:学会使用迭代器和生成器来高效地处理数据流,降低内存消耗。
  7. 装饰器与上下文管理器:理解装饰器的用法,能够动态地修改函数或类的行为;同时掌握上下文管理器的实现,简化资源管理的代码。
  8. 多线程与多进程:了解Python中的多线程和多进程编程,掌握如何利用它们来提高程序的并发性能。
  9. 网络编程:学习使用Python进行网络编程,包括套接字编程、HTTP请求处理以及异步IO等。
  10. 数据库操作:掌握使用Python连接和操作数据库的方法,包括SQLAlchemy等ORM框架的使用。
  11. Web开发:了解Web开发的基本概念,学习使用Flask、Django等框架构建Web应用。
  12. 数据分析与可视化:掌握使用Pandas、NumPy等库进行数据处理和分析,以及使用Matplotlib、Seaborn等库进行数据可视化。
  13. API集成:学会调用和使用外部API,实现与外部服务的集成。
  14. 自动化与脚本编写:利用Python编写自动化脚本,简化重复性任务,提高工作效率。
  15. 代码测试与调试:掌握单元测试、集成测试等测试方法,学会使用调试工具定位和解决代码问题。
  16. 性能优化:了解Python程序的性能瓶颈,学习优化算法、数据结构以及内存管理等手段来提高程序性能。
  17. 版本控制与协作:掌握Git等版本控制工具的使用,学会与团队成员协作开发。
  18. 打包与分发:了解如何打包Python项目,包括创建可执行的程序、发布到PyPI等。
  19. 持续集成与持续部署:学习使用持续集成/持续部署工具来自动化构建、测试和部署Python应用。
  20. 安全与最佳实践:了解Python编程中的安全问题,遵循最佳实践来编写安全、可维护的代码。

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