Python 入门资料整理

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BobMaster
锋芒初露
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Python 入门资料整理

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前言与食用建议

在搜索引擎查找Python Tutorial,然后打开一个网站,你会发现这是什么东西?琳琅满目的条目,让人无从下手,这里我给大家的建议是前期迅速了解常用的基本语法,不要过多关注细节,更多的是以实用为主,多动手以解决实际问题,很多东西你用着用着就会豁然开朗了。

除此之外编程学习很重要的一点就是用英文界面善用英文查找资料,不会用谷歌的,就用必应国际版,尽可能的远离百度,CSDN,博客园等平台(限于篇幅这里我不会向你解释为什么,听我的建议你的学习能力会得到极大的提升)。

很多人会告诉你Python很好学,但就我个人的经历来看,Python是语法好学,作为一门很万金油的工具来看,难点主要在于如何将现成的库与实际所学相结合,而后者与你阅读文档查询资料的能力息息相关。

此外掌握集成开发环境(IDE)的一些快捷键会极大的提高你的幸福感,比如 Ctrl+鼠标左键点击变量名/函数 可以快速跳转至定义处,Shift+Enter 快速换行,等等
PS: 上述快捷键可能会因IDE不同而有差异
TL;DR
学习+多动手实操自己感兴趣的东西,兴趣才是效率的催化剂!

开发工具

集成开发环境主要推荐PyCharmVSCode

Python可以从其官网下载,建议下载3.10和3.11这两个版本
https://www.python.org/downloads/
3.10: 库的兼容性最好
3.11: 性能有了很大的提升

如果未来要做科学计算,数据处理以及使用django/flask等框架进行Web后端开发,请下载PyCharm专业版,用学校的教育邮箱就能申请免费的软件授权了(到期前两周记得重新认证一下)。
https://www.jetbrains.com/pycharm/download/

VSCode装上Python的插件就能用了

注意: 写项目的时候,如果需要安装第三方库,为了不污染系统环境,请一律创建并使用Python虚拟环境

参考资料

入门资料:
  1. Learn X in Y minutes
  2. Google's Python Class
  3. Practical Python Programming
  4. Learn Python, Data Visualization, Pandas and more
参考资料1和2主要侧重基础语法和基础特性
当你忘记了前面的一些语法,可以考虑看参考资料3进行回顾
参考资料4是一个系列教程,主要面向数据科学领域,新手友好,必读!

长期学习路线图: Step by step guide to becoming a Python developer in 2023

有时间推荐大家读一读北大zhongyinmin写的CS自学指南: https://csdiy.wiki/

遇到问题怎么办?

前面让大家使用英文界面的原因之一是,报错的时候可以更好的获取原始错误信息,更有益于寻求问题的解决方案。
在谷歌或必应使用英文搜索问题时,有几个站点出现的频率很高,通常也很值得信赖,大致有:
  1. stackexchange, stackoverflow
  2. geeksforgeeks, tutorialspoint, programiz, Real Python
  3. Medium, Towards Data Science
  4. Wikipedia
如果使用搜索引擎没有解决你的问题,可以考虑在一些面向程序开发的社区发帖求助或与身边的人讨论,但请保持友善并提供具体问题的复现信息。

假设遇到一个问题TypeError: 'str' object is not callable,字面意思就是字符对象是不可以被调用的,如果你打算求助,你应该把你的代码以及调试信息一并提供,以帮助大家更好的分析问题所在。
举个例子(点我展开) 我的代码如下,遇到了上述问题,咋办?

代码: 全选

import sys
print(sys.version())

Traceback (most recent call last):
File "C:\Users\BobMaster\PycharmProjects\format-changer\test.py", line 2, in <module>
print(sys.version())
^^^^^^^^^^^^^
TypeError: 'str' object is not callable

别人的回答:
sys.version 是一个字符串变量,当然不能像函数一样调用,所以把sys.version()改为sys.version即可
上述情况比较简单,你也不太可能这样问,这里只是举一个简单的例子。
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