收集整理了一份《2024年最新Python全套学习资料》免费送给大家,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。
既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵盖了95%以上Python知识点,真正体系化!
由于文件比较多,这里只是将部分目录截图出来
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正文
建议16:分清==和is的适用场景,特别是在比较字符串等不可变类型变量时(详见评论)
建议17:尽量使用Unicode。在Python2中编码是很让人头痛的一件事,但Python3就不用过多考虑了
建议18:构建合理的包层次来管理Module
建议19:有节制的使用from…import语句,防止污染命名空间
建议20:优先使用absolute import来导入模块(Python3中已经移除了relative import)
建议21:i+=1不等于++i,在Python中,++i前边的加号仅表示正,不表示操作
建议22:习惯使用with自动关闭资源,特别是在文件读写中
建议23:使用else子句简化循环(异常处理)
建议24:遵循异常处理的几点基本原则
(1)注意异常的粒度,try块中尽量少写代码
(2)谨慎使用单独的except语句,或except Exception语句,而是定位到具体异常
(3)注意异常捕获的顺序,在合适的层次处理异常
(4)使用更加友好的异常信息,遵守异常参数的规范
建议25:避免finally中可能发生的陷阱
建议26:深入理解None,正确判断对象是否为空。
建议27:连接字符串应优先使用join函数,而不是+操作
建议28:格式化字符串时尽量使用.format函数,而不是%形式
建议29:区别对待可变对象和不可变对象,特别是作为函数参数时
建议30:[], {}和():一致的容器初始化形式。使用列表解析可以使代码更清晰,同时效率更高
建议31:函数传参数,既不是传值也不是传引用,而是传对象或者说对象的引用
建议32:警惕默认参数潜在的问题,特别是当默认参数为可变对象时
建议33:函数中慎用变长参数 args和 kargs
(1)这种使用太灵活,从而使得函数签名不够清晰,可读性较差
(2)如果因为函数参数过多而是用变长参数简化函数定义,那么一般该函数可以重构
建议34:深入理解str()和repr()的区别
(1)两者之间的目标不同:str主要面向客户,其目的是可读性,返回形式为用户友好性和可读性都比较高的字符串形式;而repr是面向Python解释器或者说Python开发人员,其目的是准确性,其返回值表示Python解释器内部的定义
(2)在解释器中直接输入变量,默认调用repr函数,而print(var)默认调用str函数
(3)repr函数的返回值一般可以用eval函数来还原对象
(4)两者分别调用对象的内建函数 str ()和 repr ()
建议35:分清静态方法staticmethod和类方法classmethod的使用场景
建议36:掌握字符串的基本用法
建议37:按需选择sort()和sorted()函数
sort()是列表在就地进行排序,所以不能排序元组等不可变类型。
sorted()可以排序任意的可迭代类型,同时不改变原变量本身。
建议38:使用copy模块深拷贝对象,区分浅拷贝(shallow copy)和深拷贝(deep copy)
建议39:使用Counter进行计数统计,Counter是字典类的子类,在collections模块中
建议40:深入掌握ConfigParse
建议41:使用argparse模块处理命令行参数
建议42:使用pandas处理大型CSV文件
Python本身提供一个CSV文件处理模块,并提供reader、writer等函数。
Pandas可提供分块、合并处理等,适用于数据量大的情况,且对二维数据操作更方便。
建议43:使用ElementTree解析XML
建议44:理解模块pickle的优劣
优势:接口简单、各平台通用、支持的数据类型广泛、扩展性强
劣势:不保证数据操作的原子性、存在安全问题、不同语言之间不兼容
建议45:序列化的另一个选择JSON模块:load和dump操作
建议46:使用traceback获取栈信息
建议47:使用logging记录日志信息
建议48:使用threading模块编写多线程程序
建议49:使用Queue模块使多线程编程更安全
建议50:利用模块实现单例模式
建议51:用mixin模式让程序更加灵活
建议52:用发布-订阅模式实现松耦合
建议53:用状态模式美化代码
建议54:理解build-in对象
建议55:init ()不是构造方法,理解 new ()与它之间的区别
建议56:理解变量的查找机制,即作用域
局部作用域
全局作用域
嵌套作用域
内置作用域
建议57:为什么需要self参数
建议58:理解MRO(方法解析顺序)与多继承
建议59:理解描述符机制
建议60:区别 getattr ()与 getattribute ()方法之间的区别
建议61:使用更安全的property
建议62:掌握元类metaclass
建议63:熟悉Python对象协议
建议64:利用操作符重载实现中缀语法
建议65:熟悉Python的迭代器协议
建议66:熟悉Python的生成器
建议67:基于生成器的协程和greenlet,理解协程、多线程、多进程之间的区别
建议68:理解GIL的局限性
建议69:对象的管理和垃圾回收
建议70:从PyPI安装第三方包
建议71:使用pip和yolk安装、管理包
建议72:做paster创建包
建议73:理解单元测试的概念
建议74:为包编写单元测试
最后
Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习 Python 门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的 Python 学习资料,给那些想学习 Python 的小伙伴们一点帮助!
👉Python所有方向的学习路线👈
Python所有方向的技术点做的整理,形成各个领域的知识点汇总,它的用处就在于,你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源,保证自己学得较为全面。
👉Python必备开发工具👈
工欲善其事必先利其器。学习Python常用的开发软件都在这里了,给大家节省了很多时间。
👉Python全套学习视频👈
我们在看视频学习的时候,不能光动眼动脑不动手,比较科学的学习方法是在理解之后运用它们,这时候练手项目就很适合了。
👉实战案例👈
学python就与学数学一样,是不能只看书不做题的,直接看步骤和答案会让人误以为自己全都掌握了,但是碰到生题的时候还是会一筹莫展。
因此在学习python的过程中一定要记得多动手写代码,教程只需要看一两遍即可。
👉大厂面试真题👈
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[外链图片转存中…(img-P68bn2H8-1713846268436)]
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