学习python笔记，中文注释会报错

最新推荐文章于 2024-08-01 18:57:33 发布

故国有明-

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分类专栏：菜鸟文章标签： Python中文注释报错（小小小白）

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本文介绍如何在Python代码中正确处理中文注释，避免因编码问题导致的错误。当使用非ASCII字符如中文时，需在文件开头添加特定编码声明以确保代码正常运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

开头加一个 # -- coding: utf-8 --
就好了
因为代码里有非ASCII字符所以会报错
Python变成从入门到实践这本书中作者是英文写的注释，所以不会报错，译者顺便把注释翻译成了中文，如果注释是中文的话开头加个上述代码就好了
以上

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故国有明-

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python加中文注释_Python使用中文注释和输出中文（原创）

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print()函数默认输出结束后以换行结束，即end的默认值时换行符“\n”，打印完会跳到新航，如果打印不换行，只需将end设置为其它字符串，如end='\t'。注意：python中，允许多个变量指向同一个值，不同的获取数据方式，可以等到相同的结果。通常使用' '、" "、''' '''、""" """，语义上没有区别，只是形式上的差别。序列相加：支持同类型的序列相加，用+实现，不能是列表和元组相加，或者列表和字符串相加；可以使用“，”连接，或者将数值作为字符串来处理，两端加单引号或双引号。

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Python零基础学习路线

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<think>嗯，用户想了解Python零基础的学習路线。首先，我需要确定用户是完全没有编程经验的新手，还是有其他语言的经验但没接触过Python。不过题目里说是零基础，所以应该按完全新手来处理。接下来，我得整理一个结构清晰的步骤，从基础到进阶，分阶段介绍。用户可能希望知道每个阶段需要学什么，以及推荐的资源或者学习方法。同时，可能还需要包括实践项目和常见问题。首先，基础知识部分。应该包括Python的安装、基础语法、数据类型、流程控制、函数和模块这些内容。要强调动手实践的重要性，比如安装Python环境，写第一个程序。然后是核心进阶，可能涉及数据结构、文件操作、异常处理、面向对象编程，还有常用的内置模块。这部分需要详细说明每个主题的关键点，比如列表、字典的使用，文件读写的方法，类和对象的概念。接下来是应用方向，用户可能对Python的不同应用领域感兴趣，比如Web开发、数据分析、自动化脚本、爬虫或者人工智能。这里需要简要介绍每个方向需要的库或框架，比如Django、Flask、Pandas、Requests等，但不要太过深入，避免让新手感到压力。实践项目部分很重要，通过实际项目巩固知识。可以推荐几个小项目，比如计算器、待办事项应用、数据分析报告、爬虫例子，或者简单的机器学习模型。这些项目能帮助用户将所学知识综合运用。学习资源方面，需要推荐一些适合新手的书籍、在线课程和社区。比如《Python编程：从入门到实践》、菜鸟教程、Coursera的课程，还有GitHub和Stack Overflow这样的平台。资源的选择要权威且易于获取。常见问题部分，用户可能会担心数学不好、英语差或者遇到错误无法解决。需要给予鼓励，指出Python对数学要求不高，工具和翻译软件可以辅助英语，调试技巧的重要性，以及持续练习的必要性。最后，学习建议要强调坚持和项目实践，参与社区，定期复习。这部分能帮助用户保持学习动力，避免半途而废。需要注意，回答要使用中文，结构清晰，分点说明。确保LaTeX格式正确，行内公式用$...$，独立公式用$$...$$，但用户的问题里没有涉及太多数学内容，可能不需要太多公式，不过如果有示例代码或术语，可能需要适当标注。另外，避免使用Markdown格式，用自然的分段和编号。检查是否有系统级指令中提到的格式要求，比如正确的LaTeX语法，但用户的问题可能不需要太多数学表达式，所以可能这部分不用太担心。不过要确保所有技术术语或代码示例正确无误。总之，整理出一个由浅入深的学习路线，涵盖基础、进阶、应用方向、项目实践、资源和常见问题，结构清晰，适合零基础用户理解。需要确保语言简洁，建议具体，避免信息过载，让用户能够一步步跟随学习。</think>以下是针对零基础学习Python的清晰分阶段路线，结合核心知识点与实践建议： --- ### 一、基础知识阶段（1-2周） 1. **环境搭建** - 安装Python（推荐[Python官网](https://www.python.org/)最新稳定版） - 配置开发工具：初学者可用IDLE或VSCode+Python插件。 2. **基础语法** - 变量与数据类型：`int`, `float`, `str`, `bool` - 运算符：算术（`+`, `-`, `*`, `/`）、比较（`==`, `>`） - 输入输出：`print()`, `input()` - 代码注释：`#`单行注释，`'''...'''`多行注释 3. **流程控制** - 条件语句：`if-elif-else` - 循环语句：`for`循环（如遍历列表）、`while`循环 - 示例： ```python for i in range(5): if i % 2 == 0: print(f"{i}是偶数") ``` --- ### 二、核心进阶阶段（2-4周） 1. **数据结构** - 列表（`list`）：增删改查、切片 - 字典（`dict`）：键值对操作 - 元组（`tuple`）与集合（`set`） 2. **函数与模块** - 定义函数：`def func_name():` - 参数传递：位置参数、默认参数 - 模块导入：`import math`，第三方库安装（`pip install`） 3. **文件与异常处理** - 文件操作：`open()`读写文本/CSV文件 - 异常捕获：`try-except`块 4. **面向对象编程（OOP）** - 类与对象：`class Dog:`，`__init__`方法 - 继承与多态 --- ### 三、应用方向选择（按兴趣选择1-2个方向） | **方向** | **关键技术** | **推荐库/框架** | |----------------|-------------------------------------|-----------------------------------| | **Web开发** | 后端逻辑、API设计 | Django、Flask、FastAPI | | **数据分析** | 数据清洗、可视化 | Pandas、NumPy、Matplotlib | | **自动化脚本** | 文件批量处理、定时任务 | os模块、schedule库 | | **爬虫** | 网页数据抓取 | Requests、BeautifulSoup、Scrapy | | **人工智能** | 机器学习/深度学习基础 | Scikit-learn、TensorFlow、PyTorch | --- ### 四、实践项目推荐 1. **基础巩固** - 计算器：支持加减乘除 - 待办事项清单（命令行版） 2. **进阶应用** - 爬取天气数据并生成图表 - 用Flask搭建个人博客 3. **综合挑战** - 数据分析：分析电影数据集并输出报告 - 简易机器学习模型：鸢尾花分类（Scikit-learn） --- ### 五、学习资源推荐 - **书籍**：《Python编程：从入门到实践》《笨方法学Python》 - **在线教程**：[菜鸟教程](https://www.runoob.com/python)、[廖雪峰Python教程](https://www.liaoxuefeng.com/) - **社区**：Stack Overflow、GitHub开源项目、知乎Python话题 --- ### 六、常见问题解答 1. **数学不好能学Python吗？** - 大多数应用场景无需高深数学，数据分析/AI方向需补充统计学基础。 2. **英语差怎么办？** - 编程关键词仅几十个，IDE支持中文提示，可配合翻译工具。 3. **代码报错如何解决？** - 逐行检查错误信息（控制台输出），善用`print()`调试，搜索错误代码+关键词。 --- ### 七、学习建议 - **每日坚持**：哪怕30分钟写代码，保持手感。 - **项目驱动**：学完基础后尽快做小项目，避免纯理论学习。 - **参与社区**：提问时附上代码与报错信息，效率更高。 - **定期复盘**：每阶段整理笔记，复现核心代码。通过以上路线，3-6个月可掌握Python基础并完成简单项目，后续根据方向深入即可。