0-Python-Readme
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官方资料的地址:
官方教程 The Python Tutorial — Python 3.10.11 documentation、
Python 教程 — Python 3.10.12 中文文档、
参考教程:
廖雪峰的 Python 教程确实很有质量,就以他的教程为主,为了避免混乱,先把 B 站的视频学完,然后再开始学习廖雪峰的教程。
Python基础教程,Python入门教程(非常详细),付费,没有必要付费。
Python3 教程 | 菜鸟教程,这个教程免费,但是质量较差。
视频教程:
看到,P98,第 11 分钟,
教程不教怎么打包,我准备自己学习怎么打包,根据教程,完成《打包.md》
待完善的文章
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pip 命令.md,主要是看安装命令 install,因为 install 不仅可以安装线上的包,还可以安装源码包 tar.gz,还可以安装二进制包,whl,还有 freeze 和 list 命令,freeze 命令常用于备份当前解释器环境中的依赖,因为它带了版本信息,list 则不带
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Setuptools- 打包.md,先不管了,
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Poetry- 打包和依赖管理.md,直接开始这个,先看搞清楚依赖管理,再搞清楚打包,再回去总结 Setuptools.
感觉后面 echarts 的这些东西,不需要怎么研究,自己手动实践一下即可,看快点。新建一个工程来上传。保持规范的目录结构,
《命名空间和作用域.md》把这个搞完之后去看看命名空间和作用域,写篇文章,看看博客 Python基础:函数 - RussellLuo - 博客园,看看
我自己再看模块和对象的相关文档在学习,而视频的安排是对象在很后面,我准备先把实践搞了,后面再整理笔记,到了后面看视频的时候再一起整理,
感觉 Python 的基本语法,快学完了,哈哈哈哈,自信
:smile_cat::smile_cat::smile_cat::smile_cat::smile_cat:
根据 B 站的教程,实际上学完包,他就开始教第三方包了。
学完语言本身,就要开始学 Python 的库
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python 标准库
- sys 模块
- OS 模块
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人工智能的库
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做爬虫的库
- 做一个爬虫,放到阿里云上跑
- 教程:爬虫实战
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框架
- fastapi 真的很好用,很快很好用。
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自动化测试
将 Windows 本地的 powershell 全部换成 Python,以后都使用 Python 来处理 window 上的脚本需求。
找找 Python 相关的书看看,没有这个必要了
语言只是思想的载体,不管是写 Python 还是 Java,脑子里的面向对象的思想都是一样的
python 操作 word 文档:
替代日记生成生成
用Python读写Word文档入门-腾讯云开发者社区-腾讯云
其实我发现,我更喜欢 Python 的写法,和方式。Java 束缚太多,当然,束缚太多的好处是让水平不高的人也能写出差不多的代码。
我对 Python 的定位是跨平台的通用脚本技术
用于解决轻量化的开发需求。
TODO
和 Java 的一个很大的不同,就是,Python 在 Linux 环境下使用起来也很灵活,可以直接编写和测试,因为 Python 的命令行模式,交互式模式是一个很重要的场景,但是 Java,几乎不存在交互式场景
Python 可以在 Linux 环境下非常好的运行,新建一个 Python 在 Linux 中的文件,详细记录,如何在 Linux 下安装 Python,运行 Python(交互式的)
即 Python 脚本怎么写,类似于 Bash 脚本
在 Python shell 中写代码的时候没有方法提示,写起来真的麻烦
好处是可以用于运行单行的命令
Python 日志模块,跟 Java 的 log4j 很像
https://mp.weixin.qq.com/s/9GLqirK-AVnUPGA4PaAqnw
Python dataclass 装饰器
类似于 Java 的 lombok
Python 写脚本,抢火车票,抢演唱会门票,当黄牛
Python 和 Java 都是流行的编程语言,它们在不同的业务场景中都有各自的优势和适用性。
Python 适合的业务场景:
- 数据科学和机器学习:Python 拥有丰富的数据科学和机器学习库(如 NumPy、Pandas、Scikit-learn、TensorFlow 等),使其成为处理和分析大量数据的理想选择。
- Web 开发:Python 的 Web 框架(如 Django、Flask)简洁而强大,适合快速开发和构建 Web 应用程序。
- 自动化脚本和任务:Python 具有简洁易读的语法,适合编写自动化脚本和处理重复性任务。
- 快速原型开发:Python 的简单语法和丰富的第三方库使其成为快速原型开发的首选语言。
Java 适合的业务场景:
- 大型企业级应用程序:Java 具有强大的面向对象编程能力和丰富的企业级框架(如 Spring),适合构建大型、复杂的企业级应用程序。
- 平台无关性:Java 的“一次编写,到处运行”特性使其可以在不同的操作系统和平台上运行,适用于跨平台应用开发。
- 高性能和可伸缩性:Java 的虚拟机(JVM)和多线程支持使其能够处理高并发和大规模应用程序。
总体而言,Python 适合快速开发、数据处理和科学计算等领域,而 Java 适合构建大型、高性能和企业级应用程序。具体选择哪种语言取决于您的业务需求、团队技能和项目规模等因素。
不同的环境有不同的脚本语言,Linux 环境下,有 Bash、Python,浏览器环境下,有 Javascript。