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它是弱类型语言,所以在实际写代码时,一般不去声明和定义参数的类型。代码非常简单,就是输出一行欢迎标语。而在大家看到这个代码,也都默认了city是一个字符串类型,传入的city为字符串类型时,一切正常,但如果传入的是非字符串类型就会报错,例如传入123,便会出现如下所示的报错
一定要自己记笔记学完后自己总结,每天的知识点真的很多,不好消化也记不住,以后复习的话会节省很多时间。遇到难解决的Bug不要自己钻牛角尖多百度,和群友讨论,通常都会节省很多时间。一定要多敲代码,键盘下才能出真功夫,多敲你才能找到感觉。
常常从许多内容差不多的帖子里复制代码下来使用,而不愿意花时间和精力去学习巩固其中所需的技术概念,以便下次能自己写出需要的代码。这是个懒办法,虽然短期内看起来它能简单快速地搞定问题,但从长远上看,这个做法会严重影响你的成长,破坏你的创造性,并从根本上动摇你回想某些语法特性的能力(这在技术面试的时候可是致命的)
从互联网行业来看,大数据、人工智能领域是处在风潮浪口,各大公司纷纷开始准备储备人才,从网站的招聘岗位也是呈现出上升的趋势,而python在大数据人工智能也有很重要的位置。包括一些传统行业,也将迎来行的变革,它将带给人们更加方便快捷的方式。
现在需要批量修改和导出Excel的数据,就可以使用openpyxl这个类库来读取Excel内容;如果要批量抓取网络上的数据,可以使用req*ests-html或者scrapy这些框架;要搭建一个简单的FTP服务,用fl*sk快速启动。其实很多功能,都可以利用Pyth*n生态环境中的现有框架来做,养成编程习惯,用编程来解决工作中的问题,可以快速提高编程能力。
如果有基础,自身学习能力不错,自学是完全没有问题的。可以搜集一些适合自己的教材,网上搜一些相应的视频课程辅助学习。如果没有基础的自学能力相对弱一点的童鞋。建议系统学习一下除了学习一些理论,再做一些实际的项目效率会更高一些。
针对一个或几个特定的方向和领域学习和掌握一些 Python 的模块和软件包。比如说,如果主要用 Python 做科学计算,则可以深入学习和掌握 numpy以及scipy还有sympy和matplotlib 等;如果主要用 Python 做统计学、经济学数据分析,可以深入学习 Pandas和stat**odels 等
Python编程有很多方向,包括网络爬虫数据分析网页开发测试开发运维开发机器学习、人工智能量化交易等,每个方向都有特定的技能要求。 如果你想学习数据分析你必须专注于掌握统计SQL等知识,必须要非常熟悉Linux系统才能从事运维,所以首先要知道自己选择的是哪个方向,这个方向需要掌握哪些知识。
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