2023-12-14 02:26:56 | 我爱编程网
不愧是北大计算机大佬将Python浓缩成四阶段让小白学生大彻大悟
第一周:熟悉Python
要积极探索Python的使用方法, 尽可能多的完成下面这些任务:
第一天:基本概念(4小时) :print, 变量, 输入, 条件语句第二天:基本概念(5小时) :列表, for循环, while循环,函数,导入模块
第三天:简单编程问题(5小时):交换两个变量值,将摄氏度转换为华氏温度,求数字中各位数之和,判断某数是否为素数,生成随机数,删除列表中的重复项等等
第四天:中级编程问题(6小时)叮反转一个字符串(回文检测),计算最大公约数,合井两个有序数组,猜数字游戏,计算年龄等等第五天:数据结构(6小时):栈,队列,字典,元组, 树, 链表.第六天:面向对象编程(OOP) (6小
时):对象,类,方法和构造函数,面向对象编程之继承第七天:算法(6小时):搜索(线性和二分查找)、排序(冒泡排序、选择排序)、递归函数(阶乘、斐波那契数列)、时间复杂度(线性、二次和常量)
第二周:开始软件开发
接下来,让我们朝着软件开发任务进军吧!不妨尝试综合你学到的知识完成一个实际的项目;
第一天:熟悉一种IDE(5小时) :IDE是你在编写大型项目时的操作环境, 所以你需要精通一个IDE.在软件开发的初期,我建议你在VS code中安装Python扩展或使用Jupyternotebo ok.
第二天:Git hub(6小时) :探索Git hub...并创建一个代码仓
库.尝试提交(Comm t) 、查看变更(Diff) 和上推(Push)
你的代码。另外,还要学习如何利用分支工作,如何合并(m erg e) 不同分支以及如何在一个项目中创建拉取请求(pull request) .
第三天:第一个项目一简单计算器(4小时) :熟悉T kinter,创建一个简单的计算器
第四、五、六天:个人项目(每天5小时):选定一个项目并完成它,
第七天:托管项目(5小时) :学习使用服务器和hosting服务来托管你的项目, 创建一个He roku设置并部署你构建的应用程序.
第三周:成为程序员
第3周的目标是熟悉软件开发的整体过程。你不需要掌握所有的知识,但是你应该知道一些常识,因为它们会影响你的日常工作. 我爱编程网
第一天:数据库基础(6小时) :基本SQL查询(创建表、选择、Where查询、更新) 、SQL函数(Avg、Max、Count)关系数据库(规范化)、内连接、外连接等
第二天:使用Python数据库(5小时) ..利用一种数据库框架(SQLite或panda) , 连接到一个数据库, 在多个表中创建井插入数据,再从表中读取数据。
第三天:API(5小时) :如何调用API, 学习JSON、微服务(micro-service) 以及表现层应用程序转换应用程序接口(R est API) .
第四天:Numpy(4小时) ::熟悉Numpy井练习前30个Num p y习题
第五、六天:作品集网站(一天5小时) :学习Django, 使用Django构建一个作品集网站, 也要了解一下Flask框架。第七天:单元测试、日志、调试(5小时):学习单元测试(Py Test) , 如何设置和查看日志, 以及使用断点调试。
第四周:认真考虑工作
第4周的目标是认真思考如何才能被录用。即使你现在不想找工作,你也可以在探索这条道路的过程中学到很多东西.
第一天:准备简历(5小时):制作一份一页的简历。把你的技能总结放在最上面, 必须在写项目的同时附上Git hub链接。
第二天:作品集网站(6小时):写几个博客,将它们添加到你之前
开发的作品集网站中。
第三天、Linked In简介(4小时) :创建一个Linked In个人简介, 把简历上的所有内容都放到Linked In上.第四天:面试准备(7小时)准备一些谷歌常见的面试问题,练习
白皮书中的10个面试编程问题。在Glass door、Career cup等网站中
查看前人遇到的面试问题,路2003317
第五天:社交(~小时):走出房门,开始参加聚会、招聘会,与其他开发人员和招聘人员见面.
第六天:工作申请(~小时) :搜索「Python Job j, 查看Linked In J ob和本地求职网站。选择3个工作岗位并发送工作申请。为每个工作定制你的简历。在每个工作要求中找出2到3件你不知道的事
情,并在接下来的3-4天里学会它们。
第七天:在拒绝中学习(~小时):每次你被拒绝的时候,找出两件为了获得这份工作你应该知道的事情,然后花4-5天的时间来掌握它们。这样,每次拒绝都会让你成为更好的开发人员。
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如何编写高质量的python程序写出规范的代码是写出高质量代码的第一步,并且有助于培养仔细的习惯。为了培养规范写代码的习惯,可以安装flake8这个工具,它不仅可以检查代码风格是否符合官方建议(PEP8),而且还能找出潜在的隐患(用Pyflakes做语法分析),更逆天的是还能检测到你有些函数写的太复杂(代码圈复杂度)了,更更逆天的是可以设置gitcommit之前必须通过这些检查。
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