Durchschnittliche Lesevorgänge und PyLadiesCon 4
Durchschnittliche Leseanzahl Version 2!
Version 1 dieses Projekts war meine letzte für CS50Python. Den Artikel finden Sie hier oben.
Für die nächste Iteration des Projekts wollte ich die Funktionalität auf ein webbasiertes Framework übertragen, um das Erstellen einer Python-basierten Fullstack-Anwendung zu üben. Dies würde es einfacher machen, das, woran ich gearbeitet habe, zu verwenden, zu lesen und zu teilen. Diese Version kommt dem, was ich mir zu Beginn vorgestellt hatte, viel näher! Die Anwendung verwendet jetzt Flask und SQLAlchemy, um Bücher in den drei Leselisten hinzuzufügen, zu bearbeiten und zu aktualisieren, und Sie können alle drei Listen in einer CSV-Datei auf Ihren Computer herunterladen.
Der schwierigste Teil war neben der erstmaligen Bereitstellung einer Flask-App wieder einmal der CSV-Download-Teil. Ich konnte den größten Teil des Codes aus meiner vorherigen Version übernehmen, um die Funktion „In CSV speichern“ auszuführen, aber er musste für die Web-App etwas anders eingerichtet werden. Mir war nicht bewusst, dass ich die Funktion „send_from_directory“ verwenden sollte. Der Ordner musste zuerst erstellt werden, um die Datei dannauf Ihren Computer herunterzuladen. Aber es war ein gutes Gefühl, das herauszufinden?
Ich konnte die meisten Funktionen zur Titelformatierung und Fehlerprüfung beibehalten, sie ließen sich aber mit Warnungen auf der Seite einfacher und visueller darstellen. Sie können beispielsweise wissen, ob sich ein Buch bereits auf einer der drei Listen befindet, ob keine Bücher zum Herunterladen vorhanden sind (die Listen sind leer) und alle eingegebenen Buchtitel in Groß-/Kleinschreibung geschrieben. Es gibt noch ein paar weitere Verbesserungen, die ich hier gerne vornehmen würde, aber ich brauche eine kleine Pause. Ich möchte das Design noch etwas aktualisieren, die Buchbearbeitungsfunktion aktualisieren und eine Grafik hinzufügen, die ich für die Kopfzeile entworfen habe.
PyLadiesCon 2024
Seit meinem erneuten Interesse an Python habe ich nach dem nächsten Datum und Ort für die nächsten PyCascades gesucht (Spoiler-Alarm, Portland, Oregon, Februar 2025) und bin auf die PyLadiesCon gestoßen! Diese kostenlose Online-Konferenz fand vom 6. bis 8. Dezember in mehreren Zeitzonen und Sprachen statt. Ich habe es nicht geschafft, alles in Echtzeit anzuhören, da auf dem Discord-Server gleichzeitig Nebenchats, Fragen und Gespräche stattfanden. Ich gehe jetzt noch einmal einige der aufgezeichneten Vorträge durch, die mich interessiert haben.
PyLadiesCon-Video-Playlist
Einige der Vorträge, die mich am meisten interessierten, waren „How to Stop an Epidemic using the Atomica Python Tool“, „Empowering Sustainable Agriculture: Quantifying the Impact of Water Resources Management Practices with Python“ und „PyLadies in Open Source“. Ich habe vor, ab dem nächsten Jahr zu recherchieren und mich hoffentlich an etwas mehr Open-Source-Arbeit zu beteiligen, und Python scheint die Community zu sein, in die ich mich einarbeiten kann.
Obwohl JavaScript eine empfohlene Sprache für unerfahrene Programmierer in der Webentwicklung ist, kann es ein wenig beängstigend sein, sich an andere Sprachen zu wagen oder überhaupt zu wissen, wo man anfangen soll. CS50Python hat mir beim Erlernen von Python und den Möglichkeiten, die man mit der Sprache machen kann, geholfen. Mein Interesse ist in den letzten Monaten wieder gewachsen. Auch wenn die Grundlagen im Allgemeinen dieselben sind, hat mir die Arbeit mit Python aus irgendeinem Grund Spaß gemacht und ich scheine es etwas besser zu verstehen als JavaScript. Ich werde weiterhin mit JavaScript (und React) arbeiten, würde mich aber gerne etwas mehr mit Python-Projekten beschäftigen. Weitere Informationen folgen in einem zukünftigen Beitrag zu den Zielen für 2025.
Das obige ist der detaillierte Inhalt vonDurchschnittliche Lesevorgänge und PyLadiesCon 4. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!

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Python eignet sich für Datenwissenschafts-, Webentwicklungs- und Automatisierungsaufgaben, während C für Systemprogrammierung, Spieleentwicklung und eingebettete Systeme geeignet ist. Python ist bekannt für seine Einfachheit und sein starkes Ökosystem, während C für seine hohen Leistung und die zugrunde liegenden Kontrollfunktionen bekannt ist.

Python zeichnet sich in Gaming und GUI -Entwicklung aus. 1) Spielentwicklung verwendet Pygame, die Zeichnungen, Audio- und andere Funktionen bereitstellt, die für die Erstellung von 2D -Spielen geeignet sind. 2) Die GUI -Entwicklung kann Tkinter oder Pyqt auswählen. Tkinter ist einfach und einfach zu bedienen. PYQT hat reichhaltige Funktionen und ist für die berufliche Entwicklung geeignet.

Sie können die Grundlagen von Python innerhalb von zwei Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master -Steuerungsstrukturen wie wenn Aussagen und Schleifen, 3. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen. Diese werden Ihnen helfen, einfache Python -Programme zu schreiben.

Sie können grundlegende Programmierkonzepte und Fähigkeiten von Python innerhalb von 2 Stunden lernen. 1. Lernen Sie Variablen und Datentypen, 2. Master Control Flow (bedingte Anweisungen und Schleifen), 3.. Verstehen Sie die Definition und Verwendung von Funktionen, 4. Beginnen Sie schnell mit der Python -Programmierung durch einfache Beispiele und Code -Snippets.

Python ist leichter zu lernen und zu verwenden, während C leistungsfähiger, aber komplexer ist. 1. Python -Syntax ist prägnant und für Anfänger geeignet. Durch die dynamische Tippen und die automatische Speicherverwaltung können Sie die Verwendung einfach zu verwenden, kann jedoch zur Laufzeitfehler führen. 2.C bietet Steuerung und erweiterte Funktionen auf niedrigem Niveau, geeignet für Hochleistungsanwendungen, hat jedoch einen hohen Lernschwellenwert und erfordert manuellem Speicher und Typensicherheitsmanagement.

Um die Effizienz des Lernens von Python in einer begrenzten Zeit zu maximieren, können Sie Pythons DateTime-, Zeit- und Zeitplanmodule verwenden. 1. Das DateTime -Modul wird verwendet, um die Lernzeit aufzuzeichnen und zu planen. 2. Das Zeitmodul hilft, die Studie zu setzen und Zeit zu ruhen. 3. Das Zeitplanmodul arrangiert automatisch wöchentliche Lernaufgaben.

Python wird in den Bereichen Webentwicklung, Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, Automatisierung und Skripten häufig verwendet. 1) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks den Entwicklungsprozess. 2) In den Bereichen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen bieten Numpy-, Pandas-, Scikit-Learn- und TensorFlow-Bibliotheken eine starke Unterstützung. 3) In Bezug auf Automatisierung und Skript ist Python für Aufgaben wie automatisiertes Test und Systemmanagement geeignet.

Python zeichnet sich in Automatisierung, Skript und Aufgabenverwaltung aus. 1) Automatisierung: Die Sicherungssicherung wird durch Standardbibliotheken wie OS und Shutil realisiert. 2) Skriptschreiben: Verwenden Sie die PSUTIL -Bibliothek, um die Systemressourcen zu überwachen. 3) Aufgabenverwaltung: Verwenden Sie die Zeitplanbibliothek, um Aufgaben zu planen. Die Benutzerfreundlichkeit von Python und die Unterstützung der reichhaltigen Bibliothek machen es zum bevorzugten Werkzeug in diesen Bereichen.
