私の Python の旅: Zen からリストまで
Python の世界への第一歩! このブログは私のコーディングの旅の始まりであり、私の進捗状況を記録し、プロジェクトを共有し、他の学習者とつながる場所です。
私がこのコーディング クエストに着手した理由
私はデータ専門家であり、夫であり、3 人の子供の父親でもあります。私の仕事には広範なデータ分析が含まれるため、Python を学習することでスキルセットを強化することにしました。 この言語は私の既存の専門知識を完全に補完し、新しい問題解決手段を提供します。
このブログは個人的な学習ツールとして機能し、Python を探索している他の人たちと私の経験を共有しながら概念を固めるのに役立ちます。
Python の禅: 指導原則
私は早い段階で、一連の設計原則である「Zen of Python」を発見しました。 2 つは深く共鳴しました:
「複雑であるよりもシンプルなほうが優れています。」
「読みやすさは重要です。」
この明確さと効率の重視は、私のデータ分析の背景と完全に一致しています。 Python は、機能するだけでなく、他の人 (そして将来の私!) にも理解しやすいコードの作成を促進します。
基礎をマスターする: 変数、算術、リスト
最初の段階は、大学の授業を復習するような親しみのあるものでした。 変数と算術演算子の操作は直感的でした。しかし、学習曲線に遭遇しました。浮動小数点の精度の問題 (0.1 0.2 != 0.3) により、基本的な概念にも微妙な点があることが浮き彫りになりました。
テキスト操作: やりがいのある体験
テキストの操作は特にやりがいがあります。私は次のことを実験しました:
- テキストの大文字と小文字を変換します (大文字、小文字、タイトルケース)。
-
strip()
を使用して文字列をクリーンアップし、余分なスペースを削除します。
これらの一見単純なタスクは、生データを洗練された出力に変換する Python の能力を示しており、データの前処理とプレゼンテーションに役立ちます。
一重引用符と二重引用符の難問
Python は文字列の一重引用符 (' ') と二重引用符 (" ") の両方を受け入れます。 今のところ、Shift キーを避けるために一重引用符を選択しています (正当な理由だと思います!)。三重引用符は、引用符が埋め込まれた文字列に使用されます。この文体の選択は、私が進歩するにつれて進化する可能性があります。
この先にあるもの: ループと制御フロー
リストやテキスト操作を楽しんでいる一方で、ループ学習を楽しみにしています。 for
ループと while
ループを使用して反復的なタスクを自動化すると、変革が起こります。 同様に、if
ステートメントによる制御フローをマスターすると、プログラムに論理的な意思決定が追加されます。
私の学習の旅の振り返り
この旅は Python の学習を超えて広がります。それは問題解決の考え方を養うことです。 新しいコンセプトはそれぞれ以前のコンセプトに基づいて構築されており、すべてのマイルストーンが重要な進歩のように感じられます。 Python のシンプルさと柔軟性により、Python は実用的な取り組みと創造的な取り組みの両方に適用できます。
結論
意欲的な Python プログラマーへの私のアドバイスは次のとおりです: 小さく始めて反復してください。 あらゆる小さなスクリプトやミニプロジェクトが全体の進歩に貢献します。 この冒険を学び、記録し、共有し続けることに興奮しています。
この冒険に参加しましょう!
ここと GitHub リポジトリで私の旅をフォローしてください。 他の人とつながり、コーディングの経験について聞きたいです!
以上が私の Python の旅: Zen からリストまでの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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Pythonは学習と使用が簡単ですが、Cはより強力ですが複雑です。 1。Python構文は簡潔で初心者に適しています。動的なタイピングと自動メモリ管理により、使いやすくなりますが、ランタイムエラーを引き起こす可能性があります。 2.Cは、高性能アプリケーションに適した低レベルの制御と高度な機能を提供しますが、学習しきい値が高く、手動メモリとタイプの安全管理が必要です。

Pythonを1日2時間学ぶだけで十分ですか?それはあなたの目標と学習方法に依存します。 1)明確な学習計画を策定し、2)適切な学習リソースと方法を選択します。3)実践的な実践とレビューとレビューと統合を練習および統合し、統合すると、この期間中にPythonの基本的な知識と高度な機能を徐々に習得できます。

Pythonは開発効率でCよりも優れていますが、Cは実行パフォーマンスが高くなっています。 1。Pythonの簡潔な構文とリッチライブラリは、開発効率を向上させます。 2.Cのコンピレーションタイプの特性とハードウェア制御により、実行パフォーマンスが向上します。選択を行うときは、プロジェクトのニーズに基づいて開発速度と実行効率を比較検討する必要があります。

PythonとCにはそれぞれ独自の利点があり、選択はプロジェクトの要件に基づいている必要があります。 1)Pythonは、簡潔な構文と動的タイピングのため、迅速な開発とデータ処理に適しています。 2)Cは、静的なタイピングと手動メモリ管理により、高性能およびシステムプログラミングに適しています。

PythonListSarePartOfThestAndardarenot.liestareBuilting-in、versatile、forStoringCollectionsのpythonlistarepart。

Pythonは、自動化、スクリプト、およびタスク管理に優れています。 1)自動化:OSやShutilなどの標準ライブラリを介してファイルバックアップが実現されます。 2)スクリプトの書き込み:Psutilライブラリを使用してシステムリソースを監視します。 3)タスク管理:スケジュールライブラリを使用してタスクをスケジュールします。 Pythonの使いやすさと豊富なライブラリサポートにより、これらの分野で優先ツールになります。

科学コンピューティングにおけるPythonのアプリケーションには、データ分析、機械学習、数値シミュレーション、視覚化が含まれます。 1.numpyは、効率的な多次元配列と数学的関数を提供します。 2。ScipyはNumpy機能を拡張し、最適化と線形代数ツールを提供します。 3. Pandasは、データ処理と分析に使用されます。 4.matplotlibは、さまざまなグラフと視覚的な結果を生成するために使用されます。

Web開発におけるPythonの主要なアプリケーションには、DjangoおよびFlaskフレームワークの使用、API開発、データ分析と視覚化、機械学習とAI、およびパフォーマンスの最適化が含まれます。 1。DjangoandFlask Framework:Djangoは、複雑な用途の迅速な発展に適しており、Flaskは小規模または高度にカスタマイズされたプロジェクトに適しています。 2。API開発:フラスコまたはdjangorestFrameworkを使用して、Restfulapiを構築します。 3。データ分析と視覚化:Pythonを使用してデータを処理し、Webインターフェイスを介して表示します。 4。機械学習とAI:Pythonは、インテリジェントWebアプリケーションを構築するために使用されます。 5。パフォーマンスの最適化:非同期プログラミング、キャッシュ、コードを通じて最適化
