有哪些比较好的讲 Python 进阶的博客?
最近学完了learn python the hard way和官方的documentation,写了50k 代码。想看看Python进阶的内容,能否推荐一些比较好的博客?
回复内容:
关于python生态系统,虚拟机、python包管理器pip、虚拟环境virtualenv、还有很多进阶主题Python Ecosystem
python的reddit节点(相当于中国的贴吧),是一个活跃的社区,可以交流讨论,解决问题等。
Python
收集进阶和高级python文章,讲了很多细微差异和python语言本身的细节。
Good to Great Python reads — jesse noller
关于python 经常问到的问题
Python IAQ: Infrequently Answered Questions
收集了python各种非常好用非常酷的包,确实非常awesome,让作者相见恨晚( I wish I had this page when I was just getting started)。
GitHub - vinta/awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software 不必为了学而学,现在完全应该去写实际项目啊。
几个页面,你可以在http://google.com里搜“advanced python” (http://jump.im/i6)
- AdvancedBooks
- Python Advanced: Advanced Topics
- Advanced Python
- https://www.youtube.com/watch?v=u2KZJzoz-qI
- Effective Python: 59 Specific Ways to Write Better Python
- High Performance Python: Practical Performant Programming for Humans
- The Python Language Reference Manual (Python Manual)
- Functional Python Programming
- Learning Python Design Patterns
- Black Hat Python: Python Programming for Hackers and Pentesters
Kenneth Reitz 大神的 Python Guide:GitHub - kennethreitz/python-guide: Python best practices guidebook, written for Humans.
Eli Bendersky 的博客:Eli Bendersky's website
多关注一些 Python 社区的大神,然后看看他们的博客、GitHub。
当然,Python 官方文档中也有很多有深度的东西,别忘了。
---- 到Github 上找项目代码看吧!
可以看看黄哥写的文章和视频。
请看黄哥本人写的文章
如何捅破python编程的那层纸
https://github.com/pythonpeixun/article/blob/master/pythonstudy.md
剪刀石头布小习题三种语言python2、php、go代码
https://github.com/pythonpeixun/article/blob/master/jdstb.md
一段小代码说明@property装饰器的用法
http://my.oschina.net/pythonpeixun/blog/382586
如何捅破python编程的那层纸之二
如何捅破python编程的那层纸之二
如何捅破python编程的那层纸之三
如何捅破python编程的那层纸之三
黄哥python培训_python编程思路之四
黄哥python培训_python编程思路之四
运维如何通过学习python学会编程
https://github.com/pythonpeixun/article/blob/master/python/how_to_learn_python.md
黄哥python远程视频培训班
article/index.md at master · pythonpeixun/article · GitHub
黄哥python培训试看视频播放地址
https://github.com/pythonpeixun/article/blob/master/python_shiping.md
黄哥python培训_python初学者的第一步
http://www.tudou.com/programs/view/pZvrOt9RlmE/
如何捅破python编程的那层纸视频
如何捅破python编程的那层纸 廖雪峰老师的博客我在看,不过应该适合初学者 弱弱的推荐自己的网站,编程派:http://codingpy.com。我会定期翻译一些国外Python开发者分享的教程,如果习惯看英文,可以直接点击我分享的原文链接。 咳咳,50k的代码量,那果断应该follow Guido老爹的blog啦。(https://www.blogger.com/profile/12821714508588242516) PythonTab:Python中文开发者社区门户
PyTab在线手册中心
目前这个阶段,这个网站很适合你 建议直接去github找awesome xxx系列 比如这个
GitHub - vinta/awesome-python: A curated list of awesome Python frameworks, libraries and software
有1万多的star

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모바일 XML에서 PDF의 속도는 다음 요인에 따라 다릅니다. XML 구조의 복잡성. 모바일 하드웨어 구성 변환 방법 (라이브러리, 알고리즘) 코드 품질 최적화 방법 (효율적인 라이브러리 선택, 알고리즘 최적화, 캐시 데이터 및 다중 스레딩 사용). 전반적으로 절대적인 답변은 없으며 특정 상황에 따라 최적화해야합니다.

단일 애플리케이션으로 휴대 전화에서 직접 XML에서 PDF 변환을 완료하는 것은 불가능합니다. 두 단계를 통해 달성 할 수있는 클라우드 서비스를 사용해야합니다. 1. 클라우드에서 XML을 PDF로 변환하십시오. 2. 휴대 전화에서 변환 된 PDF 파일에 액세스하거나 다운로드하십시오.

C 언어에는 내장 합계 기능이 없으므로 직접 작성해야합니다. 합계는 배열 및 축적 요소를 가로 질러 달성 할 수 있습니다. 루프 버전 : 루프 및 배열 길이를 사용하여 계산됩니다. 포인터 버전 : 포인터를 사용하여 배열 요소를 가리키며 효율적인 합계는 자체 증가 포인터를 통해 달성됩니다. 동적으로 배열 버전을 할당 : 배열을 동적으로 할당하고 메모리를 직접 관리하여 메모리 누출을 방지하기 위해 할당 된 메모리가 해제되도록합니다.

XML을 PDF로 직접 변환하는 응용 프로그램은 근본적으로 다른 두 형식이므로 찾을 수 없습니다. XML은 데이터를 저장하는 데 사용되는 반면 PDF는 문서를 표시하는 데 사용됩니다. 변환을 완료하려면 Python 및 ReportLab과 같은 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 사용하여 XML 데이터를 구문 분석하고 PDF 문서를 생성 할 수 있습니다.

XSLT 변환기 또는 이미지 라이브러리를 사용하여 XML을 이미지로 변환 할 수 있습니다. XSLT 변환기 : XSLT 프로세서 및 스타일 시트를 사용하여 XML을 이미지로 변환합니다. 이미지 라이브러리 : Pil 또는 Imagemagick와 같은 라이브러리를 사용하여 XML 데이터에서 이미지를 그리기 및 텍스트 그리기와 같은 이미지를 만듭니다.

XML 서식 도구는 규칙에 따라 코드를 입력하여 가독성과 이해를 향상시킬 수 있습니다. 도구를 선택할 때는 사용자 정의 기능, 특수 상황 처리, 성능 및 사용 편의성에주의하십시오. 일반적으로 사용되는 도구 유형에는 온라인 도구, IDE 플러그인 및 명령 줄 도구가 포함됩니다.

XML 이미지를 먼저 변환하려면 먼저 XML 데이터 구조를 결정한 다음 Python의 Matplotlib와 같은 적절한 그래픽 라이브러리를 선택하고 데이터 구조를 기반으로 시각화 전략을 선택하고 데이터 볼륨 및 이미지 형식을 고려하고 효율적인 라이브러리를 수행하거나 필요에 따라 PNG, JPEG 또는 SVG로 저장하십시오.

XML 구조가 유연하고 다양하기 때문에 모든 XML 파일을 PDF로 변환 할 수있는 앱은 없습니다. XML에서 PDF의 핵심은 데이터 구조를 페이지 레이아웃으로 변환하는 것입니다. XML을 구문 분석하고 PDF를 생성해야합니다. 일반적인 방법으로는 요소 트리와 같은 파이썬 라이브러리를 사용한 XML 및 ReportLab 라이브러리를 사용하여 PDF를 생성하는 XML을 구문 분석합니다. 복잡한 XML의 경우 XSLT 변환 구조를 사용해야 할 수도 있습니다. 성능을 최적화 할 때는 멀티 스레드 또는 멀티 프로세스 사용을 고려하고 적절한 라이브러리를 선택하십시오.
