python基础学完后再学什么
相信一个python的初学者一定已经学完了基础的编程知识,和其他编程语言差不多,基础的数据类型、判断、循环、函数,或许你还学了面向对象。然而,当你学完这些后,或许一本python的入门书籍你已经学完了,但是你开始迷茫了,接下来,到底该干些什么呢?
以前我也曾经遇到过这些问题,我的办法就是四处寻找python的教学视频,然后去学。虽然学到了一些东西,但是并不系统,学了一段时间后,就忘得差不多了。(推荐学习:Python视频教程)
经过一年的学习,我觉得python进阶的方法是,学完基础知识后,就先从网络编程开始,从一个最简单的socket开始,先写写两台机器如何通讯,找找成就感。然后接着学习socketserver模块和http.server模块,它们是一个封装一个,你读了这两个模块之后,就知道python面向对象的强大,即使你现在写不了那么好的代码,但是你依然进步着。
尤其是http.server模块,你看完它的源码后开始朝着python的web服务器方向发展了,要知道python的web服务器代码,都是基于socket封装的,一行代码一行写出来的。一条简单的命令
python -m http.server
此时你的电脑就是一个简单的web服务器了,可以通过浏览器获得你电脑让的文件。了解了这些,你就可以着手写一个最简单的web服务器了,其实几行代码就搞定了。可是你发现你的代码一次只能服务一台客户端,你开始思考该怎么做让python实现并发。
在Python中有三种方式,进程、线程和协程。进程写不说,聊聊线程和协程。这样说吧,线程和协程实现的功能差不多,但是协程占用的系统资源更少,它不需要CPU进行上下文的切换。所以最好的解决方案便是进程加协程。
这时候你又开始进入了一个新的学习领域,开始了解协程,从最简单的yield关键字开始,接着了解python中的异步模块,然后到终极异步模块asyncio,python作者着手开发的,毕竟现在异步是非常火的。期间,你可能会使用异步写些小程序,比如写个聊天室,单线程下的并发。到了最后,你让你所学的异步和web服务器相结合,使其更加强大,如果只是玩玩的话,完全可以将它搭在你的服务器上,提供一些简单的网页服务。如果还想继续发展的话,可以写个小型的web框架玩玩。
这时候,就可以去了解爬虫了,毕竟服务端已经被你解决了。先写服务端有一个好处,可以从无到有,锻炼自己写代码的水平,爬虫已经封装的很好了,如果从零开始写有点小麻烦。还是那句话,慢慢学,如果感兴趣,也可以写个小型的框架来玩。
接着就可以玩一些高级一点的,之前我所说的一些和python相关的编程,有个高中知识水平就可以搞了。但是你想玩数据分析和机器学习那就需要大学的知识储备了,高数、线代、统计学、概率论等等数学知识,这时候先结合你之前的爬虫知识搞搞简单的数据分析,然后在慢慢的一步步深入下去,相信那是的你应该有了自己明确的目标了吧。想要做到这一点,最重要的便是坚持。
更多Python相关技术文章,请访问Python教程栏目进行学习!
Atas ialah kandungan terperinci python基础学完后再学什么. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



PHP dan Python mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri, dan pilihannya bergantung kepada keperluan projek dan keutamaan peribadi. 1.PHP sesuai untuk pembangunan pesat dan penyelenggaraan aplikasi web berskala besar. 2. Python menguasai bidang sains data dan pembelajaran mesin.

Python dan JavaScript mempunyai kelebihan dan kekurangan mereka sendiri dari segi komuniti, perpustakaan dan sumber. 1) Komuniti Python mesra dan sesuai untuk pemula, tetapi sumber pembangunan depan tidak kaya dengan JavaScript. 2) Python berkuasa dalam bidang sains data dan perpustakaan pembelajaran mesin, sementara JavaScript lebih baik dalam perpustakaan pembangunan dan kerangka pembangunan depan. 3) Kedua -duanya mempunyai sumber pembelajaran yang kaya, tetapi Python sesuai untuk memulakan dengan dokumen rasmi, sementara JavaScript lebih baik dengan MDNWebDocs. Pilihan harus berdasarkan keperluan projek dan kepentingan peribadi.

Membolehkan pecutan GPU pytorch pada sistem CentOS memerlukan pemasangan cuda, cudnn dan GPU versi pytorch. Langkah-langkah berikut akan membimbing anda melalui proses: Pemasangan CUDA dan CUDNN Tentukan keserasian versi CUDA: Gunakan perintah NVIDIA-SMI untuk melihat versi CUDA yang disokong oleh kad grafik NVIDIA anda. Sebagai contoh, kad grafik MX450 anda boleh menyokong CUDA11.1 atau lebih tinggi. Muat turun dan pasang Cudatoolkit: Lawati laman web rasmi Nvidiacudatoolkit dan muat turun dan pasang versi yang sepadan mengikut versi CUDA tertinggi yang disokong oleh kad grafik anda. Pasang Perpustakaan Cudnn:

Docker menggunakan ciri -ciri kernel Linux untuk menyediakan persekitaran berjalan yang cekap dan terpencil. Prinsip kerjanya adalah seperti berikut: 1. Cermin digunakan sebagai templat baca sahaja, yang mengandungi semua yang anda perlukan untuk menjalankan aplikasi; 2. Sistem Fail Kesatuan (Unionfs) menyusun pelbagai sistem fail, hanya menyimpan perbezaan, menjimatkan ruang dan mempercepatkan; 3. Daemon menguruskan cermin dan bekas, dan pelanggan menggunakannya untuk interaksi; 4. Ruang nama dan cgroups melaksanakan pengasingan kontena dan batasan sumber; 5. Pelbagai mod rangkaian menyokong interkoneksi kontena. Hanya dengan memahami konsep -konsep teras ini, anda boleh menggunakan Docker dengan lebih baik.

Latihan yang diedarkan Pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah berikut: Pemasangan Pytorch: Premisnya ialah Python dan PIP dipasang dalam sistem CentOS. Bergantung pada versi CUDA anda, dapatkan arahan pemasangan yang sesuai dari laman web rasmi Pytorch. Untuk latihan CPU sahaja, anda boleh menggunakan arahan berikut: PipinstallToRchTorchVisionTorchaudio Jika anda memerlukan sokongan GPU, pastikan versi CUDA dan CUDNN yang sama dipasang dan gunakan versi pytorch yang sepadan untuk pemasangan. Konfigurasi Alam Sekitar Teragih: Latihan yang diedarkan biasanya memerlukan pelbagai mesin atau mesin berbilang mesin tunggal. Tempat

Apabila memasang pytorch pada sistem CentOS, anda perlu dengan teliti memilih versi yang sesuai dan pertimbangkan faktor utama berikut: 1. Keserasian Persekitaran Sistem: Sistem Operasi: Adalah disyorkan untuk menggunakan CentOS7 atau lebih tinggi. CUDA dan CUDNN: Versi Pytorch dan versi CUDA berkait rapat. Sebagai contoh, Pytorch1.9.0 memerlukan CUDA11.1, manakala Pytorch2.0.1 memerlukan CUDA11.3. Versi CUDNN juga mesti sepadan dengan versi CUDA. Sebelum memilih versi PyTorch, pastikan anda mengesahkan bahawa versi CUDA dan CUDNN yang serasi telah dipasang. Versi Python: Cawangan Rasmi Pytorch

Dalam kod VS, anda boleh menjalankan program di terminal melalui langkah -langkah berikut: Sediakan kod dan buka terminal bersepadu untuk memastikan bahawa direktori kod selaras dengan direktori kerja terminal. Pilih arahan Run mengikut bahasa pengaturcaraan (seperti python python your_file_name.py) untuk memeriksa sama ada ia berjalan dengan jayanya dan menyelesaikan kesilapan. Gunakan debugger untuk meningkatkan kecekapan debug.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
