Рубрики
Без рубрики

Я знаю основы Python, что дальше?

Промежуточные ресурсы Python. Теги с Python, промежуточным, ресурсами.

Что узнать дальше, часто задаваемый вопрос. Поиск Что дальше ON/R/LULATIONPYPHON дает вам слишком много результатов. Вот еще несколько вопросов, а также статей на эту тему:

Упражнения и проекты

У меня тоже нет простого ответа на этот вопрос. Если вы чувствуете себя комфортно с основы программирования и синтаксисом Python, то упражнения – это хороший способ проверить свои знания. Ресурс, который вы использовали для изучения Python, обычно будут иметь какие-то упражнения, поэтому они будут идеальными в качестве первого выбора. Я также предложил использовать ниже ресурсы для улучшения ваших навыков. Если вы застряли, перечитайте материал, связанный с теми темами, поиск в Интернете, попросите разъяснения и т. Д. – Короче говоря, приложите усилия для ее решения. Это нормально пропустить некоторые хлопотные проблемы (и вернуться к нему позже, если у вас есть время), но вы должны быть в состоянии решить большинство проблем для начинающих. Поддержание заметок также поможет, особенно для распространенных ошибок.

После того, как вам удобно с основными основаниями и синтаксисом, следующим шагом является проекты. Я использую 10-линейную программу, которая решает общую проблему для меня – добавление Body {Text-Align: Оправдание} к Epub Файлы, которые не оправдывают выровненные. Я не знал, что эта линия поможет заранее, я искал онлайн для решения, а затем автоматизировал процесс расстегления Epub , добавляя линию, а затем упаковывать ее снова. Что, вероятно, понадобится вам поиску документации и пройти через некоторую какую-то колокольчик. И как только вы написали решение и используете его регулярно, вы, вероятно, столкнулись с углом и функциями, которые будут добавлены. Я чувствую, что это отличный способ учиться и понимать программирование.

Отладка

Знание того, как отлаживать свои программы, имеет решающее значение и должны быть идеально преподаваться с самого начала вместо главы в конце книги. Думаю, Python это потрясающий пример для такого ресурса материала.

Сайты, такие как Pythontor Позвольте вам визуально отлаживать программу – вы можете выполнить шаг за шагом программы и увидеть текущее значение переменных. Аналогичная функция обычно обеспечивается IDES, такими как Пычарм и Thonny Отказ Под капотом эти визуализации используют модуль PDB Отказ Смотрите также Отладка Python с PDB Отказ

Отладка часто является расстраивающим опытом. Принимая перерыв (а иногда я нашел проблему в моих снах). Попробуйте уменьшить код максимально возможной, чтобы вы остались с минимальным кодом, необходимым для воспроизведения проблемы. Говоря о проблеме другу/коллеге/неодушевленным объектам/и т. Д. Может помочь тоже известен как Резиновая утка отладки . Я часто нашел проблему, приформулируя вопрос, который нужно задавать на форумах, таких как Stackoverflow/Reddit, потому что списание вашей проблемы – это другой способ привлечь ясность, чем просто смутное представление о своем уме. Вот еще несколько статей об этой сложной теме:

Вот интересный фрагмент (модифицированный, чтобы держать его маленьким) из коллекции Интересные истории ошибок Отказ

Парсер JPEG выдохнул всякий раз, когда генеральный директор пришел в комнату, потому что у него всегда была рубашка с квадратным рисунком на нем, что вызвало какой-то особый случай контрастности и блокировать граничные алгоритмы.

Смотрите также Отверенный список Absurd Software Bug Stories Отказ

Тестирование

Еще один важный аспект в путешествии программирования – это зная, как писать тесты. В больших проектах, как правило, есть отдельные инженеры (часто в гораздо большем количестве, чем разработчики кода) для проверки кода. Даже в этих случаях написание нескольких проблем со здравоохранением самостоятельно может помочь вам развить быстрее, зная, что изменения не разбивают основные функциональные возможности.

Там нет единого консенсуса по методологиям испытаний. Есть Устройство тестирования , Тестирование интеграции , Тестовое развитие и так далее. Часто комбинация из них используется. В наши дни машинное обучение также считается снижением времени тестирования, см. Тестирование Firefox более эффективно с помощью машинного обучения Например.

Когда я начну проект, я обычно пытаюсь написать программы постепенно. Скажем, мне нужно повторить файлы из каталога. Я убедитесь, что порция работает (обычно с Print заявления), затем добавьте другую функцию – скажите чтение файлов и проверьте это и так далее. Это снижает бремя тестирования большой программы одновременно в конце. И в зависимости от характера программы, я добавлю несколько здравоохранения в конце. Например, для моего command_help Проект, я копирую вставил несколько тестовых прогонов программы с разными параметрами и аргументами в отдельный файл и написал программу для проведения этих тестов, когда исходный код изменен.

Для нетривиальных проектов обычно вы обычно получите нуждающиеся в таких структурах, как встроенный модуль Неизвестный или сторонние модули, такие как pteest Отказ Вот некоторые учебные ресурсы.

Промежуточные ресурсы Python

  • Официальные документы Python – Документы Python – это сокровищница информации
  • Спокойный код – Видео без тестирования, стиль кода, args kwargs, наука о данных и т. Д.
  • Практическое программирование Python – охватывает основополагающие аспекты программирования Python с акцентом на запись сценария, манипулированием данных и организации программы
  • Промежуточный Python – охватывает отладку, генераторы, декораторы, виртуальные среды, коллекции, комплексные, классы и т. Д.
  • Эффективный Python – представление о питоновом пути написания программ
  • Свободный Python – Приведет вас через функции и библиотеки языка Python, и показывают, как сделать свой код короче, быстрее и более читаемый одновременно

  • Серьезный питон – развертывание, масштабируемость, тестирование и более
  • Практика Python Pro – Научитесь проектировать профессиональный уровень, чистый, легкомодаемый программное обеспечение в масштабе, включает в себя примеры разработки программного обеспечения лучшие практики
  • Pythonprogramming – На основе доменных тем, таких как машинное обучение, разработка игр, анализ данных, веб-разработка и т. Д.
  • YouTube: Corey Schafer – Различные темы для начинающих для продвинутых пользователей

Алгоритмы и узоры дизайна

Handy Chechsheets.

Больше ресурсов Python

Вдохновленный этим постом, я сделал Репозиторий учебных ресурсов Python который классифицируется (новичок, промежуточные, продвинутые, домены, такие как Web/ML/Data Science, и т. Д.), А включает в себя удобную функцию поиска.

Я надеюсь, что эти ресурсы помогут вам принять этот решающий следующий шаг и продолжить путешествие Python. Счастливое обучение:)

Оригинал: “https://dev.to/learnbyexample/i-know-python-basics-what-next-49n1”