python重点知识整理(python还需要讲什么知识)

大家好，今天小编来为大家解答python重点知识整理这个问题，python还需要讲什么知识很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！

学习Python需要具备哪些知识基础

从我本人的经历来说，我在大学学习的是文科专业，但到现在从事编程已经近15年了，也由一名程序员做到了技术负责人，从最早的Basic到C、再到C++、PHP，现在工作中主要用Python，没有参加过任何的培训班，全凭自己的兴趣自学起来的，因此我可负责任的说，学习Python并不需要什么基础知识。事实上，学习任何一门编程语言都没有硬性的要求需要哪些基础知识。但是从另一方面讲，学习编程语言很象学习自然语言，在学习英语的过程中，你去了解了英语常见词汇和语法其实并不难，但是如果你想熟练的使用英语同老外对话、使用英语写出优美的文章却是另外一回事。同其它计算机语言比，学习Python是相对简单的，因为它的设计理念本身就很简洁，语法也非常接近自然语言，特别是Python舍弃了大括号式的代码块（｛｝），而使用缩进去定义代码块，让代码的可读性提高了一个大台阶。下图是使用Python解汉诺塔的代码，不含注释一共7行，简洁明了。如果你学习Python只是想了解它的语法和数据类型、写一些好玩的小程序，本文不是为你准备的，后面内容就可以略过了。但如果您想学会Python并用它写出真正实用的程序，强烈建议你读完本文，因为想要深入的掌握任何一门编程语言（不限于Python）并使用在实际工作中，以下三个基本功是必不可少的。一、数据结构与算法数据结构是计算机专业的一门基础学科，它不依赖于任何一种编程语言，而算法是操作和处理数据结构的一系列方法。对于非计算机专业想要接触计算机语言的人来说，掌握这些知识是非常有必要的，千万不要觉得这些是科班出生的人才应该学的东西。我编程生涯前两年，没有仔细学习过数据结构，更没有研究过算法，总觉得实用主义是解决一切问题的王道，而自从研读了严蔚敏老师的《数据结构(C语言版)》以后，感觉如同打通了任督二脉，之前觉得复杂的问题突然变得简单，之前无法理解的一些问题抽丝剥茧般的呈现在脑海里，也为后续的工作打下了坚实的基础。但是对于非科班出身的人，了解复杂的数据结构并非易事，不过这些年互联网发展如此之快，给我们这些想要深入学习编程知识的人提供了很多超级棒的工具，比如visualgo（https://visualgo.net/zh），可以使用这个网站在线的去熟悉和操作各种常见的数据结构，每个数据结构相关的算法也用动画的形式非常直观的呈现在我们面前。想想当初啃课本的痛苦，现在的学生们不要太幸福好嘛[哭]。二、面向对象的编程思想交给你一件事，你把它分解成第一步做A、B、C，第二步接着做D、E、F，第三步第四步所有事情都由自己一条线做下去，直到最后一步把事情完成，这就是面向过程的思想。这种方式处理的事情最好不要太复杂，一件复杂的事情会让整个过程变得千头万绪，很难保证处理的正确性和效率。换作面向对象的方法，交给你一件事，你会安排给N个人去做，第一个人处理A部分，第二个人处理B，每个人定义好需要什么材料、按照什么标准交付，最终再由一个人去组织好每个人的交付物就OK了，这样的话每个人专心干一件事，分工明确、过程简单、接口清晰，处理复杂的问题毫无压力。当然，上面的场景只涉及到了面向对象中封装的概念，Python中还有继承、多态等概念。编程语言最初都是面向过程的，到现在面向过程的C语言仍然是很流行的。面向过程的编程思想很清晰，代码简洁，效率高，很多底层的算法都是由过程式的编程实现的，一些专注网站开发的语言如PHP也在大量使用面向过程的编程方式。但是问题在于，我们现在需要用编程语言解决的问题越来越复杂，很多入门的编程教程并不注重面向对象思想的培养，所以初学者在遇到复杂问题时感觉无从下手，或者写出的代码冗长难以调试和维护。因此，我的建议是，大家在学习编程的最初，就应当刻意去训练面向对象的编程思想，提高解决复杂问题的能力。三、代码质量与安全性当你同一个团队一起工作时，代码的质量显得尤为重要。代码质量一方面指代码解决问题的效率和灵活性，另一方面也指代码的规范程度。写得再精巧的代码，如果你的团队成员看不明白，对整个项目组来说也是不合格的，更何况，一段没有注释的代码，一个月过后自己都有可能很难读懂。此外，代码的安全性也是一个非常值得重视的问题，特别是在开发Web应用或者网络服务的时候，一个SQL注入漏洞极有可能会让公司泄漏大量敏感数据从而造成非常严重的经济损失。下图是一张被黑客攻占的网站的截图，你肯定不希望自己负责的项目也会变成这样。因此，在学习编程语言的初期就养成良好的编码习惯，而且应当学习一些安全编码的基本知识，了解如何写出安全的代码。Python官方在编程规范方面做了很多工作，《StyleGuidforPythonCode(PEP8)》(https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/)是每一个Python初学者都应该读的一篇文档，从最初就按照规范做，养成良好的习惯比什么都重要。OWASP组织发布的《OWASP安全编码规范快速参考》（http://www.owasp.org.cn/owasp-project/download/OWASP_SCP_Quick_Reference_GuideChinese.pdf）是一个与技术无关的通用软件安全编码规范，它包括了软件开发安全原则的介绍和关键术语列表，能够帮助你快速了解安全编码应当遵循的规范。

最后要提的是，做真正实用的东西，是需要和业务相关的。例如，你需要做Web应用开发需要了解Django、Flask等Web框架的知识，HTML、Javascript等前端开发的知识，MySQL、MongoDB等数据库知识，以及SQLAlchemy、MongoEngine等数据库框架的相关知识等等；如果你想用Python做爬虫需要了解HTML、Java引擎、Dom、Ajax等知识，以及Scrapy等爬虫框架等等。

入门Python容易，然而想成长为一名Python编程高手却是需要付出很多艰辛的。

关于python，有哪些实用的知识点或者小技巧

本文邀请pany来回答，以下是他基于工作经验罗列出来的关于python的一些实用知识点和小技巧，希望对你有所帮助~

文章不旨在概念的介绍和深挖，或者酷炫的第三方库介绍。更多是站在实用性角度简明快速罗列自认为颇为有用的知识点或者技巧。为提高代码的效率或可读性，便利性等添砖加瓦。经验之谈，欢迎交流和拍砖。字符串

字符拼接，join。

这里需要强调下，任何字符相关的可迭代对象都可以使用join。除了set，tuple外，类句柄对象同样可以使用join。

关键字格式化

除了我们常用的%s进行格式化外，其实还可以按照关键字格式化，对于比较多变量时的情况，有利于提高代码的可读性。

当然format可以类似地

行分割

字符分隔

split(rsplit)其实时有第二个参数的，表示按顺序分隔几次，类似‘指定数目的非贪婪分隔’

内容重复的字符串

多行缩进处理

标准库的textwrap.dedent可以删除源文本中各行行首的共同缩进部分

标准库textwrap还有其他一些方法处理文本格式，例如fill设定行宽度和首行缩减，indent添加行前缀等等。

字典

setdefault

给字典设置(增加)新的键，存在就不设置(获取当前key对应的值)，不存在就设置并返回当前key对应的值

update，更新字典

fromkeys(seq[,value])

创建一个新字典，序列seq的元素为键，value为字典所有键对应的初始值(不指定为None)。

类似的功能其实也可以通过defaultdict来实现，后面会举例。

标准库collections的defaultdict和OrderedDict

defaultdict类接受一个类型作为参数，当所访问的键不存在的时候，可以实例化一个指定类型空值作为默认值

统计词频

defaultdict类还使用任何不带参的函数，该函数的返回值作为默认值，这样可以实现多层key默认值的指定。

所以defaultdict可以覆盖setdefault的使用场景，人倾向使用defaultdict，更加方便简洁

模仿fromkeys

OrderedDict

python的字典是无序的,OrderedDict可以保留key的顺序信息

OrderedDict的Key会按照插入的顺序排列

json化后可以保留顺序

列表

生成式

生成式中的判断

生成式多层嵌套

但是多层生成式不推荐过度使用，可能会导致可读性更差。列表的索引有不少灵活的用法：

元素重复的序列

*运算符可生成元素重复的序列

在for循环中一同拿到索引和元素

其实enumerate函数的可使用范围也包括所有的可迭代对象

例如文件句柄

在列表中查找

除了使用index()方法返回查找元素的索引外。对于复杂点的元素可以使用生成器及其next方法

Set

集合生成式

实际上{1,2,3}相当于set([1,2,3])

set支持leninjoin

删除元素：remove和discard

二者的区别在于，如果被指定删除的不存在时remove会抛出KeyError异常，而discard则不会

对集合添加多项

集合运算

推荐使用运算符而不是set方法函数，运算符看起来更简洁，有更好的可读性

如果读完此文对你有帮助，请点个赞或者转发让更多人知道哦~

python大一基础知识点

1.Python大一基础知识点包括但不限于：基本语法、变量和数据类型、运算符、条件语句、循环语句、函数、列表、字典、字符串操作等。2.这些知识点是Python编程的基础，掌握它们可以帮助大一的学生建立起对Python编程的基本理解和应用能力。通过学习基本语法和数据类型，学生可以了解Python的基本语法规则和常用的数据类型，为后续的编程实践打下基础。条件语句和循环语句可以帮助学生实现程序的流程控制，函数的学习可以帮助学生提高代码的复用性和可读性。同时，列表、字典和字符串操作等知识点可以帮助学生处理和操作不同类型的数据。3.此外，大一的学生还可以通过学习Python的基础知识点，进一步延伸到更高级的主题，如文件操作、异常处理、面向对象编程等。这些知识点可以帮助学生更好地理解和应用Python编程，为日后的学习和工作打下坚实的基础。

python还需要讲什么知识

阶段一：Python开发基础

Python全栈开发与人工智能之Python开发基础知识学习内容包括：Python基础语法、数据类型、字符编码、文件操作、函数、装饰器、迭代器、内置方法、常用模块等。

阶段二：Python高级编程和数据库开发

Python全栈开发与人工智能之Python高级编程和数据库开发知识学习内容包括：面向对象开发、Socket网络编程、线程、进程、队列、IO多路模型、Mysql数据库开发等。

阶段三：前端开发

Python全栈开发与人工智能之前端开发知识学习内容包括：Html、CSS、JavaScript开发、Jquery&bootstrap开发、前端框架VUE开发等。

阶段四：WEB框架开发

Python全栈开发与人工智能之WEB框架开发学习内容包括：Django框架基础、Django框架进阶、BBS+Blog实战项目开发、缓存和队列中间件、Flask框架学习、Tornado框架学习、RestfulAPI等。

阶段五：爬虫开发

Python全栈开发与人工智能之爬虫开发学习内容包括：爬虫开发实战。

阶段六：全栈项目实战

Python全栈开发与人工智能之全栈项目实战学习内容包括：企业应用工具学习、CRM客户关系管理系统开发、路飞学城在线教育平台开发等。

阶段七：数据分析

Python全栈开发与人工智能之数据分析学习内容包括：金融量化分析。

阶段八：人工智能

Python全栈开发与人工智能之人工智能学习内容包括：机器学习、数据分析、图像识别、自然语言翻译等。

阶段九：自动化运维&开发

Python全栈开发与人工智能之自动化运维&开发学习内容包括：CMDB资产管理系统开发、IT审计+主机管理系统开发、分布式主机监控系统开发等。

阶段十：高并发语言GO开发

Python全栈开发与人工智能之高并发语言GO开发学习内容包括：GO语言基础、数据类型与文件IO操作、函数和面向对象、并发编程等。

Python编程有很多方向,有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等,各个方向都有特定的技能要分享,比如学数据分析就要重点掌握统计学、SQL等知识,搞运维就要非常熟悉Linux系统。

Python是学什么的能做什么

Python是一个万能工具。不论你是不是IT工作者。熟练的使用Python都可以提高你的工作效率。尤其是经常需要做数据处理的工作。

数据处理和分析

你可以利用pandaspython库来处理excel文件，做数据分析和报告。比如下面这样的一个excel。

你可以用一句python就可以读出来：

sheet=pd.read_excel("data/services.xlsx")

打印出来是这样的：

之后你就可以很方便的用python来分析和操作这个excel了。

画图

你可以利用graphvizPython库来绘制图像。比如下面的图像就是用20行python代码绘制出来的。我有一个视频《20行python代码画出微服务的调用热点监控图像》做了详细讲解。

好入门，用python编程很有乐趣。

python比较好入门，不需要很多的计算机专业的背景。很多小学生都开始学习python。我分享了一些python的入门学习的视频。欢迎观看。祝你学的愉快。

本人，@小马过河Vizit，专注于分布式系统原理和实践分享。希望利用动画生动而又准确地演示抽象的原理。

关于我的名字。小马过河Vizit，意为凡事像小马过河一样，需要自己亲自尝试、探索才能获得乐趣和新知。Vizit是指Visualizeit的缩写。一图胜千言，希望可以利用动画来可视化抽象的原理。

欢迎关注，点赞！谢谢支持。

python语言入门详解

Python是一门非常容易上手的语言，通过查阅资料和教程，也许一晚上就能写出一个简单的爬虫。但Python也是一门很难精通的语言，因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技。本文主要针对的读者是：

毫无Python经验的小白

有一些简单Python经验，但只会复制粘贴代码，不知其所以然的读者

觉得单独一篇文章太琐碎，质量没保证，却没空读完一本书，但又想对Python有全面了解

对Python的整体知识结构形成初步的概念

了解Python特有的知识点，比如装饰器、上下文、生成器等等，不仅会写Demo，还对背后的原理有一定了解

避免C++/Java等风格的Python代码，能够写出地道的Python代码

能够熟练的使用Python编写脚本实现日常的简单需求，能够维护小型Python项目，能够阅读较复杂的Python源码

关于python重点知识整理的内容到此结束，希望对大家有所帮助。