Python实训周总结
Python实训周总Python的学习到现在已经有半个月了，通解与企业化标准的培使我加深了python的认识。
因为之前有学Java的基础，所以这次实训入门时也相对容易许多。
这是我第一次接触到Python语言，但不是我学习的第一种编程语言。
它的逻辑规则和C语言和JAVA存在很大的相似之处，在对数据进行处理时有种似曾相识之感。
实习安排是逐渐加深的，所以跟随课程学习相对容易。
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。
公认的特点是简单、易学、免费、开源等等。
个人觉得特别喜欢Python的地方是对字符串操作特别的灵活、采取缩进的方式简单明了、以及简单的语法。
其内嵌数据库中有很多常用函数，需要使用时调用即可，这一点让我觉得相当方便，可以说少写了一半代码。
其简洁方便的编辑方式也很对我胃口，相对比所学过的其他语言来说确实很灵活。
python变量类型是根据输入值变化的，数据长度是动态的，对其进行赋值时不需要特意去定义其类型和长度。
Python具有丰富和强大的库。
它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块(尤其是C\\\/C++)很轻松地联结在一起。
常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型(有时甚至是程序的最终界面)，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C\\\/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供
对python学习的总结怎么写
1.Python初步Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。
公认的特点是简单、易学、免费、开源等等。
个人觉得特别喜欢Python的地方是对字符串操作特别的灵活、采取缩进的方式简单明了（虽然百度百科上把这个说成是局限）、以及简单的语法。
Python 和c类似，是顺序进行的，不想visual c++是事件触发不同模块进行的。
操作和matlab相似，有编辑窗口，也有一个运行的窗口（交互式解释器），可以编写之后运行，也可以在命令行模式下一条条的完成。
2.基本语法2.1表达式、数字、\\\/(整除)、%（取余）、**(幂)、#注释；2.2长整形（后面加L）；十六进制和八进制（和c一样0x和0）；2.3变量赋值（x=2）、语句、输入输出（input（“哈哈”）、x=input（””））；2.4 函数：abs()、round()四舍五入2.5 模块：importmath3.字符串3.1 单引号和转义字符Python中单引号和双引号的作用基本上是一致的，用双引号一般是在所引用的字符串中包含单引号，为了加以区分所以使用双引号。
另一个方式就是用\\\/来转义。
转义即把后面的一个字符不按照它自身的功能处理而作为普通字符。
3.2 字符串表示字符串拼接用‘+’，例：x=‘a’ y=’b’ z=x+y字符串表示：str：把值转换为合理形式的字符串，以便用户理解 repr或‘x’:创建一个字符串，以合法的Python表达式的形式来表示值。
长字符串： 如果字符串太长，可以用三个引号来代替普通的引号。
或者在每行末用\\\/转义换行符。
原始字符串：r‘’不会对\\\/做转义处理，会保持字符串内所有字符的原始书写。
3.3 字符串格式 这个和c类似，用格式化操作符（%）来规定诸如长度、精确位、对齐等。
3.4 字符串方法 字符串方法和序列方法类似：对象.方法。
常用的有以下几种：find:在字符串中查找子字符串，返回子字符串所在位置最左端索引，没有则返回-1。
>>>title=’I am achinse’ >>>title.find(‘chi’) >>>8 注：还可以指定范围：title.find(‘’,0,16),即为从第一个到第16个。
join:在队列中添加元素。
>>>sep=”+” >>>seq=[‘1’,’2’,’3’,’4’,’5’] >>>sep.join(seq) >>>’1+2+3+4+5’lower:返回字符串的小写版 >>>’I am aChinese’.lower() >>>I am aChinesereplace:返回某字符串的所有匹配项均被替换之后得到的字符串。
>>>’This is atest’.replace(‘is’,’eez’) >>>’theez eez atest’split:join的逆方法，用来将字符串分割成序列 >>>’1+2+3+4’.split(‘+’) >>>[‘1’,’2’,’3’,’4’]strip:返回去除两侧（不包括内部）空格的字符串： >>>’ hh di hh ’.strip() >>>’hh dihh’ 注:还可指定要去除的字符，列为参数即可，注意只去除两侧，中间有也不会去除。
translate：与replace相似，但是只处理单个字符，优势在于可以同时进行多个替换。
3.5 字符串与序列字符串可以通过list函数转换为序列，序列的操作见下一部分。
唯一与标准序列不同的是不可变，不能x[2]=’c’4.序列4.1 通用序列操作索引：如c的下标分片：[3（起始）:6（去除分片后剩余部分的第一位）] [-3:-1] [0:10:2(步长)]序列相加、相乘：+ *in：是否在序列中，返回布尔值长度、最大（小）值：len() max()min()4.2 列表4.2.1基本列表操作元素赋值、分片赋值（很有意思的操作）4.2.2 列表方法对象.方法（参数）append：用于在列表末尾追加新对象count：统计某个元素在列表中出现的次数extend：可以在末尾一次性追加另一个序列中的多个值index:用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置insert：用于将对象插入到列表中pop：移除列表中的一个元素（默认是最后一个），并返回该元素的值remove：用于移除列表中某一个值的第一个匹配项reverse：将列表中的元素反向存放sort：在原位置进行排序 ===============================================================================================这个假期在学校实验室实习，需要用到python，不过要求不高，需要用python编的程序其实很简单，加上之前有了c语言和delphi的基础，只是大体看了看python的书，这里很想说的是有的时候边学边用，边用边找的学习方式非常有效率
python给我最大的感受就是灵活，简单。
语法非常贴近自然语言的习惯，而且对于尤其是字符串的处理非常强大，不需要自己再绞尽脑汁像准备ACM那时候那么痛苦，非常喜欢python
如何正确认识python这门语言
python是一个什么样的语言
Python作为现在比较热门的计算机程序语言，他是一种表明型、面向工具、动态数据范例的高级步伐计划语言。
这一句听起来不是很明白对不
我们来阐发一下：1. 表明型python的实行是通过表明器即时表明后实行的，相比于预先先编译后实行的C语言，python代码的运行速率要慢上百倍。
既然python运行服从这么低，为什么我们要实用python编程呢
这一点，背面我们会将到缘故原由。
2. 面向工具早期的编程头脑是面向历程，任何一个题目标办理都可以抽象为一个历程。
但是，随着题目标庞漂亮的增长，面向历程的庞漂亮也在不停地增长。
通过面向工具的要领，人们可以将种种事物抽象成一些容易明白的步伐工具，我们要办理题目就转化为对这些工具的阐发、计划和编程。
显然，面向工具的头脑使得我们好像在和实着实在的工具打交道，而编程酿成了一种兴趣。
[3]python是彻底的面向工具语言，在python中，统统皆是工具。
3. 动态数据范例这个特性，四个字形容：分外好用，谁用谁知道。
比方下面的这个例子，我们仅仅通过转变工具的值就可以大概转变工具的范例，相比于C语言，真是方便太多了。
用python2照旧还是python3
要是你对python有所相识的话，就会知道：python2和python3并不兼容。
如许就带来了一个题目，我们到底应该学python2照旧还是python3。
这个题现在几年还可以引发争议，但是如今小编可以卖力任地报告你，直接选python3。
理由只有一条：python3代表将来， 没有人盼望本身幸幸苦苦学出来的技能短期内被镌汰。
这个时间不算太长，官方对python2的支持到2020年。
初学Python，得了一个不认识的数字
这是程序语言的机制问题，几乎每种程序语言在处理小数计算都会有这种问题
不用想太多
如何正确认识Python 源文件
该任务会递归遍历所有的子目录，并编译所有的 Python 模块。
脚本中没有采用将 src 目录硬编码到调用之处的方式，而是在构建脚本中定义了称为 src.dir 的属性。
然后，在需要使用这个目录名的时候。
就可以通过 ${src.dir} 来引用。
要运行构建脚本，可从 Eclipse 中打开它。
Eclipse 具有内置的 Ant 构建脚本编辑和浏览功能。
Outline 视图可以显示出构建脚本的结构。
在 Navigator 视图中。
选择该构建脚本，用右键点击，然后选择“Run Ant...”。
选择 compile 目标，然后点击“Run”。
构建脚本执行过程中的输出信息应该显示在 Console 视图中，表示运行成功。
从对上述 pydoc 目标的解析可看出。
对Python编程技巧大总结对于Python设计语言特性进行全解析简读灵活性的Python编程语言有关Python版本大杂烩如何掌握Python异常处理问题第7 行声明了目标名称，并指出它依赖于 init 和 compile 目标。
这意味着在运行 pydoc 目标之前，Ant 必须保证 init 和 compile 目标已经运行，如果没有，则首先运行这两个目标。
pydoc 目标所依赖的 init 目标在第 3 至第 5 行定义。
init 目标仅仅创建了一个存放 PyDoc API 文档文件的目录。
如前所述，要为所生成文档的保存位置定义一个属性，名为 pydoc.dir。
第8 行开始是 py-doc 任务。
如前所述，您传入生成 pydoc 过程中所使用的 PYTHONPATH 。
destdir 属性告诉 py-doc 任务将生成的 HTML 文档输出到何处。
第 9 至第 11 行定义了在生成文档的过程中应该处理哪些 Python 源文件。
文件集是 Ant 脚本中通用的结构。
可用于定义所操作的一组文件。
这是一种很强大的特性，它使您能够通过名字模式、布尔逻辑和文件属性来选择所要操作的文件。
Ant 文档中有这方面的完整描述。
本例中递归选择了“src”目录下的所有文件。
Python 源文件中具有标准的单元测试框架（从 Python 2.3 开始。
在 Python 2.2 中这只是可选模块），与 Java jUnit 框架十分类似。
测试用例的结构与 jUnit 采用相同的方式。
每一个待测试的类和模块通常都具有自己的测试类。
测试类中包含测试装置（fixture）。
它们在 setUp 函数中初始化。
每一个测试都编写为测试类中的一个独立的测试函数。
unittest 框架会在测试函数之间循环往复，先调用 setUp 、再测试函数、然后清除（ tearDown ）测试函数。
请参阅清单 4 中的样例。
import unittest from pprint import pprint import feedparser class FeedparserTest(unittest.TestCase): A test class for the feedparser module. def setUp(self): set up data used in the tests. setUp is called before each test function execution. self.developerWorksUrl = testData\\\/developerworks.rss def testParse09Rss(self): Test a successful run of the parse function for a 0.91 RSS feed. print FeedparserTest.testParse09RSS() result = feedparser.parse(self.developerWorksUrl) pprint(result) self.assertEqual(0, result['bozo']) self.assert_(result is not None) channel = result['channel'] self.assert_(channel is not None) chanDesc = channel['description'] self.assertEqual(u'The latest content from IBM developerWorks', chanDesc) items = result['items'] self.assert_(items is not None) self.assert_(len(items)> 3) firstItem = items[0] title = firstItem['title'] self.assertEqual(u'Build installation packages with solution installation and deployment technologies', title) def tearDown(self): tear down any data used in tests tearDown is called after each test function execution. pass if __name__ == '__main__': unittest.main() 上述清单是实现 feedparser 模块基本测试功能的测试类。
完整的测试类见 feedParserTest 项目下的 src\\\/feedparserTest\\\/FeedparserTest.py。
step 函数负责准备整个测试过程中需要使用的测试装置，在本例中只有测试用的 RSS 文件的目录。
测试函数将对其进行解析。
testParse09Rss 是真正的测试函数。
Python 源文件这个函数调用 feedparser.parse 函数，传递测试用的 RSS 文件，输出解析结果，并通过 TestCase 类的 assert 函数执行基本的检查统作。
如果任何 assert 的求值结果不是真，或是在执行过程中抛出任何异常，unittest 就会报告一次测试失败或错误。
最后的两行负责在这个测试类内部运行测试，方法是直接运行该模块即可。
python 自定义函数设计的基本认识,你认为哪些方面特别重要
最重要的一点是：一个函数只解决一个小问题，不要将所有的逻辑代码，解决多个问题的代码，写在一个函数内。
刚刚看完《python学习手册》现在如何提升自己python编程的水平
1）Python是一种很容易上手的语言，所以认真学肯定能学好。
2）任何语言想要有提高，只有不断的实践，实践，再实践。
熟能生巧。
3）刚开始可以找一本有例子的书，照着书上的例子练习，理解。
熟悉到一定程度后，对这么语言有了一定的认识之后，可以考虑怎么把它用到工作上去，比如哪些工作可以用python使它变得简单。
从简单到复杂，step by step。
学编程和小说里面的练武一样，算法是口诀，勤练不辍功夫才能有长进。
整天看秘籍，背口诀，不动手练习，功夫怎么会用长进呢
练到一定程度就可以在K人，在实战中提高了，这个过程要善于思考总结(悟性)。
怕打不过而不出手的肯定只能是小罗罗（不打怪怎么能赚经验升级
）。
该出手时就出手才能成为一代宗师。
祝你好运
