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评论: |原作者: 爱德华帝麒|来自:
摘要: 一开始的时候，我觉得有点气愤，因为当我跟同龄人说我会python的时候，他们一些人认为我就是在装X，一直有这种很不好的风气，比如我说我把OS换成了 ubuntu，用vim，或是emacs的也是在装X，他们一直听着大学里老师的
　　一开始的时候，我觉得有点气愤，因为当我跟同龄人说我会python的时候，他们一些人认为
我就是在装X，一直有这种很不好的风气，比如我说我把OS换成了
ubuntu，用vim，或是emacs的也是在装X，他们一直听着大学里老师的信仰”语言都一样,重要的是编程思维“，所以学过
C，C++，JAVA，C#的人，总认为学习另一门语言比如(python)，只不过是在学习另一种写while和for的方式,所以我想在这里写一篇文
章谈谈，为什么python很值得你在大学里，或者在以后的工作里一学。
& & 首先我们来听听图灵奖获奖得主,Allan Perlis，说过的话，“如果一门语言没有改变你的编程思维，那么它不值得你去学习”。
& & 所以，熟练的使用一门语言才能让你有真正的编程思维，你用什么样的编程语言就将决定你的思维,而不是你写的多了，就有那个所谓的编程思维。
& & 如果这么说，我们大学的时候，学习了c，c++，java，C#，算是值得学习么？很多时候是不值得，我觉得我们大学的课程就是用java，c#，c++把"C程序设计"又上了一遍.
这是因为，学校的老师会C和java之类的，所以要跟着规矩开这门课，（这也就是为什么，许多学校还在教vb，）,这也就是为什么，你所以为的一样就是大
家都有For都有while，都有switch..都有Class...都有int
都有float,所谓的不一样就是用C有指针，java没有，这就是为什么教育是失败的，这也就是为什么，我目前认识的几个编程大牛，都不是计算机专业毕
python的优点：
& & 我所说的简单，是相比于象C和C++这样的语言,你为了编程，要学习许多偏底层的东西.
当然，你可能会问，python能干什么呢？python无所不能（当然，它不能帮你找女朋友），你java能做的，我用python都能做，你java
做不好的，我python也能做,虽然python被成为脚本语言，但它已经不算脚本了，就像火车已经不是"烧"着跑的了...
& & &比如，你脑子中突然有个什么想法，想要去实现它，或者你看见网上某个有趣的东西，想要自己动手去写个demo，那么用python可以很快的实现一个原型，之后你可以继续从这个原型出发去进一步探索，但是如果是java的话......
&在比如，你在学习一个新的编程范式，或者想要马上做个例子看看，试验某个API,如果你是写java的，你不得不去写一个main，写一些构造，即使有
IDE这样的东西，能够为你带来代码生成器，而我做得就是写一段“脚本”，或者打开python交互式解释器就行了。&
& & &而且python的第三方库也很多，你想马上就搭建个什么软件出来"也是比较容易的。
& & 内置的数据结构，list，tuple，内置的函数，各种方便的操作，让你“自由的表达”，有时候感觉写程序就是“信手拈来”...
& & 这在写算法时就能够表现出来，比如我要写一个快速排序：　　快速排序的思想就是将一个序列通过基准分为两个序列，然后对着两个序列分别递归..
如果用C语言写:
[cpp] void&q_sort(int&numbers[],&int&left,&int&right)&&{&&&&int&pivot,&l_hold,&r_&&&&&&l_hold&=&&&&&r_hold&=&&&&&pivot&=&numbers[left];&&&&while&(left&&&right)&&&&{&&&&&&while&((numbers[right]&&=&pivot)&&&&(left&&&right))&&&&&&&&right--;&&&&&&if&(left&!=&right)&&&&&&{&&&&&&&&numbers[left]&=&numbers[right];&&&&&&&&left++;&&&&&&}&&&&&&while&((numbers[left]&&=&pivot)&&&&(left&&&right))&&&&&&&&left++;&&&&&&if&(left&!=&right)&&&&&&{&&&&&&&&numbers[right]&=&numbers[left];&&&&&&&&right--;&&&&&&}&&&&}&&&&numbers[left]&=&&&&&pivot&=&&&&&left&=&l_&&&&right&=&r_&&&&if&(left&&&pivot)&&&&&&q_sort(numbers,&left,&pivot-1);&&&&if&(right&&&pivot)&&&&&&q_sort(numbers,&pivot+1,&right);&&}&&&
为什么这么长？因为除了表达快速排序的思想，你还要写数组分区，swap交换，for i,j的多一少一，都可能出现错误....
如果是python呢?
[cpp] def&qsort(lis):&&&&&&if&len(lis)&==&0:&&&&&&return&[]&&&&&&else:&&&&&&low&=&[]&&&&&&hig&=&[]&&&&&&for&x&in&lis[1:]:&&&&&&&&&&if&x&&&lis[0]:&&&&&&&&&&low.append(x)&&&&&&&&&&else:&&&&&&&&&&hig.append(x)&&&&&&low&=&qsort(low)&&&&&&hig&=&qsort(hig)&&&&&&return&low+lis[:1]+hig&&
当然高手可以写的更短:
[cpp] def&qsort(L):&&&&&if&not&L:&return&[]&&&&&return&qsort([x&for&x&in&L[1:]&if&x&&L[0]])&+&L[0:1]&+&qsort([x&for&x&in&L[1:]&if&x&=L[0]])&&
因为动态语言，在使用上，比静态语言要活，你可以自由的表达，但是如果是用java，C++这样的静态语言，想要表达自己的思想， 就没有那么容易.&
& & &python很值得你去深入研究，因为你玩得越熟，它给你所带来的回报越高，人们常说，java初学者和java大师写出的代码差不多，但是python初学者，python高手写出来的代码，简直就是天壤之别。
就拿简单的阶乘函数吧.
新手可以这么写:
[cpp] def&factorial(x):&&&&&&if&x&==&0:&&&&&&&&&&return&1&&&&&&else:&&&&&&&&&&return&x&*&factorial(x&-&1)&&
高手这么写:
[cpp] f&=&lambda&x:&x&and&x&*&f(x&-&1)&or&1&&
FP函数式编程
python是面向对象的，也可以面向过程
但下面我们用“函数式编程”来谈谈它的好处
下面是一个计算器的例子，《大话设计模式》的第一章，就是使用这个例子来阐述oop和设计模式的强大，
首先一种被认为糟糕的写法是这样的:
(以下代码来自啄木鸟社区，如果有版权问题，请告诉我，我马上删除)
public&class&Calculator&&{&&&&&&static&public&double&Foo(char&op,&double&x,&double&y)&&&&&&{&&&&&&switch(op)&&&&&&&&&&case&'+':&return&x+y;&&&&&&&&&&break;&&&&&&&&&&case&'-':&return&x-y;&&&&&&&&&&&&&&break;&&&&&&&&&&case&'*':&return&x*y;&&&&&&&&&&break;&&&&&&&&&&case&'/':&return&x/y;&&&&&&&&&&&&&&break;&&&&&&&&&&default:&&&&&&&&&&throw&new&Exception("????")&&&&&&}&&}&&
恩，不可重用，不可维护，不可扩展，不够灵活。
那些相信“设计模式”和java的狂热分子，要开始改这个代码了.
先来一个接口:
public&interface&Ioper&&{&&&&&&double&getResult(double&x,&double&y);&&}&&
然后在开始interface这些
public&class&OperatorAdd&interface&Ioper&&{&&&&&&public&double&getResult(double&x,&double&y)&&&&&&{&&&&&&return&x+y;&&&&&&&}&&}&&&&public&class&OperatorSub&interface&Ioper&&{&&&&&&public&double&getResult(double&x,&double&y)&&&&&&{&&&&&&return&x-y;&&&&&&&}&&}&&&&public&class&OperatorMul&interface&Ioper&&{&&&&&&public&double&getResult(double&x,&double&y)&&&&&&{&&&&&&return&x*y;&&&&&&&}&&}&&&&public&class&OperatorDiv&interface&Ioper&&{&&&&&&public&double&getResult(double&x,&double&y)&&&&&&{&&&&&&return&x/y;&&&&&&}&&}&&
之后他们获得了所谓的可重用，可扩展.....
[java]public&class&TheMainClass&&{&&&&&&public&static&void&Main()&&&&&&{&&&&&&Ioper&cul&=&new&OperatorAdd();&&&&&&double&resu&=&cul.getResult(3,4);&&&&&&System.out.println(resu);&&&&&&}&&&}&&
现在我来告诉你如何用python来实现...
[python]def&foo(op,x,y):&&&&&&print&eval("%d%s%d"%(x,op,y))&&就这两行...为什么会这样？因为python支持FP（函数式编程），在函数式编程中，函数变成了一等公民。
当然这里面有一定的开玩笑成分，不过，FP编程就是那么神奇,当你在学oop遇到瓶颈，或者oop已经用的很熟练的时候，不妨去学学FP（函数式编程），python就支持函数式编程,当然你也可以尝试下lisp的方言比如（Haskell）.
&所以，如果你学习python，你会越来越迷恋python，无法自拔.
Author:aiqier
刚表态过的朋友 ()
快毕业了，没工作经验，
找份工作好难啊？
赶紧去人才芯片公司磨练吧!!如何高效学Python？
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|系统分类:|关键词:Python|
如果你一直想学Python，但是不知道如何入手，那就别犹豫了。这篇文章就是为你写的。疑问随着数据科学概念的普及，Python这门并不算新的语言火得一塌糊涂。因为写了几篇用Python做数据分析的文章，经常有读者和学生在留言区问我，想学习Python，该如何入手？我经常需要根据他们的不同情况，提出对应的建议。这样针对性虽强，但效率不高。这个问题，我还是写出来，让更多的人一同看到吧。有几位出版社的编辑，给我发私信，鼓励我赶紧写一本Python教材出来。我暂时还没有写Python基础教程的计划。因为在我看来，现有的学习资源已经足够好了。有现成的资源和路径，为什么许多人依然在为学Python犯愁呢？因为学习有个效率问题。Python语法清晰明快，简单易学。这是Python如此普及的重要原因。但是，选择合适的Python学习方式，需要跟你自身的特性相结合。人群划分的标准是什么？不是你是否计算机相关专业，也不是你是否已经工作，而是一个重要的指标——你的自律能力。你可能觉得我说的话没有信息含量。自律能力强，学得更好，地球人谁不知道？可是，自律不够强的人，难道就注定什么也不能学了？当然不是。每个人的性格都有不同的特点，没有绝对的高下之分。不信你听听刘宝瑞先生的相声《日遭三险》，就明白了。自律能力也是这样。只要你能清楚认识自己，就能以更高效的方法来学习新知识和技能。下面我们分类探讨一下，不同自律能力的人，该如何学Python，才能更高效。路径I咱们先从自律能力最差的人说起。这样的同学，往往是三分钟热度。偶然受到了刺激，发奋要学习Python，以便投入数据科学的事业中。他会立即跑到图书馆或者书店抱回来一本《X天从入门到精通Python》的书开始啃。结果X天还没到，就顺利跑完了从入门到放弃的全过程。你没能坚持下来，自己肯定是有责任的。但是最大的问题，在于过度高估自己的自律能力。这样的同学，我推荐你到Coursera平台上，按部就班学习一门非常好的MOOC——“Programming for Everybody”。推荐这门课，是因为课程质量真是太好了。首先是教材好。这本教材的来源是有故事的。先是 Allen B. Downey 写了一本开放书籍 “Think Python: How to Think like a Computer Scientist”。这本书在Amazon上的评价是这样的：Charles Severance觉得这本书写得太好了，想把它作为教材。于是征得作者同意，大篇幅借鉴了这本书的内容架构，编写了一本 “Python for Informatics”。Charles写作这本书的时候，同时开放推出了iBook格式。里面就包含了自己的授课视频，供学生直接观看学习。后来，Charles用这本书扩展，做成了一门MOOC。2015年上线不久，硅谷资深工程师就都争相学习。Charles深谙课程迭代的技艺。他不断添加内容，完善课程体系，将一门课发展成一个专项课程(Signature Track)，并且将教材升级为 “Python for Everybody: Exploring Data In Python 3”在目前全球MOOC口碑榜上，Charles的这门课一直名列前茅。这个专项课程深入浅出讲解Python本来就很简单的语法，而且还用数据科学的一些基础工作任务，带动你去使用Python语言写简单项目。这种扎实的训练过程可以增强你的信心，激发兴趣。对于自律程度低的同学来说，下面这个特性更重要——一切工作都有时限。Coursera上的课程，每周的任务很明确。练习题正确率如果不能达到80%，就不能过关。到了截止日期，如果你不能完成全部练习和课程项目，就拿不到证书。老师在前面引领你，助教在旁边督促你，平台用时间表提醒你，论坛上的同学们在用同侪压力推挤你……想偷懒？想三天打鱼两天晒网？很难。路径II如果你的自律能力中等偏上，那么你可以选择的面就宽了。这里我给你推荐另一个MOOC平台，叫做Datacamp。我第一次接触Datacamp，是在2015年初。那时我在Coursera上选修杜克大学的统计学课程 “Statistical Inference”，配套的练习就在Datacamp上。当时这个平台就给我留下了非常深刻的印象，因为代码的运行都采用了云环境。学习者不需要在本机安装任何环境，一个支持HTML5标准的浏览器就能带给你完整的学习体验。对初学者来说，这种入门方式太好了。要知道，许多人的学习热情，就是被环境配置和依赖软件包安装的坑埋掉的。两年之后，Datacamp已经迭代得更为强大。你可以打开首页的Data Scientist with Python这个学习路径，查看其中已经提供的20门课程。这些课程涵盖了从Python基础，到数据处理，直至人工智能和深度神经网络的方方面面。所有的课程设计，都是短小精悍的。一般不超过4个小时，就可以完成某一主题的学习。这样你学起来毫不费力，可以在相当短的时间内获得反馈（练习题自动评分）和成就感（证书）。这个平台的课程，进度完全由学习者自己掌控。所以我把它归纳为适合有一定自律能力的学习者。它既可以给你即时的回馈，让你时刻了解自己所处的位置进度，不会迷失方向，又能充分体验自主学习的乐趣。Datacamp的课程，一般都是第一部分免费开放。后面部分购买后才能解锁学习。如果你对自己的学习能力和毅力有信心，可以购买一个完整时间段（例如一年）的课程。在此期间，所有平台上的课程，你都可以学习，并且可以在通过后获取证书。这样的购买方案本身已经有优惠，而且每年都会有特定时段的大幅打折促销，非常划算。建议放到购物车里面多关注。这是我在Datacamp拿到的深度学习框架Keras课程证书。确实只需要几个小时的时间就能学完。成就感还是蛮强的。路径III前面提到的课程费用不菲。Coursera上每门课平均价格在49美元左右。对来自发展中国家的学生群体，Coursera可以提供助学金。你可以根据自己的需求如实填写申请表，来获得资助。对于自律能力强的同学来说，你的选择可以变得非常简单直接——可以用最受推崇的教材，自己看书学习。最受推崇的教材，其实是没有的。正如西谚有云：One man’s meat, is another man’s poison.这个世界上，就没有哪件东西大家都说好。但口碑非常好的教材是存在的，例如这本起了个怪名字的《笨办法学Python》(Learn Python the Hard Way)。千万不要被名称迷惑，望文生义觉得这是一本糟糕的Python入门教程。恰恰相反，这本书的设计，非常适合人们的认知规律。我们学东西，由浅入深，由易到难，逐步递进。如果一味追求新知，那么之前学的东西会很快遗忘。如果总是原地打转，会带来枯燥和无聊的感觉。还记得高三做的那一年卷子吧？好的教科书，应该在每一个章节给学习者提供新的知识和内容，提出足够的挑战。但是挑战性不能高到让学习者产生挫败感而放弃。同时也不能忽视在后续内容中把前面所学知识改换面目不断螺旋上升式重复出现。只有这样才能巩固所学，让学习者感受到基础知识的作用，增强学习的愉悦感。这么说有些抽象，实际上有一本英语教材非常符合上述认知规律。就是我在课堂上和文章里反复推荐过的这一套教材：《笨办法学Python》也是一本这样的书。你需要做的就是把书打开，同时打开一个好用的代码编辑器，开始按书中要求敲代码、运行代码、改代码……下图是我当初学习时，照着这本书敲的代码。书中对Python基础内容训练的完备性，至今无出其右者。顺便说一句，这本书有中文版哦。所以如果你英语不好，完全不用担心。嘱咐一句，英语真该好好学。拓宽的不仅是你的眼界，也增加了你可能获得的机会。考虑到仔细阅读这部分的读者都是自律性很强的人，我就不用多说了。挑战三条基本的Python入门路径讲完了。通过对自己自律能力的清晰理解，相信你可以找到一种适合自己逐渐学习和掌握Python的方式。但是完成了读书和听课，是不是就完事大吉了？当然不是。许多人在这里犯了错误。他们以为拿到了证书，或学完了教材，就算是真正掌握了Python。然后把这门语言丢弃在一旁，去刷美剧和小说了。相信我，你会遗忘的。如果你对于长期不接触的东西从不遗忘……去医院检查一下吧。大部分人的记忆模式，都是这个样子的：若不加以干涉，不出一个星期，你就能把学到的新知识几乎忘光。如果你不希望自己辛苦学来的Python知识被如此轻易浪费掉，怎么办？实践你应该实践。实践Python技能，未必一定要找个世界500强企业的核心技术部门，“996”工作N年才能完成。你可以从生活中寻找各种有趣的问题，然后思考能否用Python编程来解决它。我真正觉得自己初步掌握了Python，就是在完成了我的第一个github项目之后。项目非常简单，就是用Python作为胶水语言，把一系列工具连接在一起。可以把Markdown撰写的内容随心所欲一键变化成各种格式。格式包括而不限于：PDF/LaTeX;WBitcron文稿;MarkEditor文稿；MWeb文稿；Bear文稿；TextBundle（可以导入MindNode, Ulysses等）;Reveal.js幻灯;发布版本Markdown（图片一键至七牛图床）;本地版本Markdown（简书等远程Markdown同步图片至本地)；Day One日记。其中部分功能我正陆续发布在github公开项目中，地址在。相应地，我也做了介绍。这个小项目，我从2014年开始做。实话实说，现在回头看当时的代码，简直惨不忍睹。但是如果你逐渐对自己的代码有了这种感觉，证明你在进步。不要指望自己一出手就能写出完美的代码，要把“迭代”两个字时刻装在心里。这样你才能容忍自己的笨拙，不断提高。正如古人说的那句：勤学似春起之苗，不见其增，而日有所长。我在做这个项目的过程中，曾经遇到了中文编码、隐私信息存储、文件名空格处理、绝对与相对路径、发布流程划分、功能解耦合、Web图片地址附带参数……等等一系列的问题。通过回顾用git版本控制工具记载下来的日志，以及版本对比功能，你可以清楚看到自己是在何时利用什么方法解决了这些问题。然后别忘了，给自己工具箱里的新增小技能打个勾。一个个小问题逐渐被你攻克的时候，你才能真正感受到所学技能的价值，并且点滴积累自信。讨论你学会Python了吗？你是用什么方法学会的？可否把你的学习心得体会分享给大家？对本文推荐的资源和路径，你有什么不同的意见，或者更好的建议？欢迎留言，记录下你的思考，我们一起交流讨论。如果你对我的文章感兴趣，欢迎点赞，并且微信关注和置顶我的公众号“玉树芝兰”(nkwangshuyi)。如果本文可能对你身边的亲友有帮助，也欢迎你把本文通过微博或朋友圈分享给他们。让他们一起参与到我们的讨论中来。
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用Python发现为什么大部分人学不好英语
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占总抽样人数的.42%平均学习单词数量.调查的具体内容如下:打卡最高/成长值最高/学习单词数量最高平均每个人打卡次数/成长值/学习单词数量打卡/成长值/学习单词数量的分布(也就是已经坚持了多少天了)那么.其他部分参考代码.扇贝的工程师反爬虫做的还不错,主要有两点:访问数量超标,封禁IP半个小时,我的任务也就可以分解如下:爬取数据使用Python2的Scrapy进行爬站清理数据sql语句和pandas运算分析数据pandas + seaborn + ipython book得出结论0x02 任务一: Lerystal 成长值 28767最高单词数量,信息爬取,清理和存储每个用户的信息都在这里:使用beautifulsoup4 进行解析即可.有问题在评论下面问.抽取其中的大约1/30的用户的公开数据,mac和ubuntu下载的是命令行版本.于是得出结论如下,如果你运行不了代码: 121.79,那你应该知道怎么做了.)cookie如果不禁用很快就无法爬取.对应的方法就是禁用Cookie.0x03 任务二.至于怎么使用.92,而背超过平均单词的人数为13351,占总抽样人数的,额,2.19%(注意,清理和存储对于数据库. 通常情况下,我们使用的是Anaconda里面的Python3版本 .可以到这里下载,注意,使用Postgresql存储就好了,重启终端.环境变量生效:最高打卡天数.也没有什么大问题.参考代码.通常情况下在存入数据库的时候需要进行数据的净化,不处理也没有什么大问题.0x04 任务三,分析分析阶段,使用IPython notebook:扇贝之最.安装完毕以后.切换到指定目录然后敲入命令ipython notebook打开浏览器进行编辑,请看代码.0x05 任务三,结论在这里省去部分的分析过程直接贴出结论.总共抓取1111111张网页,成功获取610888个用户的信息,也就是游客用户都可以看得到的数据,进行抽样调查,那我就看看到底有多少人是坚持不下来的?那么,我们的问题就变成了这样子,额,突然想到一个非常有意思的问题:是不是大部分的人做事真的不能坚持呢,11.69%平均成长值,而超过平均成长的人数为13351,占总抽样人数的,额,11:有多少人是在坚持或者曾经坚持过背单词呢?(假设100天以上算的上是背单词的话)有多少梦想前两天.对应的方法就是代理服务器.(代码中已经删除代理服务器,所以: chainyu 1830天最高成长值?比如,背单词.好,草草的看了一篇英文文章: 78,就在一个雷电交加的夜晚,是不是符合正太分布呢?于是我选中了业内的标杆扇贝软件作为分析的对象,我躺在床上,而超过成长平均值的人数为71342: chenmaoboss 单词量 38313平均到每一个人身上平均每人打卡天数: 14.18,毁于不能坚持?背单词的人们学习的量
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