Python是一种很棒的语言,语法简单,无需在代码中搜索分号。对于初学者来说,Python是入门最简单的语言之一。
Python有大量的库支持,你还可以安装其他库来增加自己的编程经验。
学了一阵子之后,你可能会觉得:为如此简单的操作写大量的代码有些令人困惑。实际上,事情并没有你想得那么糟。理解其背后的逻辑比写几行代码更为重要。短代码更好,但如果逻辑有问题,那么无论如何你的代码都会有问题。随着经验和创造力的增长,最终你的代码将会变得更短、更好。
初学者与中级程序员
那么,对于Python程序员而言,初学者和进阶者有什么区别呢?
本文将重点介绍以下方面:
- 解决问题和提出问题;
- XY问题;
- 理解代码为何起作用(或不起作用);
- 使用字符串;
- 使用列表;
- 使用循环;
- 使用函数(并正确谈论函数);
- 面向对象编程;
- 尊重PEP。
- 解决问题和提出问题:
程序员缺乏解决问题能力的话,代码出色也是枉然。
如果你解决问题的思维不够发达,可能就无法为你要解决的问题找到最佳的解决方案。编程不仅仅是编写代码,需要解决问题才能有机会出初学者行列。
提出编程相关的问题也很重要。如果不经尝试,就让别人解决你的问题,可能也会出局。这很难,但如果不尝试自己解决问题,你将对解决方案一无所得。
如果想要了解更多关于编程提问的技能,我另有一篇文章,链接如下(英文):How to Ask Questions About Programming:https://medium.com/better-programming/how-to-ask-questions-about-programming-dcd948fcd2bd。
2. XY问题:
“我需要从字符串中提取最后3个字符。”
“不,你不需要。只需文件扩展名。”
XY问题很有趣。你有个X问题,当你调用服务中心时,会寻求Y问题的解决方案,以解决X问题。
上面的案例就是极好的例子。如果想要文件名中的文件扩展名,很容易假设你需要的是最后3个字母。
如何写代码:
def extract_ext(filename): return filename[-3:] print (extract_ext('photo_of_sasquatch.png')) >>> png
好极了,现在换成photo_of_lochness.jpeg:
用户从一开始应该会索要扩展名,最后3个字母是Y问题,而X问题是我们想要扩展名。
def extract_ext(filename): return filename.split('.')[-1] print (extract_ext('photo_of_sasquatch.png')) print (extract_ext('photo_of_lochness.jpeg')) >>> png >>> jpeg
成功了!
你也可以使用标准库 `os.path.splitext() `,点击这里查看:os.path.splitext():https://www.geeksforgeeks.org/python-os-path-splitext-method/。
3. 理解代码为何起作用(或不起作用):
作为新手,你可能要花几天来对付一小段代码。如果这段代码突然起作用了,你可能会感觉放心,然后继续下一段代码。这是最糟糕的事情之一。不理解原因只管运行的做法,可能比不理解代码的为什么不运行更加危险。
不理解为何代码不运行的情况总会发生,当进行故障排除并搞清楚其原因时,思考代码不运行的原因和最终使其运行的因素非常重要。这次学到的知识会带到下一个程序中。
例如,如果多个缩进级别的代码中出现了缩进错误,可以尝试随机调整代码块,然后在最终运行时为自己庆祝。
切记,在大多数IDE中,可以折叠循环和if语句,从而更容易查看正在使用的部分。
右侧是折叠了if/else语句的ATOM
另一种办法是将你的代码通过 www.pythontutor.com可视化,就可以逐行查看代码运行的方式了。
使用pythontutors执行代码
4. 使用字符串:
这部分内容其实与字符串不完全相关,与挖掘Python优雅的库有更大关系。
我们很早就在Python中学过,字符串也可以看作是一串字符。你也可以使用索引访问字符串中的字符。
word = 'supergreat' print (f'{word[0]}') >>> s print (f'{word[0:5]}') >>> super
敏锐的学习者会查看`str()`所提供的内容,但也可以不查看 `str()`文档继续编程。
查看函数或过程文档可以通过调用 `help(str)` 或者`dir(str)`来实现。执行此操作时,你可能会发现一些并不知道的方法,也许你在查看`str()`时,找到有个名叫 `endswith()` 的方法,或许能用在某处。
下面是一些以两种不同方式执行相同操作的代码案例,一种用到了我们才谈过的拆分,还有一种用到了我们刚刚学到的 `endswith()` :
filenames = ['lochness.png' , 'e.t.jpeg' , 'conspiracy_theories_CONFIRMED.zip'] # 1: Using ENDSWITH for files in filenames: if files.endswith('zip'): print(f'{files} is a zip file') else: print (f'{files} is NOT a zip file') # 2: Using SPLIT for files in filenames: if files.split('.')[-1] == 'zip': print(f'{files} is a zip file (using split)') else: print (f'{files} is NOT a zip file (using split)')
大多程序员是从来不会把所有文档读遍来学习全部内容的。作为一名程序员,部分工作就是要搜索如何解决问题的信息。
5. 使用列表:
列表很棒,用途也很广泛。
下面的案例中,我们将整数和字符串混合在了一起:
my_list = ['a' , 'b' , 'n' , 'x' , 1 , 2 , 3, 'a' , 'n' , 'b'] for item in my_list: print (f'current item: {item}, Type: {type(item)}')
注意我们是怎么将字符串和整数混合在一起的,如果尝试对其排序,就会报错:
print (my_list.sort())
如果我们想把整数与字母分开要怎么做?一种方式是通过循环来实现,我们可以遍历列表中的所有项目。初学者很早就会使用循环了,循环对于编程也很重要。
代码可能是下面这样的:
my_list = ['a' , 'b' , 'n' , 'x' , 1 , 2 , 3 , 'a' , 33.3 , 'n' , 'b'] number_list = [] string_list = [] for item in my_list: print (f'current item: {item}, Type: {type(item)}') if not isinstance(item,str): number_list.append(item) else: string_list.append(item) my_list = string_list
即便有些混乱,这也是一种有效的方式,可以运行,不过经过重构可以用单行来表示!
如果想要生活多些乐趣,请学习Python的列表解析式,下面是同样问题通过列表解析式得出的:
my_list = [letter for letter in my_list if isinstance(letter,str)]
就是这样!
还没结束!使用过滤器也可以获得同样的结果:
def get_numbers(input_char): if not isinstance(input_char,str): return True return False my_list = [1,2,3,'a','b','c'] check_list = filter(get_numbers, my_list) for items in check_list: print(items)
现在你可能明白了,实现同样的结果有很多方法,你必须找出适合你或你团队的那个。
额外知识点
- 反向列表(或字符串):
-
names = ['First' , 'Middle' , 'Last'] print(names[::-1]) >>> ['Last', 'Middle', 'First']
- 在列表中加入元素:
-
names = ['First' , 'Middle' , 'Last'] full_name = ' '.join(names) print(f'Full Name:\n{full_name}') >>> First Middle Last
greek_gods = ['Zeus' , 'Hera' , 'Poseidon' , 'Apollo' , 'Bob'] for index in range(0,len(greek_gods)): print (f'at index {index} , we have : {greek_gods[index]}')
你可能发现了,它来自其他语言,这不是Python的风格。在Python中,你可以使用for-each循环:
for name in greek_gods: print (f'Greek God: {name}')
你很快就能发现,这里我们不包含索引。如果想用索引打印要怎么做?在Python中,你可以使用枚举(enumerate参数),这是一种访问所需内容的绝佳方案。
for index, name in enumerate(greek_gods): print (f'at index {index} , we have : {name}')
编写代码时,如果发现同一动作执行了不止一次,应该考虑这是过程还是函数,还不只是写写代码。函数会返回内容,过程则只是运行代码,第一个案例是个过程,第二个是函数。
这样说可能会令人困惑,下面是其工作原理的示意图:
注意print和return的差异,看起来也许很相似,但如果你查看输出结果,函数只会返回发送的名称。
下一个要了解的语法是parameters和arguments,在过程或函数中定义时(红色部分)被称为形参(parameters),当发送名称到过程或函数中(绿色部分)时就叫实参(arguments)了。
下面是些案例:
案例1
def print_list(input_list): for each in input_list: print(f'{each}') print() #just to separate output greek_gods = ['Zeus' , 'Hera' , 'Poseidon' , 'Apollo' , 'Bob'] grocery_list = ['Apples' , 'Milk' , 'Bread'] print_list(greek_gods) print_list(grocery_list) print_list(['a' , 'b' , 'c'])
无需把循环写上3次,只需在过程中写上一次,然后在需要时调用即可。在案例2中,你可以发现代码是如何返回反向列表的。
案例2
def reverse_list(list_input): return list_input[::-1] my_list = ['a', 'b' , 'c'] print (reverse_list(my_list)) >>> ['c', 'b', 'a']
8.面向对象编程
Python是一种面向对象的语言,其强大之处在于对象。将对象视为蓝图,如果使用蓝图,你可以创建该蓝图的实例。也就是说,你可以创建需要的多个蓝图实例,但不会损毁你使用的蓝图。
面向对象编程(OOP)是一个庞大的话题,因此我们不会在本节中涵盖所有你需要了解的内容,但可以通过几个简单的示例帮你入门。
如果你之前读过面向对象编程的相关内容,可能已经厌倦了学生(student)类,但我们又来了。从定义一个名为student的类开始,student会拥有一个名称和一个subject_list:
class Student(): def __init__(self,name): self._name = name self._subject_list = []
如果想要创建一个student,可以像这样将其分配给变量:
student1 = Student('Martin Aaberge')
如果需要更多student,可以使用同一个类并添加另外的姓名:
student2 = Student('Ninja Henderson')
`student1`和`student2`都是student类的实例,它们共享同一个蓝图,但彼此之间并无关系。此时,我们对学生们能做的不多,但我们确实增加了一个主题列表。要填充此列表,我们需要创建方法,你可以调用方法来实现与该类实例的交互。
我们更新:
class Student(): def __init__(self,name): self._name = name self._subject_list = [] def add_subject(self, subject_name): self._subject_list.append(subject_name) def get_student_data(self): print (f'Student: {self._name} is assigned to:') for subject in self._subject_list: print (f'{subject}') print()
这个类可以用于创建、编辑学生信息,并获取我们存在其中的信息:
#create students: student1 = Student('Martin Aaberge') student2 = Student('Heidi Hummelvold') #add subjects to student1 student1.add_subject('psychology_101') student1.add_subject('it_security_101') #add subject to student2 student2.add_subject('leadership_101') #print current data on students student1.get_student_data() student2.get_student_data()
将类保存在单独的文件中并导入主代码的操作很常见,在我们的案例中,我们会在student.py文件中创建一个`student`类,并将其导入我们的main.py文件(本案例中,它们都位于同一个文件夹中)。
from student import Student student1 = Student('Martin') student1.add_subject('biomechanics_2020') student1.get_student_data()
student类和main.py在使用它
9.尊重PEP
我们经常看到人们在写Python代码时并不尊重PEP(Python增强提案:Python Enhancement Proposals),但我自己会尊重。
当你在开发环境中工作时,遵守标准非常重要——如果不是PEP标准,也至少要遵守公司的标准。
PEP是代码的一组准则,下面是PEP-8的链接(https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/),读起来很棒。请确保你通读过一次,了解大概内容。一个典型的案例是`snake_case`,Python是以`snake_case`来写的,这代表着我们用下划线来区分词组,即便大学里也会犯错,因此别难过,只要别这样做就行了。
这样写是对的:
chocolate_cake = 'yummy'
这样是错的:
chocolateCake = 'Yummy'
2、结论
入门是了不起的体验,需要艰苦钻研,但你的学习曲线急遽上升,用新的经验填满你。
也许新手状态很难摆脱,了解你要关注什么是很困难的,下一步呢?
也许本文将你向正确的方向推进了一步,也许只是一堆你已经知道的胡言乱语。如果你不确定下一步该做什么,不要害怕提问。确保你用好了那些比你更有经验的人,对各种意见持开放态度,看看哪些对你有用。如果还没准备好使用某些编程方式,请继续让代码能够运行,同时学些新的和更好的方法。