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python学习遇到的api python学习路线图

更新时间：2023-10-17

Python学习遇到的API

Python是一种可爱的解释型、面向对象的、服务器端脚本语言。它最初被设计用于编写自动化脚本和小型脚本，但后来也被广泛用于web开发、数据分析、人工智能、机器学习等领域。这里我们列举几个在学习Python时常用的API。

1. requests库

requests库是用于向服务器请求数据的一个 HTTP 客户端库。它是Python原生标准库urllib的更加友好的替代品，可以用一种相对简单的方式获取网页内容、API响应等。

import requests

response = requests.get('http://www.baidu.com')
print(response.content)

2. BeautifulSoup库

BeautifulSoup是一个Python库，用于从HTML和XML文件中提取数据。它会解析html内容，并提供一系列的方便的方法，如查找、提取等。

from bs4 import BeautifulSoup
import requests

response = requests.get('https://movie.douban.com/top250')
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
name_list = soup.select('.title')
for name in name_list:
    print(name.text)

3. PyMongo库

PyMongo是Python中的MongoDB官方驱动程序。它提供了MongoDB操作的丰富API，包括连接、查询、更新、删除等。

import pymongo

myclient = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
mydb = myclient["mydatabase"]
mycol = mydb["customers"]

mydict = { "name": "John", "address": "Highway 37" }
x = mycol.insert_one(mydict)

print(x.inserted_id)

Python学习路线图

Python是一种很强大的语言，用于web开发、数据分析、人工智能等领域。无论您是初学者还是有经验的开发人员，这里都为您提供一份Python学习路线图。

1. 基础语法

首先，您需要掌握Python的基础语法，包括变量、数据类型、条件语句、循环语句等。

2. 函数和模块

掌握Python中的函数和模块是编写高效和可复用代码的关键。

3. 数据结构和算法

数据结构和算法是编写高质量代码的基础。在Python中，您可以使用诸如列表、字典、集合等数据结构，也需要学习背包、排序、查找等算法。

4. Web框架

Web框架是用于开发Web应用程序的工具。Python中有很多Web框架可供选择，如Flask、Django等。

5. 数据库

Python中常用的数据库有MySQL、MongoDB等。了解它们的使用方法和操作方式是必不可少的。

6. 数据分析和可视化

如果您的工作需要处理大量数据，则需要学习如何使用Python进行数据分析和可视化。常用的库有Pandas、Numpy等。

7. 机器学习

机器学习是一种使用算法来自动执行特定任务的技术。Python中有很多机器学习库，如Scikit-Learn、TensorFlow等。

代码规范

代码规范是指编写代码时应遵循的标准。良好的代码规范可以使代码易于阅读、维护和重构。以下是Python的一些常用代码规范。

1. PEP 8

PEP 8是Python代码规范的官方指南。它包括缩进、空格、行宽、变量命名等方面的建议。

2. 团队代码规范

在团队协作中，通常需要制定团队代码规范，以确保代码风格的一致性。可以讨论空格、注释、变量命名等方面的具体规则。

3. 代码注释

良好的代码注释可以提高代码的可读性和可维护性。应该在代码中添加必要的注释，并避免过度注释。

4. 代码重构

代码重构是指在不改变代码行为的前提下，改进代码的设计和结构。代码重构可以简化代码、提高可读性和可维护性。

def calculate_price(price, quantity, discount):
    """
    计算优惠价格
    :param price: 原价
    :param quantity: 数量
    :param discount: 折扣
    :return: 优惠价格
    """
    discounted_price = price * (1 - discount)
    total_price = discounted_price * quantity
    return total_price

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