各位老铁们，大家好，今天由我来为大家分享python代码整洁之道，以及初学编程100个代码的相关问题知识，希望对大家有所帮助。如果可以帮助到大家，还望关注收藏下本站，您的支持是我们最大的动力，谢谢大家了哈，下面我们开始吧！
该如何学习pythonpython前景怎么样
python入门的话，其实很简单，作为一门胶水语言，其设计之处就是面向大众，降低编程入门门槛，随着大数据、人工智能、机器学习的兴起，python的应用范围越来越广，前景也越来越好，下面我简单介绍python的学习过程：
1.搭建本地环境，这里推荐使用Anaconda，这个软件集成了python解释器和众多第三方包，还自带spyder，ipythonnotebook等开发环境（相对于python自带的IDLE来说，功能强大很多，也好使用），对于初学者来说，是一个很不错的选择：
notebook开发环境如下，使用起来很不错，专业的话，可以使用pycharm这个IDE：
2.入门python学习，这里最重要的还是要多练习，多练习，多练习，重要的事说三次，不管是什么编程语言，都要多练习，掌握好基本功，对于python，要熟悉列表、字典、元组、变量、函数、类、文件操作、异常处理、各种语句等，及常用的包的使用，这个网上的资料很多，自己可以搜一下，慕课网、菜鸟教程、博客等：
3.熟悉基本操作后，后面就可以选择一个有前景的方向来学习，python涉及的方面太多了，web开发、爬虫、机器学习、运维、测试、树莓派等，找一个好的、有前景的方向坚持下去，像当前比较热的人工智能、机器学习等：
就分享这么多吧，最主要的还是要掌握好基本功，然后再选择一个好的方向深入学习下去，一定会学有所成，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧。
如何才能写出“高质量”的代码
谢谢邀请，
作为一个已经写了十几年代码的程序员，做好软件不是全部围绕代码而展开，换句话讲一个程序员的程序员优秀不仅仅体现在代码上，更要有内在的编程思想说的层次再高深点就是框架思想。很多初学者都会存在很多疑问，觉得能够写代码就万事大吉了，在能写代码之前会有很多疑问
数学不好能学好编程不？
英语不好能不能学好编程？
这些都是还没入门的疑问，真正入门之后发现这些都不是什么问题，真正决定程序员水平也不是简单的能写多少代码，真正项目实施过程写代码的时间占据不到百分三十，大部分时间是在设计和构思上，当然占据时间最多的是调试以及客户后续提出的需求上面，现在很多人还在纠结是不是要多学习几种编程语言，编程语言本质来讲就是一种工具，主要指导思想还是编程思想。
现实中如何才能写出高质量的代码？1.良好编程基本功。再高的大厦也得需要强大的编程基础，不一定要掌握多少种编程语言关键要非常熟悉一种编程语言，里里外外都给吃透了，达到这种程度至于掌握几种编程语言就显得不是那么重要了，到了这种程度就可以触类旁通，切换一种新的编程语言也不会费多大事，有事没事就回头看看基础书，越是编程高手越是注重基本功的学习，很多做java的程序员，java编程思想这本书看了不下十几遍，而且还在继续，基础的学习什么时候值得回味。
2.专业知识的雄厚。编程语言只是工具，工具如何才能使用好，还是要看这工具是用来做什么的,比如安全领域可能使用C语言或者C++编程，如果安全专业知识掌握的非常扎实，工具使用起来再更加熟练，才能有高质量的代码出现，要把一个事情做到极致，各个细节点就要落实到位，缺一不可。
3.好的软件框架，软件框架是写出高质量代码的土壤，假如一个能力很强的人，进入一个乱糟糟的公司基本很难发挥出最大的潜能，所以生存土壤很重要，一个优秀的产品一定是代码各个模块有机配合在一起共同做出来的，一个模块的优秀代码优秀，整个产品出问题了意义也不是很大。
4.高质量的代码从来都不是一次性搞定的，都是经过多次的打磨修改出来的，玩过开源的人应该都明白，代码模块不停的升级优化折腾不停，不仅仅是功能的增加更重要的代码质量的提炼，所以想写出高质量代码需要敢对自己下手，对自己要狠一点才能有高质量的代码出来，细心的人可以观察下身边优秀的程序员，看看是不是都是这么做的。
做到以上四点，坚持下去写出来的代码质量不会差，当然还要懂得去阅读别人写的优秀代码，开始看的时候不一定能看得懂，不能大块的看懂就切块去看去学习，以前有个linux内核爱好者，整体看linux内核代码，有一天看到他十分开心的样子，问发生了什么事情，说看懂了linux内核里面的内存是如何管理的了，然后拉着我给我讲了半天，虽然没听懂但也坚持听到最后，毕竟代码能写的前提是能看懂，所以开源社区的代码如果能看懂就是一个非常大的进步，然后一步步的掌握起来，格局放大一定做出更大的事情来。
python gevent使用详解
gevent程序员指南
gevent是一个基于libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。
介绍
本指南假定读者有中级Python水平，但不要求有其它更多的知识，不期待读者有并发方面的知识。本指南的目标在于给予你需要的工具来开始使用gevent，帮助你驯服现有的并发问题，并从今开始编写异步应用程序。
Greenlets
在gevent中用到的主要模式是Greenlet,它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。
在任何时刻，只有一个协程在运行。
这与multiprocessing或threading等提供真正并行构造的库是不同的。这些库轮转使用操作系统调度的进程和线程，是真正的并行。
Python如何快速创建强大的探索性数据分析可视化
快速创建，当然是用库啰。
主流的库：pandas、seaborn、matplotlib。
另外plotlib和bokeh也可以了解下。
pandaspandas是基础，数据分析可视化，首先要分析，然后才谈得上可视化。
（图片来源：pandas官网）
pandas的主要概念是DataFrame和Serie。其中用的最多的是DataFrame。DataFrame你可以简单理解为一张表格，每行是一个观测（observation）/实例（instance），每列是一个特征（feature）/属性（property）。理解了DataFrame，Serie也就不难理解，DataFrame的每行你都可以把它看成是一个Serie.
然后pandas提供了各种数据分析的方法，处理DataFrame和Serie.
绘图库然后，seaborn、matplotlib、plotly、bokeh都是绘图库，用来绘制各种可视化的图形。（当然，其实pandas也可以用来绘图，但是pandas的绘图能力比较孱弱，一般不用。）
seaborn是基于matplotlib的，后出转精，API用起来比matplotlib简洁舒服。不过seaborn并不能完全替代matplotlib，有的时候还是需要使用matplotlib。
（图片来源：seaborn官网）
seaborn和matplotlib都是绘制图片，而plotly和bokeh可以做出可交互的图片。当然，这也就意味着，为了实现交互功能，你需要自己搭一个服务（bokeh），或者是找平台host（plotly提供收费host）。
python怎么样
2018年，Python势头仍旧很猛，就业前景广阔，市场需求量还是挺大的，请看最新的智联招聘上的数据：
我们再来看一下Python的薪资情况：
由上图可知，选择学习Python不仅以后赚得多，而且根本不用发愁找工作，巨大的需求让从业者更容易找到工作。
对于初学者想学习python的话，该从哪方面下手呢，小编整理了一套完整的学习路线图，希望可以帮助想学习的同学进行梳理。
一、每阶段市场价值及可解决的问题
二、学习大纲及各阶段知识点
三、升级版Python成长路径
END，本文到此结束，如果可以帮助到大家，还望关注本站哦！
