有哪些方式可以提高 Python 编程技能？

Posted 测试小扎

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了有哪些方式可以提高 Python 编程技能？相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

说100百种方式，归根到底其实就是一种，练习

练习是提高编程技能的最有效方式之一。通过写小型项目或练习题来加强自己的编程能力。如果你是学生，可以参加一些编程比赛或者编程社区，再与其他编程爱好者交流学习。

 

可以练习python项目的网站有：

  1. LeetCode： https://leetcode.com/，提供各种算法和数据结构的练习题。

  2. Codewars：https://www.codewars.com/，提供各种编程练习题，可以根据自己的编程水平选择难度。

  3. Project Euler：https://projecteuler.net/，提供各种数学和计算机科学问题的练习题，可以提高编程技能和数学能力。

  4. HackerRank： https://www.hackerrank.com/，提供各种编程练习题和竞赛，可以锻炼自己的编程和算法能力。

  5. Codecademy：https://www.codecademy.com/，提供各种编程语言和技术的在线课程和练习，可以学习和提高编程技能。

初级项目：

  1. beginner-projects：一个包含多个适合初学者练习的 Python 项目的仓库。https://github.com/jorgegonzalez/beginner-projects

  2. Python-100-Days：一个包含 100 个 Python 小练习的仓库。GitHub - jackfrued/Python-100-Days: Python - 100天从新手到大师

  3. python-mini-projects：一个包含多个 Python 小型项目的仓库。https://github.com/Python-World/python-mini-projects

  4. PythonPracticeProjects：一个包含多个适合初学者练习的 Python 项目的仓库。https://github.com/Pierian-Data/PythonPracticeProjects

  5. 30-seconds-of-python：一个包含多个 30 秒 Python 代码片段的仓库，适合初学者学习。GitHub - 30-seconds/30-seconds-of-python: Short Python code snippets for all your development needs

  6. automate-the-boring-stuff：一个包含多个 Python 自动化脚本的仓库，适合初学者学习。https://github.com/AlSayedGamal/automate-the-boring-stuff

  7. py-must-watch：一个包含多个 Python 相关视频的仓库，适合初学者学习。GitHub - s16h/py-must-watch: Must-watch videos about Python

  8. Python：Python 官方 GitHub 仓库，包含了 Python 的源代码和文档，适合初学者学习。https://github.com/python/cpython

  9. Flaskr：一个使用 Flask 框架实现的简单博客应用，适合初学者学习 Flask 框架。https://github.com/pallets/flask/tree/main/examples/tutorial

  10. Django Girls Tutorial：一个使用 Django 框架实现的博客应用，适合初学者学习 Django 框架。https://github.com/DjangoGirls/tutorial

中级项目

  1. Python Data Science Handbook：一个 Python 数据科学手册，包含了多个数据科学的案例和代码。https://github.com/jakevdp/PythonDataScienceHandbook

  2. Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects：一个包含多个数据分析和机器学习项目的仓库，适合中级学习者。GitHub - rhiever/Data-Analysis-and-Machine-Learning-Projects: Repository of teaching materials, code, and data for my data analysis and machine learning projects.

  3. Tensorflow-Tutorial：一个包含多个使用 TensorFlow 实现的深度学习项目的仓库，适合中级学习者。https://github.com/yao62995/Tensorflow-Tutorial

  4. python-socketio-chat：一个使用 Python 和 Socket.IO 实现的多人在线聊天室，适合中级学习者。https://github.com/davidtimmons/python-socketio-chat

  5. New-Coder：一个包含多个 Python 项目的仓库，适合中级学习者。https://github.com/New-Coder

  6. Python-UIAutomation-for-Windows：一个使用 Python 实现的 Windows UI 自动化库，适合中级学习者。https://github.com/yinkaisheng/Python-UIAutomation-for-Windows

  7. PyTorch-Tutorial：一个包含多个使用 PyTorch 实现的深度学习项目的仓库，适合中级学习者。GitHub - yunjey/pytorch-tutorial: PyTorch Tutorial for Deep Learning Researchers

  8. Python-Machine-Learning：一个使用 Python 实现的机器学习项目，适合中级学习者。https://github.com/rasbt/python-machine-learning-book-2nd-edition

  9. Python-Design-Patterns：一个使用 Python 实现的设计模式示例，适合中级学习者。https://github.com/faif/python-patterns

  10. Python-100-Days：一个包含多个 Python 小项目的仓库，适合中级学习者。https://github.com/jackfrued/Python-100-Days

高级项目

  1. CPython：Python 官方解释器的源代码，适合高级学习者。https://github.com/python/cpython

  2. Numpy：一个高性能的 Python 数组库，适合高级学习者。https://github.com/numpy/numpy

  3. OpenCV：一个用于计算机视觉的开源计算机视觉库，适合高级学习者。GitHub - opencv/opencv: Open Source Computer Vision Library

  4. Django：一个功能强大的 Python Web 框架，适合高级学习者。https://github.com/django/django

  5. Flask：一个轻量级的 Python Web 框架，适合高级学习者。https://github.com/pallets/flask

  6. TensorFlow：一个用于人工智能和机器学习的 Python 库，适合高级学习者。https://github.com/tensorflow/tensorflow

  7. PyTorch：一个用于深度学习的 Python 库，适合高级学习者。https://github.com/pytorch/pytorch

  8. Scikit-learn：一个用于机器学习的 Python 库，适合高级学习者。https://github.com/scikit-learn/scikit-learn

  9. Pandas：一个用于数据处理和分析的 Python 库，适合高级学习者。GitHub - pandas-dev/pandas: Flexible and powerful data analysis / manipulation library for Python, providing labeled data structures similar to R data.frame objects, statistical functions, and much more

  10. Matplotlib：一个用于数据可视化的 Python 库，适合高级学习者。https://github.com/matplotlib/matplotlib

如果你刚开始学Python，要知道自学中最容易犯的错误有很多，以下是一些常见的错误，可以引以为戒【值得收藏】：

拼写错误

Python 是一门大小写敏感的语言，因此拼写错误很容易导致程序出错。

以下是一个拼写错误的代码例子：

pront("Hello, world!")

该代码中，print 方法拼写错误，应该是 print，导致程序无法输出正确的信息。正确的代码如下

print("Hello, world!")

在 Python 中，拼写错误一般会导致“NameError: name 'xxx' is not defined”这样的错误信息。如果遇到这样的错误，可以检查一下代码中是否有拼写错误。

缩进错误

Python 的代码块是通过缩进来标识的，因此缩进错误会导致程序出错。建议使用空格进行缩进，而不是制表符。

以下是一个缩进错误的代码例子：

for i in range(5): print(i)

该代码中，for 循环内部的 print 方法没有正确缩进，导致程序无法执行。正确的代码应该如下：

for i in range(5): print(i)

在 Python 中，代码块通过缩进来标识，因此缩进错误很容易导致程序出错。如果遇到类似的问题，可以检查一下代码中的缩进是否正确。

引号错误

Python 中字符串需要使用引号来标识，但是如果引号不匹配或者忘记使用引号，就会导致语法错误。

以下是一个引号错误的代码例子：

print('Hello, world!")

该代码中，字符串的引号不匹配，应该使用双引号或单引号来包裹字符串。正确的代码应该如下：

print('Hello, world!')

在 Python 中，字符串需要使用引号来标识，如果引号不匹配或者忘记使用引号，就会导致语法错误。如果遇到类似的问题，可以检查一下代码中的引号是否匹配。

变量命名错误

Python 的变量命名是大小写敏感的，因此命名错误会导致程序出错。此外，变量名也不能以数字开头。

以下是一个变量命名错误的代码例子：

helloWorld = "Hello, world!"

print(HelloWorld)

该代码中，变量名 helloWorld 和 print 方法中的变量名 HelloWorld 不一致，因为 Python 是大小写敏感的语言，所以这个错误会导致程序无法执行。正确的代码应该如下：

helloWorld = "Hello, world!"

print(helloWorld)

在 Python 中，变量名是大小写敏感的，并且不能以数字开头。如果遇到类似的问题，可以检查一下代码中的变量命名是否正确。

索引错误

Python 中的索引是从 0 开始的，因此如果使用错误的索引值，就会导致程序出错。

以下是一个索引错误的代码例子：

myList = [1, 2, 3]

print(myList[3])

该代码中，myList 列表只有 3 个元素，而尝试访问索引为 3 的元素，导致程序出错。正确的代码应该如下：

myList = [1, 2, 3]

print(myList[2])

在 Python 中，索引是从 0 开始的，因此如果访问索引超出了列表的范围，就会导致程序出错。如果遇到类似的问题，可以检查一下代码中的索引是否正确。

数据类型错误

Python 是一门动态类型语言，因此变量的数据类型可以随时改变。但是如果使用错误的数据类型来执行某些操作，就会导致程序出错。

以下是一个数据类型错误的代码例子：

x = "5"

y = 3

print(x + y)

该代码中，x 是一个字符串类型的变量，y 是一个整数类型的变量，但是尝试将它们相加，导致程序出错。正确的代码应该如下：

x = "5" 
y = 3 
print(int(x) + y)

在 Python 中，不同的数据类型之间不能进行直接的运算，需要进行类型转换。如果遇到类似的问题，可以检查一下代码中的数据类型是否正确。

语法错误：

Python 是一门语法严谨的语言，因此任何语法错误都会导致程序出错。建议使用代码编辑器来帮助检查语法错误。

以下是一个语法错误的代码例子：

if x == 5

        print("x is 5")

该代码中，if 语句的最后缺少了冒号，导致程序出错。正确的代码应该如下：

if x == 5:

        print("x is 5")

在 Python 中，语法错误通常是由于拼写错误、缺少符号或者语句不完整等问题导致的。如果遇到类似的问题，可以检查一下代码中的语法是否正确。

总之，在自学 Python 时，要仔细阅读错误信息，并且逐步调试程序，找出错误所在。

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