Python基础知识图谱“小白篇” | 附宝典下载 | 算法基础（14）

今天，你算法了没？

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0.前言

作为数据科学与程序之间的无缝连接桥梁，Pyhon已经毋庸置疑是必备利器，遍历一下算法工程师的JD中对编程语言的要求，就知道我说的是什么意思了。

Facebook、Google等大厂纷纷投入大量研发资源在基于Pyhon底层的工具平台。现在说Python之于数据科学/人工智能，相当于C++之于软件程序，虽然还略早了一点，但现在去掌握仍然还是很有现实意义滴。

1.干货来了

这里我们将Python的基础知识梳理成图谱，一图了然入门Python需要掌握的知识点，真正入门还是要一步步刷代码才行，编程没有捷径，代码量是水平的基本保障，就像开车一样，唯手熟尔。

高清图片下载，请在公众号回复：20181024

知识图谱简介如下：

1.变量存储信息以及如何使用文本、数字

2.列表，高效处理数据的必备知识点

3.if语句

4.Pthon字典，关联信息处理利器

5.交互式及while循环

6.函数，执行特定任务的代码块

7.类，模拟实物

8.使用文件及异常处理

9.代码测试

2.Python之禅

Pthon社区的理念都包含在Tim Peters撰写的“Python之禅”中。要获得这些圭臬经验，只需要在Python解释器中执行命令import this就可以获得了。分享给大家共勉。

• 翻译和解释

Python之禅 by Tim Peters

优美胜于丑陋（Python 以编写优美的代码为目标）

明了胜于晦涩（优美的代码应当是明了的，命名规范，风格相似）

简洁胜于复杂（优美的代码应当是简洁的，不要有复杂的内部实现）

复杂胜于凌乱（如果复杂不可避免，那代码间也不能有难懂的关系，要保持接口简洁）

扁平胜于嵌套（优美的代码应当是扁平的，不能有太多的嵌套）

间隔胜于紧凑（优美的代码有适当的间隔，不要奢望一行代码解决问题）

可读性很重要（优美的代码是可读的）

即便假借特例的实用性之名，也不可违背这些规则（这些规则至高无上）

不要包容所有错误，除非你确定需要这样做（精准地捕获异常，不写 except:pass 风格的代码）

当存在多种可能，不要尝试去猜测 而是尽量找一种，最好是唯一一种明显的解决方案（如果不确定，就用穷举法）

虽然这并不容易，因为你不是 Python 之父（这里的 Dutch 是指 Guido ）

做也许好过不做，但不假思索就动手还不如不做（动手之前要细思量）

如果你无法向人描述你的方案，那肯定不是一个好方案；反之亦然（方案测评标准）

命名空间是一种绝妙的理念，我们应当多加利用（倡导与号召）

|引用自：简书：意气相许的许：https://www.jianshu.com/p/0e1f38c2c122

• 原文

The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.

Explicit is better than implicit.

Simple is better than complex.

Complex is better than complicated.

Flat is better than nested.

Sparse is better than dense.

Readability counts.

Special cases aren't special enough to break the rules.

Although practicality beats purity.

Errors should never pass silently.

Unless explicitly silenced.

In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.

There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.

Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.

Now is better than never.

Although never is often better than *right* now.

If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.

If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.

Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

3.扩展资料

• Python学习宝典：Learn Python3 The Hard Way

“

LPTHW宝典下载，公众号回复：20181024

”

• LPTHW官网：https://learnpythonthehardway.org/python3/
• 莫烦Python：https://morvanzhou.github.io/

4.参考资料

《Python编程从入门到实践》