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python编程开发技术是目前比较热门的编程语言之一了，而对于大多数新接触python编程的程序员来说，如果能够掌握一定的编程技巧的话会大大降低我们掌握python编程的难度，下面IT培训就一起来了解一下具体内容吧。
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建议1：理解Pythonic概念
建议2：编写Pythonic代码
建议3：理解Python与C语言的不同之处
建议4：在代码中适当添加注释
建议5：通过适当添加空行使代码布局更为优雅、合理
建议6：编写函数的4个原则
建议7：将常量集中到一个文件
建议8：利用assert语句来发现问题
建议9：数据交换值的时候不推荐使用中间变量
建议10：充分利用Lazyevaluation的特性
建议11：理解枚举替代实现的缺陷
建议12：不推荐使用type来进行类型检查
建议13：尽量转换为浮点类型后再做除法
建议14：警惕eval()的安全漏洞
建议15：使用enumerate()获取序列迭代的索引和值
建议16：分清=与is的适用场景
建议17：考虑兼容性，尽可能使用Unicode
建议18：构建合理的包层次来管理module
建议19：有节制地使用fromimport语句
建议20：优先使用absoluteimport来导入模块
建议21：i+=1不等于++i
建议22：使用with自动关闭资源
建议23：使用else子句简化循环(异常处理)
建议24：遵循异常处理的几点基本原则
建议25：避免finally中可能发生的陷阱
建议26：深人理解None，正确判断对象是否为空
建议27：连接字符串应优先使用join而不是+
建议28：格式化字符串时尽量使用.format方式而不是%
建议29：区别对待可变对象和不可变对象
建议30：[]、()和{}：一致的容器初始化形式
建议31：记住函数传参既不是传值也不是传引用
建议32：警惕默认参数潜在的问题
建议33：慎用变长参数
建议34：深入理解str()和repr()的区别
学习Python编程语言难吗?很多初学者，还没有开始学习Python程序语言就感觉，学编程是不是非常难啊，零基础可以吗?但是凡是已经入门了，IT培训发现开始编写代码的程序员都会感觉Python很简单，入门算是所有语言里面最快的了。
如果，你本身是一个没有其它编程经验的零基础人士，而且英语、数字这些基础也比较差的话，自学起来会非常难。
学习Python编程语言到底难不难?
答案是：不难，比起C语言、C#、C++和JAVA这些编程语言相对容易很多。
学习Python编程语言，动手实践是一件非常愉快的事情，遇到了程序上的问题，经常自己思考研究，从而解决问题，自己的技术水平和解决问题的能力都得到了大大的提升。但是，如果是你零基础起步，自己一点点照着书本学习，遇到困难，得不到解决，长期下去，会对学习编程产生厌恶，最终放弃学习。
这里给想学习Python编程语言的朋友，一些小建议：
1、先买一本自学用的Python书籍，不要看电子书。
2、对Python基础数据类型有一个了解。
3、学会各种类型的操作方法。
4、了解函数和类的概念。
5、动手实践，找小项目练习。
1、有较强的逻辑思维能力
几乎所有编程语言的学习都离不开较强的逻辑思维能力，因为编程语言是人与计算机的对话，任何歧义和差错都会影响最终的运行效率。
2、有较强的数理专业背景
学习Python最理想的专业有数学、统计学、物理学、计算机科学等专业，因为Python语言所操作的对象很可能是大数据收集与分析，以及AI开发领域，有以上的学科背景会对今后的发展有很好的优势。
3、有丰富的运维经验
可能很多学计算机的同学在毕业之后从事了服务器、后台管理的运维工作，这既有优势、也有劣势。所谓优势就是有现成的成品摆在你面前，你在做运维的过程中会对产品开发理解更加充分，然而劣势就在于对自身的技术提高帮助可能比较有限。这时学Python，更在于从运维转开发，这也是对自己职业生涯的一种新规划。
4、从事Web全栈开发工作
以前开发web，Java是主角，但如今越来越多的web开发开始青睐于Python，究其原因其实也是因为网络数据量的日益庞大以及人工智能的普及，所以精通Python语言对于从事web全栈开发将有积极的影响。
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对于自学的小伙伴，小蜗这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，可按照这份大纲进行一些学习计划，避免多走弯路。
第一阶段：专业核心基础
阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。
第一：基础语法学习**。Python的基础语法包括两大部分，其一是函数式编程部分，其二是面向对象编程部分。函数式部分的内容还是比较简单的，包括列表、函数、字符串、流控等内容，这部分实验也比较好理解。面向对象部分则需要具备一定的抽象能力，要理解类的概念以及多态的概念。总的来说，Python的基础语法部分通常还是比较容易掌握的，初学者大概使用2到3周的时间就能初步掌握。
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第二：制定发展方向。Python的应用领域包括Web开发、大数据开发、人工智能开发和嵌入式开发等，对于初学者来说，选择Web开发方向是比较常见的选择，一方面Web开发涉及到的知识结构比较全面，另一方面Web开发的技术体系也比较完善，学习案例也比较多。如果数学基础比较好，也可以选择大数据方向。
第三：编程实践。通常来说，在选定完学习方向之后就应该一边实践一边学习，在实践中学习会有一个较为快速的成长过程。实践包括两部分，一部分是验证实验，而另一部分则是岗位实习，岗位实习对于学习Python等编程语言还是比较重要的。