1901100206-自学训练营学习18群-Python入门

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学员信息

  • 学号：<1901100206>
  • 学习内容：Python入门14天
  • 学习用时：<25天>

学习笔记

day01

  • 学习内容： day01: 使用github进行协作
  • 学习用时： 合计3小时

收获总结：

  1. 在Pull Request时，base：是被合并的,compare：是有改动的，即把这些改动合并到base。
  2. 总体来说，没遇到什么困难，因为不是第一次接触github了。
  3. 这次做作业的过程中，和原来学习过程中遇到英语就退缩的我不一样的是，我开始试着读链接中的英文文档了，即使读得慢也坚持读完。

day02

  • 学习内容： day02：配置本地运行开发环境
  • 学习用时： 2小时

收获总结：

  1. 对于作业，先clone文件到本地，修改后commit，然后合并，最后pull request到远程仓库。这一套流程已经很熟悉了。
  2. 难点：在配置vs code开发环境时，面对长长的英文文档，有种没法下手的感觉，读了两段后开始云里雾里。就先跳过了。

day03

  • 学习内容： day03 hello python
  • 学习用时： 10小时

笔记：

收获总结：

  1. 函数round(3.1415, 2)，后面的参数代表返回几个小数位;
    method：.append()，可在列表里使用;
    print(a, end=” “)，end代表输入结果之间以什么结尾

  2. 继续和英文文档死磕到底，看懂了后写作业就不难。

day04

  • 学习内容： day04 控制流程
  • 学习用时： 10小时

收获总结：

  1. list.insert(0, w) 第一个数代表位置，第二个数代表插入的东西
  2. 单词：iterate 迭代;单词：indentation 缩进
  3. 写for循环时，感觉不是很难。但搜索后得知有更好的写法。
  4. 写while循环时，却因为定势思维以及思考不够深入而反复得不到正确结果。好在通过搜索也解决了问题。

day05

  • 学习内容： day05 数据容器
  • 学习用时： 20小时

收获总结：

  1. 对python数据容器里的函数和methods要多加记忆，以便遇到问题随时拿来使用。
  2. 第二个作业是统计词频，善用这种方法有利于学习数据分析，以后会多加注意。

day06

  • 学习内容： day06 函数
  • 学习用时： 20小时

收获总结：

  1. day06的作业是在day05作业的基础上修改的，所以统计英文词频的函数略加修改即可。而且稍稍优化了一下。
  2. 统计中文词频时，就要换个思路，参考别人的代码时，都会有去除标点符号一项。但使用正则表达式时则直接略过这一步，相当于降维打击了。

day07

  • 学习内容： day07 模块
  • 学习用时： 5小时

收获总结：

  1. 本次作业只需在day06作业上加以修改即可完成。
  2. 其中text因为是中英文混合，所以原先的代码不能直接拿来用，统计英文字符时需要先剔除中文字符。统计中午字符时同理。
  3. 封装模块时要细读作业要求，main.py与mymodule同目录。

day08

  • 学习内容： day08 异常处理
  • 学习用时： 5小时

收获总结：

  1. 本次作业在day07作业上加以修改，在三个函数里加上类型判断，可选type()以及isinstance()。
  2. 在main.py里，加上try: except:，如果输入的不是字符串，比如列表，则打印出错误提示。

day09

  • 学习内容： day09 标准库
  • 学习用时： 8小时

收获总结：

  1. 本次作业在day08作业上加以修改，先在函数里多加一个变量，再使用python自带标准库里的Counter()，统计出的结果直接为字典形式。可转换成列表。
  2. 在main.py里，需要先import json，使用open()打开文件时需要填写本地的绝对路径，路径前面以r开头，引号内为路径。

day10

  • 学习内容：<day10 第三方库>
  • 学习用时：<3小时>

收获总结：

  1. re.findall(r’[\u4E00-\u9FFF]’, text)
    该用法取出所有中文字符
  2. re.sub(‘[^\u4e00-\u9fa5]’,’’,text)
    该用法将所有非中文字符，替换为空，包含英文字符和标点符号等
  3. os.path用法
    #path = os.path.abspath(file) 显示main.py的绝对路径
    #path = os.path.dirname(os.path.abspath(file)) 显示main.py所在文件夹的目录
    path = os.path.join(os.path.dirname(os.path.abspath(file)), ‘tang300.json’)
  4. 文件读取：
    with open(path, “r”, encoding=’UTF-8’) as f: #open可直接读取本地文件里的内容
    read_one = f.read() #read()将文件内容读取，并存在read_one
  5. 每次作业都是基于上次作业的基础完成的，通过不断升级快捷易用的工具，以便得到更高效率的解决方案。这便是编程的魅力之一吧！
  6. re.findall用法，统计字频时可以使用，统计词频时需要用re.sub。

day11

  • 学习内容：<day11 实战演练1>
  • 学习用时：<6小时>

收获总结：

  1. yagmail（邮箱库）
    用法：发送邮件

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    yag = yagmail.SMTP(sender, password, '服务器地址') #发件人，密码以及服务器
    yag.send(recipients, '标题', word_str) #收件地址，标题以及要发送的内容

  2. requests（网络请求库）
    最基本的用法：获取该网页内容

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    response = requests.get('https://mp.weixin.qq.com/s/pLmuGoc4bZrMNl7MSoWgiA')

  3. pyquery（xml 文档解析库)

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    document = PyQuery(response.text) 
    content = document('#js_content').text() #将网页内容转换成文本

  4. 这些第三方库都有着强大的功能，以及配套的详细的用法教程，本次作业只是用了点皮毛，后面更多的玩法有待发掘。

  5. pyquery库的用法未参考教程，直接拷贝作业要求上的代码，复盘时需要再读读原教程。

day12

  • 学习内容：<day12 实战演练2>
  • 学习用时：<6小时>

收获总结：

  1. littlecodersh/ItChat： 微信个人号接口、微信机器人及命令行微信，三十行即可自定义个人号机器人。
  2. liuwons/wxBot: 类似的基于Python的微信机器人
  3. zixia/wechaty: 基于Javascript(ES6)的微信个人账号机器人NodeJS框架/库
  4. sjdy521/Mojo-Weixin: 使用Perl语言编写的微信客户端框架，可通过插件提供基于HTTP协议的api接口供其他语言调用
  5. HanSon/vbot: 基于PHP7的微信个人号机器人，通过实现匿名函数可以方便地实现各种自定义的功能
  6. yaphone/itchat4j: 用Java扩展个人微信号的能力
  7. kanjielu/jeeves: 使用springboot开发的微信机器人
  8. 用一个库时，不会的地方先读文档，一般情况下，文档里都会有关于用法的详细解释。

遇到的难点与问题（是否解决）

  1. 可惜了我三个微信号都登不上web微信，好在有教练的帮助完成了任务，只是不能继续体验微信机器人的更多玩法有点可惜。
    ps：网上搜了很多类似案例，目前暂时没看到什么好的解决方案。。。

day13

  • 学习内容：<day13 实战演练3>
  • 学习用时：<8小时>

收获总结：

  1. matplotlib用法

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    plt.bar((word_data[i][1],),(word_data[i][0],), facecolor='#9999ff', edgecolor='white') #绘制柱状图
    plt.title('中文词频(TOP1-10)')               # 显示标题
    plt.xlabel('单词')                                   # 显示x轴名称
    plt.ylabel('词频')                                   # 显示y轴名称
    plt.legend('直方图')                             # 显示图例
    plt.savefig('word_dict.png', dpi=300) # 保存图片

  2. tplotlib的功能很强大，值得深入学习，本次使用的依然是只是皮毛，以后学习数据分析时会继续研读文档。

遇到的难点与问题（是否解决）

  1. 网上的文档和教程都很丰富，经过搜索到第一种解决方案，先将统计的结果转换成csv文件:
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    with open('dict.csv', 'w') as csv_file:
        writer = csv.writer(csv_file)
        for key, value in word_dict.items():
           writer.writerow([key, value])

然后使用panda库读取csv文件，再使用matplotlib绘图。但此种方案实现起来有点复杂。

  1. 第二种解决方案，将统计结果转换成字典，遍历字典里的键值当做坐标值—出自知乎

day14

  • 学习内容：<Python14天入门营总结>
  • 学习用时：<>
<总结>

  • 2019年7月26日，我读到了新生大学的一篇关于自学编程的文章，作者在标题里说他写出了通过未来的代码，这引起了我的好奇心。点进去读完后，我就报名了，当晚就开始了学习。

  • 事实上，我早就购买了李笑来老师的自学是门手艺一书，并读完了Part one，还在xue.cn上做习题。但是却和以往一样，坚持了一段时间后，我停了下来，原因正如李笑来老师所说：在最初“学”的阶段，社交也是极为重要的。而一个人的学习就是很难坚持下来，没有社交，且目标不明确，所以我选择了加入自学营，和一堆人一起学习。

  • 自学营设计的14天作业，难度是循序渐进的，我觉得最大的优点是每次作业都是基于上次作业的基础完成的，而且通过不断升级快捷易用的工具，以便得到更高效率的解决方案。这是让我们不重复造轮子，用前人的智慧解决自己的难题。而且基于Python有那么库可用，更是这个编程语言的优势所在。

  • 最后两次作业是学习wxpy库的使用，它可以让我们实现微信个人号的自动化操作，https://github.com/youfou/wxpy ，功能非常强大，可惜了我几个微信都无法登录，好在有教练的帮助，最后也完成了作业。

<下一步计划>

两个选择：

  1. 重读自学是门手艺，用2到3个星期的时间读完，并在GitHub上同步打卡学习进度。

  2. 自学 MIT OCW 6.0001 课程，用一个月的时间看完，并打卡。