sicpforpython
Ⅰ 求推荐一本大学python教材
《Python编程：从入门到实践》
2016年出版的书，基于 Python3.5 同时也兼顾 Python2.7，书中涵盖的内容是比较精简的，没有艰深晦涩的概念。
每个小结都附带练习题，它可以帮助你更快的上手编写程序，解决实际编程问题。
上到有编程基础的程序员，下到10岁少年，想入门Python并达到可以开发实际项目的水平，这本书都是不错的选择。
Ⅱ 如何调式python程序
程序能一次写完并正常运行的概率很小，基本不超过1%。总会有各种各样的bug需要修正。有的bug很简单，看看错误信息就知道，有的bug很复杂，我们需要知道出错时，哪些变量的值是正确的，哪些变量的值是错误的，因此，需要一整套调试程序的手段来修复bug。
第一种方法简单直接粗暴有效，就是用print把可能有问题的变量打印出来看看：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
print '>>> n = %d' % n
return 10 / n
def main():
foo('0')
main()
执行后在输出中查找打印的变量值：
$ python err.py
>>> n = 0
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
用print最大的坏处是将来还得删掉它，想想程序里到处都是print，运行结果也会包含很多垃圾信息。所以，我们又有第二种方法。
断言
凡是用print来辅助查看的地方，都可以用断言（assert）来替代：
# err.py
def foo(s):
n = int(s)
assert n != 0, 'n is zero!'
return 10 / n
def main():
foo('0')
assert的意思是，表达式n != 0应该是True，否则，后面的代码就会出错。
如果断言失败，assert语句本身就会抛出AssertionError：
$ python err.py
Traceback (most recent call last):
...
AssertionError: n is zero!
程序中如果到处充斥着assert，和print相比也好不到哪去。不过，启动Python解释器时可以用-O参数来关闭assert：
$ python -O err.py
Traceback (most recent call last):
...
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
关闭后，你可以把所有的assert语句当成pass来看。
logging
把print替换为logging是第3种方式，和assert比，logging不会抛出错误，而且可以输出到文件：
# err.py
import logging
s = '0'
n = int(s)
logging.info('n = %d' % n)
print 10 / n
logging.info()就可以输出一段文本。运行，发现除了ZeroDivisionError，没有任何信息。怎么回事？
别急，在import logging之后添加一行配置再试试：
import logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
看到输出了：
$ python err.py
INFO:root:n = 0
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 8, in <mole>
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
这就是logging的好处，它允许你指定记录信息的级别，有debug，info，warning，error等几个级别，当我们指定
level=INFO时，logging.debug就不起作用了。同理，指定level=WARNING后，debug和info就不起作用了。这样一
来，你可以放心地输出不同级别的信息，也不用删除，最后统一控制输出哪个级别的信息。
logging的另一个好处是通过简单的配置，一条语句可以同时输出到不同的地方，比如console和文件。
pdb
第4种方式是启动Python的调试器pdb，让程序以单步方式运行，可以随时查看运行状态。我们先准备好程序：
# err.py
s = '0'
n = int(s)
print 10 / n
然后启动：
$ python -m pdb err.py
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(2)<mole>()
-> s = '0'
以参数-m pdb启动后，pdb定位到下一步要执行的代码-> s = '0'。输入命令l来查看代码：
(Pdb) l
1 # err.py
2 -> s = '0'
3 n = int(s)
4 print 10 / n
[EOF]
输入命令n可以单步执行代码：
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(3)<mole>()
-> n = int(s)
(Pdb) n
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<mole>()
-> print 10 / n
任何时候都可以输入命令p 变量名来查看变量：
(Pdb) p s
'0'
(Pdb) p n
0
输入命令q结束调试，退出程序：
(Pdb) n
ZeroDivisionError: 'integer division or molo by zero'
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(4)<mole>()
-> print 10 / n
(Pdb) q
这种通过pdb在命令行调试的方法理论上是万能的，但实在是太麻烦了，如果有一千行代码，要运行到第999行得敲多少命令啊。还好，我们还有另一种调试方法。
pdb.set_trace()
这个方法也是用pdb，但是不需要单步执行，我们只需要import pdb，然后，在可能出错的地方放一个pdb.set_trace()，就可以设置一个断点：
# err.py
import pdb
s = '0'
n = int(s)
pdb.set_trace() # 运行到这里会自动暂停
print 10 / n
运行代码，程序会自动在pdb.set_trace()暂停并进入pdb调试环境，可以用命令p查看变量，或者用命令c继续运行：
$ python err.py
> /Users/michael/Github/sicp/err.py(7)<mole>()
-> print 10 / n
(Pdb) p n
0
(Pdb) c
Traceback (most recent call last):
File "err.py", line 7, in <mole>
print 10 / n
ZeroDivisionError: integer division or molo by zero
这个方式比直接启动pdb单步调试效率要高很多，但也高不到哪去。
IDE
如果要比较爽地设置断点、单步执行，就需要一个支持调试功能的IDE。目前比较好的Python IDE有PyCharm：
Ⅲ 为什么开发出了这么多的编程语言
C#与JAVA的相同之处:由于C#与JAVA都是基于C++发展起来的,因此二者之间具有很多相似之处,具体如下:
1、C#和JAVA语言的编译结果是独立于计算机和编程语言的，可执行文件可以在受管理的执行
环境中执行；
2、C#和JAVA语言都是采用了自动的垃圾回收机制；
3、C#和JAVA语言都取消了指针操作；
4、C#和JAVA语言都没有头文件；
5、C#和JAVA语言都只支持单重继承，要实现与多重继承类似的功能，必须通过接口来实现；
6、类都是从Object类派生而来，类的对象通过关键字new生成；
7、C#和JAVA语言都支持线程；
8、C#和JAVA语言都没有全局变量和全局函数，所有的变量和函数都属于某个类所有；
9、C#和JAVA语言都支持对数组和字符串边界的严格检查，不会出现边界溢出的情况；
10、C#和JAVA语言都使用“.”操作符,不再使用“-＞”和“::”操作符；
11、C#和JAVA语言都将null和bool作为关键字；
12、C#和JAVA语言中所有的值都必须先初始化后才能使用；
13、C#和JAVA语言中的if语句都不允许采用整数作为判断条件；
14、C#和JAVA语言中的try语句块都可以后接finally语句块。
C#与JAVA的不同之处:
尽管C#和JAVA有很多相同之处，但是由于二者是两家不同公司开发的高级程序设计语言，它们又相互独立，
自成体系，各自具有一些自己特有的特点，下面将C#与JAVA之间的不同之处如下：
1、属性
对于那些经常使用快速开发工具，如Delphi或者Visual Basic的开发人员来说，属性是一个非常熟悉的概念。
一般来说，通过getXXX可以读取属性的值，而通过setXXX可以设置属性的值。
JAVA中比较常见的属性操作语句： foo.setSize(foo.getSize()+1); label.getFont().setBold(true);
c#中比较常见的属性操作语句： foo.size++; label.font.bold=true;
很明显，上述的属性设置方式较JAVA来说更为简洁，可主读性也更强。这充分体现了C#简单的特点。
JAVA对于属性的定义：public int getSize(){ return size; } public void setSize(int value){ size=value; }
c#对于属性的定义进行了简化：public int Size{ get{ return size; } set{size=value; }}
2、index
C#提供index来给对象加上索引的功能，从而用与处理数组类似的方式来处理对象，JAVA语言则不支持index
C#中定义index的典型方式如下：
public Story this[int index]
{
get{return stories[index]; }
set{
if(value!=null){
stories[index]=value
}
}
3、delegate ：可以认为是一种类型安全、面向对象的函数指针。
C#使有delegate可以通过一个名字访问不同的函数，它实现和JAVA中的interface类似的功能，但是它比interface更为好用。
4、event
C#提供对event的直接支持，它通过delegate和event关键字实现对事件的处理。event关键字隐藏所有delegate方法，运算符“+=”和“-+”允许程序员自由加入或者删除时间处理程序。
5、enum：枚举用于指定一系列的对象。
C#通过如下语句来定义和使用枚举：
定义：public enum Direction{North,East,West,South};
使用：Direction wall=Direction.North;
JAVA不直接支持枚举，如果要实现和C#相类似的功能，必须先定义一个类
public class Direction{
public final static int NORTH=1;
public final static int EAST=2;
public final static int WEST=3;
public final static int SOUTH=4; }
在定义了Direction类后，JAVA可以通过引用类中的值来使用枚举：
int wall= Direction.NOTRH;
6、foreach语句
C#提供了标准的for循环，同时还提供了foreach语句（从VB中引入）来循环处理集合中的元素。
JAVA遍历集合中的所有元素的典型处理方式如下：
while(!collection.isEmpty())
{
Object o=collection.get();
connection.next();
…
}
C#遍历集合中的所有元素：foreach(object o in collection){…}
7、统一数据类型：
大多数的高级程序设计语言都有基本数据类型，如整型、浮点类型等。同时，为了更好地满足实际的需要，对不同的数据类型有不同的处理方式，显然，如果能够对简单数据类型的处理和对复杂数据类型的处理结合在一起，并用一致的方式加以处理的话，无疑会大大提升应用程序设计的效率，增强程序设计的灵活性。
JAVA语言在处理基本数据类型的时候也采取分别处理的策略，但是在基本数据类型的基础上提供了一系列封装这些基本数据类型的类，例如：整型（int）被类Integer所封装，双精度浮点（double）被类Double封装。
C#提供了一种和JAVA不同的方式来实现数据类型的统一。事实上，在c#中，即使是int这样的简单数据类型在C#内部也是通过一个结构体Int32来实现的，在C#中，可以这样认为，int只是结构体Int32的一个别名。由于C#中的结构体也继承自类Object，这样，Object类中定义的方法，各个结构体也拥有，于是，在C#中可以通过如下的方式来操作整数：int I=5; System.Console.WriteLine(i.ToString());
8、操作符重载
通过操作符重载可以用一种比较自然的方式来操纵各种数据类型，从而大大提升程序的可读性和灵活性。C#中的“==”操作符在Object类中进行了定义，在Object中定义的==操作符通过比较两个值的引用来获得最后的结果。如果使有和集合相关的类，则必须在这样的类中实现ICompar接口，这个接口中定义了一个方法CompareTo，该方法返回两个对象的比较结果，在此基础上，可以进一步定义各个实现比较的操作符，如
“＞”、“＜”、“＞=”、“＜=”等。事实上，数字类型（int、long等）可以直接使用这些比较操作符，它们的内部都实现了ICompare接口。
9、多态性
虚似方法提供了多态性的技持。多态意味着派生类可以定义一个和基类中同名的方法。尽管JAVA和C#都支持多态性，但是它们的具体实现方式还是有一定的差别。
在JAVA语言中，默认情况下，基类的对象可以直接调用派生类中的虚似方法，在C#语言中，基类要调用派生类中的虚似方法必须通过virtual关键字来实现。同时，在C#语言中，一个方法要重载基类中的同名方法，还必须通过关键字override来实现。在C#中实现多态的典型程序如下：
Class B{ public virtual void foo{}}
Class D:B{ public overried void foo(){}}
以上只是简单地比较了C#和JAVA之间的异同，事实上，这二者之间的比较远不止上面所介绍的内容，要学好这两种语言，需要经过大量的实践工作，在实践中区分开两种语言
Ⅳ 怎样才能算是熟悉python会什么具体。招聘网页上写着熟悉python.高手，指导，谢谢。
熟知主流硬件体系（x86, x64）
熟知 CPython 的具体实现，如若可能至少通读源码三遍以上
熟知每条 Python bytecode 如何被解释执行
熟知每条 Python 语句如何 compile 成 bytecode
熟知 Python 主要数据结构所采用的优化手段
熟知 JIT 以及哪些场合下 PyPy 会比 CPython 有较大性能提高、以及有什么代价
所以我一直只敢称自己为 “中级 Pythonista”。对于那些仅仅知道怎么用 Python 就敢自称“精通”的人：专家不是那么好当的，没有金刚钻别揽瓷器活。不懂那么多底层细节就不要随便说自己“精通”，说自己“擅长”不会被人看不起。
@米嘉 引用的 StackOverflow 上列的那几项条件是作为将 Python 用于主要工作语言所需要的基本条件，敢于因此而称自己“精通 Python”要让不少人笑掉大牙。况且那几项还有几个严重问题：
第3点：如若可能，尽量避免 map/rece/fitler，而用 list/generator/set comprehension，代码要清晰得多，GvR 如此说。xrange 和 range 的区别在 Python 3 中马上就要滚蛋了，所以如非必要，不要大量使用 xrange。
第5点：敢于在 CPython 中大量使用递归是对 CPython 实现的公然侮辱。Python 的多个稳定实现都没有 TCO，递归会让性能迅速下降。记住一点：Python 中函数调用非常昂贵，可读性、可维护性影响不大的情况下，能展开函数调用的时候尽量展开、递归能转化成循环的尽量转化。递归也不是人类自然的思考方式。
第7点：看书是对的，但不要把 Python 当作一门经典函数式语言对待，因为它不是。你当它是，它会很痛苦（“为毛要这样滥用我！？”），你也会很痛苦（“为毛你不这样实现 blah blah！？”）。SICP 是本好书，但不要因此而教条。要清楚的知道什么时候用函数式，什么时候用面向对象，什么时候用面向过程，什么时候用面向任务，什么时候用面向结果。在一棵树上吊死是大多数非理性死忠的表现。
Ⅳ 编程零基础学习如何入手
长大不会做这行但希望精通，无意冒犯，这说明你必须是个天才。
一般推荐都会推荐直接上手跑 Python、R、JS 之类的高级语言，但是对于你，我建议你去买一本 SICP 和 CSAPP 来看，这正是计算机的三大神书之二。
然后在 SICP 中你会学习到 lisp 编程语言和程序设计的思想。
在 CSAPP 中你会学习到 C 语言，并理解计算机是如何运行的，计算机操作系统是怎样运作的。
读完这两本书后，你就完美的打下了根基，这时候其他的什么网站啊，游戏啊，你都能轻易的在几周之内掌握并做出来。
这个时候，计算机水平算是登堂入室。
之后你可以去创作或者是去对那些开源的软件、语言、系统做出你自己的贡献，在那个时候你就算是精通啦~
Ⅵ 精通Python需要多长时间
我认为“精通”要满足如下条件：
熟知主流硬件体系（x86, x64）
熟知 CPython 的具体实现，如若可能至少通读源码三遍以上
熟知每条 Python bytecode 如何被解释执行
熟知每条 Python 语句如何 compile 成 bytecode
熟知 Python 主要数据结构所采用的优化手段
熟知 JIT 以及哪些场合下 PyPy 会比 CPython 有较大性能提高、以及有什么代价
所以我一直只敢称自己为 “中级 Pythonista”。对于那些仅仅知道怎么用 Python 就敢自称“精通”的人：专家不是那么好当的，没有金刚钻别揽瓷器活。不懂那么多底层细节就不要随便说自己“精通”，说自己“擅长”不会被人看不起。
@米嘉 引用的 StackOverflow 上列的那几项条件是作为将 Python 用于主要工作语言所需要的基本条件，敢于因此而称自己“精通 Python”要让不少人笑掉大牙。况且那几项还有几个严重问题：
第3点：如若可能，尽量避免 map/rece/fitler，而用 list/generator/set comprehension，代码要清晰得多，GvR 如此说。xrange 和 range 的区别在 Python 3 中马上就要滚蛋了，所以如非必要，不要大量使用 xrange。
第5点：敢于在 CPython 中大量使用递归是对 CPython 实现的公然侮辱。Python 的多个稳定实现都没有 TCO，递归会让性能迅速下降。记住一点：Python 中函数调用非常昂贵，可读性、可维护性影响不大的情况下，能展开函数调用的时候尽量展开、递归能转化成循环的尽量转化。递归也不是人类自然的思考方式。
第7点：看书是对的，但不要把 Python 当作一门经典函数式语言对待，因为它不是。你当它是，它会很痛苦（“为毛要这样滥用我！？”），你也会很痛苦（“为毛你不这样实现 blah blah！？”）。SICP 是本好书，但不要因此而教条。要清楚的知道什么时候用函数式，什么时候用面向对象，什么时候用面向过程，什么时候用面向任务，什么时候用面向结果。在一棵树上吊死是大多数非理性死忠的表现。