Python基礎知識圖譜“小白篇” | 附寶典下載 | 演算法基礎｛14｝
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0.前言
作為資料科學與程式之間的無縫連線橋樑，Pyhon已經毋庸置疑是必備利器，遍歷一下演算法工程師的JD中對程式語言的要求，就知道我說的是什麼意思了。
Facebook、Google等大廠紛紛投入大量研發資源在基於Pyhon底層的工具平臺。現在說Python之於資料科學/人工智慧，相當於C++之於軟體程式，雖然還略早了一點，但現在去掌握仍然還是很有現實意義滴。
1.乾貨來了
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這裡我們將Python的基礎知識梳理成圖譜，一圖瞭然入門Python需要掌握的知識點，真正入門還是要一步步刷程式碼才行，程式設計沒有捷徑，程式碼量是水平的基本保障
知識圖譜簡介如下：
1.變數儲存資訊以及如何使用文字、數字
2.列表，高效處理資料的必備知識點
3.if語句
4.Pthon字典，關聯資訊處理利器
5.互動式及while迴圈
6.函式，執行特定任務的程式碼塊
7.類，模擬實物
8.使用檔案及異常處理
9.程式碼測試
2.Python之禪
Pthon社群的理念都包含在Tim Peters撰寫的“Python之禪”中。要獲得這些圭臬經驗，只需要在Python直譯器中執行命令import this
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翻譯和解釋
Python之禪 by Tim Peters
優美勝於醜陋（Python 以編寫優美的程式碼為目標）
明瞭勝於晦澀（優美的程式碼應當是明瞭的，命名規範，風格相似）
簡潔勝於複雜（優美的程式碼應當是簡潔的，不要有複雜的內部實現）
複雜勝於凌亂（如果複雜不可避免，那程式碼間也不能有難懂的關係，要保持介面簡潔）
扁平勝於巢狀（優美的程式碼應當是扁平的，不能有太多的巢狀）
間隔勝於緊湊（優美的程式碼有適當的間隔，不要奢望一行程式碼解決問題）
可讀性很重要（優美的程式碼是可讀的）
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即便假借特例的實用性之名，也不可違背這些規則（這些規則至高無上）
不要包容所有錯誤，除非你確定需要這樣做（精準地捕獲異常，不寫 except:pass 風格的程式碼）
當存在多種可能，不要嘗試去猜測 而是儘量找一種，最好是唯一一種明顯的解決方案（如果不確定，就用窮舉法）
雖然這並不容易，因為你不是 Python 之父（這裡的 Dutch 是指 Guido ）
做也許好過不做，但不假思索就動手還不如不做（動手之前要細思量）
如果你無法向人描述你的方案，那肯定不是一個好方案；反之亦然（方案測評標準）
名稱空間是一種絕妙的理念，我們應當多加利用（倡導與號召）
|引用自：簡書：意氣相許的許：https://www.jianshu.com/p/0e1f38c2c122
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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.擴充套件資料
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Python學習寶典：Learn Python3 The Hard Way