1. 先聊聊“Python練習(xí)”這件事為什么容易練廢我見過不少人學(xué)Python開頭那幾天熱情高漲買了一堆書、收藏了一堆教程結(jié)果練了不到兩周就放棄了。回頭一問練的方式基本都是“跟著教程敲一遍”敲完就忘忘了再敲循環(huán)幾次之后覺得自己不是這塊料。其實問題不在天賦而在練習(xí)方式。Python是一門“用”出來的語言不是“看”出來的。你今天看懂了列表推導(dǎo)式不代表你能用它解決實際問題你背下了裝飾器的語法不代表你遇到日志需求時能想到去寫一個。真正的練習(xí)是讓代碼去解決一個具體到你眼前的問題哪怕那個問題再小哪怕解決方案在別人眼里很蠢。只有這種練習(xí)才能把“我看懂了”變成“我會用了”再變成“我順手就能寫出來”。我自己帶過一些新人也陪跑過不少想轉(zhuǎn)行做開發(fā)的朋友發(fā)現(xiàn)一個規(guī)律能堅持練下去的人幾乎都有一個共同點——他們的練習(xí)是分層的。不追求一口吃成胖子而是把“語法熟悉”“邏輯訓(xùn)練”“小項目實戰(zhàn)”“算法思維”拆開一個一個來。這套方法反饋到學(xué)習(xí)效果上非常明顯。這篇文章就圍繞“Python代碼練習(xí)”這件事把我實際走過的路、踩過的坑、覺得好用的練習(xí)方法都拿出來聊聊。內(nèi)容適合完全沒基礎(chǔ)的新手也適合學(xué)了一陣子但感覺卡殼的人。我會講到具體的練習(xí)路徑、兩個可以親手敲的練手小項目以及我在Debug時遇到的高頻問題這些都無關(guān)天賦只跟方法有關(guān)。2. 三個底層誤區(qū)為什么你練了很多卻感覺沒進(jìn)步2.1 誤區(qū)一以為“抄代碼”等于“寫代碼”很多人練習(xí)的基本動作是找到一段示例代碼打開編輯器一行一行照著敲敲完運行一下看到輸出結(jié)果和教程一致就覺得自己練完了。這個動作本質(zhì)上叫“打字練習(xí)”不叫編程練習(xí)。你在抄的時候大腦是不需要思考的——你不用關(guān)心為什么這里要傳參數(shù)不用想為什么先循環(huán)后判斷更不用考慮換一個場景這段代碼還成不成立。整個過程和抄寫一篇英語課文沒有區(qū)別練完之后腦子里留下的只有“我好像學(xué)過”的錯覺沒有任何肌肉記憶。我建議把練習(xí)方式改成這樣看一遍示例代碼關(guān)掉教程然后自己新建一個文件從零開始寫。寫不出來沒關(guān)系卡住了再回去看看完再關(guān)上繼續(xù)寫。這個過程會強迫你的大腦在“理解”和“輸出”之間建立連接。第一次這么寫可能很痛苦寫一個函數(shù)要反復(fù)翻教程但堅持兩三周之后你會發(fā)現(xiàn)很多語法已經(jīng)不需要查了手指自己就知道該敲什么。2.2 誤區(qū)二只在教程環(huán)境里練從不碰真實需求很多人練了一年半載代碼能力還停留在“教程怎么說我怎么寫”。一遇到真實需求——比如“幫我把這個文件夾里的照片按日期歸類”“把這個Excel表格里的重復(fù)行去掉”——就完全不知道怎么下手。這個問題的根源在于教程里的練習(xí)題都是“閉合環(huán)境”輸入是給定的輸出是確定的不涉及真實世界里的臟數(shù)據(jù)、亂命名、文件路徑不存在、網(wǎng)絡(luò)請求超時等亂七八糟的情況。而真實需求恰恰是從一堆混亂里找到一個能用的解法。所以我的建議很直接早點把自己的日?，嵤伦兂删毩?xí)素材。比如你下載文件總是堆在“下載”文件夾里能不能寫個腳本按文件類型自動歸類你每次整理周報都要手動復(fù)制粘貼好幾個表格能不能寫個腳本自動合并這類需求技術(shù)上一點都不難但它們逼著你去考慮邊界情況文件夾不存在怎么辦文件名重復(fù)怎么辦這比你刷十道“打印菱形”的練習(xí)題有價值得多。2.3 誤區(qū)三只練知識點不練湊答案的思路還有一種人練得很多代碼語法也都對但一遇到稍復(fù)雜的問題就沒思路。你說說“統(tǒng)計一篇文章里出現(xiàn)頻率最高的十個詞”他給你憋半小時寫不出來。這其實不是語法問題是“把大問題拆成小步驟”的能力沒有練到。這種能力靠單點知識點練習(xí)是練不出來的必須靠做“綜合題”。所謂綜合題就是沒有現(xiàn)成函數(shù)可以直接用的題你得自己決定先干什么后干什么自己設(shè)計中間步驟。比如“統(tǒng)計詞頻”這個需求拆開就是三步先讀文件再把文本切分成一個個詞最后用字典計數(shù)、排序。每一步單獨看都是基礎(chǔ)知識但把它們串起來的思維過程才是真正的編程能力。所以我后來練習(xí)的時候刻意的要求自己拿到任何題目先不急著寫代碼先在紙上寫出一步步的“做法”用人類語言描述清楚過程然后再翻譯成Python。這個習(xí)慣讓我從“會語法”邁向了“會寫程序”也是我想特別強調(diào)的一個練習(xí)思路。3. 分層練習(xí)路徑一份可以照著走的路線圖3.1 第一層語法熱身期重點是“不用查就能寫”這個階段的目標(biāo)非常明確最基礎(chǔ)的語法和常用內(nèi)置函數(shù)做到閉著眼睛能寫出來。不需要追求理解所有底層原理先把常用的記熟。我的建議清單是這樣的變量與基本類型整數(shù)、浮點數(shù)、字符串、布爾值容器類型列表、字典、元組、集合以及它們各自的常用方法控制流if / elif / else、for循環(huán)、while循環(huán)函數(shù)的定義與調(diào)用參數(shù)默認(rèn)值返回值字符串常用操作split / join / strip / replace / format文件讀寫的基本套路open / read / write / with語句列表推導(dǎo)式、字典推導(dǎo)式的基本寫法異常處理的基本結(jié)構(gòu) try / except / finally這個階段不需要刷很多題但需要“每日一練”。我的建議是每天花15到20分鐘隨機從上面的清單里抽幾個點手寫一些小的代碼片段。比如今天練“用列表推導(dǎo)式生成1到100之間的偶數(shù)平方”明天練“寫一個函數(shù)接收一個字符串返回大寫字母出現(xiàn)的次數(shù)”。這個量不會帶來壓力但堅持三周手感就完全不一樣了。3.2 第二層邏輯訓(xùn)練期把語法串成思路語法熟了之后就可以進(jìn)入邏輯訓(xùn)練期。這個階段做的事情是從“會寫一個函數(shù)”過渡到“會用多個函數(shù)湊出一個完整的小程序”。我比較推薦的練習(xí)形式是刷編程入門網(wǎng)站上的簡單算法題。這類題的特點是有明確的輸入輸出樣例但解法不唯一正好用來鍛煉拆解問題的能力。練習(xí)時我給自己定了三條規(guī)矩先寫注釋把思路用中文寫在代碼前再照著注釋寫代碼。如果注釋寫不出來說明沒想清楚不要急著動手。做完之后至少看一兩種別人的解法。不是為了抄而是為了對照自己的思路看看有沒有更簡潔的方式。但不要因為別人的解法更巧妙就覺得自己不行大多數(shù)人只是練得比你多。同一道題過兩周再做一遍。這一條最重要它能檢驗?zāi)闶潜诚铝舜鸢高€是真的掌握了思路。這個階段的題目難度不要太高控制在30到50行能解決的程度。優(yōu)先級排序是字符串處理 數(shù)組/列表操作 字典應(yīng)用 簡單的遞歸。拿字符串練習(xí)是因為它上手容易、反饋快遞歸放到最后是因為它需要一點抽象思維太早練容易挫敗。3.3 第三層小工具實戰(zhàn)期用代碼解決自己的問題邏輯訓(xùn)練了一段時間后就可以轉(zhuǎn)到小工具實戰(zhàn)。這一步很關(guān)鍵因為它是你第一次感受到“代碼真的能幫我干活”的階段。找練習(xí)題目的方法很樸素觀察你日常重復(fù)勞動中那些煩人的事。我當(dāng)年就是從一個小需求開始的——下載的電子書文件名亂糟糟的想統(tǒng)一改成“書名.作者.后綴”的格式。這個需求用到的技術(shù)點只有文件遍歷、字符串處理和重命名不需要任何高深知識但寫完跑起來的那一刻那種“代碼替我干活”的成就感比刷二十道算法題都強烈。這個階段我建議每個人做至少三個自己真正想用的工具。哪怕工具很簡陋哪怕只服務(wù)你自己的電腦也完全沒問題。做這種工具的意義在于你會遇到教程中永遠(yuǎn)不會出現(xiàn)的真實問題比如文件名里有非法字符導(dǎo)致重命名失敗比如某些文件沒有后綴名比如目標(biāo)目錄已經(jīng)存在同名文件。處理這些邊界問題的過程才是能力真正增長的地方。3.4 第四層算法與工程習(xí)慣期走得更遠(yuǎn)如果你已經(jīng)能獨立寫出幾個小工具且日常需求基本都能用Python解決就可以進(jìn)入第四層。這一層的目標(biāo)不再是“會用”而是“用得更聰明”。算法方面可以開始系統(tǒng)刷一些經(jīng)典的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法題比如鏈表操作、二叉樹遍歷、動態(tài)規(guī)劃入門。做這些不是為了面試而是為了訓(xùn)練一種思維習(xí)慣看到一個問題能下意識地從時間復(fù)雜度、空間復(fù)雜度去想解法好不好。這種習(xí)慣一旦建立你之后寫任何代碼都會受益。工程習(xí)慣方面值得練的有這幾件事給代碼寫README記錄這個腳本是干什么的、怎么運行、依賴什么環(huán)境給函數(shù)寫docstring說明參數(shù)含義、返回值、用法示例學(xué)會用調(diào)試器不用到處打印而是打斷點、看變量、單步執(zhí)行接觸一點標(biāo)準(zhǔn)庫之外的高頻庫requests、pandas、pathlib等按需學(xué)這個階段已經(jīng)不叫“練習(xí)”了更像是“做項目”的初級階段。但正是因為前期這么多層的鋪墊你才不至于在這個階段被勸退。4. 跟著做一個完整練手項目下載文件夾自動整理腳本4.1 需求描述與思路拆解紙上談兵聊了很多現(xiàn)在來做一個具體的項目。我選的是很多人的剛需整理“下載”文件夾。這個項目的完整需求是——掃描你指定的文件夾按照文件的擴(kuò)展名后綴名把它們分別移動到“圖片”“文檔”“壓縮包”“程序安裝包”“其他”等子文件夾里。先來拆解思路遍歷指定文件夾里的所有文件拿到每個文件的后綴名擴(kuò)展名根據(jù)后綴名歸類決定它應(yīng)該去哪個子文件夾如果目標(biāo)子文件夾不存在先創(chuàng)建移動文件并處理“同名文件沖突”的問題這五步拆出來之后每一步單獨看都很簡單但組合起來就是一個能用的工具。這就是前面說的“拆解能力”最直接的體現(xiàn)。4.2 完整代碼與逐段講解下面這段腳本用的是純Python標(biāo)準(zhǔn)庫不需要額外安裝任何第三方庫import os import shutil from pathlib import Path # 后綴名分類規(guī)則 RULES { 圖片: {.jpg, .jpeg, .png, .gif, .bmp, .webp, .svg}, 文檔: {.doc, .docx, .pdf, .txt, .md, .xls, .xlsx, .ppt, .pptx}, 壓縮包: {.zip, .rar, .7z, .tar, .gz}, 安裝包: {.exe, .msi, .dmg, .pkg}, 音視頻: {.mp3, .wav, .mp4, .mov, .avi, .mkv}, } def get_target_folder(ext: str) - str: 根據(jù)擴(kuò)展名返回目標(biāo)文件夾名未匹配的歸入其他 for folder, extensions in RULES.items(): if ext.lower() in extensions: return folder return 其他 def organize_folder(base_dir: str) - None: base_path Path(base_dir) if not base_path.exists() or not base_path.is_dir(): print(f路徑不存在或不是目錄: {base_dir}) return for item in base_path.iterdir(): # 跳過子文件夾本身 if item.is_dir(): continue ext item.suffix # 例如 .txt target_folder get_target_folder(ext) target_dir base_path / target_folder target_dir.mkdir(exist_okTrue) # 不存在則創(chuàng)建已存在不報錯 target_path target_dir / item.name if target_path.exists(): # 如果目標(biāo)文件夾里已經(jīng)有同名文件加上時間戳后綴 import time timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) new_name f{item.stem}_{timestamp}{item.suffix} target_path target_dir / new_name shutil.move(str(item), str(target_path)) print(f已移動: {item.name} - {target_folder}/{target_path.name}) if __name__ __main__: # 修改成你要整理的目錄 organize_folder(rC:\Users\你的用戶名\Downloads)這段代碼里有幾個設(shè)計點值得單獨說。第一個是用了RULES字典來管理擴(kuò)展名分類而不是寫一大串 if-elif。這樣做的最大好處是以后想加一門新的文件類型只需要在對應(yīng)的集合里加一個后綴名不需要動其他代碼。這個“數(shù)據(jù)與邏輯分離”的習(xí)慣從小項目就應(yīng)該開始培養(yǎng)。第二個是用pathlib.Path而不是直接拼接字符串路徑。Path對象處理跨平臺路徑分隔符會省心很多而且.suffix、.stem、.name這些屬性簡直是專門為文件整理場景設(shè)計的用起來很順手。第三個是“同名文件沖突”的處理。下載文件夾里很容易出現(xiàn)同一個文件下載了兩次的情況如果不處理shutil.move會直接報錯。我在代碼里選擇的是給新移動過去的文件加時間戳后綴保證不會覆蓋已有文件。你也可以換成“保留最新文件覆蓋舊的”但我的原則是整理腳本寧可多留文件也不要誤刪數(shù)據(jù)。4.3 運行測試與邊界情況處理代碼寫完后不要直接在你的真實下載文件夾上試。正確做法是在桌面新建一個測試文件夾里面造一些不同類型的文件比如“報告.pdf”“照片.jpg”“軟件.zip”再放一個子文件夾看看腳本是不是會跳過它再復(fù)制一個文件改不同后綴看看分類有沒有生效。測試過程中我遇到過幾個典型的邊界情況文件沒有后綴名。比如你下載了一個叫“README”的文件item.suffix返回的是空字符串它會被歸到“其他”文件夾。這個沒問題能正常運行。文件名以點開頭但不屬于隱藏文件比如.env。這種情況.suffix拿到的可能是空或者不全處理邏輯依然安全最多歸類不準(zhǔn)。文件夾路徑中包含中文或空格。Path對象處理這類路徑?jīng)]有問題但如果你用字符串拼接方式寫很容易踩坑。移動一個正在被其他程序占用的文件。比如你正用播放器開著那個視頻移動就會報權(quán)限錯誤。我實際使用中遇到這種情況一般讓腳本跳過或者用 try-except 捕獲這里不展開但要知道有這個問題存在。這個項目做完之后完全可以繼續(xù)擴(kuò)展加入“按文件修改日期歸檔”的功能或者“只整理超過7天的舊文件”的功能。擴(kuò)展的每一次都是一次新的練習(xí)。5. 跟著做第二個項目命令行待辦事項管理器5.1 練習(xí)重點如何存儲數(shù)據(jù)第二個項目做一個簡單但功能完整的命令行待辦事項管理器。這個項目練習(xí)的核心不是界面而是“數(shù)據(jù)怎么存下來”。你的待辦事項在程序退出之后不能丟這就是典型的“持久化”問題——和游戲存檔是一個道理。在Python里做持久化最粗暴的方式是把數(shù)據(jù)寫在文件里。最簡單的格式是文本逐行存稍微講究一點用CSV再講究一點用JSON。我建議這個項目用JSON因為Python標(biāo)準(zhǔn)庫里的json模塊能把字典和列表直接序列化成文本下一回啟動再反序列化回來代碼量很少且不太容易出錯。這個項目我建議的完整需求是添加任務(wù)輸入內(nèi)容存進(jìn)去查看任務(wù)列出全部未完成的任務(wù)完成任務(wù)按編號把某條任務(wù)標(biāo)記為完成刪除任務(wù)按編號刪除某個任務(wù)數(shù)據(jù)保存退出后重開任務(wù)記錄還在五個功能覆蓋了輸入、輸出、文件讀寫、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換難度也是剛好卡在“努力一下能完成”的位置。5.2 完整代碼與逐段講解import json from pathlib import Path DATA_FILE Path(tasks.json) def load_tasks(): 加載任務(wù)列表文件不存在時返回空列表 if not DATA_FILE.exists(): return [] with open(DATA_FILE, r, encodingutf-8) as f: return json.load(f) def save_tasks(tasks): 保存任務(wù)列表到文件 with open(DATA_FILE, w, encodingutf-8) as f: json.dump(tasks, f, ensure_asciiFalse, indent2) def show_tasks(tasks): 打印所有未完成任務(wù) unfinished [t for t in tasks if not t[done]] if not unfinished: print(當(dāng)前沒有未完成的任務(wù)。) return for idx, task in enumerate(unfinished, start1): print(f{idx}. {task[content]}) def add_task(tasks, content): tasks.append({content: content, done: False}) print(f已添加: {content}) def mark_done(tasks, task_index): unfinished [t for t in tasks if not t[done]] if 1 task_index len(unfinished): unfinished[task_index - 1][done] True print(任務(wù)已完成。) else: print(無效的編號。) def remove_task(tasks, task_index): if 1 task_index len(tasks): removed tasks.pop(task_index - 1) print(f已刪除: {removed[content]}) else: print(無效的編號。) def main(): tasks load_tasks() while True: print(\n1. 查看任務(wù) 2. 添加任務(wù) 3. 完成任務(wù) 4. 刪除任務(wù) 5. 退出) choice input(請選擇操作: ).strip() if choice 1: show_tasks(tasks) elif choice 2: content input(請輸入任務(wù)內(nèi)容: ).strip() if content: add_task(tasks, content) elif choice 3: show_tasks(tasks) idx int(input(請輸入要完成的任務(wù)編號: )) mark_done(tasks, idx) elif choice 4: for i, t in enumerate(tasks, start1): status [完成] if t[done] else [未完成] print(f{i}. {status} {t[content]}) idx int(input(請輸入要刪除的任務(wù)編號: )) remove_task(tasks, idx) elif choice 5: save_tasks(tasks) print(已保存并退出。) break else: print(無效輸入請重新選擇。) if __name__ __main__: main()這個程序里核心函數(shù)就是load_tasks和save_tasks。理解了這兩個函數(shù)其他增刪改查的邏輯都只是對tasks這個列表變量做操作沒什么新鮮東西。我特別想讓大家注意的是編碼encodingutf-8這個參數(shù)。如果你在Windows系統(tǒng)上不指定它直接open(tasks.json, r)讀中文大概率會因為編碼問題報錯或亂碼。這是非常經(jīng)典的一個坑我身邊學(xué)Python的人基本都撞到過。第二個值得研究的地方是mark_done函數(shù)里的編號邏輯。我設(shè)計的編號是“未完成任務(wù)”的編號而不是所有任務(wù)的編號。這樣用戶在查看任務(wù)時看到的編號和他輸入完成時用的編號是對應(yīng)的。但這個設(shè)計也帶來一個容易忽略的點一旦完成了某個任務(wù)“未完成任務(wù)列表”會變化所以執(zhí)行下一步操作時應(yīng)該重新獲取這個列表。如果你直接用“所有任務(wù)的編號”來做體驗反而更像大多數(shù)待辦App。這兩種設(shè)計沒有絕對的對錯但能考慮到這個細(xì)節(jié)說明你對數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和用戶操作的匹配有了感知這本身就是練習(xí)的收獲。5.3 怎么給這個小項目“加難度”如果上面這些代碼你都掌握了我建議在三個方向上給項目加難度給任務(wù)增加優(yōu)先級字段1高、2中、3低查看時按優(yōu)先級排序輸出給任務(wù)增加創(chuàng)建時間字段并按時間倒序顯示把存儲方式從單個JSON文件換成SQLite數(shù)據(jù)庫。SQLite是Python內(nèi)置的sqlite3模塊支持的不需要安裝東西。用數(shù)據(jù)庫的好處是數(shù)據(jù)量大之后讀寫效率高也是在提前練習(xí)和數(shù)據(jù)庫打交道的思路每加一項都會逼著你重新設(shè)計數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)這種“因為改需求而重寫代碼”的過程正是真實工作中每天都在發(fā)生的事情。練多了你面對需求變更就不會煩躁了。6. 在刷題網(wǎng)站練算法題怎么刷才有效6.1 選題策略難度和順序都要有講究刷題網(wǎng)站上的題目量很大如果你亂刷很容易陷入“一天刷十道簡單題”的虛假勤奮里。我自己踩過這個坑后來總結(jié)出一套適合自己的選題策略。難度選擇上我建議85%的題目集中在你需要“想一會但最終能寫出來”的區(qū)間。如果一道題你一眼就知道解法說明太簡單練不到東西如果想了半小時還不知道從哪里下手說明太難要么跳過要么先看答案不要死磕。死磕這一下耗費的心力足夠刷三到四道合適難度的題了。順序選擇上按照數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)去劃分比較合理。先從字符串和數(shù)組的經(jīng)典題開始因為這兩個類型的題目解法直接反饋快適合培養(yǎng)信心。然后過渡到哈希表/字典的應(yīng)用題這類題考驗的是“用什么容器存中間結(jié)果”的意識。之后是雙指針、滑動窗口這種有一定套路的方法題。最后才是遞歸、回溯、動態(tài)規(guī)劃。6.2 “看題→獨立寫→對照→重寫”四步法我在刷題期摸索出的四步法走了不少彎路才穩(wěn)定下來。第一步看題后不急著寫代碼。先在草稿紙上寫輸入輸出的例子再寫偽代碼。一邊寫一邊問自己如果數(shù)據(jù)是空的怎么辦如果數(shù)據(jù)只有一個元素怎么辦這兩個問題能幫你提前規(guī)避很多邊界Bug。第二步獨立寫完整代碼。這個過程有兩點要求不查API文檔不知道的函數(shù)名就自己猜猜完去驗證不看別人的題解。寫不出來可以放一放去做點別的但不要在這時候參考答案。一旦看了答案這道題的練習(xí)價值就打了對折。第三步對照高手的題解。這一步的核心不是看誰寫的短而是對比“思路起點”的差異。比如你用的雙層循環(huán)別人用的是雙指針關(guān)鍵在于理解為什么別人能想到雙指針通常是因為他注意到了某個結(jié)構(gòu)特征比如數(shù)組是有序的。找出這個特征下次遇到類似題型你才能舉一反三。第四步隔幾天重寫一遍。這一遍不看任何參考資料從題目描述開始直接寫代碼。寫完之后跟自己的上一次代碼對比看看是更簡潔了還是更啰嗦了。這一步是“把短期記憶變成長期能力”的關(guān)鍵不要省略。6.3 常見誤區(qū)提醒刷題是手段不是目的刷題這件事很容易上頭因為它反饋快做對一題就有成就感。但我想提醒一句刷題是手段不是目的。如果有一天你發(fā)現(xiàn)自己在為“連續(xù)打卡天數(shù)”而刷題而不是為了解決某個具體問題而刷題就該停下來反思了。真實開發(fā)里絕大多數(shù)場景用不到復(fù)雜算法。工作里最常干的活是處理數(shù)據(jù)、對接接口、修Bug這些更多依賴你對工具庫的熟練度、對代碼結(jié)構(gòu)的設(shè)計能力、以及調(diào)試排查的耐心。算法題練的是底層思維它有價值但它不是Python學(xué)習(xí)的全部。所以我的建議是算法刷題練習(xí)和學(xué)習(xí)其他內(nèi)容保持一個合理的配比。比如每天花30分鐘刷題再花30分鐘做自己的小項目或?qū)W標(biāo)準(zhǔn)庫。兩條腿走路走得才穩(wěn)。7. 調(diào)試耐心練習(xí)中最容易被忽略的硬技能7.1 先建立正確的Bug觀初學(xué)者最常見的崩潰瞬間就是代碼報錯。紅紅的報錯信息一出來第一反應(yīng)是“完了我寫的程序廢了”或者“我是不是不適合學(xué)編程”。這里我想說一個很多人不愿意承認(rèn)的事實寫了幾年代碼之后我寫代碼的速度其實很慢因為大部分時間都花在調(diào)試上。報錯是編程的一部分不是意外更不是你能力不行的證明。一個程序跑通了不是你一次就寫對了而是你通過一次次報錯把不對的地方全修對了。建立這個心理基礎(chǔ)之后你才可能心平氣和地去讀報錯信息。報錯信息里的異常類型、文件名、行號都是程序給你的線索。比如NameError: name xxx is not defined說明變量拼寫錯誤或作用域有問題TypeError: int object is not iterable說明你把整數(shù)當(dāng)成了一個可迭代對象去循環(huán)了。每一條報錯都對應(yīng)一類常見失誤積累多了你光看報錯類型就知道大概哪里出問題了。7.2 讀報錯的三條經(jīng)驗第一永遠(yuǎn)先看最后一行。程序報錯時控制臺會輸出很長一串調(diào)用棧traceback新手容易被這一大段嚇到。其實最后一行才是真正的報錯原因上面那些都是“出錯的上下文”。你只需要看最后一行再把視線往上翻找到第一個出現(xiàn)你項目文件名的行號那個位置一般就是需要修改的地方。第二把報錯信息拆成三段來讀異常類型、異常描述、出錯位置。比如ValueError: invalid literal for int() with base 10: abc拆開就是——類型是ValueError描述是“無法把abc轉(zhuǎn)成整數(shù)”位置在某一行。這么一拆問題就很清楚多半是輸入了非數(shù)字字符。第三報錯信息看不懂的時候直接把整段貼到搜索引擎里。不要覺得丟人很多報錯你遇到的別人早就遇到過。真正有效率的學(xué)習(xí)方式就是站在前人的肩膀上。7.3 治好了我的調(diào)試效率的三個方法方法一二分注釋法。程序跑出來結(jié)果不對但你不知道是哪一步錯了。這時候把代碼對半分開從中間開始臨時把后半段注釋掉只運行前半段看結(jié)果對不對。如果對說明問題在后半段繼續(xù)在后半段里二分。如果不對繼續(xù)往前半段排查。這個方法是排查邏輯問題最高效的手段沒有之一。方法二打印關(guān)鍵變量的值。很多新手習(xí)慣在最后統(tǒng)一打印結(jié)果中間過程的變量一概不打印。這導(dǎo)致問題出現(xiàn)時你不知道中間哪一步的值就已經(jīng)不對了。正確的做法是在每個關(guān)鍵計算步驟后加一行print把中間結(jié)果打出來觀察它是否符合預(yù)期。哪里不對就聚焦去查哪里。排查完記得把臨時打印刪掉。方法三寫一個最小復(fù)現(xiàn)案例。有時候Bug只在特定輸入下出現(xiàn)大程序里很難定位。這時候可以把出問題的邏輯原樣抽出來配上會觸發(fā)Bug的最小數(shù)據(jù)輸入放到一個單獨的文件里跑。跑了之后問題被縮小到一個小環(huán)境下排查難度直線下降。這個“最小復(fù)現(xiàn)”的習(xí)慣是我后來去分析同事的Bug時最常用的一招。8. 我的個人經(jīng)驗練習(xí)頻率比單次時長更重要最后回到最根本的問題每天練多久合適練什么最容易產(chǎn)生復(fù)利效應(yīng)。我給大多數(shù)人的建議是每天至少25到40分鐘而且最好固定在一個時間段。比如每天晚上九點到九點半就這么雷打不動地練。這個建議的出發(fā)點很簡單編程是熟練工需要每天都碰一下才保持手感。你一周練一次、一次練三小時效果遠(yuǎn)不如每天練半小時。中間隔七天不碰代碼上一周記的東西可能就模糊了還得花時間恢復(fù)手感。我自己練下來感覺“復(fù)利效應(yīng)”最強的是這么兩種練習(xí)一種是“昨天代碼的plus版改造”。今天練了一個“打印九九乘法表”明天就試試輸出成帶邊框的格式后天試試改成函數(shù)版大后天再試試能不能同時輸出成文件。同一個練習(xí)一點點升級難度每一步都比上一步多懂一點東西。另一種是“隨手記Bug日記”。每遇到一個報錯就用三兩句話記下來報錯是什么、為什么出現(xiàn)、怎么解決的。不用工整自己能看懂就行。過一段時間回頭翻翻你會發(fā)現(xiàn)很多錯誤是重復(fù)出現(xiàn)的記下來之后第二次遇到同類問題處理速度會快很多。這實際上是在給自己積累一份“定制版踩坑指南”比看再多教程都管用。學(xué)Python這件事沒那么多玄學(xué)。找到一門系統(tǒng)的教程跟著把一個又一個的小工具寫出來遇到Bug就自己琢磨、搜索、記錄。這個過程不一定酣暢淋漓甚至有點枯燥但只要保持節(jié)奏你會清晰地看到半年前的自己搞不定的需求現(xiàn)在三下五除二就能搞定。那種正反饋誰也搶不走。