如何在 Python 中本地构建个人课程
学习案例
本文旨在阐述如何利用Mode的SQL教程和Kevin Li的方法学习SQL,并结合一次引人入胜的Hacker News讨论。我开始使用Mode的SQL教程学习SQL,并从中发现了Kevin Li提出的高效学习策略。他的方法强调三个关键点:
- 快速识别基础知识。
- 构建个人学习课程,成为专家,避免成为“入门专家”的陷阱。
- 前15-20小时集中学习,强化初始记忆,之后再放慢节奏,循序渐进。
为了构建我的个人SQL学习课程,我使用了Mode的SQL教程。 我添加了一个ID (MST) 来追踪我的进度,并使用Beautiful Soup进行网页抓取,快速创建包含课程编号和标题的文件。这种方法让我能够高效地组织学习资料,并轻松监控我的学习进度。
Python代码及解释
初始设置和HTML解析: 我们首先导入必要的库,并从Mode的SQL教程页面获取HTML内容。
import requests from bs4 import BeautifulSoup url = "https://www.php.cn/link/a188af0bc920853d3673ab71c5f2a440" response = requests.get(url) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
提取标题:
接下来,我们找到所有包含课程标题的<h4>
元素。
titles = [title.get_text() for title in soup.find_all('h4')]
创建格式化标题的文件: 最后,我们为每个标题创建一个文件,格式化标题并添加索引。
for i, title in enumerate(titles): file_name = title.strip().replace(' ', '-').replace('/', '_') + '.md' # 将空格替换为连字符,并添加.md扩展名 file_name = f"{i:02d}-{file_name}" # 在索引前添加前导零(2位数字) open(file_name, 'a').close() # 以追加模式打开文件以创建或更新访问时间戳
这段代码确保:
- 获取并解析HTML内容。
- 提取课程标题。
- 创建包含格式化标题和索引的文件。
使用此脚本,我可以在我的文件系统中快速生成组织良好的文件,并在学习过程中添加内容。这种方法符合Kevin Li的策略,帮助我跟踪进度,并保持学习的动力。
链接
https://www.php.cn/link/0a90c1fdd4b06c0822b0cbfae4bb0c06
https://www.php.cn/link/a188af0bc920853d3673ab71c5f2a440
以上是如何在 Python 中本地构建个人课程的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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Python适合数据科学、Web开发和自动化任务,而C 适用于系统编程、游戏开发和嵌入式系统。 Python以简洁和强大的生态系统着称,C 则以高性能和底层控制能力闻名。

Python在游戏和GUI开发中表现出色。1)游戏开发使用Pygame,提供绘图、音频等功能,适合创建2D游戏。2)GUI开发可选择Tkinter或PyQt,Tkinter简单易用,PyQt功能丰富,适合专业开发。

两小时内可以学到Python的基础知识。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制结构如if语句和循环,3.了解函数的定义和使用。这些将帮助你开始编写简单的Python程序。

2小时内可以学会Python的基本编程概念和技能。1.学习变量和数据类型,2.掌握控制流(条件语句和循环),3.理解函数的定义和使用,4.通过简单示例和代码片段快速上手Python编程。

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python在web开发、数据科学、机器学习、自动化和脚本编写等领域有广泛应用。1)在web开发中,Django和Flask框架简化了开发过程。2)数据科学和机器学习领域,NumPy、Pandas、Scikit-learn和TensorFlow库提供了强大支持。3)自动化和脚本编写方面,Python适用于自动化测试和系统管理等任务。

要在有限的时间内最大化学习Python的效率,可以使用Python的datetime、time和schedule模块。1.datetime模块用于记录和规划学习时间。2.time模块帮助设置学习和休息时间。3.schedule模块自动化安排每周学习任务。

Python在自动化、脚本编写和任务管理中表现出色。1)自动化:通过标准库如os、shutil实现文件备份。2)脚本编写:使用psutil库监控系统资源。3)任务管理:利用schedule库调度任务。Python的易用性和丰富库支持使其在这些领域中成为首选工具。
