大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python课程教学反思的问题，于是小编就整理了5个相关介绍Python课程教学反思的解答，让我们一起看看吧。
如何才能写出“高质量”的代码？
谢谢邀请，
作为一个已经写了十几年代码的程序员，做好软件不是全部围绕代码而展开，换句话讲一个程序员的程序员优秀不仅仅体现在代码上，更要有内在的编程思想说的层次再高深点就是框架思想。很多初学者都会存在很多疑问，觉得能够写代码就万事大吉了，在能写代码之前会有很多疑问
数学不好能学好编程不？
英语不好能不能学好编程？
这些都是还没入门的疑问，真正入门之后发现这些都不是什么问题，真正决定程序员水平也不是简单的能写多少代码，真正项目实施过程写代码的时间占据不到百分三十，大部分时间是在设计和构思上，当然占据时间最多的是调试以及客户后续提出的需求上面，现在很多人还在纠结是不是要多学习几种编程语言，编程语言本质来讲就是一种工具，主要指导思想还是编程思想。
1.良好编程基本功。再高的大厦也得需要强大的编程基础，不一定要掌握多少种编程语言关键要非常熟悉一种编程语言，里里外外都给吃透了，达到这种程度至于掌握几种编程语言就显得不是那么重要了，到了这种程度就可以触类旁通，切换一种新的编程语言也不会费多大事，有事没事就回头看看基础书，越是编程高手越是注重基本功的学习，很多做java的程序员，Java编程思想这本书看了不下十几遍，而且还在继续，基础的学习什么时候值得回味。
2.专业知识的雄厚。编程语言只是工具，工具如何才能使用好，还是要看这工具是用来做什么的,比如安全领域可能使用C语言或者C++编程，如果安全专业知识掌握的非常扎实，工具使用起来再更加熟练，才能有高质量的代码出现，要把一个事情做到极致，各个细节点就要落实到位，缺一不可。
3.好的软件框架，软件框架是写出高质量代码的土壤，***如一个能力很强的人，进入一个乱糟糟的公司基本很难发挥出最大的潜能，所以生存土壤很重要，一个优秀的产品一定是代码各个模块有机配合在一起共同做出来的，一个模块的优秀代码优秀，整个产品出问题了意义也不是很大。
我认为高质量的代码有几个特性：
这是评价代码的前提吧，这一点要是没达标，代码肯定是不合格的。
好的代码一定有良好的代码规范，包括代码分层、各种命名、代码风格等等。这么说吧，就算是一个不懂代码的人，看到有良好代码规范的代码，也会觉得赏心悦目；而对于专业的人来说，良好的代码规范会提高代码的可读性。
避免代码重复，最常见的问题就是方法不复用；代码重复率也是考核代码质量的一个重要标准。
先从类名、函数名、变量名等有含义开始。要尽量做到代码结构化、模块化，即一个函数就做一件事情，一件事情就专门的一个函数，函数内的代码都是为了执行这件事的代码，而没有其它，函数的参数和返回类型要想好。这样，可实现其它多处都可调用此函数。若每个函数都做到了这点，不光可读性提高了，也提高了代码复用率。代码复用率提高了，你的开发效率就提高了！可读性好，发现BUG就可快速定义！结构化、模块化、代码复用率高、可读性好，则扩展性强，再加上发现BUG能快速定位，结果你的工作效率比别人高得多！加班？不存在的！除非完全是需求改动太频繁、公司的任务工期安排不合理。
高质量的代码在完成需求的基础上，可读性永远是排在第一位的。这就是为什么要有高级语言的一大原因。可读性也就以为着可维护性。如何能做到可读性，就需要代码人员时时刻刻想着读你代码的人会怎么理解，读你代码的人未必是别人，也很可能是将来的你。如何把自己的思路用代码描述清楚是关键。好的代码通常能够做到自描述，不用写注释也能让别人看懂，变量名函数名很说明问题了，只有当确实比较难懂，或者易混淆的地方才加入必要的注释。写代码基本原则松耦合低内聚，说来简单，能做好的不多。好好体会这6个字就能写出不错的代码。
很高兴能来回答这个问题，以下我为大家分享，我个人对这个问题的看法与想法，希望我的分享能给大家带来帮助，也希望大家能够喜欢我的分享。
首先，我认为要写出高质量的代码一定要先打好基本功，能比较深刻的理解掌握一门编程语言，掌握其特点，打个比方，C语言就一定要掌握其[_a***_]的特性。此外，基本功还包括一些基本算法和数据结构的理解和应用，比如冒泡算法，链表结构这些，能用一门语言熟练的写出这些算法和结构。平时要重视编码习惯的养成，大小写，变量命名，注释这些都要规范，不要随意。
其次，写代码要重视架构，架构即设计模式，它本身也是软件工程中的一个重要组成。编写一个程序的时候不能只顾完成即可，一定要思考软件能不能分个模块，能不能层次化，方便以后扩展。比如完成一个特定功能有好几种算法，那能不能设计成工厂模式，方便以后扩展算法，这样做，看似代码复杂化了，但是其内涵就要比普通做法提升了很多。所以设计模式的熟练掌握是写出高质量代码的一个重要前提。
以上分享的关于这个问题的解答都是个人的意见与建议，我希望我分享的这个问题的解答能够帮助到大家。
在这里同时也希望大家能够喜欢我的分享，大家如果有更好的关于这个问题的解答，还望分享评论出来共同讨论这话题。
我最后在这里，祝大家每天开开心心工作快快乐乐生活，健康生活每一天，家和万事兴，年年发大财，生意兴隆，谢谢！
大家好我有朋友给我儿子推荐让学编程课，请问有必要吗？为什么？
编程课其实是一门非常好的课程，国外小学就开始学习了，国内还没开始推广，南方有试点的学校。
编程的好处是拓展孩子的逻辑思维能力，提升专注力，自己可以编写游戏，可以远离沉迷游戏的困扰。
我儿子八岁也喜欢这个东西，我只是让他简单玩玩，没有报学习班，其实这种可视化编程软件我们大人也可以学习然后教孩子，节省成本，还能更好跟孩子互动。
可以去试试。
1，产业革命的趋势
每次产业革命都会催生出来学科知识先，目前这个社会是移动互联网的天下，产业格局已经很明了，而且未来的趋势是工业4.0与物联网及人工智能时代。
那什么是人工智能时代与物联网，就是让机器与机器都链接起来服务于人类，这让他们链接的语言就是Py语言，也就是目前世面上的编程语言。
2，国家导向
2015年国家就出台了相关文件推动与鼓励人工智能教育的普及，甚至一些名校与高中初中都有相关降分政策，国家还特意推出NOIP信息学奥赛去筛选优秀者与推动社会对该科目的普及。对孩子学业有帮助。
所谓孩子学的东西多是从游戏出发先，孩子喜欢玩游戏但这个就研究游戏背后的编程逻辑他如果很喜欢与投入则可以更好发展这块天赋，不能被游戏给耽误了。相反他一旦发现这背后逻辑就对编辑游戏感兴趣而对一些闯关也知道是一个设置而已就从迷恋游戏改为迷恋编程了。
目前一二线城市多有普及，慢慢一定会全面推广。
最近很多爸爸妈妈问为什么要学编程，又不想让孩子以后做程序员，大家要认清现实，未来不是我们经历过的，我们的孩子要比我们艰难的多，岁月静好只能是奢望，更多的是负重前行。
少儿编程就是适合孩子学习的编程教育。没有想象中的那么难，并不是教孩子像大人一样敲代码，而是通过编程游戏的启蒙和可视化图形编程等课程，培养孩子计算思维和创新思维，更能激发孩子对互联网程序的热爱。
通过了解编程思维，让孩子懂得把大的问题拆分，化繁为简的去解决。
对于6-12岁的孩子而言，编程是什么？
是梦想？是数字？是尚未触达到的梦想？
但未来的选择，多是爸爸妈妈决定的，他们有的想象吗？似乎没有吧那对于孩子们而言，编程可以是什么？
小小的代码在屏幕上跳跃，大大的眼睛看着世界，你会发现：编程可以是音符，编程可以是喜悦，可以是穿梭在楼宇之间的蜘蛛侠，可以是火眼金睛伏妖降魔的孙悟空，是每天叫醒每一个小懒虫的烦人闹钟，是常常梦见的那只，晃晃悠悠盘旋在屋顶的胖飞碟。
你去问问孩子们：还能是什么？不管怎么回答，我们都知道：应该，是彩色的！
我们并不要求孩子去改变世界，也不是希望他一定就要成为工程师、科学家。至少，在这个领域他不能一无所知。我们并不希望，孩子长大之后，跟不上他们那个时代的变化。而我们更希望，孩子可以与时代同步，从容生活乃至引领时代。
小学生学编程有用吗？
这个问题其实还可以置换成“小学生学英语有用吗？”“小学生学绘画有用吗？”等等类似的问题。
学习这些课程，其实是对综合素质的培养提高，是对孩子学习能力的锻炼。
编程是非常综合的学习活动，我把它当成孩子通识教育的一部分，重点在于培养分析解决问题的能力，学习对复杂的大问题进行分解，转化成重复的或者有关联的许多小问题，寻找规律，用数学的模型去表达去解决，编程语言倒不是那么重要。
我一直对孩子说，机器是很笨的，学习编程就是学会机器的语言，弄明白怎样可以指挥机器工作。
在这个过程中，孩子们对于自己是如何思考，如何解决问题的，也会有所体会。
培养逻辑分析和计算思维，提高人机协作的意识与能力，这在智能化信息化成为发展趋势的时代没有用处吗？
但是，如果指望小学生学学编程就可以成为小程序员，立刻有什么实际用场，未免不现实，也过于功利了。
我从女儿很小的时候就给她接触编程游戏，这几年也陆续参加了一些编程学习和比赛，感觉她还适应得挺好。这并不代表她未来就会去学软件工程，去当程序员，但是学习过程中孩子的快乐和收获是实实在在的。
每个孩子有着不同的天赋与成长环境，具体适合通过什么样的途径来获取知识，提高学习能力，不能一概而论。
编程不是一个***必须精通的领域，但是对它的学习是很有益的，至少在我的认识和经历中是如此。
小学生学编程有用，而且有大用。我是小学信息技术老师，我来谈谈小学生学编程的好处。
教育不是单纯的传授知识，而是有目地的对学生产生影响，促进其发展的一个过程。所以有时候我们看教育时，不是单看这个教育在教孩子什么，而是要看通过这个教育形式与活动内容，能够对孩子产生哪些积极的影响。
那么小学生学习编程能够对他产生哪些积极有益的影响呢？我认为有以下几点：
在编程的时候，我们往往需要先做一个流程图或者思维导图。搞清楚这个程序需要最终完成什么事情，中间会经过哪些步骤，需要先实现哪些功能。
这个过程有点像我们写作文拟提纲一样，帮助孩子站在一个全局的高度，去合理规划一件事情的实施。
孩子做事情容易手忙脚乱，抓不住重点。比如，在做作业或者考试的时候，遇到不会做的某道题，喜欢反复纠结思考，结果导致作业做到很晚或者考试时间不够用。
如果孩子有了全局思维的意识，就会首先考虑任务的整体完成进度，而不是在某处细节上反复纠结。同样是上面的情景，有全局思维的孩子就会果断把这道题略过，先把后面会做的题目做完。如果有多的时间，再回过头来仔细思考解决这道题。因为这时的首要任务是完成作业和考试，不会的知识点，可以放在完成作业或考试任务完成后，再去突破解决。
少儿编程，单从编程技巧上来说，难度其实非常低。因为现在的少儿编程，多半使用的是图形化、模块化的编程工具。比如，Scratch，这是美国麻省理工学院开发的一款简易图形化编程工具。通过拖拽类似积木一样的功能模块来达到编程的目的。
而这种编程，实质上是一种结构化编程设计。它的精髓是，从程序要达成的总体目标出发，逐步把目标分解成几个模块，然后逐一细化实现。而碰到较难实现的模块，又可以按照这个思路，将该模块再拆分为几个子模块，逐一细化实现。最终完成总的编程目标。这个过程，其实也是一种化繁为简的过程。
培养这种自顶向下、逐步求精的模块化思维。是帮助学生在学习中，运用所学知识来解决实际问题的好方法。
小学生编程，培训班一年费用十万加。报班的都是父母年薪三五十万的。任课教师是成人班刚结业的想从事软件开发工作的人。技术不不太好只好当老师了。现学现卖！
编程培训机构非常会贩卖焦虑。真正成才小学生的凤毛麟角！
能成大牛的小学生，都是靠天赋、热爱，父母有这行的，对其进行引领。
当然你要是年薪五十万就怕孩子输起跑线上，给孩子报个编程班别人也不能说啥，毕竟是自己钱。智商税总是要交的，有钱人多交点儿。
自己找答案！
没有用的，练拳不练功，到老一场空。编程是拳，理论是内功。小学生在没有理论基础的时候单学习编程，就会像梅超风练九阴真经一样，会跑偏，而且会禁锢孩子的创造力。如果想学习，我建议学习一些艺术方面的课程，培养孩子的创造力和想象力，还有一些感性思维。编程虽然可以培养逻辑能力，但是想象力和创造力永远是高于逻辑能力的，而逻辑能力可以在初高中培养，想象力需要从小培养。只有在感性基础上的理性分析，才能做出好的研究。
谢谢邀请，这个问题我记得之前回答过，学编程其实就是学习一个解决问题的思路或者方法，可以尝试着学一下，并不是为了让孩子成为程序员，而是有一个理性的思考方式，学会更全面分析问题。
学大数据，都学习哪些内容，要学多久？
很多初学者在学习大数据之前往往都有这样一个疑问，那就是学习多久才能掌握相关的技术，达到就业岗位的要求？
要想知道类似问题的答案需要从多个角度来分析，大数据本身涉及到一系列围绕数据的相关技术，这些技术涉及到大数据平台技术、大数据开发技术、数据分析技术、数据呈现技术、数据***集整理技术等等，这些技术既有区别又有联系，相关技术也都有相对应的岗位，所以作为学习者来说应该选择一个细分方向来学习，而不能简单的说学习大数据。
目前大数据的相关岗位以大数据开发、大数据分析、大数据运维居多，所以就从这几个方面来简单的分析一下需要学习哪些知识，以及一个大致的学习周期。
大数据开发是基于大数据平台进行的功能性开发，学习可以分为三个阶段，分别是编程语言、大数据平台和案例开发。编程语言往往以学习J***a、Python和Scala居多，通常情况下编程语言的学习是比较耗费时间的，按照历史经验来看，对于没有编程语言的人来说，入门编程语言大概需要3个月左右的时间。看一下同一个操作***用Python、Scala和J***a编写的代码实现过程：
接着要学习一下如何搭建基础的大数据平台，[_a1***_]分知识对于大数据开发人员来说并不是重点，但是基本的搭建过程是应该掌握的，搭建Hadoop平台和Spark平台往往也需要大量的实验，另外还需要掌握大数据平台的体系结构和功能组成，这部分的学习时间大概需要2个月左右。接着就是在大数据平台下进行项目开发了，这部分学习时间可长可短，一般完成一个综合性的大数据开发实验也需要1个月左右的时间，这样算下来，入门大数据开发大概需要6个月左右的时间。
大数据分析需要学习的内容与大数据开发有一定的区别，大数据分析需要学习各种分析算法以及各种数据分析软件的使用。另外，目前***用机器学习的方式进行大数据分析也是一种比较流行的做法。学习大数据分析也需要了解大数据平台的基础知识、算法知识、机器学习等内容，从学习周期上来说与大数据开发差不多，也需要6个月左右。学习数据分析往往需要具备一定的数学基础，否则需要补学的内容比较多，耗费的时间也比较长。
大数据运维则主要是学习大数据平台的搭建、组件部署、平台测试以及维护等方面的内容，大数据运维需要学习大量的软硬件知识，包括计算机网络知识。总的来说，学习的量也是比较大的，在时间上根据不同的基础可长可短，一般在3到6个月基本上能入门。
大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我，相信一定会有所收获。
如果有大数据方面的问题，也可以咨询我。
谢谢！
基础阶段：Linux、Docker、KVM、MySQL基础、Oracle基础、MongoDB、redis。
hadoop mapreduce hdfs yarn：hadoop：Hadoop 概念、版本、历史，HDFS工作原理，YARN介绍及组件介绍。
大数据存储阶段：hbase、hive、sqoop。
大数据架构设计阶段：Flume分布式、Zookeeper、Kafka。
大数据实时计算阶段：Mahout、Spark、storm。
大数据数据***集阶段：Python、Scala。
大数据商业实战阶段：实操企业大数据处理业务场景，分析需求、解决方案实施，综合技术实战应用。
大数据(big data,mega data)，或称巨量资料，指的是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。 在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》中大数据指不用随机分析法(抽样调查)这样的捷径，而***用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点:Volume(大量)、Velocity(高速)、Variety(多样)、Value(价值密度)、Veracity（真实性）。
大数据的5个“V”，或者说特点有五层面：
第一，数据体量巨大
从TB级别，跃升到PB级别。
大数据发展速度很快，对技术的需求也在不断更新迭代，从第一代的Hadoop为主，到现在的Hadoop、Spark、Storm、Flink百花齐放，一方面是因为需求的变化，另一方面也是技术生态在不断拓展和完善。
学大数据，都学习哪些内容，这就需要结合市场来考量，市场需求什么，那就需要去掌握相应的技术框架。
下面例举通用层面上，大数据一般需要学习和掌握哪些——
1、数据收集层
主要由关系型和非关系型数据收集组件，分布式消息队列构成。
Sqoop/C***：关系型数据收集和导入工具。
Flume：非关系型数据收集工具，主要是流式日志数据。
Kafka：分布式消息队列，一般作为数据总线使用。
2、数据存储层
主要由分布式文件系统（面向文件存储）和分布式数据库（面向行/列的存储）构成。
学习积云大数据课程包括：J***a入门、J***a进阶、数据库编程、web应用实战、经典&主流框架、互联网流行技术、互联网解决方案
要学一年左右，这里说的是有一些基础的。对于0基础的同学来说可能要学更长的时间
学习大数据很多的初学者一开始的时候对于大数据学习学习的内容有那些？要学习多久？零基础难不难学习？等一系列问题都存在一大堆的疑问，今天小编就针对这个问题为大家来一一解答。
既然是学习大数据及时，那我们第一时间就应该是去了了解一下什么是大数据，大数据都要学习那些知识，只有知道了这俩点我们才能够更好的进行下边的学习。
第一阶段：J***aSE基础核心
第二阶段：数据库关键技术
第三阶段：大数据基础核心
第四阶段：Spark生态体系框架&大数据高薪精选项目
想学习一些人工智能和大数据方面的知识，应该怎么开始学呢？
如果是本身是技术开发从业者，想要往人工智能和大数据方向发展，那么建议可以先从大数据方向入行。一方面是大数据技术体系现在已经算是比较成熟了，企业的应用带来的岗位需求比较多一些；另一方面大数据相比人工智能来说，入行的门槛要稍低一些，这也是现实状况。
想做大数据的话，建议从J***a开始，J***a是大数据开发的主力语言，然后学习主流的数据处理框架组件，包括Hadoop、Spark、Storm、Flink等几大主流框架，都需要有一定程度的掌握。
想做人工智能的话，建议从Python开始。在机器学习、深度学习、人工智能上，Python拥有十分完善的生态系统。基本只要涉及机器学习，深度学习，神经网络这些高大上的领域，是绝对避不开Python的。
作为一名IT从业者，同时也是一名计算机专业的教育工作者，我来回答一下。
首先，在当前的大数据、人工智能时代，学习大数据和人工智能相关的知识还是很有必要的，一方面掌握这些技术能够为自己打开新的发展渠道，另一方面掌握大数据等新技术，也会明显提升自身的职场价值。
从技术体系结构来看，对于初学者来说，可以先从大数据技术开始学起，因为大数据的技术体系已经趋于成熟了，有大量的案例可以参考，另外大数据也是人工智能技术的重要基础，掌握了大数据技术也会更容易向人工智能方向发展。
初学者学习大数据技术，可以按照以下三个阶段来制定学习***：
第一：编程语言。编程语言是大数据技术体系的重要基础，不论是学习大数据开发技术还是学习大数据分析技术，都离不开编程语言。当前用于大数据领域的编程语言有很多，比如J***a、Python、Scala、R、Go等语言都有较多的应用，其中Python语言除了在大数据领域的应用比较多之外，在人工智能领域也有广泛的应用，所以初学者可以先从Python语言开始学起，未来再学习人工智能技术也会比较容易。
Python语言还是比较简单易学的，一方面Python语言的语法结构比较清晰，另一方面Python语言可以通过不同的“库”，来实现开发边界上的扩展。初学者完全可以通过自学来实现入门，后续可以结合具体的开发任务来深入学习。
第二：大数据平台。学习大数据相关技术一定离不开大数据平台，大数据平台不仅是大数据开发的重要基础，大数据分析同样离不开大数据平台的支撑，所以学习大数据平台知识是学习大数据的重要步骤。
对于初学者来说，学习大数据平台可以从Hadoop开始学起，一方面Hadoop是开源平台，另一方面Hadoop平台的生态体系比较健全，很多商用的大数据平台也是基于Hadoop打造的，所以掌握Hadoop平台会有很多应用场景。
第三：实践。不论是大数据开发还是大数据分析，实践对于学习大数据都是比较重要的，实践的过程不仅能够积累一定的行业知识，同时也会推动初学者不断深入学习大数据技术。实际上，在学习大数据技术的过程中，最好能够边用边学。
如果未来要想进入人工智能领域发展，在学习大数据的过程中，应该重点关注一下机器学习知识，机器学习也是大数据分析的两种常见方式之一，同时机器学习还是人工智能技术的六大主要研究方向之一。对于很多初学者来说，在学习人工智能技术的初期，都是从机器学习开始学起的，机器学习也可以看出是打开人工智能技术大门的钥匙。
到此，以上就是小编对于python课程教学反思的问题就介绍到这了，希望介绍关于python课程教学反思的5点解答对大家有用。
