PythonThinking＿‘编程习惯养成与思维＇

T5总结：
本文主要介绍‘编程习惯养成与思维’，偏说理而非实战。因为缺乏相关代码与举例，所以在理解上很困难。
所以本文进行查阅相关资料，进行理解和总结。

目录：
1.防御性编程与备注
2.科学分析思维
迭代问题逻辑
代码效率
3.图灵完备语言
4.Debugger
5.抽象化、模块化、封装代码
6.如何知道运行代码的时间
7.如何修复他人的代码

1.防御性编程与备注

以下参考资料很专业，但较难理解，日后再回顾。
Python中的防御性编程（上）

来自 https://python.freelycode.com/contribution/detail/112
Python中的防御性编程（下）

来自 https://python.freelycode.com/contribution/detail/113

2.科学分析思维
ａ．迭代问题逻辑
1、选择一个可以计数的变量（Choose variable that “count”）
2、在外部需要初始化它（Initiative outside the loop）
3、需要设置正确的最终测试（Setup and test）
4、构建代码块（Conctract block）
5、当结束后，你知道，当我完成后，我该怎么做(What to do when done)

ｂ．代码效率
在时间、空间恒定的情况下，需要考虑的是
1、计算需要多少内存
2、输入大小的函数所需的基本步骤数量是多少

表现	所需步骤与内存
Best	min
Worst	max
Expected	avg

３．图灵完备语言
图灵完备语言包含三部分
1、数据：数组，字符串，布尔
2、操作：数字运算，如+，-，and/or等
3、命令：赋值、输入/输出、条件/分支、循环机制
有了这三部分，我们就可以做任何事情，在基础部分，我们都有接触过。能做什么事情呢？包括自然语言学习，图像识别，语音识别等

4.Debugger
首先要发现产生问题的最小输入，然后进行打印测试，采用二分法进行测试，每次是在代码中进行打印，每次测试可以排除一半的代码块，并自己先预测一下结果会是什么，耐心冷静的减小搜索出现问题的地方

PYHDW调试建议

不要使用调试器（“debugger”）。调试器所做的相当于对病人的全身扫描。你并不
会得到某方面的有用信息，而且你会发现它输出的信息太多，而且大部分没有用，
或者只会让你更加困惑。
最好的调试程序的方法是用 print 在每个你想要检查的关键环节将关键变量打印出
来，从而检查那里是否有错。
让程序一部分一部分地运行起来。不要等一个很长的脚本写完后才去运行它。写一
点，运行一点，再修改一点。

5.抽象化、模块化、封装代码
这部分是为了解决阅读代码的问题，事实上几十万行的代码看的时候很难去理解，会把代码进行分成几个模块，一个模块负责对应相关的操作，也方便后续的debugger，和阅读
eg:机器学习中会分为数据清洗、训练、测试，三个大模块

6.如何知道运行代码的时间
核心思想：影响代码运行时间会受到，1、机器性能。2、使用的语言。3、数据量。等
其实这些并不能为我们预估出运行代码的时间，因为这些都有很多变量，其实唯一不变的是运行这个程序需要多少步，
eg:时间复杂度、空间复杂度

python 的标准库手册推荐使用方法time.perf_counter()返回以秒为单位的时间浮点值。
//python3.8之后的版本不再支持time.clock()，得用time.per_counter()

#导入时间模块
import time
#求素数的程序
def is_prime(number):for i in range(2, number):if number % i == 0:return Falsereturn True
if __name__ == '__main__':number = 17377start_time = time.perf_counter()is_prime(number)end_time = time.perf_counter()
#按差异打印执行时间
print(end_time - start_time)

0.004068800000027295

7.如何修复他人的代码
在编程的时候，我们常常会借鉴别人的代码，但会碰到一个问题，并不是每一份代码都可以完整复现，会受到版本、运行环境等的影响，
所以要修复他人的代码，提供一个思路是要有一个系统性的思考

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