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 菜谱大全的问题，于是小编就整理了3个相关介绍python 菜谱大全的解答，让我们一起看看吧。
学校订餐系统的代码怎样写？
订餐系统,现在流行小程序,可以做小程序版本的,因为手机现在大多数是手机点餐嘛
1 技术栈的选择
技术选择的话,可以考虑uni-app 可以适应多个平台,不过要提前进行技术调研.
使用worktile,禅道或者腾讯tapd等做需求,任务,研发,bug管理系统
如果你是j***a后台, j***a spring boot+mysql启动一个单机应用
如果你是一个前端开发后台技术可以考虑 node或者python,初期也可以选择小白开放平台接口
因为要敏捷开发, 使用阿里cloud toolkit 或者jenkins 做持续集成,推荐服务器docker化
然后进行需求分析了
学习代码是要多记还是要多敲？
其实这个问题就是在问：学习编程是要多学多记知识点，还是多练习多运用。在我看来这两个环节都必不可少。我们只有在理解和消化理论的基础上，才能加入自己想法更好地去应用。
以少儿编程学习为例，如何让孩子理解看似复杂的编程逻辑，本来就是一件非常有挑战的事情，这对教学也提出了更高的要求。贝尔科教遵循美国CSTA K12阶段计算机科学标准，并基于流畅感理论和PBL问题导向式学习，设置了循序渐进的课程，将课程进行本土IP化改造，将中国经典——西游记的人物形象融入教学中，加入引人入胜的故事情境，并用PK、打怪等游戏化闯关的课程模式，激发并保持孩子的学习兴趣。
趣味编程不仅能确保孩子享受到世界前沿的编程教育，还能激发孩子主动思考，在不断试错中学习并运用编程逐步解决定位问题、拆解问题、抽象问题，运用编程逐步解决问题，提高自主学习能力。
通过游戏化的课程学习，孩子们不仅理解吸收知识更快，同时丰富有趣的课程，让孩子们真正感受到了学习的快乐，激发了孩子们持续学习的动力。
贝尔科教在培养孩子们上述能力的过程中，并不是生硬传授，而是拆分成若干通俗易懂的课题和细节，渗透在每个教学环节中，让孩子们在动手实践中，一点点理解与感知。
从教学成效上来说，引导式教学让孩子们享受探寻真理的过程，而不是简单得到一个答案。在自由讨论环节孩子们会带着问题和创意各抒己见，思想碰撞的过程既能产生新的想法，又能激发孩子们的表达欲望，从而提升沟通力。临近课程尾声的作品展示环节，极大增强了孩子们的自信心和成就感。当孩子们的兴趣和成就获得双重满足的时候，他们自然而然就会更有学习热情，从而促进学习力的提升。
学习代码是要多记还是要多敲？在玩中学习，在应用中巩固知识点记忆才会让学习变得更高效。
有人认为，学习代码一定要多敲代码，这当然是没错的，但是我认为【多记】也很重要，下面请听我的详细分析。
不管你是一个新手，还是一个有着多年经验的老鸟，在学习代码/新技术的时候，都要经历这样的过程：
学习理论知识，对你要学的内容一定要有个基础的概念。
照着别人的代码敲，特别是新手在入门的时候，甚至可以“抄袭”别人的代码，一行一行地敲到电脑里面（不是大段代码的***粘贴），并调试通过，加深对理论的理解。
等熟练了以后，才是可以根据自己的理解，把代码敲出来。
当遇到问题的时候，再反复地做1、2、3步，不断加深理解，迭代完善自己的代码。
有人认为【多记】，就是背别人的代码，这个观点是错误的，除非你能做到过目不忘、脑容量无限，不过就算这样，需求稍加变化，你就可能就“歇菜”了。那么【多记】到底要记哪些内容呢？
上面提到的理论知识，这个一定要记忆。比如一项技术的概念、优缺点、适用场景，这些需要记忆。
在学习初期，毫无疑问应该多记，在有了一定的基础之后，就应该多敲了。
这其实已经跳出了代码学习的局限性，进而体现了一种学习理念。
在学习初期，我们要通过多吸收信息来巩固自己的基础知识体系，同时伴随着练习来***理解，也就是要保证足够的输入。到了学习中后期，我们就要学会利用已有知识开始自我发挥，也就是我们常说的可以开始输出了。
落实在代码学习上，我们来举例帮助大家理解。
比如你要学习J***a编程。
首先，一定要做的是学习J***a的基础知识，这个过程可以通过读书，也可以通过上视频课的方式来进行，此时也不着急立刻敲代码。但是，仅仅看过一次书或者***是不够的，无数经验表明，只看不反复咀嚼是无法真正掌握知识的。这个时候就需要你在寻找一些练习，从最初的开卷测试，到闭卷测试。现在一些教编程语言的网站，通常都会提供这种随堂quiz，比如w3cschool,菜鸟教程一类的，它们在讲完一章节之后，会有针对性的练习供你去自我测试是否真的掌握了这些知识。
当你对J***a有了一定的了解后，你就要开始编写属于你的public static void main(String[] args)函数了，这就是输出的第一步。第一次，你也许仅仅用了System.out.println(1+9*3+Math.sqrt(4)),但是当程序正确执行之后，也是对你的学习的一种肯定。
在学习初期，你需要大量的吸收各种J***a的api，比如StringUtil.isBlank(), List.add,
作为一个写了十几年程序的老码农，写代码靠的是逻辑思维，加上稳固的编程语言基础。编程其实和学习英语有一定的相同之处，但又有不同之处，英语的学习可能夹杂着记忆成分，编程百分90以上靠的是逻辑思维加上强大的实践动手能力，很多人觉得先把理论掌握透彻了再去学习编程会快很多，有过几年编程经验的人可能对自己刚入行的时候多少都会有点记忆，真正让自己彻底能开始写代码绝对不是从一次次理论得来的，主要还是经历一次项目实战而且开始都有一种无形的压力，随着时间的推移发现特别是项目进行到一半的时候，发现编程没有想象的那么难，还是完全可以搞定的，甚至对于自己来讲也是能负担一部分的自信，这就是实战的威力，很多人基础很差但是经历了一次这种项目的磨练，成长的也会快速很多。
编程玩的就是逻辑思维，很多人说学习编程数学好的会占据点优势，这句话本身是有道理的，因为数学逻辑强直接切入到编程学习中具有天然的优势，这都不是主要的，编程入门学习的过程其实是培养编程语感的过程，一旦有了感觉写代码或者设计模块就会变得快很多了，编程能力的提升只靠多记是不可能有多大进步，在软件企业里面会有这样一种现象，培训出来的学生遇到在机构里面学过的就会做的非常快，有新的模块出来就容易变得手足无措，自学出来的会好很多，毕竟自学的过程就是一种自我寻找编程语感的过程，培训大部分属于灌输性质的，甚至很多极端的企业直接对参加培训的学生排除在外。
代码的学习在没有项目的情况下，要找一些练手题目，练手的时候不要在纸上谢谢而已，还要在电脑上形成真正的代码实现，不能仅仅是做一些模拟代码，要强迫自己拿出最好的学习状态，才能真正突破，只是学习理论只会在水上漂着永远学不到真正的编程能力，很多理论学的很棒的学生在考试的时候成绩很高，一旦上机就抓瞎，因为在真正实现代码的感觉和直接理论的学习是完全两码事，曾经有个同事写代码特别费劲，后来觉得自己真的不适合写代码就去复习考研去了，结果真考上计算机系的硕士成绩还特别好，写代码就是不停在机器上实践操作。
还真见过背诵常见的代码的大学生，后来发现稍微一变通就不行了，最后选择了放弃代码从来不是背诵出来的，编程代码的变化概率太高了，没有逻辑变通系统很难掌握的全面，但不能因此走极端放弃理论的学习，直接上机乱搞一通，这也不是学习代码的好习惯，首先有理论基础然后构建自己的理论体系，然后带着自己的想法去用代码实现，越是有经验的程序员在花写代码的时间长越短，主要在前期的设计上以及后期调试，最后是不断的代码的优化重构。
反而是一些刚入行的程序员就是担心自己不能实现功能，花费大量时间研究如何实现代码，一般过了几年的时间之后基本功上来之后，就会回归到设计和调试上来，到了这个层面更加和以及没有什么关系了，优秀的程序员就是在不断的提升编程基本功，修炼自己的编程思想和实际解决问题的能力，每个人都会经历这个过程。
希望能帮到你。
数据分析包含哪几个步骤，主要内容是什么？
之前在CDA学了数据分析现在在做电商，感觉就是首先是定需求、定目标，然后提数，做数据处理分析、出报表，研究关键指标，提出运营策略，监督运营情况，复盘，得出结果，这样的过程
感谢邀请。数据分析有极广泛的应用范围，典型的数据分析主要包含以下三个步骤：
1、探索性数据分析
当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析
在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析
通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。
做数据分析首先得要有一个完整的思路。《谁说菜鸟不会数据分析》书中举了一个很生动的例子。做数据分析就好比做一件衣服，首先的先有设计图，然后在根据设计图分步骤的去制作成成品。今天我们说的数据分析的完整思路就相当于衣服的设计图，有了完整的思路，才不至于漫无目的的，没有一个清晰的目标去做分析。
那么我们如何才能建立一个完整的数据分析的思路呢呢？《谁说菜鸟不会数据分析》给大家提供了几种数据分析方***来助力大家形成完整的数据分析思路。主要有PEST分析法，5W2H分析法，逻辑树分析法，4P营销理论（现在用的比较多是4C），用户行为理论。下面呢，我就以5W2h分析方法，给大家详细的说明一下怎么建立完整的数据分析思路。
首先，先介绍一下什么是5W2H。
（1）WHAT——是什么？目的是什么？做什么工作？
（2）WHY——为什么要做？可不可以不做？有没有替代方案？
（3）WHO——谁？由谁来做？
（4）WHEN——何时？什么时间做？什么时机最适宜？
（5）WHERE——何处？在哪里做？
（6）HOW ——怎么做？如何提高效率？如何实施？方法是什么？
（7）HOW MUCH——多少？做到什么程度？数量如何？质量水平如何？费用产出如何？
其实，知道数据分析的步骤并不是目的，但要想真正的了解数据分析，就需要深刻的理解分析本质，即面临各种问题时，对于企业而言，让业务更加清晰，让决策更加高效。对于个人而言，认清现状，让自己的决定更加有利。
更直接明了的思维过程是：
发生了什么？——追溯过去，了解真相。
为什么发生？——洞察事务发生的本质，寻找根源。
未来可能发生什么？——掌握事物发展的规律，预测未来。
我们该怎么做？——基于已经知道的“发生了什么”、“为什么会发生”以及“未来可能发生什么”的分析，帮助和确定可以***取的措施。
简单的说，能通过数据找到问题，准确的定位问题，准确的找到问题产生的原因，为下一步的改进，找到机会点，也就是所谓的：数据驱动。
可以参考如图：
谢谢邀请！
一、数据分析流程：
1.明确分析目的与思路：
一切以解决业务问题为中心，依据分析目标明确思路，打开分析视角，使数据分析框架体系化。
2.数据收集与预处理：
数据来源有Excel/CSV/SQL数据库/NoSQL数据库/Hive数据仓库/外部数据，从数据来源收集数据后需要做清洗工作，包括缺失值、错误值、重复值、异常值等都要处理好，当然还有转换、拆分、合并等等工作也可能要做，这样才能满足后续数据分析的要求。
3.数据分析与挖掘：
使用各种数据分析方法与分析工具（如Excel/SQL/SPSS/SAS/Tableau/Power BI/Python）进行分析挖掘。
4.数据可视化并生成报告：
使用专业化图表，也可以结合表格，最后以报告方式输出数据分析成果。
到此，以上就是小编对于python 菜谱大全的问题就介绍到这了，希望介绍关于python 菜谱大全的3点解答对大家有用。
