JavaScript网络地址作为参数_为什么建议前端将 Python 作为第二语言？

来源公众号：前端劝退师

前言 “如何摆脱不停切图的困局？” 这不是一篇制造焦虑的文章，而是充满真诚建议的Python推广文。 当谈论到编程入门语言时，大多数都会推荐Python和JavaScript。

实际上，两种语言在方方面面都非常强大。而如今我们熟知的ES6语言，很多语法都是借鉴Python的。有一种说法是 “能用 js 实现的，最后一定都会用 js 实现。”那么这里可以说：“能跟python长得像的，最后一定会像python。” 1、Python和ES6语法差别

1) 基本类型

值得注意的是，尽管两者都是弱类型，但python连接时并不会自动转换类型。

// JavaScript              let coerced = 1;              let concatenated = coerced + 'string';
           

// Python
           

直接报错： TypeError: cannot concatenate 'str' and 'int' objects 只有提前把num转换为字符串类型才能正确运行

# Python
           

2) Functions ormethods?

在JavaScript和Python中，函数和条件的结构极为相似。例如：

// JavaScript
           

# Python
           

但在JavaScript中，“methods”的通俗定义是指语言规范中内置的方法，例如： Function.prototype.apply()。 在MDN上有对二者的解释： 在大多数方面，Functions和methods相同，但有两个主要区别：

• methods可以被隐式传递到调用该methods的对象上。
• methods能够对类中包含的数据进行操作。

然鹅，在JavaScript中，“类”只是语法糖的存在，稍后我们再进行对比。

3)模板字符串

在模板字符串上，JavaScript之前是领先于python的。

// JavaScript
           

# python
           

{}充当占位符。这种语法被诟病颇多，于是在后来的Python3.6版本中，又提供了一种字符串格式化语法——f-strings。 直接对比：

"Tom"
           

4)参数默认值

JavaScript再次完美“借鉴”Python:

// JavaScript
           

# Python
           

5)其余参数和* args

Rest参数语法，使我们可以将不定数量的参数表示为数组，传入函数中。

• 在Python中，它们称为* args
• 在JavaScript中...xxx就表示为其余参数。

// JavaScript
           

# Python
           

6)Classes：类

众所周知，ES6类实际上是语法糖。Python具有内置的类，可以快速，轻松地进行面向对象的编程。 而JavaScript原型链继承，是每个前端的必须课。

// JavaScript
           

# Python
           

平心而论，Python的写法更优雅。 。 。 2、前端如何优雅学会Python？ 许多前端对Python的热情始于好奇，终于停滞。 距离实干做开发有技术差距，也无人指点提带，也不知当下水平能干嘛？就在这样的疑惑循环中，编程技能止步不前，而爬虫是最好的进阶方向之一。 网络爬虫是Python比较常用的一个场景，国际上，google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础，带动了整个Python语言的应用发展。 就我个人发展而已，我也十分推荐以爬虫为应用入门，原因有几项：

• 爬虫是针对web页面的一种应用技术，前端可以无痛衔接很多知识。
• 爬虫的第一步是获取页面源码，然后做信息抽取。其中针对dome节点的class/id选择，前端无需再度学习。
• 爬虫中的虚拟登录及Selenium，可以提升前端对于自动化测试的理解。
• 爬虫的最终形态是搜索引擎，当中的SEO是每个前端都需要关注的点儿。
• 在了解搜索引擎爬虫的过程中，前端可以搞清楚服务端渲染SSR和单页应用CSR的不同作用。

爬虫分两种方式：面向页面和面向接口

• 面向页面，前端自然轻车熟路。
• 面向接口，需要了解到如何用抓包软件(Fiddler/Charles)。
• 在这过程中，又能学会一项技能 - 抓包。以后不用再看着Network傻傻刷新了。

始于爬虫，却不止于爬虫： 爬虫—> 数据清洗—> 数据库操作 —> 数据清洗 —> 数据挖掘 —> 数据分析 ... 这一条链下去，你可以学到非常非常多的知识： Scrapy爬虫框架，Redis分布式事务，数据处理Pandas，自然语言分析NLP，完整实现数据可视化等等.... -End-

笑岔气！一个程序员的水平能差到什么程度?

2020-05-28

【一只黑のChat】5000亿资产究竟是个什么概念？？

2020-05-28

每天卖1亿，任天堂为什么能做出《动物森友会》？

2020-05-27