您的位置:

python其他总结(python常用方法总结)

本文目录一览:

Python多线程总结

在实际处理数据时,因系统内存有限,我们不可能一次把所有数据都导出进行操作,所以需要批量导出依次操作。为了加快运行,我们会采用多线程的方法进行数据处理, 以下为我总结的多线程批量处理数据的模板:

主要分为三大部分:

共分4部分对多线程的内容进行总结。

先为大家介绍线程的相关概念:

在飞车程序中,如果没有多线程,我们就不能一边听歌一边玩飞车,听歌与玩 游戏 不能并行;在使用多线程后,我们就可以在玩 游戏 的同时听背景音乐。在这个例子中启动飞车程序就是一个进程,玩 游戏 和听音乐是两个线程。

Python 提供了 threading 模块来实现多线程:

因为新建线程系统需要分配资源、终止线程系统需要回收资源,所以如果可以重用线程,则可以减去新建/终止的开销以提升性能。同时,使用线程池的语法比自己新建线程执行线程更加简洁。

Python 为我们提供了 ThreadPoolExecutor 来实现线程池,此线程池默认子线程守护。它的适应场景为突发性大量请求或需要大量线程完成任务,但实际任务处理时间较短。

其中 max_workers 为线程池中的线程个数,常用的遍历方法有 map 和 submit+as_completed 。根据业务场景的不同,若我们需要输出结果按遍历顺序返回,我们就用 map 方法,若想谁先完成就返回谁,我们就用 submit+as_complete 方法。

我们把一个时间段内只允许一个线程使用的资源称为临界资源,对临界资源的访问,必须互斥的进行。互斥,也称间接制约关系。线程互斥指当一个线程访问某临界资源时,另一个想要访问该临界资源的线程必须等待。当前访问临界资源的线程访问结束,释放该资源之后,另一个线程才能去访问临界资源。锁的功能就是实现线程互斥。

我把线程互斥比作厕所包间上大号的过程,因为包间里只有一个坑,所以只允许一个人进行大号。当第一个人要上厕所时,会将门上上锁,这时如果第二个人也想大号,那就必须等第一个人上完,将锁解开后才能进行,在这期间第二个人就只能在门外等着。这个过程与代码中使用锁的原理如出一辙,这里的坑就是临界资源。 Python 的 threading 模块引入了锁。 threading 模块提供了 Lock 类,它有如下方法加锁和释放锁:

我们会发现这个程序只会打印“第一道锁”,而且程序既没有终止,也没有继续运行。这是因为 Lock 锁在同一线程内第一次加锁之后还没有释放时,就进行了第二次 acquire 请求,导致无法执行 release ,所以锁永远无法释放,这就是死锁。如果我们使用 RLock 就能正常运行,不会发生死锁的状态。

在主线程中定义 Lock 锁,然后上锁,再创建一个子 线程t 运行 main 函数释放锁,结果正常输出,说明主线程上的锁,可由子线程解锁。

如果把上面的锁改为 RLock 则报错。在实际中设计程序时,我们会将每个功能分别封装成一个函数,每个函数中都可能会有临界区域,所以就需要用到 RLock 。

一句话总结就是 Lock 不能套娃, RLock 可以套娃; Lock 可以由其他线程中的锁进行操作, RLock 只能由本线程进行操作。

Python精选5篇教学心得

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言,是一种面向对象的动态类型语言,越来越多被用于独立的,大型项目的开发,已被逐渐广泛应用于系统管理任务的处理和Web编程。下面给大家带来一些关于Python 学习心得 ,希望对大家有所帮助。

python学习心得1

最近这段时间我们学习了很多内容,增长了很多关于Python的知识,万事万物是相通的,正如学习新的知识就像吃饭一样。

吃多了就会消化不良,反映到学习上也是一样,不知各位最近的感觉怎样,反正学记是需要一些时间好好消化,掌握到手中,为下一步的知识补齐缺口。

接下来,学记和大家一起回顾一下最近学习的内容,循序渐进,循序渐进。

分支结构

分支结构就像上图一样,是用来选择道路的。

所用的关键字是

If elif else

这三个词的意思分别是

如果 否则如果 其他的

分支语句的写法需要将与关键字与关键字对齐

循环结构

循环结构应用于一些重复的进程

通常我们只接触两种循环

for-in循环 和 while循环

for-in循环适用于

确切的知道到底循环几次

while循环适用于

不知道到底有几次循环

此时要搭配bool 来进行

即 True 和 Flase

关键字

关键字的熟练运用对于今后的开发工作

有非常重要的作用,但这么多关键字我们不能去死记硬背

只有在一个一个代码的验证当中去熟悉去掌握

那样是最可靠的

def 设置模组

len 计算字符串长度

capitalize 获得字符串首字母大写的拷贝

upper 获得字符串变大写后的拷贝

find 从字符串中查找子串所在位置

index 与find类似但找不到子串时会引发异常

startswith 检查字符串是否以指定的字符串开头

endswith 检查字符串是否以指定的字符串结尾

center 将字符串以指定的宽度居中并在两侧填充指定的字符

rjust 将字符串以指定的宽度靠右放置左侧 填充指定的字符

isdigit 检查字符串是否由数字构成

isalpha 检查字符串是否以字母构成

isalnum 检查字符串是否以数字和字母构成

append 添加元素

remove 删除元素

clear 清空元素

sorted 排序

大家可能会有些疑惑,学习这些东西真的有用吗?这些随处可见的基础方面的知识真的有用吗?

我可以非常肯定地告诉大家

有用的!

这些知识就像是建筑工地随处可见的砖石,不管这些砖石怎样的不起眼,但是没有一幢建筑可以离开砖石,学习的过程是枯燥的,不过这也正符合非常现实的一条规律。

学如逆水行舟,不进则退!

也正是因为它枯燥苦闷,学习有难度,才保证了,我们学习了这些知识以后,可以靠它们为生,在这个知识时代闯出自己的一片天!

不要放弃,绝对不要放弃!

黎明之前是最黑暗的!

为了自己的未来好好坚守吧!

青年学记 陪伴着各位青年

python学习心得2

python是一门非常有潜力的高级语言,历经多年的发展,其在编程上发挥着越来越大的作用。在这学期中,通过选修python课上的基础知识学习,我对python也有了一定的认识。而且,在字符串上的处理,python相对于c语言也是给程序员极大的便利。而python不仅如此,它的库也很多,正因为它强大的库,让编程变得不再艰难。但是,我认为python虽然在许多方 面相 对于c语言比较方便,但也有其相对于弱一点的方面,比如说for循环等方面。虽然一学期下来,我对python的学习也仅仅只是它的基础方面,但python的强大,也是足足地吸引着我,希望自己能够在不断地学习中,将python学习的更加好。

python是一门非常有潜力的高级语言,历经多年的发展,其在编程上发挥着越来越大的作用。在这学期中,通过选修python课上的基础知识学习,我对python也有了一定的认识。

在学习python的第一节课上,其对我的最初的印象就是,相较于我学习过的c语言编程,它更加的简洁。所有的变量都不需要像c语言编程那样需要提前去定义,这样给了编程者很大的自由空间与方便。如x=2,即可同时完成变量的定义与赋值。对于简化程序的代码,起到了许多的作用。而且,在字符串上的处理,python相对于c语言也是给程序员极大的便利。在c语言中,只能用字符类的数组对字符串进行相应的操作,步骤也是相对于比较繁琐的,而在python中,当我们需要创建一个字符串的时候,只需要在创建字符串的时候用“s=”就可以了。而python不仅如此,它的库也很多,正因为它强大的库,让编程变得不再艰难。我们只需要调用库中的函数,而对于函数的具体实现,也没有特殊的需求。

但是,我认为python虽然在许多方面相对于c语言比较方便,但也有其相对于弱一点的方面,比如说for循环等方面。不过也依然不会影响到python的强大,而随着近几年来的发展,python的受欢迎度也越来越高,而它的运用的领域也是越来越多,比如人工智能和大数据等领域,python都是在其中扮演者重要的角色。虽然一学期下来,我对python的学习也仅仅只是它的基础方面,但python的强大,也是足足地吸引着我,希望自己能够在不断地学习中,将python学习的更加好。

python学习心得3

由于我是自学Python,非科班出生,所以只能分享一些关于我的学习心得,如果有不对地方欢迎指正。

不过非科班出生虽然是一个痛点,但是在工作上,我其实不输给我其他同事,这点我倒是很有自信,而且我也统一一句话“目前互联网上的免费编程课程,足够让你成为一个合格的码农”。

编程入门

我刚开始学习编程,主要是因为自己想动手做个网站,但是由于技术原因,再加上朋友都比较忙,最后抱着“求人不如求己”的想法,干脆自学。

编程难不难?

这个问题我觉得所有认真学过的人,都一定会肯定告诉你编程不难,但是精通那是相当困难的。

如果你还没去学习,就觉得编程一定很难,那么其实你是没有资格说这句话的,任何事情一定是要去尝试后,才能这么说。

编程其实很像堆积木,然后根据需求,把东西造出来,可以是房子,也可以是桥梁。

学习编程无非运用这些积木,来创造你要的东西。

编程语言选择

这边说个题外话,关于当时编程语言的选择,很多时候我觉得不是你选择编程语言,而是编程语言选择你,也就是你的“本命编程语言”。

人的性格会影响你适合的编程语言,比如你做事有条理,喜欢定期清理房间,那么可能C语言很适合你;如果你不喜欢打扫房间,实在受不了,才打扫一次,可能你适合Java。

哈哈,开个玩笑,不过确实有这种很玄的存在。

我当时在编程语言的选择上,用了一个笨 方法 。

我跑到w3cschool上面,把所有编程语言的第一章都去试了一遍,看看自己喜欢哪个语言,然后就选哪个语言,如果你不知道选哪门语言,可以用我的方法试试看。

至于编程语言,没有高低之分,因为无论你学习哪门语言,你都非常有市场,而且你都能够拿到高薪,关键是哪门语言适合你,并且能够让你有兴趣学下去,能学好,这个很关键。

兴趣是学习编程最大的驱动力!

为什么是Python

说下为什么选择Python?

因为简单,Python是公认的最容易入门的编程语言,而且也是公认有发展前景的编程语言,适用于机器人、大数据、人工智商等未来高科技。

基于以上的原因,我选择Python来作为自己的入门语言,而且我觉得我适合Python这么语言。(因为我很懒)

之前有个梗,大概就是其他编程语言在讨论某个问题,怎么解决,而Python的程序员已经下班了,由此可见Python的效率。

总结 :Python的语言特点就是“一气呵成,痛快如拉稀”。

学习心得

由于我是自学的,所以参考的网站比较多,小伙伴可以按照我的学习路线,一般来说不会出现什么问题。

基础:教程+视频

进阶:视频+实践

进阶pro:视频+实践+书籍+交流

基础

刚开始学习的时候,我比较推荐w3cschool和菜鸟教程这两个网站。

w3cschool-学编程,从w3cschool开始!

菜鸟教程 - 学的不仅是技术,更是梦想!

这两个网站在我看来,是编程自学的福音。

w3cschool这个网站手册非常棒,另外这个网站的编程微课以及编程实战对新手来说非常友好!

我当时就是靠这两个,引发我学习的乐趣,不然对着枯燥的代码,说实话,很无聊的。

菜鸟教程,这个网站的实例是最棒的,很多时候,你不仅仅要自己看教程,还要去看看为什么,而菜鸟教程的实例就能够让你清晰的知道,为什么,并且会原来如此。

总的来说,这两个网站就像新手村刚出来的剑和盾!是新手入门绝对不能少的,尤其是w3cschool,强烈推荐。

还有一个就是视频,视频我是在慕课网上面看的,我很喜欢慕课网这个网站,网站风格很棒,而且视频也很清晰。

也可以在阿里云上面看Python的视频,也很不错,并且是免费的。

进阶

进阶结束后,代表你是个初级工程师。

这一步实践非常重要,你要自己动手,做一些小玩意,实践才是最重要的,在实践中发现问题,那是学习最快并且效率最高的时刻。

你可以先给自己定下一个目标,比如我要做一个简单的页面,或者我要做一个简单的小程序。

然后就开始动手去实践,这步很重要。

同时还是要多看书籍。

进阶pro

到这一步,我建议务必买书,你需要书籍帮你反向梳理你的知识,这决定了你以后的高度,而不是这个也懂,那个也懂,但是东西就是做不出来。

我记得当时我买完书,看完后的第一感受就是:原来这个世界是这样的!

书会非常系统性的帮你梳理你自己学过的知识!

这里只推荐两本书:《Python入门手册》和《Python核心编程》

小伙伴可以自己去亚马逊购买。

然后就是和身边的小伙伴交流!

多看看别人的代码,自己多敲敲代码,是必经之路,也是一定要做的。

以上,希望对想入门Python的小伙伴能够提供一点点帮助。

python学习心得4

017年11月,一群编程零基础的小伙伴们成立了Python学习小组,12名学员从此夜以继日地奔赴学习的征程。一个月过去了,从在屏幕上用最简单的语句打印出“Hello, Python; Hello, World”开始,我们逐步地学习Python语法,学习操作列表、字典,学习For,While,If语句,现在遇到了第一个难点:类。通过研读、练习、交流、讨论,作为程序界的小白,我们逐步地理解了类的概念,明白了面向对象与面向过程编程的差异,以下是我们的小小心得,与大家分享:

编程基本思想

现实世界中,每个复杂的事务都可以拆分为多个组成部分,其中的每一部分就可称之为对象。比如要实现一个很大很复杂的项目,我们可以把项目拆分成不同的组成部分,然后分别对不同部分通过编程实现,最终再把各个部分组装起来完成整个项目。这让我们能够从整体上来控制项目,从而让程序开发更有效。

比如汽车制造,汽车厂所做的仅仅是各个部件的组装和匹配,而各个部件的生产是由相对专业的厂商完成。如果需要研发新型号汽车,整车厂所考虑的是如何对各个新式的零部件进行新的组装和匹配,而不是从头到尾重新生产一辆汽车。

面向对象的编程

VS

面向过程的编程

面向过程编程是针对一个需求的具体实现过程,但是对于大型项目的复杂需求,一步一步的做,这种编程效率显然是低下的。

面向对象编程则是对项目进行拆分后(一般按照功能拆分),分别实现,再将各个对象组装起来。因此简单的小程序使用面向过程方法编程更适合。面向对象的编程特性是易维护(可读性高),效率高,质量高(重用性),扩展性好(高内聚,低耦合)。

对象

通俗的讲,对象就是事物,一个公司、一个部门、一个人,甚至一本书都可以是一个对象,程序员可以自由决定把什么作为对象。

比如eHR系统,需要对组织架构,员工进行管理,所以使用的对象可能是公司,部门,岗位,员工,等等。对象可大可小,可复杂也可简单,如果仅仅是做一个考勤系统,员工这个对象一定要比eHR系统中的员工对象简单。

现实世界中,类代表一组有共同特性的事物,把不同对象之间的共性抽象出来,就形成类的概念。比如说男人、女人可以抽象成人这个类;处长、秘书可以抽象成员工类。至于类如何去抽象,粒度的粗细,这是一个需要在学习和实践中摸索的过程。

实例

以下是一个实例,大家体会一下:

1. 定义父类:

class Employee:

def __init__(self, name, age): #抽象员工共性(名字,年龄)

self.name = name

self.age = age

def signON(self):

print(self.name+" sign on.") #抽象签到的动作

def work(self):

print(self.name + " on work.") #抽象工作的动作

2. 继承出子类:

class MEmployee(Employee): #继承父类的共性

def __init__(self, name, age):

super().__init__(name, age)

def work(self): #重写子类的方法(抽象出从事管理岗位工作的动作)

print(self.name + " on manager_work.")

3. 继承出第二个子类:

class TEmployee(Employee):

def __init__(self, name, age, devLanguage): #继承父类的共性,增加语言的属性

super().__init__(name, age)

self.devLanguage = devLanguage

def work(self): #重写子类的方法(抽象出从事技术岗位工作的动作)

print(self.name + " on technology_work.")

def showLanguage(self): #增加子类的方法(抽象出会某种编程语言的动作)

print("use "+self.devLanguage+" language.")

在上面的程序中,我们先定义了一个父类:包含员工的姓名、年龄等一般特性,可以执行签到、工作这两类动作。在第一个子类中,管理层在前面一般特性的基础上,执行管理工作;在第二个子类中,作为一般员工在前面一般特性的基础上,执行技术工作,从事编程。

python学习心得5

1、定义方法

关键字 def 是方法定义的标志。接下来紧跟方法名和被圆括号所包围的参数列表。方法的主

体语句将在下一行开始并且必须缩进。

方法主体的首句可选择性地是一句字符,用来说明方法的主要功能

例如:

"""print a finabo series up to n."""

2、默认参数值

默认值仅被设置一次,这与以前默认值为可变对象(如列表、字典和多数类实

例时)有很大的区别。

例如:

i=5

def f(arg=i):

print(arg)

i=6

f()

将会输出 5

3、关键字参数

可以通过形式关键字参数调用方法

在方法调用中,关键字参数必须遵循位置参数。 所有的关键参数必须符合方法接受的参数

其中之一。但是他们的次序不重要,这包含非选择的参数。没有参数可以多次接受一个值。

当最后一个形参是__ name 时,它可以接受包含除了形式参数之外的所有关键字的字典,

_ name 必须在__ name 之前出现

4、可变参数列表

正常来说,这些可变参数常常放在正式参数列表的后面,因为它们会包揽所有传递给该方法

的剩余输入参数。任何出现在_ args 参数后低的正式参数会被认为是关键字参数,意味着它

们只能当关键字使用而不是位置参数。

def concat(_ args,sep="/"):

...returnsep.join(args)

...

concat("earth","mars","venus")

’earth/mars/venus’

concat("earth","mars","venus", sep=".")

’earth.mars.venus’

5、拆分参数列表

当参数已经存在列表或者元组中,但是需要分拆以供要求分离位置参数调用的方法,如果单独

分开它们无法使用,就需要写一个方法用 _ 操作符来调用实现分拆列表或者元组中的参数。

同样的使用形式,字典可以用__ 操作符实现关键字参数。

6、形式

lamdba a,b:a+b 该函数表示两个数的和,像内嵌函数

7、代码风格

对于 python,PEP8 作为许多项目应该遵守的编码指导书而做的。 它提出了一种可读而悦

目的编码风格。 每位 python 开发者应该读它。这里抽出一个重要的事项与你分享 :

? 用四个空格代替 tab 键

? 每行不要超过 79 个字符。

? 用空行分离方法和类,大块代码中的方法。

? 必要的时候为每行添加注释。

? 用文档字符串

? 在操作符两边用空格

? 用统一的风格命名自定义的方法和类

? 如果你的代码打算用在国际环境中,请不要用想象的字符编码。Python 默认的是

utf-8,在任何情况下可以用 Ascii .

? 同样的,即使有很少机会让说不同语言的人们读代码或者维护代码,但在定义中不

要用非 ASCII 编码字符。

你见过的最全面的Python重点知识总结

由于总结了太多的东西,所以篇幅有点长,这也是作者"缝缝补补"总结了好久的东西,强烈建议收藏再慢慢看~

不要在 where 子句中的 “=” 左边进行函数、算术运算或其他表达式运算,否则系统将可能无法正确使用索引

应尽量避免在 where 子句中对字段进行表达式操作,这将导致引擎放弃使用索引而进行全表扫描

不适合键值较少的列(重复数据较多的列)比如:set enum列就不适合(枚举类型(enum)可以添加null,并且默认的值会自动过滤空格集合(set)和枚举类似,但只可以添加64个值)

如果MySQL估计使用全表扫描要比使用索引快,则不使用索引

单例模式

工厂模式

构造模式

python实现各种数据结构

快速排序

选择排序

插入排序

归并排序

堆排序heapq模块

队列

二分查找

【Python】基础总结

input("提示性信息")

如:

input("请输入数字")

因为 Python 没有特别人为规定数据类型,数据类型是由计算机进行判定,所以我们 input() 输入的数据均默认作为字符串处理,而如果要输入一些数字,着需要 eval() 评估函数对字符串进行评估,化为语句(数字)。

print(...)

默认空一行,如果想不空行,则

print(...., end = "")

特性:

进制:

特性:

浮点数间运算存在不确定尾数,不是 bug

如:0.1+0.3 → 0.4

0.1+0.2 → 0.30000000000000004

这是由于在计算机中一切数据都是化为二进制进行存储的,而有的浮点数并不能完全化为相等的二进制数,只能无限趋近于二进制数。

如:0.1 →

解决方法:

四舍五入:

例如:z = 1.23e-4 + 5.6e+89j

z.real 获得实部,z.imag 获得虚部

三种类型存在一种逐渐“扩展”或“变宽”的关系:

整数 → 浮点数 → 复数

特点:

字符串有 2 类共 4 种表示方法:

扩展:

使用[]获取字符串中一个或多个字符

使用[M:N:K]根据步长对字符串切片

{参数序号:格式控制标记}

右对齐

^ 居中对齐 | 槽设定的输出宽度 | 数字的千位分隔符 | 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度 | 整数类型

b , c , d , o , x , X

浮点数类型

e , E , f , % |

填充、对齐、宽度这三个一组,例如:

"{0:=^20}".format("PYTHON")

→ '=======PYTHON======='

"{0:*20}".format("BIT")

→ '*****************BIT'

"{:10}".format("BIT")

'BIT '

剩下的三个一组,例如:

"{0:,.2f}".format(12345.6789)

→ '12,345.68'

"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)

→ '110101001,Σ,425,651,1a9,1A9'

"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)

'3.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'

↓CloseCode↓

使用 raise 语句抛出一个指定的异常。

raise [Exception [, args [, traceback]]]

紧凑形式:适用于简单表达式的二分支结构

表达式1 if 条件 else 表达式2

例如:

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

由条件控制的循环运行方式

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

↓CloseCode↓

可选参数例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

可变参数例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

在函数定义中,经常会碰到 *args(arguments) 和作为参数 **kwargs(keyword arguments)。

(事实上在函数中,和才是必要的,args 和 kwargs 可以用其他名称代替)

*args 是指不定数量的非键值对参数。

**kwargs 是指不定数量的键值对参数。

*args 作为作为元组匹配没有指定参数名的参数。而 **kwargs 作为字典,匹配指定了参数名的参数。

*args 必须位于 **kwargs 之前。

args( 通常紧跟一个标识符,你会看到a或者args都是标识符)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。当你接收到一个用这种语法描叙参数时(比如你在函数def语句中对函数签名使用了星号语法),python会将此标识符绑定到一个元祖,该元祖包含了所有基于位置的隐士的接收到的参数。当你用这种语法传递参数时,标识符可以被绑定到任何可迭代对象(事实上,它也可以是人和表达式,并不必须是一个标识符),只要这个表达式的结果是一个可迭代的对象就行。

**kwds(标识符可以是任意的,通常k或者kwds表示)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。(python有时候会将命名参数称为关键字参数,他们其实并不是关键字--只是用他们来给关键字命名,比如pass,for或者yield,还有很多,不幸的是,这种让人疑惑的术语目前仍是这门语言极其文化根深蒂固的一个组成部分。)当你接收到用这种语法描叙的一个参数时(比如你在函数的def语句中对函数签名使用了双星号语法)python会将标识符绑定到一个字典,该字典包含了所有接收到的隐士的命名参数。当你用这种语法传递参数时,标识符只能被绑定到字典(我ID号I它也可以是表达式,不一定是一个标识符,只要这个表达式的结果是一个字典即可)。

当你在定义或调用一个函数的时候,必须确保a和k在其他所有参数之后。如果这两者同时出现,要将k放在a之后。

lambda函数返回函数名作为结果

↓CloseCode↓

例如:

↓CloseCode↓

运行结果:

↓CloseCode↓

谨慎使用lambda函数

当下最火的Python有哪些作用?

Python是一种全栈的开发语言,你如果能学好 Python,前端,后端,测试,大数据分析,爬虫 等这些工作你都能胜任,这样说应该比较好理解吧。

当下Python有多火我不再赘述,Python有哪些作用呢?

就目前Python发展而言,Python主要有以下五大主要应用:

接下来和大家一一聊聊这几个方面:

首先,什么叫网络爬虫?

网络爬虫又称网络蜘蛛,是指按照某种规则在网络上爬取所需内容的脚本程序。众所周知,每个网页通常包含其他网页的入口,网络爬虫则通过一个网址依次进入其他网址获取所需内容。

爬虫有什么用?

用什么语言写爬虫?

C,C++。

高效率,快速,适合通用搜索引擎做全网爬取。缺点,开发慢,写起来又臭又长,

脚本语言:Perl, Python, Java, Ruby。

简单,易学,良好的文本处理能方便网页内容的细致提取,但效率往往不高,适合对少量网站的聚焦爬取。

为什么眼下最火的是Python?

个人用c#,java都写过爬虫。区别不大,原理就是利用好正则表达式。只不过是平台的问题。后来了解到很多爬虫都是用python写的,于是便一发不可收拾。

Python优势很多,总结两个要点:

1. 抓取网页本身的接口

相比与其他静态编程语言,如java,c#,C++,python抓取网页文档的接口更简洁;相比其他动态脚本语言,如perl,shell,python的urllib2包提供了较为完整的访问网页文档的API。(当然ruby也是很好的选择)

此外,抓取网页有时候需要模拟浏览器的行为,很多网站对于生硬的爬虫抓取都是封杀的。

这是我们需要模拟user agent的行为构造合适的请求,譬如模拟用户登陆、模拟session/cookie的存储和设置。在python里都有非常优秀的第三方包帮你搞定,如Requests,mechanize。

2. 网页抓取后的处理

抓取的网页通常需要处理,比如过滤html标签,提取文本等。python的beautifulsoap提供了简洁的文档处理功能,能用极短的代码完成大部分文档的处理。

其实以上功能很多语言和工具都能做,但是用python能够干得最快,最干净。

通过网络爬虫数据之后,我们就可以对数据进行数据分析了。

与一般的数据分析工具相比,如excel,SASS,SPSS等等。python可以使用丰富的第三方库达到近乎你想要的一切数据分析操作。

最常用在几个第三方库是:Numpy,Pandas,Scipy等。

那开发网站需要用到哪些知识呢?

上面这些知识会的话,开发一个简单的网站就没有问题了,如果想开发比较大型的网站,业务逻辑比较复杂的,那就得用到其他的知识了,比如说redis、MQ等等。

人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人工智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

人工智能是计算机科学的一个分支,它企图了解智能的实质,并生产出一种新的能与人类智能相似的方式做出反应的智能机器,该领域的研究包括机器人、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。

人工智能从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来人工智能带来的 科技 产品,将会是人类智慧的"容器”,也可能超过人的智能。

Python正在成为机器学习的语言。大多数机器语言课程都是使用Python语言编写的,大量大公司使用的也是Python,让许多人认为它是未来的主要编程语言。

Python拥有强大的脚本处理功能,它在操作Linux系统方面具有先天的优势,许多云平台、运维监控管理工具都是使用Python开发的,Python自动化运维让运维工程师的工作量减少效率提高!

这样简述应该算是比较明白了吧,干就完事!!

(2) python基本数据类型总结

布尔值bool

只有bool(0)和bool()括号中为空才表示Fasle。bool(’0‘)等表示True

序列

字符串 str 可用单引号,双引号或者三引号表示例如'str' 或"str "或者'''str'''

其中三引号常用方式如下

在字符串前面加一个R/r 表示原始字符串

一些转义字符(特殊的字符)

元组 tuple ( )与列表list [ ]

元组与列表在python中的唯一区别就是:元组是不可变的,列表是可变的。(元组和字符串是不可变的)

在你有一些不确定长度的相同类型队列的时候使用列表;在你提前知道元素数量的情况下使用元组,因为元素的位置很重要。

序列可以进行加法,与整数相乘,切片操作

集合set {}和字典dict {}

集合和字典的特点是 无序,不重复

set()表示空集合

{} 表示空字典

字典是通过key访问value{key1:value1,key2:value2}

key 不能重复,类型为int,str,tuple

value可以为任意数据

序列和集合的其他运算