現(xiàn)在越來(lái)越多的人開(kāi)始學(xué)習(xí)python語(yǔ)言,好像不會(huì)點(diǎn)編程都不好意思說(shuō)是混互聯(lián)網(wǎng)的;那python到底是干嘛的呢?有哪些具體用途呢?下面我就為你簡(jiǎn)單羅列一下:
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1.網(wǎng)站開(kāi)發(fā):
網(wǎng)站開(kāi)發(fā)即Web開(kāi)發(fā),Python是一種解釋型的腳本語(yǔ)言,無(wú)需編譯,開(kāi)發(fā)效率高,語(yǔ)法相對(duì)簡(jiǎn)單,非常適合做web開(kāi)發(fā)及入門,常用的web開(kāi)發(fā)框架有Django、Flask、Tornado 等。
2.爬蟲(chóng)開(kāi)發(fā):
爬蟲(chóng)可以說(shuō)是python發(fā)展起來(lái)的基礎(chǔ),全球最大搜索引擎google最初就是用python爬取網(wǎng)站,豐富資源的。爬蟲(chóng)目前用得比較多的場(chǎng)景有比價(jià)網(wǎng)站、信息收集、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等。
3.數(shù)據(jù)分析:
python在數(shù)據(jù)處理方面,有大量庫(kù)供你使用, 數(shù)據(jù)分析中涉及到的分布式計(jì)算引擎hadoop、spark、flink等、數(shù)據(jù)可視化;另外對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)mysql、Oracle、sqlService、clickhouse等,Python都有成熟的模塊可以選擇。
4.人工智能:
因?yàn)镻ython有很多庫(kù)很方便做人工智能,比如NumPy(Numerical Python) 是 Python 語(yǔ)言的一個(gè)擴(kuò)展程序庫(kù),支持大量的維度數(shù)組與矩陣運(yùn)算,此外也針對(duì)數(shù)組運(yùn)算提供大量的數(shù)學(xué)函數(shù)庫(kù);Pandas可以對(duì)各種數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算操作,比如歸并、再成形、選擇,還有數(shù)據(jù)清洗和數(shù)據(jù)加工特征,scipy做數(shù)值計(jì)算的,sklearn、XGBoost、CatBoost做機(jī)器學(xué)習(xí)的,ChainerCV、pybrain、Hebel做神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的,matplotlib將數(shù)據(jù)可視化的。
在人工智能大范疇領(lǐng)域內(nèi)的 數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí) 等方面都是主流的編程語(yǔ)言,得到廣泛的支持和應(yīng)用。
5.圖形處理:
圖像處理中的基本操作(如裁剪、翻轉(zhuǎn)、旋轉(zhuǎn)等)、圖像分割、分類和特征提取,圖像恢復(fù)和圖像識(shí)別等,有PIL、Pillow、Tkinter、scikit-image、scipy、OpenCV等圖形庫(kù)支持,能方便進(jìn)行圖形處理。
6.神經(jīng)科學(xué)與心理學(xué):
Python具有獲取和分析數(shù)據(jù)以及通過(guò)建模和仿真測(cè)試假設(shè)的能力,使其非常適合計(jì)算神經(jīng)科學(xué)和實(shí)驗(yàn)心理學(xué)研究。使用Pygame和Psychopy生成和控制復(fù)雜視覺(jué)刺激。開(kāi)源軟件包PsychoPy在全球范圍內(nèi)的實(shí)驗(yàn)室中用于認(rèn)知神經(jīng)科學(xué),實(shí)驗(yàn)心理學(xué)和心理物理學(xué)。
人生苦短,我用python!
本文將介紹三種使用python實(shí)現(xiàn)生成金字塔的方法,文末歸納了知識(shí)點(diǎn)。
本方法使用print打印出每一個(gè)字符,通過(guò)for循環(huán)計(jì)算每一次需要輸出的空格和星號(hào)。
print語(yǔ)句中,end=''表示不換行。
本方法利用了一個(gè)有趣的規(guī)律:
在程序中表達(dá)為 m += pow(10,i) ,即 m = m + pow(10,i) ,例如:
通過(guò)運(yùn)行我們發(fā)現(xiàn)輸出數(shù)字的時(shí)候,由于每行數(shù)字是一次性輸出,而非每個(gè)數(shù)字輸出一次,相比方法一效率有了提升。
pow(10,i) 表示 10 i 。
本方法在方法二的基礎(chǔ)上再次改進(jìn)空格的輸出方式,print(b*a)語(yǔ)句中,a表示輸出的次數(shù)。
當(dāng)我把層數(shù)n設(shè)置為100的時(shí)候,發(fā)生了壯觀的一幕,感興趣的朋友歡迎自己試試。
文中同時(shí)使用了 range 數(shù)列,range[10] 表示:0 ,1 ,2 ,3 ,4 ,5 ,6 ,7 ,8 ,9 。
以下是 print() 方法的語(yǔ)法:
參數(shù)
pow() 方法返回 x y (x的y次方) 的值。語(yǔ)法為:
參考文獻(xiàn):
[1] Python for 循環(huán)語(yǔ)句
[2] Python print() 函數(shù)
[3] Python pow() 函數(shù)
[4] Number Pyramid
python用函數(shù)給不及格成績(jī)加分
Python的高級(jí)特征你知多少?來(lái)對(duì)比看看
機(jī)器之心
人工智能信息服務(wù)平臺(tái)
來(lái)自專欄機(jī)器之心
Python 多好用不用多說(shuō),大家看看自己用的語(yǔ)言就知道了。但是 Python 隱藏的高級(jí)功能你都 get 了嗎?本文中,作者列舉了 Python 中五種略高級(jí)的特征以及它們的使用方法,快來(lái)一探究竟吧!
選自towardsdatascience,作者:George Seif,機(jī)器之心編譯。
Python 是一種美麗的語(yǔ)言,它簡(jiǎn)單易用卻非常強(qiáng)大。但你真的會(huì)用 Python 的所有功能嗎?
任何編程語(yǔ)言的高級(jí)特征通常都是通過(guò)大量的使用經(jīng)驗(yàn)才發(fā)現(xiàn)的。比如你在編寫(xiě)一個(gè)復(fù)雜的項(xiàng)目,并在 stackoverflow 上尋找某個(gè)問(wèn)題的答案。然后你突然發(fā)現(xiàn)了一個(gè)非常優(yōu)雅的解決方案,它使用了你從不知道的 Python 功能!
這種學(xué)習(xí)方式太有趣了:通過(guò)探索,偶然發(fā)現(xiàn)什么。
下面是 Python 的 5 種高級(jí)特征,以及它們的用法。
Lambda 函數(shù)
Lambda 函數(shù)是一種比較小的匿名函數(shù)——匿名是指它實(shí)際上沒(méi)有函數(shù)名。
Python 函數(shù)通常使用 def a_function_name() 樣式來(lái)定義,但對(duì)于 lambda 函數(shù),我們根本沒(méi)為它命名。這是因?yàn)?lambda 函數(shù)的功能是執(zhí)行某種簡(jiǎn)單的表達(dá)式或運(yùn)算,而無(wú)需完全定義函數(shù)。
lambda 函數(shù)可以使用任意數(shù)量的參數(shù),但表達(dá)式只能有一個(gè)。
x = lambda a, b : a * b print(x(5, 6)) # prints '30' x = lambda a : a*3 + 3 print(x(3)) # prints '12'
看它多么簡(jiǎn)單!我們執(zhí)行了一些簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而無(wú)需定義整個(gè)函數(shù)。這是 Python 的眾多特征之一,這些特征使它成為一種干凈、簡(jiǎn)單的編程語(yǔ)言。
Map 函數(shù)
Map() 是一種內(nèi)置的 Python 函數(shù),它可以將函數(shù)應(yīng)用于各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中的元素,如列表或字典。對(duì)于這種運(yùn)算來(lái)說(shuō),這是一種非常干凈而且可讀的執(zhí)行方式。
def square_it_func(a): return a * a x = map(square_it_func, [1, 4, 7]) print(x) # prints '[1, 16, 47]' def multiplier_func(a, b): return a * b x = map(multiplier_func, [1, 4, 7], [2, 5, 8]) print(x) # prints '[2, 20, 56]'看看上面的示例!我們可以將函數(shù)應(yīng)用于單個(gè)或多個(gè)列表。實(shí)際上,你可以使用任何 Python 函數(shù)作為 map 函數(shù)的輸入,只要它與你正在操作的序列元素是兼容的。
Filter 函數(shù)
filter 內(nèi)置函數(shù)與 map 函數(shù)非常相似,它也將函數(shù)應(yīng)用于序列結(jié)構(gòu)(列表、元組、字典)。二者的關(guān)鍵區(qū)別在于 filter() 將只返回應(yīng)用函數(shù)返回 True 的元素。
詳情請(qǐng)看如下示例:
# Our numbers numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15] # Function that filters out all numbers which are odd def filter_odd_numbers(num): if num % 2 == 0: return True else: return False filtered_numbers = filter(filter_odd_numbers, numbers) print(filtered_numbers) # filtered_numbers = [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14]
我們不僅評(píng)估了每個(gè)列表元素的 True 或 False,filter() 函數(shù)還確保只返回匹配為 True 的元素。非常便于處理檢查表達(dá)式和構(gòu)建返回列表這兩步。
Itertools 模塊
Python 的 Itertools 模塊是處理迭代器的工具集合。迭代器是一種可以在 for 循環(huán)語(yǔ)句(包括列表、元組和字典)中使用的數(shù)據(jù)類型。
使用 Itertools 模塊中的函數(shù)讓你可以執(zhí)行很多迭代器操作,這些操作通常需要多行函數(shù)和復(fù)雜的列表理解。關(guān)于 Itertools 的神奇之處,請(qǐng)看以下示例:
from itertools import * # Easy joining of two lists into a list of tuples for i in izip([1, 2, 3], ['a', 'b', 'c']): print i # ('a', 1) # ('b', 2) # ('c', 3) # The count() function returns an interator that # produces consecutive integers, forever. This # one is great for adding indices next to your list # elements for readability and convenience for i in izip(count(1), ['Bob', 'Emily', 'Joe']): print i # (1, 'Bob') # (2, 'Emily') # (3, 'Joe') # The dropwhile() function returns an iterator that returns # all the elements of the input which come after a certain # condition becomes false for the first time. def check_for_drop(x): print 'Checking: ', x return (x 5) for i in dropwhile(should_drop, [2, 4, 6, 8, 10, 12]): print 'Result: ', i # Checking: 2 # Checking: 4 # Result: 6 # Result: 8 # Result: 10 # Result: 12 # The groupby() function is great for retrieving bunches # of iterator elements which are the same or have similar # properties a = sorted([1, 2, 1, 3, 2, 1, 2, 3, 4, 5]) for key, value in groupby(a): print(key, value), end=' ') # (1, [1, 1, 1]) # (2, [2, 2, 2]) # (3, [3, 3]) # (4, [4]) # (5, [5])
Generator 函數(shù)
Generator 函數(shù)是一個(gè)類似迭代器的函數(shù),即它也可以用在 for 循環(huán)語(yǔ)句中。這大大簡(jiǎn)化了你的代碼,而且相比簡(jiǎn)單的 for 循環(huán),它節(jié)省了很多內(nèi)存。
比如,我們想把 1 到 1000 的所有數(shù)字相加,以下代碼塊的第一部分向你展示了如何使用 for 循環(huán)來(lái)進(jìn)行這一計(jì)算。
如果列表很小,比如 1000 行,計(jì)算所需的內(nèi)存還行。但如果列表巨長(zhǎng),比如十億浮點(diǎn)數(shù),這樣做就會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題了。使用這種 for 循環(huán),內(nèi)存中將出現(xiàn)大量列表,但不是每個(gè)人都有無(wú)限的 RAM 來(lái)存儲(chǔ)這么多東西的。Python 中的 range() 函數(shù)也是這么干的,它在內(nèi)存中構(gòu)建列表。
代碼中第二部分展示了使用 Python generator 函數(shù)對(duì)數(shù)字列表求和。generator 函數(shù)創(chuàng)建元素,并只在必要時(shí)將其存儲(chǔ)在內(nèi)存中,即一次一個(gè)。這意味著,如果你要?jiǎng)?chuàng)建十億浮點(diǎn)數(shù),你只能一次一個(gè)地把它們存儲(chǔ)在內(nèi)存中!Python 2.x 中的 xrange() 函數(shù)就是使用 generator 來(lái)構(gòu)建列表。
上述例子說(shuō)明:如果你想為一個(gè)很大的范圍生成列表,那么就需要使用 generator 函數(shù)。如果你的內(nèi)存有限,比如使用移動(dòng)設(shè)備或邊緣計(jì)算,使用這一方法尤其重要。
也就是說(shuō),如果你想對(duì)列表進(jìn)行多次迭代,并且它足夠小,可以放進(jìn)內(nèi)存,那最好使用 for 循環(huán)或 Python 2.x 中的 range 函數(shù)。因?yàn)?generator 函數(shù)和 xrange 函數(shù)將會(huì)在你每次訪問(wèn)它們時(shí)生成新的列表值,而 Python 2.x range 函數(shù)是靜態(tài)的列表,而且整數(shù)已經(jīng)置于內(nèi)存中,以便快速訪問(wèn)。
# (1) Using a for loopv numbers = list() for i in range(1000): numbers.append(i+1) total = sum(numbers) # (2) Using a generator def generate_numbers(n): num, numbers = 1, [] while num n: numbers.append(num) num += 1 return numbers total = sum(generate_numbers(1000)) # (3) range() vs xrange() total = sum(range(1000 + 1)) total = sum(xrange(1000 + 1))
Python range()函數(shù)可創(chuàng)建一個(gè)整數(shù)列表,一般用在for循環(huán)中。
注意:Python3 range()返回的是一個(gè)可迭代對(duì)象,類型是對(duì)象,而不是列表類型,所以打印的時(shí)候不會(huì)打印列表。
函數(shù)語(yǔ)法:
range(start,stop[,step])
參數(shù)說(shuō)明:
start:計(jì)數(shù)從start開(kāi)始。默認(rèn)是從0開(kāi)始。例如range(5)等價(jià)于range(0,5);
stop:計(jì)數(shù)到stop結(jié)束,但不包括stop。例如:range(0,5)是[0,1,2,3,4]沒(méi)有5;
step:步長(zhǎng),默認(rèn)為1。例如:range(0,5)等價(jià)于range(0,5,1)。
實(shí)例:
range(10) # 從 0 開(kāi)始到 9
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
range(1, 11) # 從 1 開(kāi)始到 10
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
range(0, 30, 5) # 步長(zhǎng)為 5
[0, 5, 10, 15, 20, 25]
range(0, 10, 3) # 步長(zhǎng)為 3
[0, 3, 6, 9]
range(0, -10, -1) # 負(fù)數(shù)
[0, -1, -2, -3, -4, -5, -6, -7, -8, -9]
range(0)
[]
range(1, 0)
[]
以下是range在for中的使用,循環(huán)出runoob的每個(gè)字母:
x = 'runoob'
for i in range(len(x)) :
... print(x[i])
...
r
u
n
o
o
b
當(dāng)前標(biāo)題:python有趣的函數(shù) Python有趣的函數(shù)
當(dāng)前地址:http://redsoil1982.com.cn/article10/doocpgo.html
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