Python为什么流行?Python代码能实现哪些有趣的功能

简介: Python为什么流行?Python代码能实现哪些有趣的功能

python究竟有多强大?Python代码能实现哪些功能?众所周知,Python入门简单、功能强大,是人工智能时代最佳的编程语言。但很多人好奇Python究竟有多强大,为什么那么受欢迎?下面就来给大家揭晓答案,看一下一行Python代码究竟能实现哪些功能!

5882b2b7d0a20cf4ea9246007f094b36adaf99eb

Python为什么流行?Python代码能实现哪些有趣的功能
1、九九乘法表

print('

'.join([' '.join(['%s%s=%-2s' % (y, x, xy) for y in range(1, x+1)]) for x in range(1, 10)]))

2、打印心形图案

print('

'.join([''.join([('AndyLove'[(x-y)%8]if((x0.05)2+(y0.1)2-1)3-(x0.05)2(y0.1)*3<=0 else' ')for x in range(-30,30)])for y in range(15,-15,-1)]))

3、动态螺旋桨

exec("""

from turtle import *

for i in range(500):

forward(i)

left(91)

""")

4、计算1-100以内的素数

print(' '.join([str(item) for item in filter(lambda x: not [x % i for i in range(2, x) if x % i == 0], range(2, 101))]))

5、输出斐波那契数列

print([x[0] for x in (a[i, a.append(a[i, ai+ai])) for a in ([[1, 1]] ) for i in range(30)]])

6、实现快排算法

quickSort = lambda array: array if len(array) <= 1 else quickSort([item for item in array[1:] if item <= array[0]]) + [array[0]] + quickSort([item for item in array[1:] if item > array[0]])

array = [9, 11, 88, 32, 8]

print(quickSort(array))

7、单线迷宫

cmd 命令下输入下列代码实现单线迷宫。

python -c "while 1:import random;print(random.choice('|| __'), end='')"

8、求解2的1000次方的各位数之和

2的1000次方的值很大,把结果每位数都加起来等于多少呢?

print(sum(map(int, str(2**1000))))# 结果 1366

6363649171903086474763788

如果你在学习Python的过程当中有遇见任何问题,可以加入我的python交流学企鹅群:【611+530+101】,多多交流问题,互帮互助,群里有不错的学习教程和开发工具。学习python有任何问题(学习方法,学习效率,如何就业),可以随时来咨询我

当然,从编码规范及实际应用角度来看,一行Python代码所能实现的功能有些片面,但不可否认Python功能的确很强,而这主要依赖于其丰独特优势。Python语法简单、约束少、万能胶水,包含众多丰富强大的第三方模块/框架。常用的有以下几种:

1)Scrapy。Scrapy是一个为了爬取网站数据、提取结构性数据而编写的应用框架,可以应用在数据挖掘,信息处理或存储历史数据等一系列的程序中。Scrapy用途广泛,可以用于数据挖掘、监测和自动化测试。

2)Numpy。Numpy被认为是Python中最流行的机器学习库之一,具有很强的交互性和易用性,能够使复杂的数学实现非常简单。Numpy接口可用于将图像、声波和其他二进制原始流表示为N维中的实数数组。

3)Keras。Keras被认为是Python中最酷的机器学习库之一。它提供了一种更容易表达神经网络的机制。Keras还为编译模型、处理数据集、图形可视化等提供了一些最好的实用工具。

4)Pandas。Pandas是Python中的机器学习库,它提供高层次的数据结构和各种各样的分析工具,这个库最大的特点之一是能够使用一两条命令来转换带有数据的复杂操作。Pandas有许多内置的方法来分组、合并数据、过滤,以及时间序列功能。

相关文章
|
4天前
|
缓存 监控 测试技术
Python中的装饰器:功能扩展与代码复用的利器###
本文深入探讨了Python中装饰器的概念、实现机制及其在实际开发中的应用价值。通过生动的实例和详尽的解释,文章展示了装饰器如何增强函数功能、提升代码可读性和维护性,并鼓励读者在项目中灵活运用这一强大的语言特性。 ###
|
7天前
|
缓存 开发者 Python
探索Python中的装饰器:简化代码,增强功能
【10月更文挑战第35天】装饰器在Python中是一种强大的工具,它允许开发者在不修改原有函数代码的情况下增加额外的功能。本文旨在通过简明的语言和实际的编码示例,带领读者理解装饰器的概念、用法及其在实际编程场景中的应用,从而提升代码的可读性和复用性。
|
3天前
|
Python
探索Python中的装饰器:简化代码,提升效率
【10月更文挑战第39天】在编程的世界中,我们总是在寻找使代码更简洁、更高效的方法。Python的装饰器提供了一种强大的工具,能够让我们做到这一点。本文将深入探讨装饰器的基本概念,展示如何通过它们来增强函数的功能,同时保持代码的整洁性。我们将从基础开始,逐步深入到装饰器的高级用法,让你了解如何利用这一特性来优化你的Python代码。准备好让你的代码变得更加优雅和强大了吗?让我们开始吧!
12 1
|
8天前
|
设计模式 缓存 监控
Python中的装饰器:代码的魔法增强剂
在Python编程中,装饰器是一种强大而灵活的工具,它允许程序员在不修改函数或方法源代码的情况下增加额外的功能。本文将探讨装饰器的定义、工作原理以及如何通过自定义和标准库中的装饰器来优化代码结构和提高开发效率。通过实例演示,我们将深入了解装饰器的应用,包括日志记录、性能测量、事务处理等常见场景。此外,我们还将讨论装饰器的高级用法,如带参数的装饰器和类装饰器,为读者提供全面的装饰器使用指南。
|
4天前
|
存储 缓存 监控
掌握Python装饰器:提升代码复用性与可读性的利器
在本文中,我们将深入探讨Python装饰器的概念、工作原理以及如何有效地应用它们来增强代码的可读性和复用性。不同于传统的函数调用,装饰器提供了一种优雅的方式来修改或扩展函数的行为,而无需直接修改原始函数代码。通过实际示例和应用场景分析,本文旨在帮助读者理解装饰器的实用性,并鼓励在日常编程实践中灵活运用这一强大特性。
|
8天前
|
存储 算法 搜索推荐
Python高手必备!揭秘图(Graph)的N种风骚表示法,让你的代码瞬间高大上
在Python中,图作为重要的数据结构,广泛应用于社交网络分析、路径查找等领域。本文介绍四种图的表示方法:邻接矩阵、邻接表、边列表和邻接集。每种方法都有其特点和适用场景,掌握它们能提升代码效率和可读性,让你在项目中脱颖而出。
21 5
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
探索机器学习:从理论到Python代码实践
【10月更文挑战第36天】本文将深入浅出地介绍机器学习的基本概念、主要算法及其在Python中的实现。我们将通过实际案例,展示如何使用scikit-learn库进行数据预处理、模型选择和参数调优。无论你是初学者还是有一定基础的开发者,都能从中获得启发和实践指导。
17 2
|
8天前
|
数据库 Python
异步编程不再难!Python asyncio库实战,让你的代码流畅如丝!
在编程中,随着应用复杂度的提升,对并发和异步处理的需求日益增长。Python的asyncio库通过async和await关键字,简化了异步编程,使其变得流畅高效。本文将通过实战示例,介绍异步编程的基本概念、如何使用asyncio编写异步代码以及处理多个异步任务的方法,帮助你掌握异步编程技巧,提高代码性能。
26 4
|
8天前
|
API 数据处理 Python
探秘Python并发新世界:asyncio库,让你的代码并发更优雅!
在Python编程中,随着网络应用和数据处理需求的增长,并发编程变得愈发重要。asyncio库作为Python 3.4及以上版本的标准库,以其简洁的API和强大的异步编程能力,成为提升性能和优化资源利用的关键工具。本文介绍了asyncio的基本概念、异步函数的定义与使用、并发控制和资源管理等核心功能,通过具体示例展示了如何高效地编写并发代码。
19 2
|
2月前
|
人工智能 数据挖掘 数据处理
揭秘Python编程之美:从基础到进阶的代码实践之旅
【9月更文挑战第14天】本文将带领读者深入探索Python编程语言的魅力所在。通过简明扼要的示例,我们将揭示Python如何简化复杂问题,提升编程效率。无论你是初学者还是有一定经验的开发者,这篇文章都将为你打开一扇通往高效编码世界的大门。让我们开始这段充满智慧和乐趣的Python编程之旅吧!