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很多初学者刚开始学python的时候,一定都遇到过这个问题,python的世界有2个版本,python2 和 python3 ,而且有些语法还不兼容.怎么办~~到底应该选择哪个版本来开发呢?好,今天我们就来聊聊这个话题.1.Python2和Python3的历史背景 Python语言是在20世纪90年代诞生的,算算到现在已经是25岁的大叔级的语言了(跟它同一个时代的还有一个鼎鼎大名的java是在1995发行的, 红了几十年). 但是Python真正成名比java晚了很多年,其实也主要是应用领域的时代变迁.(猜测为啥,对了大数据的出现)Python2是Python里面一个非常重要的版本,最早的版本是从2001的时候开始的,特别是从2006年开始py2.5的发布,python的功能逐渐强大起来,慢慢开始稳定下来,并且差不多1-2年左右递增一个版本,在08年左右开始慢慢的火起来了.而Python3最早是从2008开始发布,但是py3.0的版本非常不稳定,所以社区更新的很快,差不多几个月就更新一次。所以一开始的时候并没有很多人用,只到2014春暖花开的时候python3.4 deliver了才开始慢慢稳定下来.下面我们看一个数据,这是Python社区联和一些网站在2014做的一个调查,关于Python2/3,部分的结果如下: 1).97.51%用户还在写Python2的代码 2).60%的用户写Python3的代码 3).78.09%的用户更多地写Python2代码 4).77.09%的用户认可Python3目前有一些Linux里的操作系统已经默认使用Python3: 1).Arch Linux (轻量级的Linux操作系统) 2).Ubuntu 16.04 (一个桌面应用为主的Linux操作系统) 3).Fedora(Redhat桌面版本的延续)2.Python2和Python3的主要区别: 目前最新的数据是,Python有两个版本:一个是2.7.12版,一个是3.5.12版.那么Python2运行的好好的,为啥突然要出个Python3呢,其实是为了解决Python2里面一些历史问题 第一个是字符串的问题: Python 2 中文本和二进制数据是一个烂摊子,Python中的str 是代表二进制数据还是文本数据是有二义性,文字既能代表文本数据又能代表二进制数据这很麻烦,此类错误发生的时候,我们很难意识到。第二个是对Unicode的支持 由于python是在1991年2月开源发布,这意味着它早于在1991年10月发布的第一版 Unicode 标准。在接下来几年中,晚于 Unicode 标准出现的语言都选择在支持 Unicode 编码的基础上实现自己的 str 类型,这让 Python 2 处于尴尬的境地。 目前是一个python2/3共存的时代,这两个版本是不兼容的。 python2现在只是做bug的修复,新硬件和操作系统兼容的相关维护工作。不会再有新的功能加入,python2只支持到2020年. 现在Python正在朝着3版本进化,在进化过程中,大量的针对2.x版本的代码要修改后才能运行,所以目前有许多第三方库还暂时无法在3.x上使用。不过可以畅想一下,也许再过几年情况就会好很多,毕竟全世界有很多优秀的程序员正在把一些库从Py2往Py3上迁移.3.选择还是要根据自己的需求 若是企业的开发,要满足工作的需求,尤其是依赖的软件只能运行在Python2下,首选Python2.比如你的开发需要依赖大量的第三方的库(因为学Python非常大的一个原因就是因为它有成千上万的第三方包),像大量的数据分析,科学计算,还是选Python2吧.如果你是自己学习,研究的话,愿意拥抱变化,那么建议学Python3,因为它是未来的方向.结论: 编程其实主要是对编程思想的理解和经验的积累,千万不要因为纠结学Py2还是Py3而浪费大量时间。Py2和Py3里面的思想基本是相通的,招式是类似的.当你熟悉Python到一定的程序的时候,会Py2的人学Py3只需要很短的时间。所以不要再纠结细枝末节的语法差异,而耽误了宝贵的学习时间。最后说一下,原创真的不易,希望大家能够给点支持,欢迎转发转发转发,留言留言留言,重要的事情说三遍,也是对我的一点鼓励和动力. 也欢迎更多喜欢Python的同学关注微信公众号: 菜鸟学python,一起来学python吧

世事皆空 2019-12-02 01:07:50 0 浏览量 回答数 0

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虽然我不是Python高手,但我是零基础,之前会的都是软件PS,PPT之类。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 如果目的是想成为程序员,参考教学大纲。 如果只是学程序,理解科技,解决工作问题,我的方式可以参考使用: 1,找到合适的入门书籍,大致读一次,循环啊判断啊,常用类啊,搞懂(太难的跳过) 2,做些简单习题,字符串比较,读取日期之类PythonCookbook不错(太难太无趣的,再次跳过,保持兴趣是最重要的,不会的以后可以再学) 3,加入Python讨论群,态度友好笑眯眯(很重要,这样高手才会耐心纠正你错误常识)。很多小问题,纠结许久,对方一句话点播思路,真的节约你很多时间。耐心指教我的好人,超级超级多谢。 4,解决自己电脑问题。比如下载美剧,零散下载了2,4,5,8集,而美剧共12集,怎样找出漏下的那几集?然后问题分解,1读取全部下载文件名,2提取集的数字,3数字排序和(1--12)对比,找出漏下的。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 5,时刻记住目的,不是为了当程序员,是为了解决问题。比如,想偷懒抓网页内容,用urllib不行,用request也不行,才发现抓取内容涉及那么多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),当然可以听人家劝,回去好好读书,从头读。 或者,不求效率,只求解决,用ie打开网页再另存为行不行?ie已经渲染过全部结果了。 问题变成:1--打开指定的10个网页(一行代码就行)。更复杂的想保存呢?利用已经存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打开ie,用函数outHTML另存为文本,再用搜索函数(str搜索也行,re正则也行)找到数据。简单吧?而且代码超级短。 6,保持兴趣,用最简单的方式解决问题,什么底层驱动,各种交换,留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。 7,耐心读文档,并且练习快速读文档。拿到新包,找到自己所需要的函数,是需要快速读一次的。这个不难,读函数名,大概能猜到是干嘛的,然后看看返回值,能判断是不是自己需要的。 8,写帮助文件和学习笔记,并发布共享。教别人的时候,其实你已经自己再次思考一次了。 我觉得学程序就像学英文,把高频率的词(循环,判断,常用包,常用函数)搞懂,就能拼装成自己想要的软件。 然后点点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd是很好用的。 然后,坚持下去~ 6月10日补充------------------------------ 一定要保持兴趣,太复杂的跳过,就像小学数学,小学英语,都是由简入深。 网络很平面,无数国际大牛著作好书,关于Python,算法,电脑,网络,或者程序员思路,或者商业思维(浪潮之巅是本好书)等等,还有国际名校的网络公开课(中英文字幕翻译完毕,观看不是难事),讲计算机,网络,安全,或者安卓系统,什么都有,只要能持续保持兴趣,一点点学习下去,不是难事。 所有天才程序员,都曾是儿童,回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣,先学,不懂的,先放着,遇到问题再来学,效果更好。 唯一建议是,不要太贪心,耐心学好一门优雅的语言,再学其它。虽然Javascript做特效很炫,或提某问题时,有大牛建议,用Ruby来写更好之类,不要改方向。就像老笑话:“要学习递归,必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言,再研究其他。 即使一门语言,跟网络,数据库等等相关的部分,若都能学好,再学其他语言,是很快的事情。 另外就是,用学英文的耐心来学计算机,英文遇到不懂的词,抄下,查询。 python里,看到Http,查查定义,看到outHtml,查查定义,跟初学英语时候一样,不要直接猜意思,因为精确描述性定义,跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜,很容易错误理解,wiki,google很有用。 我还在使劲啃Python的路上~~一起加油:) 2012年8月26日补充线------------------------------------------------------------------ QQ群:22507237陆续有些高手走了,也有新人加入。 另外10月20日,上海有Python开发者大会, 给出2个截图吧,我最近做的,真的很烂,但是能用:) 这个是上次Python测试题目“从电商网站的搜索页中抓取制作商品图片墙”。我选了最最容易的静态网站。当然京东的抓取,比这种难。 这个很方便我自己每天查询,用Python3+PyQt4,用“公司名字”关键词,在各个论坛,图片,视频,商场查询。每天看一次,很方便快速了解信息。 1.如果是因为兴趣,想做些比较漂亮的网页或者做些特别的、能帮到自己的小程序,可以直接买市面上的大部分Python教材,直接从Python学起,学实际的编程。Python并不难学,最初设计的时候就力图规避一些C、C++等等程序让入门者头大的内容,而且库函数也比较丰富,语法相对清晰直白,不会故意做一些高效率但是难弄懂的东西。而且相对语法要求(尤其是缩进==)比较严比较死,虽然你会觉得麻烦,不过确实易读而且省的粗心犯错。 2.如果是想从事编程的职业,建议还是循序渐进的来,单纯只学语言比较浅,还是从数据结构、离散数学、算法一步一步来比较好。这样学确实很枯燥,但是基础比较好,可塑性强些,再学其他算法和语言都方便不少,而且读好的源码理解的更透更深。真正专业性的学习和兴趣式的尝试差别还是很大的,要真的非常感兴趣肯吃苦才行,虽然经常看到有很多人在报考或者转入这方面的专业,不过说实话急着跳出去的一样不少。 实际上,要把一段代码编程直观的产品、工具,远远没有你想像的那么难,与其他东西的学习一样都是模仿加重复性练习,不过是非专业的人接触的少所以觉得编程特别难。现在编程语言和工具越来越多,发展很快,编程的门槛已经降低了很多了。只是相对来说,精通很难,非常难。。。 我的朋友问我怎么能快速地掌握Python。我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的,类似于w3cschool风格的Python教程,一方面保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人在闲暇时很快读完。?  学好python你需要一个良好的环境,一个优质的开发交流群,群里都是那种相互帮助的人才是可以的,我有建立一个python学习交流群,在群里我们相互帮助,相互关心,相互分享内容,这样出问题帮助你的人就比较多,群号是304加上050最後799,这样就可以找到大神聚合的群,如果你只愿意别人帮助你,不愿意分享或者帮助别人,那就请不要加了,你把你会的告诉别人这是一种分享。 感觉写的好,对你有帮助,就点个赞呗,别光只收藏哈.~( ̄▽ ̄)~ ?

爱吃鱼的程序员 2020-06-08 17:59:21 0 浏览量 回答数 0

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**01 明确目标 ** 鲁迅曾经没说过:“明确分析目标,你的分析已经成功了一大半”。 做深入分析之前,面对这一堆评价数据,我们要明确,究竟想通过分析来解决什么问题?只有明确分析目标,才能把发散的思维聚焦起来。 为了给大家一个明确的分析锚点,假设我们是这款辣椒酱的产品负责人,要基于评价,更好的获悉消费者对产品的看法,从而为后续产品优化提供思路。 所以,我们的分析目标是“基于评价反馈,量化消费者感知,指导优化产品”。 注:这里给到的一个假设目标并不完美,主要是抛砖引玉,大家可以从不同的维度来提出目标假设,尝试不同分析方向。 是不是有那么一丢丢分析思路了?别急,目标还需要继续拆解。 02 拆解目标 这些年来,最有价值的一个字,便是“拆”了: 在数据分析中也是同理。 我们在上一步已经确定了“基于评价优化产品”的目标,但这只是一个笼统模糊的目标。要让目标真正可落地,“拆”是必不可少的一步。 “拆”的艺术大体可以分为两步,第一步是换位思考。 评价来源于客户,客户对产品有哪些方面的感知呢?我们可以闭上眼睛,幻想自己购买了这款辣椒酱。 接着进入第二步,基于换位的逻辑拆解,这里可以按照模拟购物流程的逻辑来拆解: 首先,李子柒本身有非常强的IP光环,大家在选购时或多或少是慕名而来。所以,在购买决策时,到底有多大比例是冲着李子柒来的? Next,在没收到货前,影响体验的肯定是物流,付款到收货用了几天?派送员态度怎么样,送货上门了吗? 收到货后,使用之前,体感最强的则是包装。外包装有没有破损?有没有变形?产品包装是精致还是粗糙? 接下来是产品体验,拿辣椒酱来说,日期是否新鲜?牛肉用户是否喜欢?到底好不好吃? 吃完之后,我们建立起了对产品的立体感知——性价比。我花钱买这个产品到底值不值?这个价位是贵了还是便宜?实惠不实惠? 品牌、物流、包装、产品(日期、口味)和性价比五大天王锋芒初现,我们下一步需要量化消费者对于每个方面的感知。 03 Python实现 对于评价的拆解和量化,这里介绍一种简单粗暴的方式,按标点把整条评论拆分成零散的模块,再设置一系列预置词来遍历。 注:再次强调我们这篇内容的主题是“如何基于最基础的技术,做进一步的分析,这里假设我们只会最基础的python语法和pandas。 有同学会问“为什么不用分词”!此问可谓正中我怀。不过,我把这个问题当作开放式思考题留给大家——如果用分词,如何实现同样的效果,以及有什么优缺点? 言归正传,我们先看看实战爬取的评论数据,一共1794条: 把每条评论按照标点拆分成短句,为了省事,用了简单的正则拆分: 我们发现,就算是比较长段的评论,也只是涉及到品牌、物流、包装、产品和性价比的部分方面,所以,我们依次去遍历匹配,看短句中有没有相关的内容,没有就跳过,有的话再判断具体情绪。 以物流为例,当短句中出现“物流”、“快递”、“配送”、“取货”等关键词,大体可以判定这个短句和物流相关。 接着,再在短句中寻找代表情绪的词汇,正面的像“快”、“不错”、“棒”、“满意”、“迅速”;负面的“慢”、“龟速”、“暴力”、“差”等。 在我们预设词的基础上进行两次遍历匹配,大体可以判断这句话是不是和物流相关,以及客户对物流的看法是正面还是负面: 为方便理解,用了灰常丑陋的语法来一对一实现判断。包装、产品和性价比等其他模块的判断,也是沿用上述逻辑,只是在预设词上有所差异,部分代码如下: def judge_comment(df,result): judges = pd.DataFrame(np.zeros(13 * len(df)).reshape(len(df),13), columns = ['品牌','物流正面','物流负面','包装正面','包装负面','原料正面', '原料负面','口感正面','口感负面','日期正面','日期负面', '性价比正面','性价比负面']) for i in range(len(result)): words = result[i] for word in words: #李子柒的产品具有强IP属性,基本都是正面评价,这里不统计情绪,只统计提及次数 if '李子柒' in word or '子柒' in word or '小柒' in word or '李子七' in word\ or '小七' in word: judges.iloc[i]['品牌'] = 1 #先判断是不是物流相关的 if '物流' in word or '快递' in word or '配送' in word or '取货' in word: #再判断是正面还是负面情感 if '好' in word or '不错' in word or '棒' in word or '满意' in word or '迅速' in word: judges.iloc[i]['物流正面'] = 1 elif '慢' in word or '龟速' in word or '暴力' in word or '差' in word: judges.iloc[i]['物流负面'] = 1 #判断是否包装相关 if '包装' in word or '盒子' in word or '袋子' in word or '外观' in word: if '高端' in word or '大气' in word or '还行' in word or '完整' in word or '好' in word or\ '严实' in word or '紧' in word: judges.iloc[i]['包装正面'] = 1 elif '破' in word or '破损' in word or '瘪' in word or '简陋' in word: judges.iloc[i]['包装负面'] = 1 #产品 #产品原料是牛肉为主,且评价大多会提到牛肉,因此我们把这个单独拎出来分析 if '肉' in word: if '大' in word or '多' in word or '足' in word or '香' in word or '才' in word: judges.iloc[i]['原料正面'] = 1 elif '小' in word or '少' in word or '没' in word: judges.iloc[i]['原料负面'] = 1 #口感的情绪 if '口味' in word or '味道' in word or '口感' in word or '吃起来' in word: if '不错' in word or '好' in word or '棒' in word or '鲜' in word or\ '可以' in word or '喜欢' in word or '符合' in word: judges.iloc[i]['口感正面'] = 1 elif '不好' in word or '不行' in word or '不鲜' in word or\ '太烂' in word: judges.iloc[i]['口感负面'] = 1 #口感方面,有些是不需要出现前置词,消费者直接评价好吃难吃的,例如: if '难吃' in word or '不好吃' in word: judges.iloc[i]['口感负面'] = 1 elif '好吃' in word or '香' in word: judges.iloc[i]['口感正面'] = 1 #日期是不是新鲜 if '日期' in word or '时间' in word or '保质期' in word: if '新鲜' in word: judges.iloc[i]['日期正面'] = 1 elif '久' in word or '长' in word: judges.iloc[i]['日期负面'] = 1 elif '过期' in word: judges.iloc[i]['日期负面'] = 1 #性价比 if '划算' in word or '便宜' in word or '赚了' in word or '囤货' in word or '超值' in word or \ '太值' in word or '物美价廉' in word or '实惠' in word or '性价比高' in word or '不贵' in word: judges.iloc[i]['性价比正面'] = 1 elif '贵' in word or '不值' in word or '亏了' in word or '不划算' in word or '不便宜' in word: judges.iloc[i]['性价比负面'] = 1 final_result = pd.concat([df,judges],axis = 1) return final_result 运行一下,结果毕现: 第一条评价,很明显的说快递暴力,对应“物流负面”计了一分。 第二条评价,全面夸赞,提到了品牌,和正面的物流、口感信息。 第三条评价,粉丝表白,先说品牌,再夸口感。 看起来还不赖,下面我们对结果数据展开分析。 04 结果分析 我们先对结果做个汇总: 一共爬了1794条评论,评论中有提及到我们关注点的有1937次(之所以用次,是因为一条评论中可能涉及到多个方面)。粗略一瞥,口感和原料占比较高,画个图更细致的看看。 看来,辣椒酱的口感(好不好吃)是客户最最最关注的点,没有之一,占比高达57.98%,领先其他类别N个身位。 慢随其后的,是原料、品牌、性价比和包装,而物流和日期则鲜有提及,消费者貌似不太关注,或者说目前基本满足要求。 那不同类别正负面评价占比是怎么样的呢? 整体来看,主流评论以好评为主,其中口感、品牌(这个地方其实没有细分)、包装以正面评价占绝对主导。 原料和性价比,负面评价占比分别是14%和38%,而物流和日期由于本身占比太少,参考性不强。 作为一个分析师,我们从原料、性价比负面评价占比中看到了深挖的机会。 原料负面评价是单纯的在吐槽原材料吗? 初步筛选之后,发现事情并没有那么简单。 原料负面评价共出现了53次,但里面有24次给了口感正面的评价,甚至还有8次原料正面评价!罗生门吗? 这8次即正面又负面的原料评价,其实是揭了我们在预置词方面的不严谨,前面判断牛肉相关的短句,“小”就是负面,“大”就是正面,有些绝对。 而判断准确的原料差评中,虽然有一半说味道不错,但还是不留情面的吐槽了牛肉粒之小,之少,甚至还有因此觉得被骗。 如何让牛肉粒在体感上获取更多的好评,是应该在产品传播层做期望控制的宣导?还是在产品层增加牛肉的“肉感”?需要结合具体业务进一步探究。 性价比呢? 性价比相关负面评价共58次,负面情绪占性价比相关的38%。这些负面评价消费者大多数认为价格偏贵,不划算,还有一部分提到了通过直播渠道购买价格相对便宜,但日常价格难以接受。 坦白讲,这款辣酱的价格在线上确实属于高端价位,而价格体系是一个比较复杂的场景,这里暂不展开分析。 但是对于这部分认为性价比不符预期的客户,是应该因此反推产品价格,还是把他们打上“价格敏感的标签”,等大促活动唤醒收割,这是两条可以考虑并推进的道路。 物流和日期提及太少,不具备参考性,但为了不那么虎头蛇尾,我们还是顺手看一眼物流负面评价: 果然,物流是一项必备需求,基本满足预期的话消费者并不会主动提及,没达预期则大概率会雷霆震怒。而物流暴力、速度太慢是两个永恒的槽点。 至此,我们基于看起来简单的评价数据,用简单浅白的方式,做了细致的拆分,并通过拆分更进一步的量化和分析,向深渊,哦不,向深入迈进了那么一丢丢。

茶什i 2020-01-10 14:16:36 0 浏览量 回答数 0

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