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Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为程序的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。 您好,Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为程序的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。 您好,Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为程序的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。 您好,赋值方式请参考:https://blog.csdn.net/lovelyaiq/article/details/55102518

bbskkb 2019-12-02 01:08:33 0 浏览量 回答数 0

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python为什么叫蟒蛇

云计算小粉 2019-12-01 20:02:06 912 浏览量 回答数 2

问题

python为什么叫大蟒蛇

云计算小粉 2019-12-01 19:58:26 934 浏览量 回答数 2

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当前有一些将python 3与mysql结合使用的选项: https://pypi.python.org/pypi/mysql-connector-python 由Oracle官方支持 纯蟒蛇 有点慢 与MySQLdb不兼容 https://pypi.python.org/pypi/pymysql 纯蟒蛇 比mysql-connector快 MySQLdb调用后几乎与完全兼容pymysql.install_as_MySQLdb() https://pypi.python.org/pypi/cymysql pymysql的fork与可选的C加速 https://pypi.python.org/pypi/mysqlclient Django推荐的库。 原始MySQLdb的友好分支,希望有朝一日能够合并 最快的实现,因为它基于C。 与MySQLdb最兼容,因为它是一个fork Debian和Ubuntu使用它来提供python-mysqldb和python3-mysqldb软件包。 此处的基准测试:https://github.com/methane/mysql-driver-benchmarks来源:stack overflow

保持可爱mmm 2020-05-11 15:04:32 0 浏览量 回答数 0

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安装框架构建后,您必须将python解释器的位置从python更改为pythonw。我对Spyder并不熟悉,但是在VS代码中,我解决了从以下位置修改settings.json文件的问题 { "python.pythonPath": "/Users/[username]/miniconda3/envs/base-evn/bin/python" } 至 { "python.pythonPath": "/Users/[username]/miniconda3/envs/base-evn/bin/pythonw" } 我正在使用minicoda。对于anaconda,您的主目录中的文件夹可能名为以下之一: 蟒蛇2。蟒蛇3。

祖安文状元 2020-02-23 15:39:19 0 浏览量 回答数 0

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仅使用python加载捆绑的python框架依赖项

祖安文状元 2020-02-22 15:16:23 0 浏览量 回答数 1

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python的意思就是巨蛇,大蟒。Python的创始人之所以选择大蟒蛇作为该编程语言的名字,,仅仅是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。

蕋蘂蕊哥哥 2019-12-02 01:10:38 0 浏览量 回答数 0

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您好,Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为程序的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。

bbskkb 2019-12-02 01:07:47 0 浏览量 回答数 0

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Python的创始人为Guido van Rossum。1989年圣诞节期间,在阿姆斯特丹,Guido为了打发圣诞节的无趣,决心开发一个新的脚本解释程序,做为ABC 语言的一种继承。之所以选中Python(大蟒蛇的意思)作为程序的名字,是因为他是一个叫Monty Python的喜剧团体的爱好者。希望我提供的答案能够帮助到你,答案满意还请采纳一下,谢谢。另外,你可以继续留言或者到论坛参与更多的互动。

大财主 2019-12-02 01:04:56 0 浏览量 回答数 0

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基础语言百问-Python

薯条酱 2019-12-01 20:12:27 56807 浏览量 回答数 30

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将python类转换成c++的最佳方法是什么?

kun坤 2019-12-29 21:56:32 12 浏览量 回答数 1

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python 这个英文单词,翻译成中文就是『巨蛇、蟒蛇』的意思。复数形式是 pythons。

世事皆空 2019-12-02 01:07:34 0 浏览量 回答数 0

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python 这个英文单词,翻译成中文就是『巨蛇、蟒蛇』的意思。 复数形式是 pythons。

世事皆空 2019-12-02 01:06:43 0 浏览量 回答数 0

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python 这个英文单词,翻译成中文就是『巨蛇、蟒蛇』的意思。复数形式是 pythons。

世事皆空 2019-12-02 01:07:47 0 浏览量 回答数 0

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python 这个英文单词,翻译成中文就是『巨蛇、蟒蛇』的意思。复数形式是 pythons。

元芳啊 2019-12-02 01:04:40 0 浏览量 回答数 0

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通过python文件的Robot框架的命令行参数

祖安文状元 2020-02-22 18:02:34 0 浏览量 回答数 1

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在Java / PHP / Python框架内以编译的C / C ++代码运行算法?

祖安文状元 2020-02-23 16:28:15 25 浏览量 回答数 2

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Eclipse PyDev自动完成问题

祖安文状元 2020-02-22 15:33:49 0 浏览量 回答数 1

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哪个Python框架灵活且类似于PHP中的CodeIgniter?

祖安文状元 2020-02-22 15:25:48 0 浏览量 回答数 1

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英文翻译是「蟒蛇」的意思。好像这个名字的来历是发明者为了纪念他喜爱马戏团的一个角色,角色名就是python希望我提供的答案能够帮助到你,你可以继续留言或者到论坛参与更多的互动,答案满意还请采纳一下,谢谢。

大财主 2019-12-02 01:05:23 0 浏览量 回答数 0

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我想使用我的csv文件的某一列中的数据在python的csv文件中生成另一列

祖安文状元 2020-02-21 14:09:50 0 浏览量 回答数 1

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XAMPP的Windows包括:Apache,MySQL和PHP +梨,Perl中,mod_php,mod_perl,mod_ssl,OpenSSL的,phpMyAdmin的,Webalizer的,水星邮件传输系统为Win32和NetWare系统v3.32,明,jpgraph的,FileZilla的FTP服务器,mcrypt的,eAccelerator在,SQLite的和WEB-DAV + mod_auth_mysql。 运行django missing有两个要求: 蟒蛇 mod_wsgi 因此,不,您不能仅使用XAMPP运行django。您需要安装其他软件。 但是,运行django非常容易。如果只想开发应用程序,则只需要python和django。Django本身包括一个可用于开发的内部Web服务器。 如果要在Windows上将django用于生产服务器,则甚至不需要apache Web服务器。您可以只安装: 蟒蛇 樱桃的 这足以使一个好的django生产服务器正常运行,因为cherrypy的Web服务器是用python编写的,非常适合服务django(或任何其他与wsgi兼容的)应用程序。如果您不使用apache做其他任何事情,我认为此设置实际上会更好,更容易。您可以使用其他网络服务器来代替cherrypy。但是,如果您真的想使用apache,则还需要mod_wsgi。

祖安文状元 2020-02-22 15:38:27 0 浏览量 回答数 0

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在Django之外使用Django数据库层??mysql

保持可爱mmm 2020-05-17 17:05:11 0 浏览量 回答数 1

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将只有`__new__`的Python类导入到Robot Framework中

祖安文状元 2020-02-22 15:40:57 0 浏览量 回答数 1

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根据表格观察:从2018年到2019年,除Python外,所有语言的流行度都有所下降。 蟒蛇 自从最近五年以来,Python是唯一不断增长的语言。它是一种通用语言,因此有人希望在2020年仅学习一种编程,并且想要涵盖更多的软件开发领域,因此可以选择Python 。 爪哇 Java在上升,但在2019年下降,这是Kotlin在Android平台上获得普及的原因。Java是一种编程语言的不错选择,但现在它在Oracle的管理之下,而Google正在推广Kotlin,因此它处于冲突地区。实际上,由于其开发人员基础,框架和旧版应用程序,该公司中有大量公司正在使用Java并将继续使用Java。 C / C ++ C和C ++仍然保持着约20%的份额,由于其固有的功能和遗留系统,它将继续存在。 JAVASCRIPT JavaScript的流行可以归因于流行的JavaScript库和诸如node.js等框架的增长。JS是动态网站的语言,由于其积极的开发,Mozilla的支持以及对HTML的惩罚,这种语言将在未来几年成为热门。库和框架。因此,如果有人想进行Web开发,则必须使用javascript。 [R 近年来,R越来越流行,其原因可能是数据分析的增长和普及。它被数据科学家使用,但与已被确立为通用语言并拥有许多数据科学库和模块的活跃开发人员的Python相比,它仍然落后很多。因此,如果只需要选择一个,则可以选择Python而不是R。 红宝石 像PHP一样,Ruby也要面对来自JavaScript甚至Python的激烈竞争,以建立后端Web开发编程语言。因此,对于Web开发而言,再次使用javascript和Python(服务器端(Flask,Django等)将是一个不错的选择,并且将提供比Ruby更多的域灵活性。 PHP 2019年PHP的普及率急剧下降,这可以追溯到服务器端对javascript和Python的接受。因此,如果有人想进行服务器端Web开发,那么PHP还是拥有大量流行框架(如CakePHP,Codeigniter等)的不错选择,否则选择通用编程语言会更好。 C 在苹果转向Swift语言之前,Objective-C是苹果软件(例如macOS,iOS等)的主要语言。因此,这种过渡反映在两种语言的流行中,即,Objective-C的流行性下降,而Swift的流行性正在上升。因此,如果有人想成为Apple产品的开发人员,那么Swift应该是首选语言。 就业市场和薪金: 薪金取决于产品的地理区域和需求,基于编程语言的薪金比较只是预测或估计薪金趋势的工具。我们根据流行调查的编程语言总结了薪水,即Dice薪水调查2018和Stack-overflow调查2018和2019。 从上表中可以很明显地看出,Go / Golang是市场上薪水很高的工作,甚至在2019年堆栈溢出调查和Dice Salary Survey 2018中在高薪工作中排名第一。

珍宝珠 2019-12-24 17:37:09 0 浏览量 回答数 0

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Express JS等效于Python框架的装饰器模式

祖安文状元 2020-02-23 15:41:28 0 浏览量 回答数 1

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1.1。Numba的约5分钟指南 Numba是Python的即时编译器,它最适用于使用NumPy数组和函数以及循环的代码。使用Numba的最常用方法是通过其装饰器集合,可以应用于您的函数来指示Numba编译它们。当调用Numba修饰函数时,它被编译为机器代码“及时”执行,并且您的全部或部分代码随后可以以本机机器代码速度运行! 开箱即用的Numba使用以下方法: 操作系统:Windows(32位和64位),OSX和Linux(32位和64位) 架构:x86,x86_64,ppc64le。在armv7l,armv8l(aarch64)上进行实验。 GPU:Nvidia CUDA。AMD ROC的实验。 CPython的 NumPy 1.10 - 最新 1.1.1。我怎么得到它? Numba可作为畅达包为 蟒蛇Python发布: $ conda install numba Numba还有pip可供选择: $ pip install numba Numba也可以 从源代码编译,虽然我们不建议首次使用Numba用户。 Numba通常用作核心包,因此其依赖性保持在绝对最小值,但是,可以按如下方式安装额外的包以提供其他功能: scipy- 支持编译numpy.linalg功能。 colorama - 支持回溯/错误消息中的颜色突出显示。 pyyaml - 通过YAML配置文件启用Numba配置。 icc_rt - 允许使用Intel SVML(高性能短矢量数学库,仅限x86_64)。安装说明在 性能提示中。 1.1.2。Numba会为我的代码工作吗? 这取决于你的代码是什么样的,如果你的代码是以数字为导向的(做了很多数学运算),经常使用NumPy和/或有很多循环,那么Numba通常是一个不错的选择。在这些例子中,我们将应用最基本的Numba的JIT装饰器,@jit试图加速一些函数来演示哪些有效,哪些无效。 Numba在代码看起来像这样: from numba import jit import numpy as np x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) # Set "nopython" mode for best performance def go_fast(a): # Function is compiled to machine code when called the first time trace = 0 for i in range(a.shape[0]): # Numba likes loops trace += np.tanh(a[i, i]) # Numba likes NumPy functions return a + trace # Numba likes NumPy broadcasting print(go_fast(x)) 对于看起来像这样的代码,如果有的话,它将无法正常工作: from numba import jit import pandas as pd x = {'a': [1, 2, 3], 'b': [20, 30, 40]} @jit def use_pandas(a): # Function will not benefit from Numba jit df = pd.DataFrame.from_dict(a) # Numba doesn't know about pd.DataFrame df += 1 # Numba doesn't understand what this is return df.cov() # or this! print(use_pandas(x)) 请注意,Numba不理解Pandas,因此Numba只是通过解释器运行此代码,但增加了Numba内部开销的成本! 1.1.3。什么是nopython模式? Numba @jit装饰器从根本上以两种编译模式运行, nopython模式和object模式。在go_fast上面的例子中, nopython=True在@jit装饰器中设置,这是指示Numba在nopython模式下操作。nopython编译模式的行为本质上是编译装饰函数,以便它完全运行而不需要Python解释器的参与。这是使用Numba jit装饰器的推荐和最佳实践方式,因为它可以带来最佳性能。 如果编译nopython模式失败,Numba可以编译使用 ,如果没有设置,这是装饰器的 后退模式(如上例所示)。在这种模式下,Numba将识别它可以编译的循环并将它们编译成在机器代码中运行的函数,并且它将运行解释器中的其余代码。为获得最佳性能,请避免使用此模式objectmode@jitnopython=Trueuse_pandas 1.1.4。如何衡量Numba的表现? 首先,回想一下,Numba必须为执行函数的机器代码版本之前给出的参数类型编译函数,这需要时间。但是,一旦编译完成,Numba会为所呈现的特定类型的参数缓存函数的机器代码版本。如果再次使用相同的类型调用它,它可以重用缓存的版本而不必再次编译。 测量性能时,一个非常常见的错误是不考虑上述行为,并使用一个简单的计时器来计算一次,该计时器包括在执行时编译函数所花费的时间。 例如: from numba import jit import numpy as np import time x = np.arange(100).reshape(10, 10) @jit(nopython=True) def go_fast(a): # Function is compiled and runs in machine code trace = 0 for i in range(a.shape[0]): trace += np.tanh(a[i, i]) return a + trace DO NOT REPORT THIS... COMPILATION TIME IS INCLUDED IN THE EXECUTION TIME! start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (with compilation) = %s" % (end - start)) NOW THE FUNCTION IS COMPILED, RE-TIME IT EXECUTING FROM CACHE start = time.time() go_fast(x) end = time.time() print("Elapsed (after compilation) = %s" % (end - start)) 这,例如打印: Elapsed (with compilation) = 0.33030009269714355 Elapsed (after compilation) = 6.67572021484375e-06 衡量Numba JIT对您的代码的影响的一个好方法是使用timeit模块函数来执行时间,这些函数测量多次执行迭代,因此可以在第一次执行时适应编译时间。 作为旁注,如果编译时间成为问题,Numba JIT支持 编译函数的磁盘缓存,并且还具有Ahead-Of-Time编译模式。 1.1.5。它有多快? 假设Numba可以在nopython模式下运行,或者至少编译一些循环,它将针对您的特定CPU进行编译。加速因应用而异,但可以是一到两个数量级。Numba有一个 性能指南,涵盖了获得额外性能的常用选项。 1.1.6。Numba如何运作? Numba读取装饰函数的Python字节码,并将其与有关函数输入参数类型的信息相结合。它分析并优化您的代码,最后使用LLVM编译器库生成函数的机器代码版本,根据您的CPU功能量身定制。每次调用函数时都会使用此编译版本。 1.1.7。其他感兴趣的东西: Numba有相当多的装饰,我们看到@jit和@njit,但也有: @vectorize- 生成NumPy ufunc(ufunc支持所有方法)。文件在这里。 @guvectorize- 产生NumPy广义ufuncs。 文件在这里。 @stencil - 将函数声明为类似模板操作的内核。 文件在这里。 @jitclass - 对于jit感知类。文件在这里。 @cfunc - 声明一个函数用作本机回调(从C / C ++等调用)。文件在这里。 @overload- 注册您自己的函数实现,以便在nopython模式下使用,例如@overload(scipy.special.j0)。 文件在这里。 一些装饰者提供额外选项: parallel = True- 启用功能的 自动并行化。 fastmath = True- 为该功能启用快速数学行为。 ctypes / cffi / cython互操作性: cffi- 模式支持调用CFFI函数nopython。 ctypes- 模式支持调用ctypes包装函数nopython。。 Cython导出的函数是可调用的。 1.1.7.1。GPU目标: Numba可以针对Nvidia CUDA和(实验性)AMD ROC GPU。您可以使用纯Python编写内核,让Numba处理计算和数据移动(或明确地执行此操作)。单击关于CUDA或ROC的 Numba文档 。 示例:接下来我们写一段简单的代码,来计算一下执行时间: 示例1:不使用numba的: import time def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出时间: 用时:1.4500024318695068秒 示例2:使用numba @jit import time from numba import jit @jit def num(): arr = [] for i in range(10000000): arr.append(i) stime = time.time() num() etime = time.time() - stime print(arr) print('用时:{}秒'.format(etime)) 示例输出: 用时:0.5530002117156982秒 结论: 上述两个示例代码,一个使用了numba,另一个没有使用numba;可以看出使用numba @jit装饰后,时间明显快了很多倍。 这只是一个简单示例;对于复杂计算提高速度更明显。

天枢2020 2020-03-13 18:38:04 0 浏览量 回答数 0
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