诸葛青云h
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发表了文章 2019-06-15
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! 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 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。
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发表了文章 2019-05-04
世界上最好的Python编辑器是什么？我投 PyCharm一票
世界上最好的 Python 编辑器或 IDE 是什么？炫酷的界面、流畅的体验，我们投 PyCharm 一票，那么你呢？本文介绍了 PyCharm、Jupyter Notebook 和 Spyder 在内的 5 种主流 Python IDE，每一种都各有优缺点。不过结合经验教训，不论是纯文本编辑器还是集成开发环境，总有一款是你的最爱，那么快在文末为你最爱的 IDE 投上一票吧。 1991 年，Guido van Rossum 创建了 Python 并发布了第一个版本。这种解释型高级编程语言为通用编程而开发。Linux、MacOS 和 Windows 等操作系统中都有 Python 解释器。 经过近 30 年的发展，Python 已成为编程社区极受欢迎的语言。使用 IDLE 或 Python Shell 写 Python 编码适用于小型项目，但无法应对成熟的机器学习或数据科学项目。 在这种情况下，你需要使用一个 IDE（集成开发环境）或专用的代码编辑器。由于 Python 是最流行的编程语言之一，IDE 的选择也非常多。那么问题来了：「究竟什么样的 IDE 最适合 Python？」 很明显，没有哪一个 IDE 或代码编辑器可以称得上是「最好」的 Python IDE 或编辑器。这是因为它们各有优劣。此外，从为数众多的 IDE 中进行挑选实在太浪费时间。 但不用担心，本文已经为你整理好了。为了帮助你做出正确的选择，本文将介绍几种最适合 Python 的 IDE，专门用于处理数据科学项目。 Atom 平台：Linux/macOS/Windows 官网：https://atom.io/ 类型：通用文本编辑器 Atom 是一种免费的开源文本及源代码编辑器，适用于 Java、PHP、Python 等多种编程语言。该文本编辑器支持用 Node.js 写成的插件。尽管 Atom 适用于多种语言，但它对 Python 情有独钟，其有趣的数据科学特性非常适合 Python。 Atom 的最大特点之一是支持 SQL查询，但你需要安装 Data Atom 插件才能获取该特性。它支持 Microsoft SQL Server、MySQL 及 PostgreSQL。而且，你还可以可视化 Atom 的结果，无需打开其他任何窗口。 可以帮助 Python数据科学家的另一个 Atom 插件是 Markdown Preview Plus。它可以为编辑、可视化 Markdown 文件提供支持，让你可以预览、渲染 LaTeX 公式等。 优点： 活跃的社区支持 与 Git 的完美集成 为管理多个项目提供支持 缺点： 在较老的 CPU 上运行可能会出现性能问题 可能遇到迁移问题 Jupyter Notebook 平台：Linux/macOS/Windows 官网：https://jupyter.org/ 类型：基于 Web 的 IDE Jupyter Netbook 起源于 2014 年的 Ipython，它是一种基于服务器-客户端结构的网页应用。Jupyter Netbook 允许我们通过「Notebook」创建和操作代码文件，并且采用一种即时运行的方法，这是JupyterNotebook 最重要的特性。对于 Python数据科学家而言，Jupyter Notebook 基本上是必需品，因为它提供了最直观、最精炼的交互式数据科学环境。 对于刚入门的数据科学家而言，Jupyter 是最简单也最完美的工具。我们在写完一个代码片段后就能直接运行这些局部代码查看效果，因此它的交互效果是最好的。此外，Jupyter Notebook 中的单元可以选择代码或者文档，也就是说选择文档后可以直接按照 MarkDown 的语法写代码或整个文件的注释、心得和背景知识等。 通过使用 Matplotlib 和 Seaborn 等可视化工具，我们可以直接在代码单元下输出想要的可视化图信息。当然我们也可以将整个 Notebook 文件导出为 PDF、HTML 或纯 Python 代码文件，这非常有利于文件在不同平台间的传播，因此像谷歌的 Colab 等平台也都默认使用 Notebook 的这种形式。与 Ipython 一样，Jupyter Notebook 是一系列项目的总称，包括 Notebook、Console 和 Qt console 等。 优点： 允许使用 Notebook 直接创建博客或代码演示 确保可复现的研究与解释 在运行整体前可以运行并修正局部代码块 缺点： 复杂的安装过程（你也可以直接安装集成开发环境 Anoconda～） PyCharm 平台：Linux/macOS/Windows 官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/ 类型：Python 专用 IDE PyCharm 是 Python 的专用 IDE，地位类似于 Java 的 IDE Eclipse。功能齐全的集成开发环境同时提供收费版和免费版，即专业版和社区版。PyCharm 是安装最快的 IDE，且安装后的配置也非常简单，因此 PyCharm 基本上是数据科学家和算法工程师的首选 IDE。 对于喜欢 IPython 或 Anaconda 发行版的人而言，PyCharm 同样可以便捷地集成 Matplotlib 和 NumPy 等工具，这意味着我们在处理数据科学项目时可以便捷地使用数组查看器和交互式图表等。除此之外，IDE 还扩展了对 JavaScript 和 Angular JS 等语言的支持，这使得它同样也适合 Web 端的开发。 安装完成后，我们可以快速建立一个 Python 项目，并选择解释器和新的代码文件。可能我们会用 conda 等工具维护不同的环境，例如TensorFlow 或 PyTorch 等，在建立新项目时只需要选择这些环境下的 Python 主程序就相当于选择了新环境。最后，除了提供直接 debug 和运行功能外，PyCharm 还提供对源代码和项目控制的支持。 优点： 活跃的社区支持 支持全面的 Python 开发，不论是数据科学还是非数据科学项目 新手和老兵都易于使用 快速 Reindexing 运行、编辑、debug Python 代码都不需要额外的支持 缺点： 加载可能比较慢 使用现有项目前可能需要调整默认设置 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 Redeo 平台：Linux/macOS/Windows 官网：https://rodeo.yhat.com/ 类型：Python 专用 IDE Redeo 的 logo 就暗示了这个 IDE 是专门为数据分析而开发的，如果用过 RStudio，你就会发现 Redeo 与它有很多相似的特征。对于那些不了解 RStudio 的人而言，你们只需要知道它是最流行的 R 语言集成开发环境。与 RStudio 一样，Rodeo 的窗口分为四部分，即代码文本编辑器、控制台、变量可视化环境和图形/库/文件的查看窗口。有意思的是，RStudio 和 Redeo 都与 MATLAB 有很多相似之处。 Redeo 的最大优势在于新手和老兵都能方便地使用。由于 Redeo 允许在写代码的同时查看变量和可视化等细节，它可以称得上是最好的数据科学IDE 之一。此外，Redeo 还有内置的课程及辅助材料。 优点： 大量定制化设计 实时监控代码到底创建了些什么 通过自动补全和语法高亮，写代码会更快 缺点： 有很多 Bug 社区支持不是很多 内存问题 Spyder 平台：Linux/macOS/Windows 官网：https://www.github.com/spyder-ide/spyder 类型：Python 专用 IDE Spyder 是 Python 专用的一种开源 IDE，其独特之处在于专为数据科学工作流程进行了优化。它与 Anconda 软件包管理器捆绑在一起，后者是 Python 编程语言的标准发行版。Spyder 拥有所有必需的 IDE 特性，包括代码完整性及集成文件浏览器。 Spyder 专为数据科学项目创建，具备平滑的学习曲线，即学即会。在线帮助选项允许用户在并行开发项目的同时寻找关于库的专门信息。而且，这个 Python 专用 IDE 与 RStudio 类似。因此，在从 R 切换到 Python 时这是一个恰当的选择。 适用于 Python 库的 Spyder 集成支持（如 Matplotlib 和 SciPy）进一步证明，Spyder 是为数据科学家量身打造的。除了可感知的 IPython/Jupyter 集成之外，Spyder 还有一个独特的「variable explorer」特性，允许使用基于表格的布局展示数据。 优点： 代码完备性和变量探索 易用性 数据科学项目的理想工具 界面整洁 活跃的社区支持 缺点： 不适用于非数据科学项目 对于高阶 Python 开发者而言太基础了 如何为 Python 选择理想的 IDE？ 这完全取决于你的需求。以下是几点建议： 如果你刚开始使用 Python，找一个定制化较少、附加功能也较少的 IDE。干扰越少，上手越容易。 将这些 IDE 功能与你的期望进行对比。 多尝试几种 IDE 就会知道哪一种最适合你的需求。
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发表了文章 2019-05-04
5分钟python：在PPT里做三联柱形图
分钟说长不长，说短不短，可以学会对办公自动化的诀窍。在这个python的PPT专辑里，会教大家如何用python自动化一步步，一行行程序，手把手的编码说明，生成好看的PPT。 接上节的简单柱形图生成，本节进行进一步的定制柱形图高级技巧的探讨。 在PPT里做三联柱形图 高级定制柱形图 剩下的代码将省略我们已经看过的代码并且仅显示导入，例如，当它们第一次被使用时，只是为了将焦点保持在新位上。下面代码让我们创建一个更高级的三个一组的柱形图表： chart_data = ChartData() chart_data.categories = ['East', 'West', 'Midwest'] chart_data.add_series('Q1 Sales', (19.2, 21.4, 16.7)) chart_data.add_series('Q2 Sales', (22.3, 28.6, 15.2)) chart_data.add_series('Q3 Sales', (20.4, 26.3, 14.2)) graphic_frame = slide.shapes.add_chart( XL_CHART_TYPE.COLUMN_CLUSTERED, x, y, cx, cy, chart_data ) chart = graphic_frame.chart 三联柱形图 哇哦！图形更具表现力吧，更能看出归属于每组里三个指标的数量多少。 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 请注意，代码里获取了调用返回的形状引用 graphic_frame，然后使用其属性从图形框架中提取图表对象 。我们需要图表参考来获取我们在接下来的步骤中需要的属性。该 方法不直接返回图表对象。那是因为图表本身并不是一种形状。相反，它是图形框架形状中包含的图形（DrawingML）对象。表也以这种方式工作，也包含在图形框架形状中。 卡塔，5分钟又到了。老铁们学的如何？效果好的请点赞，欢迎大家继续关注本专辑。
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发表了文章 2019-04-29
如何系统地自学 Python？
一开始学习计算机技术和编程会有些困难：该选择哪个编程语言？用哪个IDE？以及更重要的，为什么选它？ 在我看来，编程时最重要的事是选择最适合解决问题的工具。其次是选择自己最擅长的工具。如果我告诉你你应该用C++因为它是速度最快的编程语言之一，但是你没有过任何处理内存管理或者自己设计数据结构的经验的话，那这显然不是个好主意。你在编程中可能会很挣扎并且感觉很糟糕。 而Python解决了很多这些方面的问题。它比C++运行的慢的多，但也容易写的多。作为初学者的你可能往往并不太关心程序跑的有多快，你在意的只是搞一些酷炫的玩意，同时学一点编程的基本概念。 所以你需要做的第一个决定就是学习哪个编程语言。在数百种编程语言中，为什么初学者应该学习Python？ 在生活中学会不断挖掘自己的潜力。我们都是一个普通人，可能并不清楚自己到底在哪方面占有优势。所以，学着在生活中找到自己的优势，并根据优势选择一定的就业方向。 不随波逐流。不要看周围的人做什么，自己就做什么，也许别人做的并不适合你。别人的优势很可能会成为你的劣势。所以，坚定自己的想法，让自己知道那些方面适合自己，自己可以胜任。 不断尝试可能成为自己的优势。你不知道什么适合自己，所以才要大胆、勇敢地尝试。找到一种可以属于你的独特的优势。 坚定信念。一旦你坚定了自己的信念，就不要被别人的意见或是讽刺或是嘲笑所干扰。别人不是你，不懂的你在想什么，不清楚你开始这件事的源头。你的事情，不了解你的人，没有资格轻易评说。 不茫然，不多想。别让太多的事干扰到你奋斗下去的信念。梦想不容许太多的杂念。那些杂念只会让你的心愈来愈脆弱，多为一个人考虑，到头来，伤害的还是自己。 择自己学习方法 每个人都有适合自己的方法，有的人去选择自学，有的人选择看视频学习，有的人选择报名培训班，那在这个时候，你就要自己考虑清楚，到底那样对的帮助是最大的，个人觉得是跟着培训班最好的，毕竟人家的实战项目多，我们学软件开发的都知道实战项目对于学好一门语言是 很重要的。 学习python有那些误区 具体里面的误区非常的多，那些就不需要我去写出来，我给你说的一般都是心态的问题，首先一个觉得自己会java和c++，然后我学习python就很牛，但是你要知道语言是有很多相同的地方，但是不是通用，一定要自己学习的仔细。还有一种就是觉得我不会英语，我要先去把英语学习好在来学python。因为自己想还坏主意然后学习，这样的都是容易找进误区的。 学习是对自己最好的投资，而机会属于有准备的人，这是一个看脸的时代，但最终拼的是实力。人和人之间的差距不在于智商，而在于如何利用业余时间，所以没有等出来的辉煌，只有干出来的精彩。其实只要你想学习，什么时候开始都不晚，不要担心这担心那，你只需努力，剩下的交给时间，而你之所以还没有变强，只因你还不够努力，要记得付出不亚于任何人的努力。 1、选择Python版本 对于Python工程师来说，Python的版本则是你们的工作环境。所以在学习之前一定要考虑选择一个合适自己的版本，Python3对零基础的小白很友好，易上手。选好版本后就可以开始学习了。 2、学习Python基础知 Python 是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言。 首先需要学习Python的基础知识，下载、安装、导入库、字符串处理、函数使用等等。 如果你的英语不是很好，这里可以给你推荐一个超赞的网站一译中文文档，这里会提供Python、pandas、numpy、NLTk、Django等文档的中文翻译，赶紧添加到收藏夹里。如果你更喜欢看视频，可以上网找一些入门教程观看，有很多IT学习网站可以找到，这里就不推荐了。 此外，在基础知识都学会之后，你要开始练习写一个程序，需要文本编辑器——PythonEditors 3、确定学习方向 Python职业学习方向很多，职业方向大体上分为以下六个： Web全栈工程师、爬虫开发工程师、人工智能工程师、Python开发工程师、游戏开发工程师、搜索引擎工程师。 以下选了几个标准库是学习Python用得上且必须了解的： Django**、Flask**、Tornado**、NumPy**、Pandas**、Matplotlib**、Requests**、Scrapy**、threading**、scikit-learn**、TensorFlow** 4、寻找项目练手 只会埋头敲代码的Python开发肯定不是各大公司HR抢着要的，谨记：多找项目多找项目！多练手多练手！只有自己多动手写具体项目，才能更多的犯错，解决问题，位置后工作踩坑，现在练习踩的坑越多，以后和HR谈薪资的时候才会更有底气。 Github内的项目丰富，想找哪个项目可以先去Github上面搜索，例如：你想写一个知乎爬虫，在搜索框搜索“知乎”，然后在语言那一栏里选择Python就可以找到你想要的项目了。 最后，等这些都学的差不多了，你就可以去找工作了。
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发表了文章 2019-04-29
三个目前最火的Python Web开发框架，你值得拥有！
今天聊下Python Web框架，Python Web框架大致分成三类，分别是Full-Stack Web框架、Non Full-Stack Web框架、Asynchronous 异步框架。 什么是Web框架 框架的意思就是把基础的，常用的功能都写好了。比如：URL分发（路由）、数据库读写（ORM）、表单，admin后台管理等， 你只需要理解怎么调用这个框架，让你把精力放在业务逻辑实现上。 框架怎么分优劣 我们通常说的某某框架用起来舒服，用起来方便，是基于哪些考虑的呢？ 我相信不同的开发人员说出的原因是不一样的。有的喜欢功能强大的框架，有的喜欢易上手的框架，有的喜欢小巧，配置灵活的框架。 有的开发者喜欢框架功能很全，不用自己造轮子，比如Django框架，它提供的功能非常全面，比如(cache、session、登陆、auth授权等等)，和它强大的中间件，提供全方案Web开发支持。我们把这种框架叫做Full-Stack Web框架。 当然功能强大和全面的反面就是有点复杂（相对的），有点臃肿，不太灵活。所以Django上手要慢一点，自己造一个轮子替换Django某些内置功能或者使用第三方功能时不太灵活。 有的喜欢框架小巧，灵活，就像Flask框架一样。跟Django相反，Flask小巧、灵活，它的很多功能需要开发者以插件的形式向里安装，你也可以自己定制。这类不提供全方案开发支持的框架，我们叫做Non Full-Stack Web框架。 有的喜欢速度，喜欢框架本身的速度很快，喜欢I/O性能吞吐高并发，像Tornado和Sanic框架。它们是异步框架，I/O性能相对就高一些。当然异步编程的理解难度要大一点。 上面解释了什么是Full-Stack Web框架、Non Full-Stack Web框架和Asynchronous 异步框架。下面具体介绍这三个下面的代表框架。 一、Django Django是Full-Stack Web框架的代表，功能非常全面和成熟，开发文档很完备。它在Python Web开发框架的占有率应该是第一。Django的宗旨就是尽可能的提供所有功能，让你用尽可能少的代码完成业务。官方的说法是，如果你的开发日期非常紧，那么选用Django是正确的做法。 我们自己开发的项目也全都选用的Django。 缺点： 在urls.py里配置URL路由有点麻烦； 模板不能像php一样在模板插代码； 数据库ORM组装出来的sql语句性能较差； 二、Flask Flask算是Non Full-Stack Web框架代表，是一个轻量级的Web Framework，它在中国的应用其实挺广的。它的设计目的是帮助构建一个稳定的Web基础应用。它的灵活性体现在，它的模块化设计可以轻松适合开发者的需求。Flask跟Django比起来，你可以自己造轮子，也可以是以插件的形式使用第三方库。使用Restful request的风格，很适合开发web api，Flask也更加pythonic。 今天正好是愚人节，其实Flask是在2010年4月1日愚人节这天发布的，作者本意是想在这一天整蛊一番的，谁知Flask在后来却越来越火了。 关于怎么快速学python，不管你是小白还是大牛，小编我都欢迎，不定期分享干货每天晚上20:00都会开直播给大家分享python学习知识和路线方法，群里会不定期更新最新的教程和学习方法，大家都是学习python的，或是转行，或是大学生，还有工作中想提升自己能力的，如果你是正在学习python的小伙伴可以加入学习。最后祝所有程序员都能够走上人生巅峰，让代码将梦想照进现实 三、Tornado Tornado其实也是Non Full-Stack Web框架。因为它支持异步，所以就单独说一下。 跟上面Django和Flask比起来的话，好像没啥可说的了，就是IO性能优秀。官方说能支持1万个并发请求。适合一些高并发项目。 因为一些原因，我对Tornado的印象不太好。16年的时候公司收购了一个项目，然后我去杭州接手这个项目的技术部分，系统是用Tornado开发的。团队是从杭州大厂出来的，设计得非常繁复，说是要支持4万并发的业务。但是到我们买的那天，业务连4千并发都不到。接下来的一年公司为这个项目付出了很大代价。 ” 当然在Python3时代，异步框架还有其他的，比如Sanic，性能测试对比显示，Sanic比Tornado快几丢丢。猿人学网站除了有Python教程，我也正在写Sanic教程，感兴趣的可以去看看。 说了这么多，如何选择Python Web框架？ 如果你要开发一个大型项目，比如电商系统，需要各种各样的功能都具备，那么使用Full-Stack Web框架是第一选择。如果是一个像内容系统，功能有限，不需要面面俱到，那么用Non Full-Stack是第一选择。 Python Web框架大约有30多种，我介绍了几个典型的和运用面比较大的，上面三种在国内的公司中也是运用比较广泛的，能熟练用其中一种做开发，应该可以找到个web开发工作。
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