五種python無聊程序

『壹』 可以用 python 編程語言做哪些神奇好玩的事情

機器學習,比如手寫字識別,人臉識別,垃圾郵件處理等。 當然還可以畫圖,和matlab類似,不過是工業級的。
也許最初設計 Python 這種語言的人並沒有想到今天Python 會在工業和科研上獲得如此廣泛的使用。著名的自由軟體作者Eric Raymond 在他的文章《如何成為一名黑客》中，將Python 列為黑客應當學習的四種編程語言之一，並建議人們從Python 開始學習編程。這的確是一個中肯的建議，對於那些從來沒有學習過編程或者並非計算機專業的編程學習者而言，Python 是最好的選擇之一。Python 第一次學習Python，我只用了不到二十分鍾的時間，站在書店裡把一本教初學編程的人學習Python 的書翻了一遍。也是從那時起，我開始被這種神奇的語言吸引。 Python 可以用來開發symbian 上的東西。 易用與速度的完美結合Python 是一種用起來很方便的語言，很多初學java 的人都會被 Java 的CLASSPATH 搞得暈頭轉向，花上半天的時間才搞明白原來是CLASSPATH 搞錯了自己的 Hello World 才沒法運行。用Python 就不會有這種問題，只要裝上就能直接用。 Python 是一種腳本語言，寫好了就可以直接運行，省去了編譯鏈接的麻煩，對於需要多動手實踐的初學者而言，也就是少了出錯的機會。而且Python 還有一種交互的方式，如果是一段簡單的小程序，連編輯器都可以省了，直接敲進去就能運行。Python 是一種清晰的語言，用縮進來表示程序的嵌套關系可謂是一種創舉，把過去軟性的編程風格升級為硬性的語法規定。再不需要在不同的風格間選擇、再不需要為不同的風格爭執。與 Perl 不同，Python 中沒有各種隱晦的縮寫，不需要去強記各種奇怪的符號的含義。Python 寫的程序很容易懂，這是不少人的共識。Python 是一種面向對象的語言，但它的面向對象卻不象C++那樣強調概念，而是更注重實用。不是為了體現對概念的完整支持而把語言搞得很復雜，而是用最簡單的方法讓編程者能夠享受到面向對象帶來的好處，這正是 Python 能像 Java、C#那樣吸引眾多支持者的原因之一。 Python 是一種功能豐富的語言，它擁有一個強大的基本類庫和數量眾多的第三方擴展，使得Python 程序員無需去羨慕Java 的JDK。Python 為程序員提供了豐富的基本功能使得人們寫程序時用不著一切最底層做起。說到這里，人們通常會用一種擔心：腳本語言通常很慢。腳本語言從運行的速度講的確會慢一些，但 Python 的速度卻比人們想像得快很多。雖然 Python 是一種腳本語言，但實際上也可以對它進行編譯，就象編譯Java 程序一樣將Python 程序編譯為一種特殊的ByteCode，在程序運行時，執行的是ByteCode，省去了對程序文本的分析解釋，速度自然提升很多。在用Java 編程是，人們崇尚一種Pure Java 的方式，除了虛擬機一切東西都用Java 編寫，無論是基本的數據結構還是圖形界面，而Pure Java 的SWING，卻成為無數Java 應用開發者的噩夢。Python 崇尚的是實用，它的整體環境是用C 來編寫的，很多基本的功能和擴展的模塊都是用 C/C++來編寫的，當執行這一部分代碼時，它的速度就是C 的速度。用Python 編寫的普通桌面程序，其啟動運行速度與用C 寫的程序差別不大。除了這些，通過一些第三方軟體包，用Python 編寫的源代碼還可以以類似JIT 的方式運行，而這可以大大提高Python 代碼的運行速度，針對不同類型的代碼，會有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我見到過的語言中，在易用性和速度上結合的最完美的一個，通過喪失一點點經常可以忽略不計的運行速度從而獲得更高的編程效率，這就是我選擇Python 的原因。把精力放在要解決的問題上選擇一種合適的語言，才能讓你把有限的精力放到最需要解決的問題上。不同的語言有不同的作用，C 和匯編適合編寫系統軟體，如果用它們來編寫企業應用，恐怕沒幾個人能得心應手。我以前就碰到一個用匯編寫資料庫程序的哥，雖然最基本的功能完成了，但要增加個報表預覽什麼的，他就沒法應付了。聰明的程序員是用合適的工具去完成任務，想找一把萬能鑰匙是不太可能的。Python 的自動的垃圾回收機制是高級的編程語言的一種基本特性，用擁有這一功能的語言編程，程序員們通常不用去關心內存泄漏的問題，而當我們用 C/C++寫程序時，這卻是最重要的需要認真考慮卻又很容易出錯的問題之一。數據結構是程序構成的重要部分，鏈表、樹、圖這些在用C 編程時需要仔細表達的問題在Python 中簡單了很多。在Python 中，最基本的數據結構就是數組、序列和哈希表，用它們想要表達各種常見的數據結構是非常容易的。沒了定義指針、分配內存的任務，編程變得有趣了。CORBA 是一種高級的軟體體系結構，它是語言無關平台無關的。C++、Java 等語言都有CORBA 綁定，但與它們相比，Python 的 CORBA 綁定卻容易很多，因為在程序員看來，一個 CORBA 的類和 Python 的類用起來以及實現起來並沒有什麼差別。沒了復雜體系結構的困擾，用 Python 編寫CORBA 程序也變得容易了。好鋼要用在刀刃上，要想用有限的時間完成盡量多的任務，就要把各種無關的問題拋棄，而Python 恰恰提供了這種方法。跨平台又易擴展隨著Linux 的不斷成熟，越來越多的人轉到Linux 平台上工作，軟體的開發者自然就希望自己編寫的軟體可以在所有平台下運行。Java 一次編寫處處運行的口號使它成為跨平台的開發工具的典範，但其運行速度卻不被人們看好。實際上，幾乎所有的著名腳本語言都是跨平台的，Python 也不例外。

『貳』 Python程序運行方式有幾種

【導讀】很多人在安裝完Python，就開始進行程序編寫和使用了，但是對於那些不熟悉軟體運行的人群，他們甚至不知道怎麼打開應用程序進行編程，Python程序運行方式郵種，接下來就給大家進行一下具體介紹，希望幫助大家更好的進行編程。

第一種：第一種就是最直觀的方式了。將python或pycharm應用程序打開編程即可。

第二種：用windows徽標+R再輸入cmd打開命令行，然後鍵入python進入python環境，即可在命令行下編程。

第三種：點擊windows徽標，再輸入IDLE即可打開python進行編程。

第四種：選擇任意編輯器比如記事本用編程語法寫程序，再將文件保存並將文件格式改為後綴為.py,然後在文件所在位置處用shift+滑鼠右鍵打開此位置的命令行，最後輸入python再空格一下而後輸入處理好的文件名即可運行裡面的程序。

關於Python程序運行方式，就給大家分享到這里了，希望這篇文章可以為您提供幫助，當然最重要的還是需要自己進行技能提升，不斷學習。

『叄』 我想自學Python，多久才能學會

Python學習路線。

第一階段Python基礎與Linux資料庫。這是Python的入門階段，也是幫助零基礎學員打好基礎的重要階段。你需要掌握Python基本語法規則及變數、邏輯控制、內置數據結構、文件操作、高級函數、模塊、常用標准庫模塊、函數、異常處理、MySQL使用、協程等知識點。

學習目標：掌握Python基礎語法，具備基礎的編程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL進階內容，完成銀行自動提款機系統實戰、英漢詞典、歌詞解析器等項目。

第二階段WEB全棧。這一部分主要學習Web前端相關技術，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web開發基礎、VUE、Flask Views、Flask模板、 資料庫操作、Flask配置等知識。

學習目標：掌握WEB前端技術內容，掌握WEB後端框架，熟練使用Flask、Tornado、Django，可以完成數據監控後台的項目。

第三階段數據分析+人工智慧。這部分主要是學習爬蟲相關的知識點，你需要掌握數據抓取、數據提取、數據存儲、爬蟲並發、動態網頁抓取、scrapy框架、分布式爬蟲、爬蟲攻防、數據結構、演算法等知識。

學習目標：可以掌握爬蟲、數據採集，數據機構與演算法進階和人工智慧技術。可以完成爬蟲攻防、圖片馬賽克、電影推薦系統、地震預測、人工智慧項目等階段項目。

第四階段高級進階。這是Python高級知識點，你需要學習項目開發流程、部署、高並發、性能調優、Go語言基礎、區塊鏈入門等內容。

學習目標：可以掌握自動化運維與區塊鏈開發技術，可以完成自動化運維項目、區塊鏈等項目。

按照上面的Python學習路線圖學習完後，你基本上就可以成為一名合格的Python開發工程師。當然，想要快速成為企業競聘的精英人才，你需要有好的老師指導，還要有較多的項目積累實戰經驗。

自學本身難度較高，一步一步學下來肯定全面且扎實，如果自己有針對性的想學哪一部分，可以直接跳過暫時不需要的針對性的學習自己需要的模塊，可以多看一些不同的視頻學習。系統學習一般在5-6個月。

『肆』 Python的幾種實現

Python自身作為一門編程語言，它有多種實現。這里的實現指的是符合Python語言規范的Python解釋程序以及標准庫等。這些實現雖然實現的是同一種語言，但是彼此之間，特別是與CPython之間還是有些差別的。
下面分別列出幾個主要的實現。
1.CPython：這是Python的官方版本，使用C語言實現，使用最為廣泛，新的語言特性一般也最先出現在這里。
CPython實現會將源文件（py文件）轉換成位元組碼文件（pyc文件），然後運行在Python虛擬機上。
2.J
ython：這是Python的Java實現，相比於CPython，它與Java語言之間的互操作性要遠遠高於CPython和C語言之間的互操作性。
在Python中可以直接使用Java代碼庫，這使得使用Python可以方便地為Java程序寫測試代碼，更進一步，可以在Python中使用Swing等圖形庫編寫GUI程序。
Jython會將Python代碼動態編譯成Java位元組碼，然後在JVM上運行轉換後的程序，這意味著此時Python程序與Java程序沒有區別，只是源代碼不一樣。
在Python 中寫一個類，像使用Java 類一樣使用這個類是很容易的事情。
你甚至可以把Jython 腳本靜態地編譯為Java 位元組碼。
示例代碼：fromjava.langimportSystemSystem.out.write('Hello World!
')
3.Python for .NET：它實質上是CPython實現的
.NET託管版本，它與.NET庫和程序代碼有很好的互操作性。4.
IronPython：不同於Python for .NET，它是Python的C#實現，並且它將Python代碼編譯成C#中間代碼（與Jython類似），然後運行，它與.NET語言的互操作性也非常好。5.
PyPy：Python的Python實現版本，原理是這樣的，PyPy運行在CPython（或者其它實現）之上，用戶程序運行在PyPy之上。它的一個目標是成為Python語言自身的試驗場，因為可以很容易地修改PyPy解釋器的實現（因為它是使用Python寫的）。6.
Stackless：CPython的一個局限就是每個Python函數調用都會產生一個C函數調用。這意味著同時產生的函數調用是有限制的，因此Python難以實現用戶級的線程庫和復雜遞歸應用。一旦超越這個限制，程序就會崩潰。Stackless的Python實現突破了這個限制，一個C棧幀可以擁有任意數量的Python棧幀。這樣你就能夠擁有幾乎無窮的函數調用，並能支持巨大數量的線程。Stackless唯一的問題就是它要對現有的CPython解釋器做重大修改。所以它幾乎是一個獨立的分支。另一個名為Greenlets的項目也支持微線程。它是一個標準的C擴展，因此不需要對標准Python解釋器做任何修改。
下面的這篇文章對Stackless做了比較多的介紹，但是也比較難以讀懂：
可愛的 Python：Python實現內幕

『伍』 python的五個特點

python的五個特點：

1、簡單易學

python是一種代表簡單主義思想的語言，閱讀一個良好的python程序就感覺像是在讀英語段落一樣，盡管這個英語段的語法要求非常嚴格。python最大的優點之一是具有偽代碼的本質，它使我們在開發python程序時，專注的是解決問題，而不是搞明白語言本身。

2、面向對象

python既支持面向過程編程，也支持面向對象編程。在面向過程的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在面向對象的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。

與其他主要的語言如C++和Java相比，python以一種非常強大又簡單的方式實現面向對象編程。

3、可移植性

由於python的開源本質，它已經被移植在許多平台上。如果小心地避免使用依賴於系統的特性，那麼所有python程序無需修改就可以在下述任何平台上運行，如：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、Windows
CE，甚至還有PocketPC、Symbian以及Google基於Linux開發的android平台。

4、解釋性

一個用編譯性語言如C或C++寫的程序可以從源文件轉換到一個計算機使用的語言。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。當運行程序的時候，連接轉載器軟體把程序從硬碟復制到內存中並且運行。

而python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼，可以直接從源代碼運行程序。在計算機內部，python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。

事實上，由於不再擔心如何編譯程序，如何確保連接轉載正確地庫等，這一切使得使用python變得更為簡單。

5、開源

python是FLOSS之一。簡單地說，你可以自由地發布這個軟體的拷貝，閱讀它的源代碼，對它做改動，把它的一部分用於新的自由軟體中。

FLOSS是基於一個團體分享知識的概念，這是為什麼python如此優秀的原因之一;它是由一群希望看到一個更加優秀的python的人創造並經常改進這的。

『陸』 python的程序結構有哪幾種

①順序結構：即語句從上到下按順序執行

②分支結構：一條大路，會有很多分支路口。在python常用if..elif..else判斷語句

③循環結構：例如像放歌一樣，歌單循環播放。在python常用while循環或是for循環

『柒』 python執行程序有幾種

1. 准備代碼test.py
msg = input("please input: ")
print("output: ", msg)
2. 打開命令行，切換到test.py所在目錄。
1）輸入：python test.py
2）直接輸入：.\test.py
3）直接雙擊test.py執行
輸入input，按下enter後，命令窗口會直接關閉。這是由於python程序執行完後退出所致，將代碼添加一行。
msg = input("please input: ")
print("output: ", msg)
input()
4）輸入python，在python解釋器中直接輸入python命令。
執行：print("hello")

『捌』 最全面的12種Python學習方式

Python 是世界上最受歡迎的編程語言之一，它受到了全世界各地的開發者和創客的歡迎。大多數 Linux 和 MacOS 計算機都預裝了某個版本的 Python，現在甚至一些 Windows 計算機供應商也開始安裝 Python 了。
也許你尚未學會它，想學習但又不知道在哪裡入門。這里的 12 個資源將幫助你入門並熟練掌握 Python。
課程、書籍、文章和文檔
1、Python 軟體基金會提供了出色的信息和文檔，可幫助你邁上編碼之旅。請務必查看 Python 入門指南。它將幫助你得到最新版本的 Python，並提供有關編輯器和開發環境的有用提示。該組織還有可以來進一步指導你的優秀文檔。
2、我的 Python 旅程始於海龜模塊。我首先在 Bryson Payne 的《教你的孩子編碼》中找到了關於 Python 和海龜的內容。這本書是一個很好的資源，購買這本書可以讓你看到幾十個示常式序，這將激發你的編程好奇心。Payne 博士還在 Udemy 上以相同的名稱開設了一門便宜的課程。
3、Payne 博士的書激起了我的好奇心，我渴望了解更多。這時我發現了 Al Sweigart 的《用 Python 自動化無聊的東西》。你可以購買這本書，也可以使用它的在線版本，它與印刷版完全相同且可根據知識共享許可免費獲得和分享。Al 的這本書讓我學習到了 Python 的基礎知識、函數、列表、字典和如何操作字元串等等。這是一本很棒的書，我已經購買了許多本捐贈給了當地圖書館。Al 還提供 Udemy 課程；使用他的網站上的優惠券代碼，只需 10 美元即可參加。
4、Eric Matthes 撰寫了《Python 速成》，這是由 No Starch Press 出版的 Python 的逐步介紹（如同上面的兩本書）。Matthes 還有一個很棒的伴侶網站，其中包括了如何在你的計算機上設置 Python 以及一個用以簡化學習曲線的速查表。
5、Python for Everybody 是另一個很棒的 Python 學習資源。該網站可以免費訪問 Charles Severance 的 Coursera 和 edX 認證課程的資料。該網站分為入門、課程和素材等部分，其中 17 個課程按從安裝到數據可視化的主題進行分類組織。Severance（@drchuck on Twitter），是密歇根大學信息學院的臨床教授。
6、Seth Kenlon，我們 Opensource.com 的 Python 大師，撰寫了大量關於 Python 的文章。Seth 有很多很棒的文章，包括「用 JSON 保存和載入 Python 數據」，「用 Python 學習面向對象編程」，「在 Python 游戲中用 Pygame 放置平台」，等等。
在設備上使用 Python
7、最近我對 Circuit Playground Express 非常感興趣，這是一個運行 CircuitPython 的設備，CircuitPython 是為微控制器設計的 Python 編程語言的子集。我發現 Circuit Playground Express 和 CircuitPython 是向學生介紹 Python（以及一般編程）的好方法。它的製造商 Adafruit 有一個很好的系列教程，可以讓你快速掌握 CircuitPython。
8、BBC:Microbit 是另一種入門 Python 的好方法。你可以學習如何使用 MicroPython 對其進行編程，這是另一種用於編程微控制器的 Python 實現。
9、學習 Python 的文章如果沒有提到樹莓派單板計算機那是不完整的。一旦你有了舒適而強大的樹莓派，你就可以在 Opensource.com 上找到成噸的使用它的靈感，包括「7 個值得探索的樹莓派項目」，「在樹莓派上復活 Amiga」，和「如何使用樹莓派作為 VPN 伺服器」。
10、許多學校為學生提供了 iOS 設備以支持他們的教育。在嘗試幫助這些學校的老師和學生學慣用 Python 編寫代碼時，我發現了 Trinket.io。Trinket 允許你在瀏覽器中編寫和執行 Python 3 代碼。 Trinket 的 Python 入門教程將向你展示如何在 iOS 設備上使用 Python。
播客
11、我喜歡在開車的時候聽播客，我在 Kelly Paredes 和 Sean Tibor 的 Teaching Python 播客上找到了大量的信息。他們的內容很適合教育領域。
12、如果你正在尋找一些更通用的東西，我推薦 Michael Kennedy 的 Talk Python to Me 播客。它提供了有關 Python 及相關技術的最佳信息。
你學習 Python 最喜歡的資源是什麼？請在評論中分享。
計算機編程可能是一個有趣的愛好，正如我以前在 Apple II 計算機上編程時所學到的……

『玖』 分享!5種常用的Python工具

IDLE

在安裝Python時，默認也會安裝IDLE。這是最優秀的Python工具之一。它可以降低Python入門的門檻。它的主要功能包括Python Shell窗口(互動式解釋器)、自動補齊、高亮顯示語法以及基本的集成調試器。IDLE輕巧易用，方便學習。但是，它不適用於大型項目。許多程序員都將其作為最佳的Python工具。

Scikit-learn

Scikit-learn是數據科學最常使用的Python工具之一。這是一款為機器學習和數據科學而設計的Python工具。該工具主要用於處理分類、回歸、聚類、模型選擇以及預處理等任務。scikit-Learn最出色的功能是在測試數據集上執行基準測試時，表現出的驚人速度。因此，對於程序員和學生來說，Scikit-learn是最優秀的Python工具之一。

Theano

Theano是一款數據科學的Python工具，對於程序員和學生而言，這是一款非常可靠的工具。它是深度學習方面最好的Python工具，因此非常適合深度學習。Theano的設計主旨是用戶友好、模塊化、易於擴展，而且可以與Python配合使用。它能夠以最佳方式表達神經網路。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神經網路之上運行。

Selenium

Selenium是最佳的Python自動化工具之一。它適用於Python測試的自動化，常常用作Web應用程序的自動化框架。我們可以利用Selenium，通過許多編程語言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他許多程序員和學生使用的語言)來編寫測試腳本。你還可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，來管理測試用例並生成報告。

Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自動化工具。支持Web、移動和桌面自動化測試。更高級的應用需要獲得商業許可，而且它還可以幫助學生提高學業成績。Test complete還可以像機器人框架一樣執行關鍵字驅動的測試。它擁有最出色的錄制以及回放功能，非常實用。

關於分享!5種常用的Python工具，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。

『拾』 python能幹什麼

學完Python之後，可以從事以下工作崗位：

1、web開發：Python擁有非常完善的與web伺服器進行交互的庫，以及大量免費前端網頁模板，有非常優秀而且成熟的diangoWEB框架，功能齊全。
2、Linux運維：通過shell腳本去實現自動化運維，但是編程能力較弱，可以使用功能的庫很少，而Python作為膠水語言，可以很方便的與其他想結合，對各類工具進行二次開發，形成一套自己的運維管理系統。
3、游戲開發：在游戲開發方面可能Python無法匹敵C++，但是由於Python腳本化的優點，類似於游戲劇本、游戲玩法邏輯等這種非常靈活的設計上，修改起來非常方便。如果用於開發一款游戲程序，Python是非常具有優勢的。
4、網路爬蟲：在爬蟲方面，Python可以說是獨領風騷了，Python具有非常豐富的庫去網頁文檔的介面api以及後期網頁文檔的快速處理。
5、桌面軟體：在Windows系統桌面開發領域，C++等語言應用十分廣泛，而Python可以實現與C++無縫對接，並且同時支持QT以及GTK。
6、數據分析：python作為一門工程性語言，對於數據處理的類庫是相當豐富的，比如有高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy。
7、人工智慧：其實可以寫人工智慧語言有很多，為何Python是首先呢?因為Python是膠水語言，具有獨特優勢才具有如此好的效果，主要使用python是因為CPython和底層原因的融合使得開發起來更加方便。

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