python後端教程

Ⅰ 後端編程python3-資料庫編程

對大多數軟體開發者而言，術語資料庫通常是指RDBMS（關系資料庫管理系統）, 這些系統使用表格（類似於電子表格的網格），其中行表示記錄，列表示記錄的欄位。表格及其中存放的數據是使用SQL （結構化査詢語言）編寫的語句來創建並操縱的。Python提供了用於操縱SQL資料庫的API（應用程序介面），通常與作為標準的SQLite 3資料庫一起發布。

另一種資料庫是DBM （資料庫管理器），其中存放任意數量的鍵-值項。Python 的標准庫提供了幾種DBM的介面，包括某些特定於UNIX平台的。DBM的工作方式 與Python中的字典類似，區別在於DBM通常存放於磁碟上而不是內存中，並且其鍵與值總是bytes對象，並可能受到長度限制。本章第一節中講解的shelve模塊提供了方便的DBM介面，允許我們使用字元串作為鍵，使用任意（picklable）對象作為值。

如果可用的 DBM 與 SQLite 資料庫不夠充分，Python Package Index, pypi.python.org/pypi中提供了大量資料庫相關的包，包括bsddb DBM ("Berkeley DB")，對象-關系映射器，比如SQLAlchemy （www.sqlalchemy.org）,以及流行的客戶端/伺服器數據的介面，比如 DB2、Informix、Ingres、MySQL、ODBC 以及 PostgreSQL。

本章中，我們將實現某程序的兩個版本，該程序用於維護一個DVD列表，並追蹤每個DVD的標題、發行年份、時間長度以及發行者。該程序的第一版使用DBM （通過shelve模塊）存放其數據，第二版則使用SQLite資料庫。兩個程序都可以載入與保存簡單的XML格式，這使得從某個程序導出DVD數據並將其導入到其他程序成為可能。與DBM版相比，基於SQL的程序提供了更多一些的功能，並且其數據設計也稍干凈一些。

12.1 DBM資料庫

shelve模塊為DBM提供了一個wrapper,藉助於此，我們在與DBM交互時，可以將其看做一個字典，這里是假定我們只使用字元串鍵與picklable值，實際處理時， shelve模塊會將鍵與值轉換為bytes對象(或者反過來)。

由於shelve模塊使用的是底層的DBM,因此，如果其他計算機上沒有同樣的DBM,那麼在某台計算機上保存的DBM文件在其他機器上無法讀取是可能的。為解決這一問題，常見的解決方案是對那些必須在機器之間可傳輸的文件提供XML導入與導出功能，這也是我們在本節的DVD程序dvds-dbm.py中所做的。

對鍵，我們使用DVD的標題；對值，則使用元組，其中存放發行者、發行年份以及時間。藉助於shelve模塊，我們不需要進行任何數據轉換，並可以把DBM對象當做一個字典進行處理。

程序在結構上類似於我們前面看到的那種菜單驅動型的程序，因此，這里主要展示的是與DBM程序設計相關的那部分。下面給出的是程序main()函數中的一部分， 忽略了其中菜單處理的部分代碼。

db = None

try:

db = shelve.open(filename, protocol=pickle.HIGHEST_PROTOCOL)

finally:

if db is not None:

db.dose()

這里我們已打開(如果不存在就創建)指定的DBM文件，以便於對其進行讀寫操作。每一項的值使用指定的pickle協議保存為一個pickle,現有的項可以被讀取， 即便是使用更底層的協議保存的，因為Python可以計算出用於讀取pickle的正確協議。最後，DBM被關閉——其作用是清除DBM的內部緩存，並確保磁碟文件可以反映出已作的任何改變，此外，文件也需要關閉。

該程序提供了用於添加、編輯、列出、移除、導入、導出DVD數據的相應選項。除添加外，我們將忽略大部分用戶介面代碼，同樣是因為已經在其他上下文中進行了展示。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year",minimum=1896,

maximum=datetime,date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes「, minimum=0, maximum=60*48)

db[title] = (director, year, ration)

db.sync()

像程序菜單調用的所有函數一樣，這一函數也以DBM對象(db)作為其唯一參數。該函數的大部分工作都是獲取DVD的詳細資料，在倒數第二行，我們將鍵-值項存儲在DBM文件中,DVD的標題作為鍵，發行者、年份以及時間(由shelve模塊pickled在一起)作為值。

為與Python通常的一致性同步，DBM提供了與字典一樣的API，因此，除了 shelve.open() 函數(前面已展示)與shelve.Shelf.sync()方法(該方法用於清除shelve的內部緩存，並對磁碟上文件的數據與所做的改變進行同步——這里就是添加一個新項)，我們不需要學習任何新語法。

def edit_dvd(db):

old_title = find_dvd(db, "edit")

if old_title is None:

return

title = Console.get.string("Title", "title", old_title)

if not title:

return

director, year, ration = db[old_title]

...

db[title]= (director, year, ration)

if title != old_title:

del db[old_title]

db.sync()

為對某個DVD進行編輯，用戶必須首先選擇要操作的DVD,也就是獲取DVD 的標題，因為標題用作鍵，值則用於存放其他相關數據。由於必要的功能在其他場合 (比如移除DVD)也需要使用，因此我們將其實現在一個單獨的find_dvd()函數中，稍後將査看該函數。如果找到了該DVD,我們就獲取用戶所做的改變，並使用現有值作為默認值，以便提高交互的速度。(對於這一函數，我們忽略了大部分用戶介面代碼， 因為其與添加DVD時幾乎是相同的。)最後，我們保存數據，就像添加時所做的一樣。如果標題未作改變，就重寫相關聯的值；如果標題已改變，就創建一個新的鍵-值對， 並且需要刪除原始項。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

while True:

matches =[]

start = Console.get_string(message, "title")

if not start:

return None

for title in db:

if title.lower().startswith(start.lower()):

matches.append(title)

if len(matches) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(matches) == 1:

return matches[0]

elif len(matches) > DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds start with {0}; try entering more of the title".format(start)

continue

else:

matches = sorted(matches, key=str.lower)

for i, match in enumerate(matches):

print("{0}: {1}".format(i+1, match))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(matches))

return matches[which - 1] if which != 0 else None

為盡可能快而容易地發現某個DVD,我們需要用戶只輸入其標題的一個或頭幾個字元。在具備了標題的起始字元後，我們在DBM中迭代並創建一個匹配列表。如果只有一個匹配項，就返回該項；如果有幾個匹配項(但少於DISPLAY_LIMIT, 一個在程序中其他地方設置的整數)，就以大小寫不敏感的順序展示所有這些匹配項，並為每一項設置一個編號，以便用戶可以只輸入編號就可以選擇某個標題。(Console.get_integer()函數可以接受0,即便最小值大於0,以便0可以用作一個刪除值。通過使用參數allow_zero=False, 可以禁止這種行為。我們不能使用Enter鍵，也就是說，沒有什麼意味著取消，因為什麼也不輸入意味著接受默認值。)

def list_dvds(db):

start =」"

if len(db)> DISPLAY.LIMIT:

start = Console.get_string(「List those starting with [Enter=all]」， "start」)

print()

for title in sorted(db, key=str.lower):

if not start or title.Iower().startswith(start.lower()):

director, year, ration = db[title]

print("{title} ({year}) {ration} minute{0}, by "

"{director}".format(Util.s(ration),**locals()))

列出所有DVD (或者那些標題以某個子字元串引導)就是對DBM的所有項進行迭代。

Util.s()函數就是簡單的s = lambda x: "" if x == 1 else "s",因此，如果時間長度不是1分鍾，就返回"s"。

def remove_dvd(db):

title = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

del db[title]

db.sync()

要移除一個DVD,首先需要找到用戶要移除的DVD,並請求確認，獲取後從DBM中刪除該項即可。

到這里，我們展示了如何使用shelve模塊打開(或創建)一個DBM文件，以及如何向其中添加項、編輯項、對其項進行迭代以及移除某個項。

遺憾的是，在我們的數據設計中存在一個瑕疵。發行者名稱是重復的，這很容易導致不一致性，比如，發行者Danny DeVito可能被輸入為"Danny De Vito",用於 一個電影；也可以輸入為「Danny deVito",用於另一個。為解決這一問題，可以使用兩個DBM文件，主DVD文件使用標題鍵與(年份，時間長度，發行者ID)值; 發行者文件使用發行者ID (整數)鍵與發行者名稱值。下一節展示的SQL資料庫 版程序將避免這一瑕疵，這是通過使用兩個表格實現的，一個用於DVD,另一個用於發行者。

12.2 SQL資料庫

大多數流行的SQL資料庫的介面在第三方模塊中是可用的，Python帶有sqlite3 模塊(以及SQLite 3資料庫)，因此，在Python中，可以直接開始資料庫程序設計。SQLite是一個輕量級的SQL資料庫，缺少很多諸如PostgreSQL這種資料庫的功能， 但非常便於構造原型系統，並且在很多情況下也是夠用的。

為使後台資料庫之間的切換盡可能容易，PEP 249 (Python Database API Specification v2.0)提供了稱為DB-API 2.0的API規范。資料庫介面應該遵循這一規范，比如sqlite3模塊就遵循這一規范，但不是所有第三方模塊都遵循。API規范中指定了兩種主要的對象，即連接對象與游標對象。表12-1與表12-2中分別列出了這兩種對象必須支持的API。在sqlite3模塊中，除DB-API 2.0規范必需的之外，其連接對象與游標對象都提供了很多附加的屬性與方法。

DVD程序的SQL版本為dvds.sql.py,該程序將發行者與DVD數據分開存儲，以 避免重復，並提供一個新菜單，以供用戶列出發行者。該程序使用的兩個表格在圖12-1

def connect(filename):

create= not os.path.exists(filename)

db = sqlite3.connect(filename)

if create:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("CREATE TABLE directors ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"name TEXT UNIQUE NOT NULL)")

cursor.execute("CREATE TABLE dvds ("

"id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT UNIQUE NOT NULL, "

"title TEXT NOT NULL, "

"year INTEGER NOT NULL,"

"ration INTEGER NOT NULL, "

"director_id INTEGER NOT NULL, 」

"FOREIGN KEY (director_id) REFERENCES directors)")

db.commit()

return db

sqlite3.connect()函數會返回一個資料庫對象，並打開其指定的資料庫文件。如果該文件不存在，就創建一個空的資料庫文件。鑒於此，在調用sqlite3.connect()之前，我們要注意資料庫是否是准備從頭開始創建，如果是，就必須創建該程序要使用的表格。所有査詢都是通過一個資料庫游標完成的，可以從資料庫對象的cursor()方法獲取。

注意，兩個表格都是使用一個ID欄位創建的，ID欄位有一個AUTOINCREMENT 約束——這意味著SQLite會自動為ID欄位賦予唯一性的數值，因此，在插入新記錄時，我們可以將這些欄位留給SQLite處理。

SQLite支持有限的數據類型——實際上就是布爾型、數值型與字元串——但使用數據'『適配器」可以對其進行擴展，或者是擴展到預定義的數據類型(比如那些用於日期與datetimes的類型)，或者是用於表示任意數據類型的自定義類型。DVD程序並不需要這一功能，如果需要，sqlite3模塊的文檔提供了很多詳細解釋。我們使用的外部鍵語法可能與用於其他資料庫的語法不同，並且在任何情況下，只是記錄我們的意圖，因為SQLite不像很多其他資料庫那樣需要強制關系完整性，sqlite3另一點與眾不同的地方在於其默認行為是支持隱式的事務處理，因此，沒有提供顯式的「開始事務」 方法。

def add_dvd(db):

title = Console.get_string("Title", "title")

if not title:

return

director = Console.get_string("Director", "director")

if not director:

return

year = Console.get_integer("Year", "year」, minimum=1896,

maximum=datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

minimum=0,maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor = db.cursor()

cursor.execute("INSERT INTO dvds 」

"(title, year, ration, director_id)"

"VALUES (?, ?, ?, ?)",

(title, year, ration, director_id))

db.commit()

這一函數的開始代碼與dvds-dbm.py程序中的對應函數一樣，但在完成數據的收集後，與原來的函數有很大的差別。用戶輸入的發行者可能在也可能不在directors表格中，因此，我們有一個get_and_set_director()函數，在資料庫中尚無某個發行者時， 該函數就將其插入到其中，無論哪種情況都返回就緒的發行者ID,以便在需要的時候插入到dvds表。在所有數據都可用後，我們執行一條SQL INSERT語句。我們不需要指定記錄ID,因為SQLite會自動為我們提供。

在査詢中，我們使用問號(？)作為佔位符，每個?都由包含SQL語句的字元串後面的序列中的值替代。命名的佔位符也可以使用，後面在編輯記錄時我們將看到。盡管避免使用佔位符(而只是簡單地使用嵌入到其中的數據來格式化SQL字元串)也是可能的，我們建議總是使用佔位符，並將數據項正確編碼與轉義的工作留給資料庫模塊來完成。使用佔位符的另一個好處是可以提高安全性，因為這可以防止任意的SQL 被惡意地插入到一個査詢中。

def get_and_set_director(db, director):

director_id = get_director_id(db, director)

if directorjd is not None:

return director_id

cursor = db.cursor()

cursor.execute("lNSERT INTO directors (name) VALUES (?)」,(director,))

db.commit()

return get_director_id(db, director)

這一函數返回給定發行者的ID,並在必要的時候插入新的發行者記錄。如果某個記錄被插入，我們首先嘗試使用get_director_id()函數取回其ID。

def get_director_id(db, director):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT id FROM directors WHERE name=?",(director,))

fields = cursor.fetchone()

return fields[0] if fields is not None else None

get_director_id()函數返回給定發行者的ID,如果資料庫中沒有指定的發行者，就返回None。我們使用fetchone()方法，因為或者有一個匹配的記錄，或者沒有。(我們知道，不會有重復的發行者，因為directors表格的名稱欄位有一個UNIQUE約束，在任何情況下，在添加一個新的發行者之前，我們總是先檢査其是否存在。)這種取回方法總是返回一個欄位序列(如果沒有更多的記錄，就返回None)。即便如此，這里我們只是請求返回一個單獨的欄位。

def edit_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "edit")

if title is None:

return

title = Console.get_string("Title","title", title)

if not title:

return

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT dvds.year, dvds.ration, directors.name"

「FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id AND "

"dvds.id=:id", dict(id=identity))

year, ration, director = cursor.fetchone()

director = Console.get_string("Director", "director", director)

if not director:

return

year = Console,get_integer("Year","year", year, 1896,datetime.date.today().year)

ration = Console.get_integer("Duration (minutes)", "minutes",

ration, minimum=0, maximum=60*48)

director_id = get_and_set_director(db, director)

cursor.execute("UPDATE dvds SET title=:title, year=:year,"

"ration=:ration, director_id=:directorjd "

"WHERE id=:identity", locals())

db.commit()

要編輯DVD記錄，我們必須首先找到用戶需要操縱的記錄。如果找到了某個記錄，我們就給用戶修改其標題的機會，之後取回該記錄的其他欄位，以便將現有值作為默認值，將用戶的輸入工作最小化，用戶只需要按Enter鍵就可以接受默認值。這里，我們使用了命名的佔位符(形式為:name),並且必須使用映射來提供相應的值。對SELECT語句，我們使用一個新創建的字典；對UPDATE語句，我們使用的是由 locals()返回的字典。

我們可以同時為這兩個語句都使用新字典，這種情況下，對UPDATE語句，我們可以傳遞 dict(title=title, year=year, ration=ration, director_id=director_id, id=identity))，而非 locals()。

在具備所有欄位並且用戶已經輸入了需要做的改變之後，我們取回相應的發行者ID (如果必要就插入新的發行者記錄)，之後使用新數據對資料庫進行更新。我們採用了一種簡化的方法，對記錄的所有欄位進行更新，而不僅僅是那些做了修改的欄位。

在使用DBM文件時，DVD標題被用作鍵，因此，如果標題進行了修改，我們就需要創建一個新的鍵-值項，並刪除原始項。不過，這里每個DVD記錄都有一個唯一性的ID,該ID是記錄初次插入時創建的，因此，我們只需要改變任何其他欄位的值， 而不需要其他操作。

def find_dvd(db, message):

message = "(Start of) title to " + message

cursor = db.cursor()

while True: .

start = Console.get_stnng(message, "title")

if not start:

return (None, None)

cursor.execute("SELECT title, id FROM dvds "

"WHERE title LIKE ? ORDER BY title」，

(start +"%",))

records = cursor.fetchall()

if len(records) == 0:

print("There are no dvds starting with", start)

continue

elif len(records) == 1:

return records[0]

elif len(records) > DISPLAY_LIMIT:

print("Too many dvds ({0}) start with {1}; try entering "

"more of the title".format(len(records),start))

continue

else:

for i, record in enumerate(records):

print("{0}:{1}".format(i + 1, record[0]))

which = Console.get_integer("Number (or 0 to cancel)",

"number", minimum=1, maximum=len(records))

return records[which -1] if which != 0 else (None, None)

這一函數的功能與dvdsdbm.py程序中的find_dvd()函數相同，並返回一個二元組 (DVD標題，DVD ID)或(None, None),具體依賴於是否找到了某個記錄。這里並不需要在所有數據上進行迭代，而是使用SQL通配符(%),因此只取回相關的記錄。

由於我們希望匹配的記錄數較小，因此我們一次性將其都取回到序列的序列中。如果有不止一個匹配的記錄，但數量上又少到可以顯示，我們就列印記錄，並將每條記錄附帶一個數字編號，以便用戶可以選擇需要的記錄，其方式與在dvds-dbm.py程序中所做的類似：

def list_dvds(db):

cursor = db.cursor()

sql = ("SELECT dvds.title, dvds.year, dvds.ration, "

"directors.name FROM dvds, directors "

"WHERE dvds.director_id = directors.id")

start = None

if dvd_count(db) > DISPLAY_LIMIT:

start = Console.get_string("List those starting with [Enter=all]", "start")

sql += " AND dvds.title LIKE ?"

sql += 」 ORDER BY dvds.title"

print()

if start is None:

cursor.execute(sql)

else:

cursor.execute(sql, (start +"%",))

for record in cursor:

print("{0[0]} ({0[1]}) {0[2]} minutes, by {0[3]}".format(record))

要列出每個DVD的詳細資料，我們執行一個SELECT査詢。該査詢連接兩個表，如果記錄(由dvd_count()函數返回)數量超過了顯示限制值,就將第2個元素添加到WHERE 分支，之後執行該査詢，並在結果上進行迭代。每個記錄都是一個序列，其欄位是與 SELECT査詢相匹配的。

def dvd_count(db):

cursor = db.cursor()

cursor.execute("SELECT COUNT(*) FROM dvds")

return cursor.fetchone()[0]

我們將這幾行代碼放置在一個單獨的函數中，因為我們在幾個不同的函數中都需要使用這幾行代碼。

我們忽略了 list_directors()函數的代碼，因為該函數在結構上與list_dvds()函數非常類似，只不過更簡單一些，因為本函數只列出一個欄位(name)。

def remove_dvd(db):

title, identity = find_dvd(db, "remove")

if title is None:

return

ans = Console.get_bool("Remove {0}?".format(title), "no")

if ans:

cursor = db.cursor()

cursor.execute("DELETE FROM dvds WHERE id=?", (identity,))

db.commit()

在用戶需要刪除一個記錄時，將調用本函數，並且本函數與dvds-dbm.py程序中 相應的函數是非常類似的。

到此，我們完全查閱了 dvds-sql.py程序，並且了解了如何創建資料庫表格、選取 記錄、在選定的記錄上進行迭代以及插入、更新與刪除記錄。使用execute()方法，我們可以執行底層資料庫所支持的任意SQL語句。

SQLite提供了比我們這里使用的多得多的功能，包括自動提交模式（以及任意其他類型的事務控制），以及創建可以在SQL查詢內執行的函數的能力。提供一個工廠函數並用於控制對每個取回的記錄返回什麼（比如，一個字典或自定義類型，而不是欄位序列）也是可能的。此外，通過傳遞「:memory:」作為文件名，創建內存中的SQLite 資料庫也是可能的。

以上內容部分摘自視頻課程05後端編程Python22 資料庫編程，更多實操示例請參照視頻講解。跟著張員外講編程，學習更輕松，不花錢還能學習真本領。

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Ⅲ 有什麼比較好的Python學習教程

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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。

Ⅳ Python需要學習什麼內容，好學嗎

Python相對來說挺好入門的，不過也不要掉以輕心，學習的時候還是應該認真努力，學習內容整理如下：
Python語言基礎：主要學習Python基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。
Python語言高級：主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。
Pythonweb開發：主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。
Linux基礎：主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。
Linux運維自動化開發：主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。
Python爬蟲：主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。
Python數據分析和大數據：主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。
Python機器學習：主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。

Ⅳ python入門後如何進階

python基礎學完之後要學習的內容還有很多：
階段一：Python語言
階段目標：熟練掌握Python多線程並發編程技術，可以編寫爬蟲程序和語音識別軟體
階段二：Linux初級
階段目標：熟練掌握Linux操作系統管理技術，可以搭建幾乎所有Linux環境伺服器
階段三：Web開發之Django
階段目標：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題
階段四：Web開發之Flask
階段目標：掌握三大Python後端框架，解決一切前後端Web開發問題
階段五：Web框架之Tornado
階段六：docker容器及服務發現
階段七：爬蟲
階段目標：掌握分布式多線程大型爬蟲技術，能開發企業級爬蟲程序
階段八：數據挖掘和人工智慧
階段目標：成為Python數據挖掘分析師，進入人工智慧領域，成為IT市場最前沿人才
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Ⅵ 如何學習python

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言。是一種面向對象的動態類型語言，最初被設計用於編寫自動化腳本(shell)，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，越來越多被用於獨立的、大型項目的開發。

最近幾年，隨著大數據和人工智慧的到來，python越來越受到歡迎，轉行學python的也越來越多。那麼小白該如何學習python呢？

很多人對python縮進試的簡潔表達不以為然。那些都是已混跡於C和JAVA的老鳥已經習慣了花括弧。對於初學者，python語言是最好寫，最好讀的。

1、追求生產力，應該學python

python是全能語言，社區龐大，有太多的庫和框架。你只需要找到合適的工具來實現想法，省去了造輪子的精力。

coder可以寫盡可能少的代碼來實現同等的功能。「人生苦短，我用python」是至理名言。

如果實現一個中等業務復雜度的項目，在相同的時間要求內，用java實現要4-5個碼農的話，用python實現也許只需要1個。這就是python最大的優勢了。

2、那麼應該如何入門python呢

看書學編輯是效率最低的事情。且不說書的內容基本過時。就是比較較的翻譯也很晦澀，照書寫了代碼跑不通，不斷報錯。是很打擊學習積極性的。

不過，介紹語法的基礎書，還是可以買一本，作為手冊查閱之用。這類基礎書籍買一本就好，找個周末休息時間，一天便可看完。

3、那麼應該如何進階python呢

對python語言有一個全面的了解之後，就可以進階了。怎麼進階，很簡單，找一個你喜歡的領域直接做項目。做WEB網站，做爬蟲，都可以的。

首先要找容易上手的教程。網上有SET BY SET這種文字型 教程 ，這種只能做相對簡單的項目，如果是復雜一點的是效率那是讓人無法忍受的。而且文字教程由於有時效性問題，或是教程本身細節的一些錯誤，會讓人抓狂的。

最好的學習教程，其實就是現在淘寶上販賣的項目視頻教程。這類教程有很多，但是魚龍混雜，很難去偽存真。當然也有很多技術網站提供官方教程 。

Ⅶ 你們都是怎麼學 Python 的

學習Python大致可以分為以下幾個階段：
1.剛上手的時候肯定是先過一遍Python最基本的知識，比如說：變數、數據結構、語法等，基礎過的很快，基本上1~2周時間就能過完了，我當時是在這兒看的基礎：Python 簡介 | 菜鳥教程果你想簡單點，我把我自己的學習經驗總結成了一本Python以及爬蟲電子書，保證非常的通俗易懂幫助你學會Python，目前這本書幫助了數十萬的人從零開始學會了Python。
2.看完基礎後，就是做一些小項目鞏固基礎，比方說：做一個終端計算器，如果實在找不到什麼練手項目，可以在 Codecademy - learn to code, interactively, for free 上面進行練習。
3.如果時間充裕的話可以買一本講Python基礎的書籍比如《Python編程》，閱讀這些書籍，在鞏固一遍基礎的同時你會發現自己諸多沒有學習到的邊邊角角，這一步是對自己基礎知識的補充。
4.Python庫是Python的精華所在，可以說Python庫組成並且造就了Python，Python庫是Python開發者的利器，所以學習Python庫就顯得尤為重要：The Python Standard Library ，Python庫很多，如果你沒有時間全部看完，不妨學習一遍常用的Python庫：Python常用庫整理 - 知乎專欄
5.Python庫是開發者利器，用這些庫你可以做很多很多東西，最常見的網路爬蟲、自然語言處理、圖像識別等等，這些領域都有很強大的Python庫做支持，所以當你學了Python庫之後，一定要第一時間進行練習。如何尋找自己需要的Python庫呢？推薦我之前的一個回答：如何找到適合需求的 Python 庫?

6.學習使用了這些Python庫，此時的你應該是對Python十分滿意，也十分激動能遇到這樣的語言，就是這個時候不妨開始學習Python數據結構與演算法，Python設計模式，這是你進一步學習的一個重要步驟：faif/python-patterns
7.當度過艱難的第六步，此時選擇你要研究的方向，如果你想做後端開發，不妨研究研究Django，再往後，就是你自己自由發揮了。

Ⅷ 後端編程Python3-調試、測試和性能剖析(下)

單元測試（Unit Testing）

為程序編寫測試——如果做的到位——有助於減少bug的出現，並可以提高我們對程序按預期目標運行的信心。通常，測試並不能保證正確性，因為對大多數程序而言， 可能的輸入范圍以及可能的計算范圍是如此之大，只有其中最小的一部分能被實際地進 行測試。盡管如此，通過仔細地選擇測試的方法和目標，可以提高代碼的質量。

大量不同類型的測試都可以進行，比如可用性測試、功能測試以及整合測試等。這里, 我們只講單元測試一對單獨的函數、類與方法進行測試，確保其符合預期的行為。

TDD的一個關鍵點是，當我們想添加一個功能時——比如為類添加一個方法—— 我們首次為其編寫一個測試用例。當然，測試將失敗，因為我們還沒有實際編寫該方法。現在，我們編寫該方法，一旦方法通過了測試，就可以返回所有測試，確保我們新添加的代碼沒有任何預期外的副作用。一旦所有測試運行完畢（包括我們為新功能編寫的測試），就可以對我們的代碼進行檢查，並有理有據地相信程序行為符合我們的期望——當然，前提是我們的測試是適當的。

比如，我們編寫了一個函數，該函數在特定的索引位置插入一個字元串，可以像下面這樣開始我們的TDD：

def insert_at（string, position, insert）:

"""Returns a of string with insert inserted at the position

>>> string = "ABCDE"

>>> result =[]

>>> for i in range(-2, len(string) + 2):

... result.append(insert_at(string, i,「-」))

>>> result[:5]

['ABC-DE', 'ABCD-E', '-ABCDE','A-BCDE', 'AB-CDE']

>>> result[5:]

['ABC-DE', 'ABCD-E', 'ABCDE-', 'ABCDE-']

"""

return string

對不返回任何參數的函數或方法（通常返回None）,我們通常賦予其由pass構成的一個suite,對那些返回值被試用的，我們或者返回一個常數（比如0）,或者某個不變的參數——這也是我們這里所做的。（在更復雜的情況下，返回fake對象可能更有用一一對這樣的類，提供mock對象的第三方模塊是可用的。）

運行doctest時會失敗，並列出每個預期內的字元串（'ABCD-EF'、'ABCDE-F' 等），及其實際獲取的字元串（所有的都是'ABCD-EF'）。一旦確定doctest是充分的和正確的，就可以編寫該函數的主體部分，在本例中只是簡單的return string[:position] + insert+string[position:]。（如果我們編寫的是 return string[:position] + insert,之後復制 string [:position]並將其粘貼在末尾以便減少一些輸入操作，那麼doctest會立即提示錯誤。）

Python的標准庫提供了兩個單元測試模塊，一個是doctest,這里和前面都簡單地提到過，另一個是unittest。此外，還有一些可用於Python的第三方測試工具。其中最著名的兩個是nose (code.google.com/p/python-nose)與py.test (codespeak.net/py/dist/test/test.html), nose 致力於提供比標準的unittest 模塊更廣泛的功能，同時保持與該模塊的兼容性，py.test則採用了與unittest有些不同的方法，試圖盡可能消除樣板測試代碼。這兩個第三方模塊都支持測試發現，因此沒必要寫一個總體的測試程序——因為模塊將自己搜索測試程序。這使得測試整個代碼樹或某一部分 (比如那些已經起作用的模塊)變得很容易。那些對測試嚴重關切的人，在決定使用哪個測試工具之前，對這兩個(以及任何其他有吸引力的)第三方模塊進行研究都是值 得的。

創建doctest是直截了當的：我們在模塊中編寫測試、函數、類與方法的docstrings。 對於模塊，我們簡單地在末尾添加了 3行：

if __name__ =="__main__":

import doctest

doctest.testmod()

在程序內部使用doctest也是可能的。比如，blocks.py程序(其模塊在後面)有自己函數的doctest，但以如下代碼結尾：

if __name__== "__main__":

main()

這里簡單地調用了程序的main()函數，並且沒有執行程序的doctest。要實驗程序的 doctest,有兩種方法。一種是導入doctest模塊，之後運行程序---比如，在控制台中輸 入 python3 -m doctest blocks.py (在 Wndows 平台上，使用類似於 C:Python3 lpython.exe 這樣的形式替代python3)。如果所有測試運行良好，就沒有輸出，因此，我們可能寧願執行python3-m doctest blocks.py-v,因為這會列出每個執行的doctest,並在最後給出結果摘要。

另一種執行doctest的方法是使用unittest模塊創建單獨的測試程序。在概念上， unittest模塊是根據Java的JUnit單元測試庫進行建模的，並用於創建包含測試用例的測試套件。unittest模塊可以基於doctests創建測試用例，而不需要知道程序或模塊包含的任何事物——只要知道其包含doctest即可。因此，為給blocks.py程序製作一個測試套件，我們可以創建如下的簡單程序(將其稱為test_blocks.py)：

import doctest

import unittest

import blocks

suite = unittest.TestSuite()

suite.addTest(doctest.DocTestSuite(blocks))

runner = unittest.TextTestRunner()

print(runner.run(suite))

注意，如果釆用這種方法，程序的名稱上會有一個隱含的約束：程序名必須是有效的模塊名。因此，名為convert-incidents.py的程序的測試不能寫成這樣。因為import convert-incidents不是有效的，在Python標識符中，連接符是無效的（避開這一約束是可能的，但最簡單的解決方案是使用總是有效模塊名的程序文件名，比如，使用下劃線替換連接符）。這里展示的結構（創建一個測試套件，添加一個或多個測試用例或測試套件，運行總體的測試套件，輸出結果）是典型的機遇unittest的測試。運行時，這一特定實例產生如下結果：

...

.............................................................................................................

Ran 3 tests in 0.244s

OK

每次執行一個測試用例時，都會輸出一個句點（因此上面的輸出最前面有3個句點），之後是一行連接符，再之後是測試摘要（如果有任何一個測試失敗，就會有更多的輸出信息）。

如果我們嘗試將測試分離開（典型情況下是要測試的每個程序和模塊都有一個測試用例），就不要再使用doctests,而是直接使用unittest模塊的功能——尤其是我們習慣於使用JUnit方法進行測試時ounittest模塊會將測試分離於代碼——對大型項目（測試編寫人員與開發人員可能不一致）而言，這種方法特別有用。此外，unittest單元測試編寫為獨立的Python模塊，因此，不會像在docstring內部編寫測試用例時受到兼容性和明智性的限制。

unittest模塊定義了 4個關鍵概念。測試夾具是一個用於描述創建測試（以及用完之後將其清理）所必需的代碼的術語，典型實例是創建測試所用的一個輸入文件，最後刪除輸入文件與結果輸出文件。測試套件是一組測試用例的組合。測試用例是測試的基本單元—我們很快就會看到實例。測試運行者是執行一個或多個測試套件的對象。

典型情況下，測試套件是通過創建unittest.TestCase的子類實現的，其中每個名稱 以「test」開頭的方法都是一個測試用例。如果我們需要完成任何創建操作，就可以在一個名為setUp()的方法中實現；類似地，對任何清理操作，也可以實現一個名為 tearDown()的方法。在測試內部，有大量可供我們使用的unittest.TestCase方法，包括 assertTrue()、assertEqual()、assertAlmostEqual()（對於測試浮點數很有用）、assertRaises() 以及更多，還包括很多對應的逆方法，比如assertFalse()、assertNotEqual()、failIfEqual()、 failUnlessEqual ()等。

unittest模塊進行了很好的歸檔，並且提供了大量功能，但在這里我們只是通過一 個非常簡單的測試套件來感受一下該模塊的使用。這里將要使用的實例,該練習要求創建一個Atomic模塊，該模塊可以用作一 個上下文管理器，以確保或者所有改變都應用於某個列表、集合或字典，或者所有改變都不應用。作為解決方案提供的Atomic.py模塊使用30行代碼來實現Atomic類， 並提供了 100行左右的模塊doctest。這里，我們將創建test_Atomic.py模塊，並使用 unittest測試替換doctest,以便可以刪除doctest。

在編寫測試模塊之前，我們需要思考都需要哪些測試。我們需要測試3種不同的數據類型：列表、集合與字典。對於列表，需要測試的是插入項、刪除項或修改項的值。對於集合，我們必須測試向其中添加或刪除一個項。對於字典，我們必須測試的是插入一個項、修改一個項的值、刪除一個項。此外，還必須要測試的是在失敗的情況下，不會有任何改變實際生效。

結構上看，測試不同數據類型實質上是一樣的，因此，我們將只為測試列表編寫測試用例，而將其他的留作練習。test_Atomic.py模塊必須導入unittest模塊與要進行測試的Atomic模塊。

創建unittest文件時，我們通常創建的是模塊而非程序。在每個模塊內部，我們定義一個或多個unittest.TestCase子類。比如，test_Atomic.py模塊中僅一個單獨的 unittest-TestCase子類，也就是TestAtomic (稍後將對其進行講解)，並以如下兩行結束:

if name == "__main__":

unittest.main()

這兩行使得該模塊可以單獨運行。當然，該模塊也可以被導入並從其他測試程序中運行——如果這只是多個測試套件中的一個，這一點是有意義的。

如果想要從其他測試程序中運行test_Atomic.py模塊，那麼可以編寫一個與此類似的程序。我們習慣於使用unittest模塊執行doctests,比如：

import unittest

import test_Atomic

suite = unittest.TestLoader().loadTestsFromTestCase(test_Atomic.TestAtomic)

runner = unittest.TextTestRunner()

pnnt(runner.run(suite))

這里，我們已經創建了一個單獨的套件，這是通過讓unittest模塊讀取test_Atomic 模塊實現的，並且使用其每一個test*()方法(本實例中是test_list_success()、test_list_fail()，稍後很快就會看到)作為測試用例。

我們現在將查看TestAtomic類的實現。對通常的子類(不包括unittest.TestCase 子類)，不怎麼常見的是，沒有必要實現初始化程序。在這一案例中，我們將需要建立 一個方法，但不需要清理方法，並且我們將實現兩個測試用例。

def setUp(self)：

self.original_list = list(range(10))

我們已經使用了 unittest.TestCase.setUp()方法來創建單獨的測試數據片段。

def test_list_succeed(self):

items = self.original_list[:]

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4]= -782

atomic.insert(0, -9)

self.assertEqual(items,

[-9, 0, 1, -915, 2, -782, 5, 6, 7, 8, 9, 1999])

def test_list_fail(self):

items = self.original_list[:]

with self.assertRaises(AttributeError):

with Atomic.Atomic(items) as atomic:

atomic.append(1999)

atomic.insert(2, -915)

del atomic[5]

atomic[4] = -782

atomic.poop() # Typo

self.assertListEqual(items, self.original_list)

這里，我們直接在測試方法中編寫了測試代碼，而不需要一個內部函數，也不再使用unittest.TestCase.assertRaised()作為上下文管理器(期望代碼產生AttributeError)。 最後我們也使用了 Python 3.1 的 unittest.TestCase.assertListEqual()方法。

正如我們已經看到的，Python的測試模塊易於使用，並且極為有用，在我們使用 TDD的情況下更是如此。它們還有比這里展示的要多得多的大量功能與特徵——比如，跳過測試的能力，這有助於理解平台差別——並且這些都有很好的文檔支持。缺失的一個功能——但nose與py.test提供了——是測試發現，盡管這一特徵被期望在後續的Python版本(或許與Python 3.2—起)中出現。

性能剖析（Profiling）

如果程序運行很慢，或者消耗了比預期內要多得多的內存，那麼問題通常是選擇的演算法或數據結構不合適，或者是以低效的方式進行實現。不管問題的原因是什麼， 最好的方法都是准確地找到問題發生的地方,而不只是檢査代碼並試圖對其進行優化。 隨機優化會導致引入bug,或者對程序中本來對程序整體性能並沒有實際影響的部分進行提速，而這並非解釋器耗費大部分時間的地方。

在深入討論profiling之前，注意一些易於學習和使用的Python程序設計習慣是有意義的，並且對提高程序性能不無裨益。這些技術都不是特定於某個Python版本的， 而是合理的Python程序設計風格。第一，在需要只讀序列時，最好使用元組而非列表； 第二，使用生成器，而不是創建大的元組和列表並在其上進行迭代處理；第三，盡量使用Python內置的數據結構 dicts、lists、tuples 而不實現自己的自定義結構，因為內置的數據結構都是經過了高度優化的；第四，從小字元串中產生大字元串時， 不要對小字元串進行連接，而是在列表中累積，最後將字元串列表結合成為一個單獨的字元串；第五，也是最後一點，如果某個對象(包括函數或方法)需要多次使用屬性進行訪問(比如訪問模塊中的某個函數)，或從某個數據結構中進行訪問，那麼較好的做法是創建並使用一個局部變數來訪問該對象，以便提供更快的訪問速度。

Python標准庫提供了兩個特別有用的模塊，可以輔助調査代碼的性能問題。一個是timeit模塊——該模塊可用於對一小段Python代碼進行計時，並可用於諸如對兩個或多個特定函數或方法的性能進行比較等場合。另一個是cProfile模塊，可用於profile 程序的性能——該模塊對調用計數與次數進行了詳細分解，以便發現性能瓶頸所在。

為了解timeit模塊，我們將查看一些小實例。假定有3個函數function_a()、 function_b()、function_c(), 3個函數執行同樣的計算，但分別使用不同的演算法。如果將這些函數放於同一個模塊中(或分別導入)，就可以使用timeit模塊對其進行運行和比較。下面給出的是模塊最後使用的代碼：

if __name__ == "__main__":

repeats = 1000

for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):

t = timeit.Timer("{0}(X, Y)".format(function),"from __main__ import {0}, X, Y".format(function))

sec = t.timeit(repeats) / repeats

print("{function}() {sec:.6f} sec".format(**locals()))

賦予timeit.Timer()構造子的第一個參數是我們想要執行並計時的代碼，其形式是字元串。這里，該字元串是「function_a(X,Y)」；第二個參數是可選的，還是一個待執行的字元串，這一次是在待計時的代碼之前，以便提供一些建立工作。這里，我們從 __main__ (即this)模塊導入了待測試的函數，還有兩個作為輸入數據傳入的變數(X 與Y),這兩個變數在該模塊中是作為全局變數提供的。我們也可以很輕易地像從其他模塊中導入數據一樣來進行導入操作。

調用timeit.Timer對象的timeit()方法時，首先將執行構造子的第二個參數(如果有)， 之後執行構造子的第一個參數並對其執行時間進行計時。timeit.Timer.timeit()方法的返回值是以秒計數的時間，類型是float。默認情況下，timeit()方法重復100萬次，並返回所 有這些執行的總秒數，但在這一特定案例中，只需要1000次反復就可以給出有用的結果, 因此對重復計數次數進行了顯式指定。在對每個函數進行計時後，使用重復次數對總數進行除法操作，就得到了平均執行時間，並在控制台中列印出函數名與執行時間。

function_a() 0.001618 sec

function_b() 0.012786 sec

function_c() 0.003248 sec

在這一實例中，function_a()顯然是最快的——至少對於這里使用的輸入數據而言。 在有些情況下一一比如輸入數據不同會對性能產生巨大影響——可能需要使用多組輸入數據對每個函數進行測試，以便覆蓋有代表性的測試用例，並對總執行時間或平均執行時間進行比較。

有時監控自己的代碼進行計時並不是很方便，因此timeit模塊提供了一種在命令行中對代碼執行時間進行計時的途徑。比如，要對MyMole.py模塊中的函數function_a()進行計時，可以在控制台中輸入如下命令：python3 -m timeit -n 1000 -s "from MyMole import function_a, X, Y" "function_a(X, Y)"(與通常所做的一樣，對 Windows 環境，我們必須使用類似於C:Python3lpython.exe這樣的內容來替換python3)。-m選項用於Python 解釋器，使其可以載入指定的模塊(這里是timeit),其他選項則由timeit模塊進行處理。 -n選項指定了循環計數次數，-s選項指定了要建立，最後一個參數是要執行和計時的代碼。命令完成後，會向控制台中列印運行結果，比如：

1000 loops, best of 3: 1.41 msec per loop

之後我們可以輕易地對其他兩個函數進行計時，以便對其進行整體的比較。

cProfile模塊(或者profile模塊，這里統稱為cProfile模塊)也可以用於比較函數 與方法的性能。與只是提供原始計時的timeit模塊不同的是，cProfile模塊精確地展示 了有什麼被調用以及每個調用耗費了多少時間。下面是用於比較與前面一樣的3個函數的代碼：

if __name__ == "__main__":

for function in ("function_a", "function_b", "function_c"):

cProfile.run("for i in ranged 1000): {0}(X, Y)".format(function))

我們必須將重復的次數放置在要傳遞給cProfile.run()函數的代碼內部，但不需要做任何創建，因為模塊函數會使用內省來尋找需要使用的函數與變數。這里沒有使用顯式的print()語句，因為默認情況下，cProfile.run()函數會在控制台中列印其輸出。下面給出的是所有函數的相關結果(有些無關行被省略，格式也進行了稍許調整，以便與頁面適應)：

1003 function calls in 1.661 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.003 0.003 1.661 1.661 :1 ( )

1000 1.658 0.002 1.658 0.002 MyMole.py:21 (function_a)

1 0.000 0.000 1.661 1.661 {built-in method exec}

5132003 function calls in 22.700 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.487 0.487 22.700 22.700 : 1 ( )

1000 0.011 0.000 22.213 0.022 MyMole.py:28(function_b)

5128000 7.048 0.000 7.048 0.000 MyMole.py:29( )

1000 0.00 50.000 0.005 0.000 {built-in method bisectjeft}

1 0.000 0.000 22.700 22.700 {built-in method exec}

1000 0.001 0.000 0.001 0.000 {built-in method len}

1000 15.149 0.015 22.196 0.022 {built-in method sorted}

5129003 function calls in 12.987 CPU seconds

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

1 0.205 0.205 12.987 12.987 :l ( )

1000 6.472 0.006 12.782 0.013 MyMole.py:36(function_c)

5128000 6.311 0.000 6.311 0.000 MyMole.py:37( )

1 0.000 0.000 12.987 12.987 {built-in method exec}

ncalls ("調用的次數")列列出了對指定函數(在filename:lineno(function)中列出) 的調用次數。回想一下我們重復了 1000次調用，因此必須將這個次數記住。tottime (「總的時間」)列列出了某個函數中耗費的總時間，但是排除了函數調用的其他函數內部花費的時間。第一個percall列列出了對函數的每次調用的平均時間(tottime // ncalls)。 cumtime ("累積時間")列出了在函數中耗費的時間，並且包含了函數調用的其他函數內部花費的時間。第二個percall列列出了對函數的每次調用的平均時間，包括其調用的函數耗費的時間。

這種輸出信息要比timeit模塊的原始計時信息富有啟發意義的多。我們立即可以發現，function_b()與function_c()使用了被調用5000次以上的生成器，使得它們的速度至少要比function_a()慢10倍以上。並且，function_b()調用了更多通常意義上的函數，包括調用內置的sorted()函數，這使得其幾乎比function_c()還要慢兩倍。當然,timeit() 模塊提供了足夠的信息來查看計時上存在的這些差別，但cProfile模塊允許我們了解為什麼會存在這些差別。正如timeit模塊允許對代碼進行計時而又不需要對其監控一樣，cProfile模塊也可以做到這一點。然而，從命令行使用cProfile模塊時，我們不能精確地指定要執行的 是什麼——而只是執行給定的程序或模塊，並報告所有這些的計時結果。需要使用的 命令行是python3 -m cProfile programOrMole.py,產生的輸出信息與前面看到的一 樣，下面給出的是輸出信息樣例，格式上進行了一些調整，並忽略了大多數行：

10272458 function calls (10272457 primitive calls) in 37.718 CPU secs

ncalls tottime percall cumtime percall filename:lineno(function)

10.000 0.000 37.718 37.718 :1 ( )

10.719 0.719 37.717 37.717 :12( )

1000 1.569 0.002 1.569 0.002 :20(function_a)

1000 0.011 0.000 22.560 0.023 :27(function_b)

5128000 7.078 0.000 7.078 0.000 :28( )

1000 6.510 0.007 12.825 0.013 :35(function_c)

5128000 6.316 0.000 6.316 0.000 :36( )

在cProfile術語學中，原始調用指的就是非遞歸的函數調用。

以這種方式使用cProfile模塊對於識別值得進一步研究的區域是有用的。比如，這里 我們可以清晰地看到function_b()需要耗費更長的時間，但是我們怎樣獲取進一步的詳細資料？我們可以使用cProfile.run("function_b()")來替換對function_b()的調用。或者可以保存完全的profile數據並使用pstats模塊對其進行分析。要保存profile,就必須對命令行進行稍許修改:python3 -m cProfile -o profileDataFile programOrMole.py。 之後可以對 profile 數據進行分析，比如啟動IDLE,導入pstats模塊，賦予其已保存的profileDataFile,或者也可以在控制台中互動式地使用pstats。

下面給出的是一個非常短的控制台會話實例，為使其適合頁面展示，進行了適當調整，我們自己的輸入則以粗體展示：

$ python3 -m cProfile -o profile.dat MyMole.py

$ python3 -m pstats

Welcome to the profile statistics browser.

% read profile.dat

profile.dat% callers function_b

Random listing order was used

List reced from 44 to 1 e to restriction

Function was called by...

ncalls tottime cumtime

:27(function_b) <- 1000 0.011 22.251 :12( )

profile.dat% callees function_b

Random listing order was used

List reced from 44 to 1 e to restriction

Function called...

ncalls tottime cumtime

:27(function_b)->

1000 0.005 0.005 built-in method bisectJeft

1000 0.001 0.001 built-in method len

1000 1 5.297 22.234 built-in method sorted

profile.dat% quit

輸入help可以獲取命令列表，help後面跟隨命令名可以獲取該命令的更多信息。比如, help stats將列出可以賦予stats命令的參數。還有其他一些可用的工具，可以提供profile數據的圖形化展示形式，比如 RunSnakeRun (www.vrplumber.com/prograinming/runsnakerun), 該工具需要依賴於wxPython GUI庫。

使用timeit與cProfile模塊，我們可以識別出我們自己代碼中哪些區域會耗費超過預期的時間；使用cProfile模塊，還可以准確算岀時間消耗在哪裡。

以上內容部分摘自視頻課程 05後端編程Python-19調試、測試和性能調優(下) ，更多實操示例請參照視頻講解。跟著張員外講編程，學習更輕松，不花錢還能學習真本領。

Ⅸ 請問python 後端開發一般需要什麼技術

第一階段：Python語言基礎

主要學習Python最基礎知識，如Python3、數據類型、字元串、函數、類、文件操作等。階段課程結束後，學員需要完成Pygame實戰飛機大戰、2048等項目。

第二階段：Python語言高級

主要學習Python庫、正則表達式、進程線程、爬蟲、遍歷以及MySQL資料庫。

第三階段：Pythonweb開發

主要學習HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知識，掌握python三大後端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成網頁界面設計實戰;能獨立開發網站。

第四階段：Linux基礎

主要學習Linux相關的各種命令，如文件處理命令、壓縮解壓命令、許可權管理以及Linux Shell開發等。

第五階段：Linux運維自動化開發

主要學習Python開發Linux運維、Linux運維報警工具開發、Linux運維報警安全審計開發、Linux業務質量報表工具開發、Kali安全檢測工具檢測以及Kali 密碼破解實戰。

第六階段：Python爬蟲

主要學習python爬蟲技術，掌握多線程爬蟲技術，分布式爬蟲技術。

第七階段：Python數據分析和大數據

主要學習numpy數據處理、pandas數據分析、matplotlib數據可視化、scipy數據統計分析以及python 金融數據分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八階段：Python機器學習

主要學習KNN演算法、線性回歸、邏輯斯蒂回歸演算法、決策樹演算法、樸素貝葉斯演算法、支持向量機以及聚類k-means演算法。

關於python後端開發需要學什麼的內容，青藤小編就和您分享到這里了。如果您對python編程有濃厚的興趣，希望這篇文章可以為您提供幫助。如果您還想了解更多關於python編程的技巧及素材等內容，可以點擊本站的其他文章進行學習。

Ⅹ 零基礎如何入門學習Python

以下是python全棧開發課程學習路線，可以按照這個課程大綱有規劃的進行學習：

階段一：Python開發基礎

Python全棧開發與人工智慧之Python開發基礎知識學習內容包括：Python基礎語法、數據類型、字元編碼、文件操作、函數、裝飾器、迭代器、內置方法、常用模塊等。

階段二：Python高級編程和資料庫開發

Python全棧開發與人工智慧之Python高級編程和資料庫開發知識學習內容包括：面向對象開發、Socket網路編程、線程、進程、隊列、IO多路模型、Mysql資料庫開發等。

階段三：前端開發

Python全棧開發與人工智慧之前端開發知識學習內容包括：Html、CSS、JavaScript開發、Jquery&bootstrap開發、前端框架VUE開發等。

階段四：WEB框架開發

Python全棧開發與人工智慧之WEB框架開發學習內容包括：Django框架基礎、Django框架進階、BBS+Blog實戰項目開發、緩存和隊列中間件、Flask框架學習、Tornado框架學習、Restful API等。

階段五：爬蟲開發

Python全棧開發與人工智慧之爬蟲開發學習內容包括：爬蟲開發實戰。

階段六：全棧項目實戰

Python全棧開發與人工智慧之全棧項目實戰學習內容包括：企業應用工具學習、CRM客戶關系管理系統開發、路飛學城在線教育平台開發等。

階段七：數據分析

Python全棧開發與人工智慧之數據分析學習內容包括：金融量化分析。

階段八：人工智慧

Python全棧開發與人工智慧之人工智慧學習內容包括：機器學習、數據分析 、圖像識別、自然語言翻譯等。

階段九：自動化運維&開發

Python全棧開發與人工智慧之自動化運維&開發學習內容包括：CMDB資產管理系統開發、IT審計+主機管理系統開發、分布式主機監控系統開發等。

階段十：高並發語言GO開發

Python全棧開發與人工智慧之高並發語言GO開發學習內容包括：GO語言基礎、數據類型與文件IO操作、函數和面向對象、並發編程等。

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