python的包裝

1. python進階精華-編寫裝飾器為被包裝的函數添加參數

注意：這種發方法並不是裝飾器最常用的功能，但是在降低代碼重復上可謂是首屈一指。比如：如果不使用裝飾器，上述代碼可能會很多：

當然，這里也有一個潛在的風險，就是當裝飾器包裹的函數已經用了debug作為參數名，那麼裝飾器這里將會報錯，所以要添加額外的一些判斷來完善代碼：

最後還剩下一部分比較難理解的地方，我將理解的注釋在每行代碼上方，這個問題就是，在列印被修飾函數的參數簽名時，其實並不能正確顯示參數簽名，原因是因為被wrapper修飾過後的函數實際上應該使用的是wrapper的參數簽名表，例如：

所以，接下來，完成最後最難的一步：

2. matlab和python的區別

指代不同、用處不同。matlab是Python的集成開發環境 ，自1.5.2b1以來已與該語言的默認實現捆綁在一起。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。

matlab和python的區別

1、matlab被打包為Python包裝的可選部分，包含許多linux發行版 。 完全用Python和TkinterGUI工具包編寫（Tcl/ Tk的包裝函數）。

2、python：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。

matlab的基本使用方法

認識基本區域：如圖所示，這是matlab打開之後的基本界面，上方為命令功能區，右側為命令行輸入欄，左上角為當前路徑中文件夾詳情，左下角為軟體工作區。

數據的導入：

matlab經常被用於做數據可視化，數據分析等，這就需要數據的導入，點擊如圖所示位置中的導入數據，然後選擇你要導入的數據的文件，然後進行如圖所示的操作，即可導入數據。

命令行的使用：

這里僅使用一個簡單的命令操作，命令：2=1;如圖所示，在命令行中輸入你的命令，這時只要點擊確定，即可被執行。

函數的使用：

在軟體左上角位置中的 點擊 新建，之後即可新建腳本，函數等文件，這里選擇文件，之後將會出現如圖所示的函數的基本形式，function函數的基本形式，編輯完成後，只要將函數名輸入到命令行中即可進行使用。

3. 如何在pycharm中安裝python包裝工具

第一步：進入PyCharm官網，點擊Tools
第二步：點擊「PyCharm」，進入安裝包現在頁面
第三步：點擊「DOWNLOAD NOW」，根據自己需要下載匹配的操作系統的安裝包
第四步：等待安裝包下載完，運行即可。
python安裝過程
第一步：找到下載好的PyCharm安裝包
第二步：雙擊已下載的PyCharm安裝包，出現如下圖所示的界面，點擊「next」
第三步：選擇安裝目錄，Pycharm需要的內存較多，建議將其安裝在D盤或者E盤，不建議放在系統盤C盤
第四步：點擊Next
數字1：create desktop shortcut（創建桌面快捷方式），系統32位就選32-bit,系統64位就選64-bit。現在大多數都是64位了，不清楚系統類型：我的電腦=》右鍵=》屬性

筆者的電腦是64位系統，所以選擇64位。
數字2：update path variable(restart needed)更新路徑變數(需要重新啟動)，add launchers dir to the path（將啟動器目錄添加到路徑中）。上一個PyCharm版本沒有的，所以沒有選擇。
數字3：update context menu（更新上下文菜單），add open folder as project（添加打開文件夾作為項目）。上一個PyCharm版本沒有的，所以沒有選擇。
數字4：create associations 創建關聯，關聯.py文件，雙擊都是以pycharm打開。
數字5：不要選，我第一次安裝的時候就是勾選了，差點放棄。pycharn是國外的軟體，網站就是國外，下載速度很慢。有人選上等一兩個小時，我等半小時，直接強制關掉。沒勾選安裝很快完成。把數字1和數字4勾選就好，數字2和數字3看你自己需求。（數字5如果有需求，自己可以單獨去官網下載安裝JRE）
第五步：點擊Next
默認安裝即可，直接點擊Install。
第六步：耐心的等待兩分鍾左右
第七步：點擊Finish，Pycharm安裝完成。
接下來對Pycharm進行配置，雙擊運行桌面上的Pycharm圖標
從哪裡導入pycharm設置，直接第三個（Do not import settings），以後還可以導入。選擇Do not import settings，之後選擇OK，進入下一步。
第八步：勾選I confirm that.......
第九步：點擊「continue」
第十步：數據分享
第十一步：點擊「send」或者「Don't send」。
第十二步：可以右上角關掉，也可以左下角：skip remaining and set defaults（跳過其餘和設置默認值）
第十三步：點擊左下角：skip remaining and set defaults（跳過其餘和設置默認值）進入激活界面，選擇第二個License server
Active 激活分為三種：1、JetBrains Account 賬戶激活；2、Activation code激活碼（推薦親測）；3、License server授權伺服器激活（推薦）
希望可以幫到你

4. idle和python區別是什麼

idle是一個用於編輯腳本，代碼高亮且可以直接運行的文本編輯器。python是個運行程序，雙擊打開是一個命令行，可以直接輸入代碼，但是不能保存成腳本，可以看做是控制台。

Idle（全稱：Integrated Development and Learning Environment）是Python的集成開發環境，自1.5.2b1以來已與該語言的默認實現捆綁在一起。它被打包為Python包裝的可選部分，包含許多Linux發行版，它完全用Python和Tkinter GUI工具包編寫。

5. idle和python區別

第一點：指代不同

Python IDLE：是Python的集成開發環境，自1.5.2B1以來已與該語言的默認實現捆綁在一起。

Python：是一種跨平台的計算機程序設計語言，也是一種面向對象的動態類型語言。

第二點：用途不同

Python IDLE：被打包為Python包裝的可選部分，包含許多Linux發行版本，完全用Python和Tkinter GUI工具包編寫。

Python：被設計用於編寫自動化腳本，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、大型項目的開發。

第三點：特點不同

Python IDLE：是開發Python程序的基本IDLE，具備基本的IDE功能，是非商業Python開發的不錯選擇。

Python：在執行時，首先會將．py文件中的源代碼編譯成Python的byte code，然後由Python Virtual Machine來執行這些編譯好的byte code，這種機制的基本思想跟Java、net是一致的。

6. 盤點Python常用的模塊和包

模塊

1.定義

計算機在開發過程中，代碼越寫越多，也就越難以維護，所以為了編寫可維護的代碼，我們會把函數進行分組，放在不同的文件里。在python里，一個.py文件就是一個模塊。

2.優點：

提高代碼的可維護性。

提高代碼的復用，當模塊完成時就可以在其他代碼中調用。

引用其他模塊，包含python內置模塊和其他第三方模塊。

避免函數名和變數名等名稱沖突。

python內建模塊：

1.sys模塊

2.random模塊

3.os模塊：

os.path:講解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

數據可視化

1.matplotlib :

是Python可視化程序庫的泰斗，它的設計和在1980年代被設計的商業化程序語言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它們讓你能用更少的代碼去調用 matplotlib的方法。

訪問：

https://matplotlib.org/

顏色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是構建在matplotlib的基礎上的，用簡潔的代碼來製作好看的圖表。Seaborn跟matplotlib最大的區別就是它的默認繪圖風格和色彩搭配都具有現代美感。

訪問：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之處是它允許你疊加不同的圖層來完成一幅圖

訪問：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python編寫，因此它不但是一個方便實用的可視化軟體，而且可以方便地用Python編寫擴展，嵌入到用戶編寫的Python程序中，或者直接使用其面向腳本的API：mlab快速繪制三維圖

訪問：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

講解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK庫對標準的VTK庫進行包裝，提供了Python風格的API、支持Trait屬性和numpy的多維數組。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三維的數據可視化工具，它由C++編寫，包涵了近千個類幫助我們處理和顯示數據

講解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

機器學習

1.Scikit-learn

是一個簡單且高效的數據挖掘和數據分析工具，易上手，可以在多個上下文中重復使用。它基於NumPy, SciPy 和 matplotlib，開源，可商用（基於 BSD 許可）。

訪問：

講解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌機器智能科研組織中的谷歌大腦團隊（Google Brain Team）的研究人員和工程師開發。該系統設計的初衷是為了便於機器學習研究，能夠更快更好地將科研原型轉化為生產項目。

相關推薦：《Python視頻教程》

Web框架

1.Tornado

訪問：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

訪問：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

訪問：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 圖形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科學計算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

訪問

http://www.numpy.org/

講解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一個Python的科學計算庫，用一套強大的符號計算體系完成諸如多項式求值、求極限、解方程、求積分、微分方程、級數展開、矩陣運算等等計算問題

訪問

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

講解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官網

https://www.scipy.org/

講解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官網

http://pandas.pydata.org/

講解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官網

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密碼學

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬蟲相關

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一個高並發的網路性能庫

http://www.gevent.org/

圖像處理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然語言處理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

資料庫驅動

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle庫

訪問：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及對象關系映射（ORM）工具

訪問：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原裝DB

訪問：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL處理工具

smtplib模塊

發送電子郵件

其他庫暫未分類

1.PyInstaller：

是一個十分有用的第三方庫，它能夠在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系統下將 Python 源文件打包，通過對源文件打包， Python 程序可以在沒有安裝 Python 的環境中運行，也可以作為一個 獨立文件方便傳遞和管理。

2.Ipython

一種互動式計算和開發環境

講解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

7. python使用br打包發布apk

如下；
py如果沒有Qt \ bin,您可以復制本文件Qt網站。如果找不到現有PyQt5插件目錄的錯誤出現在包裝過程中,然後,1)找到PyQt5文件夾/圖書館/插件路徑下蟒蛇目錄下安裝,並復制內容;2)按照下面的錯誤報告一個句子,例如,如下:路徑檢查:_build /圖書館/插件的內部去C驅動和創建它們。最後,將剛才復制的復制進去,然後再做一次,包成功。特別注意:如果你發現你可以在你的電腦打開它的包裝完成後,但你不能打開它在別人的電腦,錯誤報告如下:xxx未能執行腳本。在這個時候,我們需要替換上面的命令在步驟4 w c,然後刪除所有的東西都打包和重新包裝。c程序可以打開終端窗口cmd的形式,這樣操作失敗時,將一個特定的錯誤報告,具體的錯誤將被修改。

8. matlab和python的區別

matlab和python的區別是：指代不同、用處不同。

matlab是Python的集成開發環境，自1.5.2b1以來已與該語言的默認實現捆綁在一起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。matlab被打包為Python包裝的可選部分，包含許多Linux發行版。

完全用Python和TkinterGUI工具包編寫(Tcl/Tk的包裝函數）。python是被設計用於編寫自動化腳本（she11），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。

Python

Python是一種廣泛使用的解釋型、高級和通用的編程語言，Python由荷蘭數學和計算機科學研究學會的Guido van Rossum創造，第一版發布於1991年，它是ABC語言的後繼者，也可以視之為一種使用傳統中綴表達式的LISP方言。

Python提供了高效的高級數據結構，還能簡單有效地面向對象編程，Python語法和動態類型，以及解釋型語言的本質，使它成為多數平台上寫腳本和快速開發應用的編程語言，隨著版本的不斷更新和語言新功能的添加，逐漸被用於獨立的、大型項目的開發。

9. python為什麼把新的安裝包裝在項目文件夾下面

在 Python 中，通常會將新安裝的包裝在項目文件夾下面是因為這樣可以使包的依賴關系更清晰，並且更容易管理。

在 Python 中，可以使用 pip 工具安裝新的包。當您使用 pip 安裝新包時，pip 會將該包安裝到您的項目文件夾中的一個名為 「venv」 的虛擬環境中。虛擬環境是一個隔離的 Python 環境，其中只包含為該項目安裝的包。這意味著，如果您在項目中安裝了許多包，則這些包將獨立於您的全局 Python 環境，並且只能在該項目中使用。

這種方法的優點是，可以更輕松地管理項目中使用的包，並且可以確保項目在不同的計算機上運行時使用相同的包。例如，如果您將項目共享給其他人，則可以使用項目文件夾中的虛擬環境來確保所有人使用相同的包版本。

總之，將新安裝的包裝在項目文件夾下面可以使包的依賴關系更清晰，並且更容易管理。

10. 為什麼做AI的都選Python

答: 主要有以下的一些見解，歡迎和你探討。

1. 主流的深度學習框架基本上都是用Python開發的，雖然說他們也提供了其他語言的介面，但是用起來還是沒有Python這么方便；
2. Python裡面有非常多的科學計算包，各種具有實用功能的庫，大大提高了開發效率，對於AI而言，最開始呢是在學術上有著大量的運用，而使用Python，非常方便進行模擬。學術研究成功之後呢，慢慢在工業界越來越多了；
3. Python的包裝能力，組合能力，嵌入式能力非常強,可以把各種復雜性包裝在 Python 模塊里，暴露出漂亮的介面。也非常方便其他語言的調用。

希望可以幫助到你~