pythonop

① python怎麼學習

對於很多想學習Python的小夥伴來說，不知道從何開始，小蝸這里整理了一份Python全棧開發的學習路線，大家可按照以下這份大綱來進行學習：

第一階段：專業核心基礎

階段目標：
1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識
2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發
3. 對Python的核心庫和組件有深入理解
4. 熟練應用SQL語句進行資料庫常用操作
5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置
6. 熟練使用MySQL，掌握資料庫高級操作
7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：
Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL資料庫、Linux操作系統。
1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養扎實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。
2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網路編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網路協議知識，並熟練運用於項目中。
3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。
4、資料庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解資料庫管理系統通用知識及MySQL資料庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。
5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與許可權，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的伺服器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：
1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議
3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發
4. 深入理解網路協議，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知識
5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理
6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：
Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。
1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。
2、前端開發框架Vue，JSON數據，網路通信協議，Web伺服器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網路協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。
3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。
4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，資料庫擴展包Flask-Sqlalchemy，資料庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：
1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網路抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析
2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取
3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理
4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網路爬蟲進行分布式內容爬取
5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程
6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫
8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：
網路爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。
1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網路協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分布式爬蟲的能力。
2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。
3、Pandas裡面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。
4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪制、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪制各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智慧

階段目標：
1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程
2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題
3. 熟練掌握常見的分類演算法和回歸演算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等
4. 掌握卷積神經網路對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裡面的張量、會話、梯度優化模型等
5. 掌握深度學習卷積神經網路運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：
1、機器學習常見演算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標准化、數據主成分分析PCA、KNN演算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和演算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習演算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。
2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網路結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網路的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

② python 二叉樹實現四則運算

#!/usr/bin/python#* encoding=utf-8s = "20-5*(0+1)*5^(6-2^2)" c = 0top = [0,s[c],0]op = [["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"],["+","-"],["*","/"],["^"]] def getLev(ch): for c1 in range(0, len(op)): for c2 in range(0, len(op[c1])): if (op[c1][c2]==ch): return c1 elif (len(ch)>1): match = 0 for c3 in range(0, len(ch)): if (getLev(ch[c3])>=0): match+=1 if (match==len(ch)):return c1 return -1

③ python如何實現計時

用python實現計時器功能，代碼如下：
''' Simple Timing Function.
This function prints out a message with the elapsed time from the
previous call. It works with most Python 2.x platforms. The function
uses a simple trick to store a persistent variable (clock) without
using a global variable.
'''
import time
def r( op=None, clock=[time.time()] ):
if op != None:
ration = time.time() - clock[0]
print '%s finished. Duration %.6f seconds.' % (op, ration)
clock[0] = time.time()
# Example
if __name__ == '__main__':
import array
r() # Initialise the timing clock
opt1 = array.array('H')
for i in range(1000):
for n in range(1000):
opt1.append(n)
r('Array from append')
opt2 = array.array('H')
seq = range(1000)
for i in range(1000):
opt2.extend(seq)
r('Array from list extend')
opt3 = array.array('H')
seq = array.array('H', range(1000))
for i in range(1000):
opt3.extend(seq)
r('Array from array extend')
# Output:
# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.
# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.
# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.

④ Python課程內容都學習什麼啊

賀聖軍Python輕松入門到項目實戰（經典完整版）（超清視頻）網路網盤

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⑤ Python語法小記憶

Python 中的字元串還支持轉義字元。所謂轉義字元是指使用反斜杠「\」對一些特殊字元進行轉義。

轉義字元說明

\ 續行符

\n 換行符

\0 空

\t 水平製表符，用於橫向跳到下一製表位

\'' 雙引號

\' 單引號

\\ 一個反斜杠

\f 換頁

\0dd 八進制數，dd 代表字元，如\012 代表換行

\xhh 十六進制數，hh 代表字元，如\x0a 代表換行

在Python 中，提供了如下表所示的函數進行數據類型的轉換。

函數作用

int(x) 將x 轉換成整數類型

float(x) 將x 轉換成浮點數類型

complex(real [,imag]) 創建一個復數

str(x) 將x 轉換為字元串

repr(x) 將x 轉換為表達式字元串

eval(str) 計算在字元串中的有效Python 表達式，並返回一個對象

chr(x) 將整數x 轉換為一個字元

ord(x) 將一個字元x 轉換為它對應的整數值

hex(x) 將一個整數x 轉換為一個十六進制字元串

oct(x) 將一個整數x 轉換為一個八進制的字元串

賦值運算符主要用來為變數等賦值。使用時，可以直接把基本賦值運算符「=」右邊的值賦給左邊的變數，也可以進行某些運算後再賦值給左邊的變數。在Python 中常用的賦值。

運算符如下表所示。

運算符說明舉例展開形式

= 簡單的賦值運算x=y x=y

+= 加賦值x+=y x=x+y

-= 減賦值x-=y x=x-y

*= 乘賦值x*=y x=x*y

/= 除賦值x/=y x=x/y

%= 取余數賦值x%=y x=x%y

**= 冪賦值x**=y x=x**y

//= 取整除賦值x//=y x=x//y

比較運算符，也稱關系運算符，用於對變數或表達式的結果進行大小、真假等比較，如果比較結果為真，則返回True，如果為假，則返回False。比較運算符通常用在條件語句中作為判斷的依據。Python 中的比較運算符如下表所示。

運算符作用舉例結果

> 大於'a' > 'b' False

< 小於156 < 456 True

== 等於'c' == 'c' True

!= 不等於'y' != 't' True

>= 大於或等於479 >= 426 True

<= 小於或等於62.45 <= 45.5 False

邏輯運算符是對真和假兩種布爾值進行運算，運算後的結果仍是一個布爾值，Python中的邏輯運算符主要包括and（邏輯與）、or（邏輯或）、not（邏輯非）。

運算符含義用法結合方向

and 邏輯與op1 and op2 從左到右

or 邏輯或op1 or op2 從左到右

not 邏輯非not op 從右到左

所謂運算符的優先順序，是指在應用中哪一個運算符先計算，哪一個後計算，與數學的四則運算應遵循的「先乘除，後加減」是一個道理。

下表按從高到低的順序列出了運算符的優先順序。同一行中的運算符具有相同優先順序，此時它們的結合方向決定求值順序。

運算符說明

** 冪

~、+、- 取反、正號和負號

*、/、%、// 算術運算符

+、- 算術運算符

<<、>> 位運算符中的左移和右移

& 位運算符中的位與

^ 位運算符中的位異或

｜ 位運算符中的位或

<、<=、>、>=、!=、== 比較運算符

在Python 中，使用內置函數input()可以接收用戶的鍵盤輸入。input()函數的基本用法如下：

variable = input(＂提示文字＂)

其中，variable 為保存輸入結果的變數，雙引號內的文字用於提示要輸入的內容。

默認的情況下，在Python中，使用內置的print()函數可以將結果輸出到IDLE或者標准控制台上。其基本語法格式如下：

Print(輸出內容)

其中，輸出內容可以是數字和字元串（字元串需要使用引號括起來），此類內容將直接

輸出，也可以是包含運算符的表達式，此類內容將計算結果輸出。

⑥ 用python編程設計一個簡單的計算器程序，要求用戶從鍵盤輸入如下形式的表達式：

用exec函數
小提示：
a=3
b=4
op='*'
exec('c=%s%s%s'%(a,op,b))
printc

⑦ 怎樣把python數組轉換為張量

import tensorflow as tf
# 創建一個常量op， 產生一個1x2矩陣，這個op被作為一個節點
# 加到默認視圖中
# 構造器的返回值代表該常量op的返回值
matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])

# 創建另一個常量op, 產生一個2x1的矩陣
matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])

# 創建一個矩陣乘法matmul op，把matrix1和matrix2作為輸入：
proct = tf.matmul(matrix1, matrix2)

⑧ 在python中，怎麼實現輸入

Python的輸入輸出分別是利用函數：

str = input("請輸入：");
print ("你輸入的內容是: ", str)；
input函數返回一個string類型的值，聲明一個變數來接收輸入的值，print是輸出

⑨ python怎樣比較兩列的大小（選出滿足條件的記錄），其中一列有大於小於號

importre

defget_test_func(op):
ifop=='<':
returnlambdax,y:x<y
elifop=='>':
returnlambdax,y:x>y
elifop=='<=':
returnlambdax,y:x<=y
elifop=='>=':
returnlambdax,y:x>=y
raiseValueError('Unknownoperator%s'%op)

withopen('input.txt','r')asfin:
next(fin)
forrowinfin:
cols=row.split()
x=float(cols[1])
m=re.match(r'([><]=?)(d+(?:.d+))',cols[2])
ifm:
op,y=m.group(1),float(m.group(2))
test=get_test_func(op)
iftest(x,y):
print('Row%s:Value%ssatisfiesconstraint:%s'%(cols[0],cols[1],cols[2]))
else:
print('Row%s:Incorrectformat:%s'%(name,cols[2]))

輸入文件：

col1 col2 col3

row1 7 <=0.5

row2 7 >0.5

輸出結果：

Row row2: Value 7 satisfies constraint: >0.5