python代碼規范工具

Ⅰ python的特性是什麼

Python是一門大家都比較熟悉的一門計算機語言，也是比較簡單的一門計算機語言，相對於來說更加簡單一些，而且也是不少人進入行業內的首要選擇。
Python是一門好用又簡單易學的計算機編程語言，在近幾年中，Python受到了不少IT人士的追捧，熱度也是越來越高了，成為了我們入門首選的編程語言，為什麼呢?因為Python具有非常廣泛的應用范圍，在人工智慧、web開發之中具有非常好的應用，同時在金融分析、爬蟲等領域也具有很大的作用。
1、Python採用C語言進行開發，但是Python不再有C語言中的指針等復雜的數據類型存在。
2、Python具有很強的面向對象特性，同時也簡單化了面向對象的實現，可以消除保護類型、抽象類、介面等面向對象的元素。
3、Python代碼可以使用空格或者製表符縮進的方式分割代碼。
4、Python僅僅只有31個保留字，而且沒有分號、begin、end等標記。
5、Python是強類型的語言，變數創建之後會對應一種數據類型，出現在統一表達式中的不同類型的變數需要做類型轉換。

Ⅱ 「Python編程規范」為Python代碼添加註釋

功能要求

為Python代碼添加註釋，對Python程序代碼進行說明。

實例代碼

'''多行注釋開始

下面的代碼根據變數x的值計算y

注意代碼中使用縮進表示代碼塊

多行注釋結束'''

x = 5

if x > 100:

y = x * 5 - 1 # 單行注釋：x>100時執行該語句

else:

y = 0 # x <= 100時執行該語句

print(y) # 輸出y

運行結果

知識說明

注釋用於為程序添加說明性的文字，幫助程序員更好的閱讀和理解程序代碼。Python解釋器會忽略注釋的內容，即注釋的內容不會被Python解釋器執行。

Python注釋分為單行注釋和多行注釋。

單行注釋以符號「#」開始，當前行中符號「#」及其後的內容為注釋語句。單行注釋可以獨佔一行，也可放在語句末尾。 說明： 在Pycharm中使用「ctrl + /」可以添加/取消單行注釋。

多行注釋是用3個英文單引號「'''多行注釋文本'''」或3個雙引號「"""注釋文本"""」進行注釋。 注意： 由一對三個單引號或一對三個雙引號括起來的內容被認為是注釋，但不能由三個單引號和三個雙引號混合使用。

Ⅲ 常用Python機器學習庫有哪些

Python作為一門理想的集成語言，將各種技術綁定在一起，除了為用戶提供更方便的功能之外，還是一個理想的粘合平台，在開發人員與外部庫的低層次集成人員之間搭建連接，以便用C、C++實現更高效的演算法。
使用Python編程可以快速遷移代碼並進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規范上。開發者在Python中封裝了很多優秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基於Numpy和Scipy，是專門為機器學習建造的一個Python模塊，提供了大量用於數據挖掘和分析的工具，包括數據預處理、交叉驗證、演算法與可視化演算法等一系列介面。
Scikit-Learn基本功能可分為六個部分：分類、回歸、聚類、數據降維、模型選擇、數據預處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基於組件的數據挖掘和機器學習軟體套裝，支持Python進行腳本開發。它包含一系列的數據可視化、檢索、預處理和建模技術，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數據可視化進行數據分析，包含統計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，並可使用它自帶的各類附加功能組件進行NLP、文本挖掘、構建網路分析等。
3、XGBoost
XGBoost是專注於梯度提升演算法的機器學習函數庫，因其優良的學習效果及高效的訓練速度而獲得廣泛的關注。XGBoost支持並行處理，比起同樣實現了梯度提升演算法的Scikit-Learn庫，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務。
4、NuPIC
NuPIC是專注於時間序列的一個機器學習平台，其核心演算法為HTM演算法，相比於深度學習，其更為接近人類大腦的運行結構。HTM演算法的理論依據主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質部分的運行原理。NuPIC可用於預測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內存佔用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎上提供Python介面。重點提供監督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。

Ⅳ 數據分析工具有哪些 python

IPython


IPython 是一個在多種編程語言之間進行交互計算的命令行 shell，最開始是用 python 開發的，提供增強的內省，富媒體，擴展的 shell
語法，tab 補全，豐富的歷史等功能。IPython 提供了如下特性：

更強的交互 shell(基於 Qt 的終端)

一個基於瀏覽器的記事本，支持代碼，純文本，數學公式，內置圖表和其他富媒體

支持交互數據可視化和圖形界面工具

靈活，可嵌入解釋器載入到任意一個自有工程里

簡單易用，用於並行計算的高性能工具

由數據分析總監，Galvanize 專家 Nir Kaldero 提供。



GraphLab Greate 是一個 Python 庫，由 C++ 引擎支持，可以快速構建大型高性能數據產品。

這有一些關於 GraphLab Greate 的特點：

可以在您的計算機上以交互的速度分析以 T 為計量單位的數據量。

在單一平台上可以分析表格數據、曲線、文字、圖像。

最新的機器學習演算法包括深度學習，進化樹和 factorization machines 理論。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚類在你的筆記本或者分布系統上運行同樣的代碼。

藉助於靈活的 API 函數專注於任務或者機器學習。

在雲上用預測服務便捷地配置數據產品。

為探索和產品監測創建可視化的數據。

由 Galvanize 數據科學家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一個開源的軟體，它具有 BSD 的開源許可，為 Python
編程語言提供高性能，易用數據結構和數據分析工具。在數據改動和數據預處理方面，Python 早已名聲顯赫，但是在數據分析與建模方面，Python
是個短板。Pands 軟體就填補了這個空白，能讓你用 Python 方便地進行你所有數據的處理，而不用轉而選擇更主流的專業語言，例如 R 語言。

整合了勁爆的 IPyton 工具包和其他的庫，它在 Python 中進行數據分析的開發環境在處理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不會執行重要的建模函數超出線性回歸和面板回歸;對於這些，參考 statsmodel 統計建模工具和 scikit-learn 庫。為了把 Python
打造成頂級的統計建模分析環境，我們需要進一步努力，但是我們已經奮斗在這條路上了。

由 Galvanize 專家，數據科學家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

線性編程是一種優化，其中一個對象函數被最大程度地限制了。PuLP 是一個用 Python
編寫的線性編程模型。它能產生線性文件，能調用高度優化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，來求解這些線性問題。

由 Galvanize 數據科學家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib



matplotlib 是基於 Python 的
2D(數據)繪圖庫，它產生(輸出)出版級質量的圖表，用於各種列印紙質的原件格式和跨平台的互動式環境。matplotlib 既可以用在 python 腳本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 應用伺服器，和6類 GUI
工具箱。

matplotlib 嘗試使容易事情變得更容易，使困難事情變為可能。你只需要少量幾行代碼，就可以生成圖表，直方圖，能量光譜(power
spectra)，柱狀圖，errorcharts，散點圖(scatterplots)等，。

為簡化數據繪圖，pyplot 提供一個類 MATLAB 的介面界面，尤其是它與 IPython
共同使用時。對於高級用戶，你可以完全定製包括線型，字體屬性，坐標屬性等，藉助面向對象介面界面，或項 MATLAB 用戶提供類似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科學官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn



Scikit-Learn 是一個簡單有效地數據挖掘和數據分析工具(庫)。關於最值得一提的是，它人人可用，重復用於多種語境。它基於
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等構建。Scikit 採用開源的 BSD 授權協議，同時也可用於商業。Scikit-Learn
具備如下特性：

分類(Classification) – 識別鑒定一個對象屬於哪一類別

回歸(Regression) – 預測對象關聯的連續值屬性

聚類(Clustering) – 類似對象自動分組集合

降維(Dimensionality Rection) – 減少需要考慮的隨機變數數量

模型選擇(Model Selection) –比較、驗證和選擇參數和模型

預處理(Preprocessing) – 特徵提取和規范化

Galvanize 公司數據科學講師，Isaac Laughlin提供

Spark



Spark 由一個驅動程序構成，它運行用戶的 main 函數並在聚類上執行多個並行操作。Spark
最吸引人的地方在於它提供的彈性分布數據集(RDD)，那是一個按照聚類的節點進行分區的元素的集合，它可以在並行計算中使用。RDDs 可以從一個 Hadoop
文件系統中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系統的文件)來創建，或者是驅動程序中其他的已經存在的標量數據集合，把它進行變換。用戶也許想要 Spark
在內存中永久保存 RDD，來通過並行操作有效地對 RDD 進行復用。最終，RDDs 無法從節點中自動復原。

Spark 中第二個吸引人的地方在並行操作中變數的共享。默認情況下，當 Spark
在並行情況下運行一個函數作為一組不同節點上的任務時，它把每一個函數中用到的變數拷貝一份送到每一任務。有時，一個變數需要被許多任務和驅動程序共享。Spark
支持兩種方式的共享變數：廣播變數，它可以用來在所有的節點上緩存數據。另一種方式是累加器，這是一種只能用作執行加法的變數，例如在計數器中和加法運算中。

Ⅳ Python自動化測試框架有哪些

第一種：Robot Framework
作為最重要的python測試框架之一，Robot Framework主要被用在測試驅動類型的開發與驗收中。雖然由python開發而來，但是它也可以在基於.net的Ironpython和基於Java的Jython上運行。同時，作為一個python框架，Robot還能夠兼容諸如Windows、MacOS、linux等平台。
在使用Robot Framework之前，需要先安裝python2.7.14及以上版本，在這里推薦大家使用python3.6.4，以確保適當的註解能夠被添加到代碼段中，並能夠跟蹤程序的更改，同時，您還需要安裝python包管理器--pip。
第二種：Pytest
適用於多種軟體測試的Pytest，是另一個python類型的自動化測試框架。憑借著開源和易學的特點，該工具經常被QA團體、開發團體、個人團體以及各種開源項目所使用。鑒於Pytest具有斷言重寫之類的實用功能，許多大型互聯網應用，如Dropbox、Mozilla，都已經從下面將要提到的unittest切換到了Pytest之上。
除了基本的python知識，用戶並不需要更多的技術儲備。另外，用戶只需要有一台帶有命令行界面的測試設備，並且安裝好了python包管理器以及可用於開發的IDE工具。
第三種：UnitTest/PyUnit
受到Junit啟發的UnitTest/PyUnit，也是一種標准化的針對單元測試的python類自動化測試框架。它的基類TestCase提供了各種斷言方法、以及所有清理和設置的常式。因此，TestCase子類中的每一種方法都是以test作為名詞點綴，以標識它們能夠被作為測試用例所運行。用戶可以使用load方法和TestSuite類來分組、並載入各種測試。當然，也可以通過聯合使用，來構建自定義的測試運行器。正如我們使用Junit去測試Selenium那樣，UnitTest也會用到unittest-sml-reporting，並能生成各種XML類型的報告。
第四種：Behave
行為驅動開發是一種基於敏捷軟體開發的方法。它能夠鼓勵開發人員、業務參與者和QA人員，三者之間的協作。python測試框架Behave允許團隊避開各種復雜的情況，去執行BDD測試。從本質上說該框架與SpecFlow和Cucumber相似，常被用於執行自動化測試。用戶可以通過簡單易讀的語言來編寫測試用例，並能夠在其執行期間粘貼到代碼之中。而且，那些被設定的行為規范與步驟，也可以被重用到其他的測試方案中。
第五種：Lettuce
Lettuce是另一種基於Cucumber和python的行為驅動類自動化工具。Lettuce主要專注於那些具有行為驅動開發特性的普通任務。它不但簡單易用，而且能夠使得整個測試過程更流暢、甚至更有趣。
您需要安裝帶有IDE的python2.7.14及以上版本。當然，您也可以使用pycharm或任何其他IDE工具。同時，您還需要安裝python包管理器。

Ⅵ Python的特點有哪些特點

Python是一種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。

Python的特點如下：

1、簡單

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一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。

2、易學

Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。

3、速度快

Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。

4、免費、開源

Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者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。

5、高層語言

用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。

6、可移植性

由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。

7、解釋性

一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。

運行程序的時候，連接/轉載器軟體把你的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。你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。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。

8、面向對象

Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。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。

9可擴展性

如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。

10、可嵌入性

可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。

11、豐富的庫

Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。

12、規范的代碼

Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

Ⅶ 在機器學習科學計算領域,有哪些工具能讓python和matlab一樣好用

Pycharm相比Spyder的優點是：
1 調試更方便，Spyder在其他文件裡面設置斷點，竟然無法停下來，必須得在主程序裡面設置一個斷點，然後「Step into」，如搏盯模果嵌套比較深的話，這種方法特別麻煩。 Pycharm就沒有這個問題。

2 Pycharm的「Reformat code」功能我特別喜歡，可以自動將你的代碼排版規范，比如=兩邊各空一格，函數結尾空兩行等等，不止能作用於一個文件，而且能一次性作用於整個項目！

Pycharm的缺點：
1 最新版本雖然支持了ipython，但功能體驗比較差，1，反應比較慢 2 tab鍵經常不能彈出對象的屬性與方法。

2 沒有workspace。

所以，我的建議是結合使用這兩個工具，基本上能達到MATLAB的使用體驗。

2016年3月14日的補充
經過一段時間使用，也發現了Anaconda的缺點。特別是spyder。
1 在workspace里，對數據量偏大一點的變數進行查看，容易卡死，而MATLAB不會。
2 再workspace里，浮點數只顯示小數點後三位，我經常要手工修改為顯示為小數點後6位，不知道怎麼修改默認設置。
3 斷點調試明顯沒有MATLAB方便。
4 沒有MATLAB那樣方便的Profiler,用於發現代碼運算瓶頸，而Spyder沒有。
還有其他的，就不一一列舉了，總之，在IDE上，Spyder相比MATLAB差遠了，但我用Python，仍然會用Spyder，因為基緩目前沒有更好的替代品。

原答案：
千言萬語匯成一句話: 安裝Anaconda!
Anaconda非常適合做研究.Pycharm適合做開發,而不是研究.
為什麼說Anaconda好呢?
1 自帶了很多適合搞科學研究的庫,比如numpy, scipy, pandas, matplotlib, sympy, sklearn等.
2 裡面的spyder的界面非常像matlab的界面, 還支持單步調試.編輯器則罩像matlab那樣，可以創建cell（使用#%%，與matlab類似），方便查看與調試。
3 裡面的ipython notebook, 非常適合交互和展示成果.

Ⅷ python程序有哪些編碼規范

編碼格式聲明
通常，編碼格式聲明是必需的。如果 python 源碼文件沒有聲明編碼格式，python 解釋器會默認使用 ASCII 編碼，一旦源碼文件包含非ASCII編碼的字元，python 解釋器就會報錯。以 UTF-8 為例，以下兩種編碼格式聲明都是合乎規則的。
縮進
統一使用 4 個空格進行縮進。絕對不要用tab, 也不要tab和空格混用。對於行連接的情況，我一般使用4空格的懸掛式縮進。例如：
引號
自然語言使用雙引號
機器標識使用單引號
正則表達式使用雙引號
空行
編碼格式聲明、模塊導入、常量和全局變數聲明、頂級定義和執行代碼之間空兩行
頂級定義之間空兩行，方法定義之間空一行
在函數或方法內部，可以在必要的地方空一行以增強節奏感，但應避免連續空行
導入模塊
導入總應該放在文件頂部，位於模塊注釋和文檔字元串之後，模塊全局變數和常量之前。導入應該按照從最通用到最不通用的順序分組，分組之間空一行
標准庫導入
第三方庫導入
應用程序指定導入
命名規范
模塊盡量使用小寫命名，首字母保持小寫，盡量不要用下劃線
類名使用駝峰(CamelCase)命名風格，首字母大寫，私有類可用一個下劃線開頭
函數名一律小寫，如有多個單詞，用下劃線隔開
私有函數可用一個下劃線開頭
變數名盡量小寫, 如有多個單詞，用下劃線隔開
常量採用全大寫，如有多個單詞，使用下劃線隔開