pythondummy

㈠ 在python中怎麼實現goto功能

1、首先點擊輸入下方的代碼：

from goto import *

@patch

def f2():

goto(10)

(1)pythonmmy擴展閱讀：

用法是：

1、from goto import *。注意暫時不支持import goto，

2、對需要使用goto的函數，前面加個@patch

3、用label(x)和goto(x)的形式寫label和goto。x可以是數字或字元串。

goto模塊的代碼如下：

goto.py

㈡ python的標識符命名規則是什麼有哪些關鍵字

• 包名：全部小寫字母，中間可以由點分隔開，不推薦使用下劃線。作為命名空間，包名應該具有唯一性，推薦採用公司或者組織域名的倒置，如com.apple.quicktime.v2。

• 模塊名：全部小寫字母，如果是多個單詞構成，可以用下劃線隔開，如mmy_threading。

  3、類名：總是使用首字母大寫單詞串。如MyClass。內部類可以使用額外的前導下劃線。

  類總是使用駝峰格式命名，即所有單詞首字母大寫其餘字母小寫。類名應該簡明，精確，並足以從中理解類所完成的工作。常見的一個方法是使用表示其類型或者特性的後綴，例如:

  SQLEngine、MimeTypes。

  4、異常名：異常屬於類，命名同類命名，但應該使用Error作為後綴。如FileNotFoundError

  5、變數名：變數名：全部小寫，由下劃線連接各個單詞。如color = WHITE，this_is_a_variable = 1

  *注意*：

  1.不論是類成員變數還是全局變數，均不使用 m 或 g 前綴。

  2.私有類成員使用單一下劃線前綴標識，如_height。多定義公開成員，少定義私有成員。

  3.變數名不應帶有類型信息，因為Python是動態類型語言。如 iValue、names_list、dict_obj 等都是不好的命名。

• 函數名和方法名：

  函數名應該為小寫，可以用下劃線風格單詞以增加可讀性。如：myfunction，my_example_function。

  *注意*：

  混合大小寫僅被允許用於這種風格已經占據優勢的時候，以便保持向後兼容。

  總使用「self」作為實例方法的第一個參數。總使用「cls」作為類方法的第一個參數。

  如果一個函數的參數名稱和保留的關鍵字沖突，通常使用一個後綴下劃線好於使用縮寫或奇怪的拼寫。

  7、常量名：全部大寫字母，如果是多個單詞構成，可以用下劃線隔開，如YEAR和WEEK_OF_MOUTH。

  了解Python命名規則可以幫助我們更好的處理代碼，提高工作效率。

㈢ python 函數參數的類型

可以是列表。實際上，"參數可以是什麼類型"取決於函數體中定義的操作。只要該類型支持這個過程就可以。
比如
def
mmy(a):
return
a*2
可以接受整數或列表作為參數，因為列表也可以實現乘法。
想要每個元素乘2的話，
a
=
[i
*
2
for
i
in
a]

㈣ python 多分類欄位 怎麼mmy

1.ehlo
2.auth login
3.mail from
4.rcpt to
5.data
6.quit

相對於第一種來說，多了一個認證過程，就是auth login這個過程。

㈤ python多個線程鎖可提高效率嗎

首先，Python的多線程本身就是效率極低的，因為有GIL（Global Interpreter Lock：全局解釋鎖）機制的限制，其作用簡單說就是：對於一個解釋器，只能有一個線程在執行bytecode。
所以如果為了追求傳統意義上多線程的效率，在Python界還是用多進程（multiprocessing)吧……
這里你用了多線程，且用了鎖來控制公共資源，首先鎖這個東西會導致死鎖，不加鎖反而沒有死鎖隱患，但會有同步問題。
另外，如果不同線程操作的是不同的文件，是不存在同步問題的，如果操作同一個文件，我建議採用Queue（隊列）來處理。
總的來說，用單線程就好了，因為Python多線程本身就沒什麼效率，而且單線程也不用考慮同步問題了。非要追求效率的話，就用多進程吧，同樣也要考慮進程鎖。

㈥ python性別轉換為數字

1.
map映射 性別映射數值 先創建一個map ,再將map映射到表格中的值 sex_mapping = {"male": 0, "female": 1} train_df['Sex'] = train_df['Sex'].map(sex_mapping)
2.
get_mmies()函數 俗稱獨熱編碼(one-hot編碼) pandas.get_mmies(data, prefix=None, prefix_sep='_', mmy_na=False, columns=None,

㈦ 北大青鳥設計培訓：怎樣才能提高Python運行效率

python逐漸走入人們的視線，成為熱門編程語言，隨之而來，加入python培訓的准程序員大軍也成為社會熱點。
Python具有許多其他編程語言不具備的優勢，譬如能通過陸寬雀極少量代碼完成許多操作，以及多進程，能夠輕松支持多任務處理。
除了多種優勢外，python也有不好的地方，運行較慢，下面電腦培訓http://www.kmbdqn.cn/為大家介紹6個竅門，可以幫你提高python的運行效率。
1.在排序時使用鍵Python含有許多古老的排序規則，這些規則在你創建定製的排序方法時會佔用很多時間，而這些排序方法運行時也會拖延程序實際的運行速度。
最佳的排序方法其實是盡可能多地使用鍵和內置的sort()方法。
2.交叉編譯你的應用開發者有時會忘記計算機其實並不理解用來創建現代應用程序的編程語言。
計算機理解的是機器語言。
為了運行你的應用，你藉助一個應用將你所編的人類可讀的代碼轉換成機器可讀的代碼。
有時，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應用，再以C++這樣的語言運行你的應用，這在運行的角度來說，是可行的。
關鍵在於，你想你的應用完成什麼事情，而你的主機系統能提供什麼樣的資源。
3.關鍵代碼使用外部功能包Python簡化了許多編程任務，但是對於一些時間敏感的任務，它的表現經常不盡人意。
使用C/C++或機器語言的外部功能包處理時間敏感任務，可以有效提高應用的運行效率。
這些功能包往往依附於特定的平台，因此你要根據自己所用的平台選擇合適的功能包。
簡而言之，這個竅門要你犧牲應用的可移植性以換取只有通過對底層主機的直接編程才能獲得的運行效率。
4.針對循環的優化每一種編程語言都強調最優化的循環方案。
當使用Python時，你可以借巧亂助豐富的技巧讓循環程序跑得更快。
然而，開發者們經常遺忘的一個技巧是：盡量避免在循環中訪問變數的屬性。
5.嘗試多種編碼方法每次創建應用時都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會導致應用的運行效率不盡人意。
可以在程序分析時嘗試一些試驗性的辦法。
譬如說，在處理字典中的數據項早早時，你既可以使用安全的方法，先確保數據項已經存在再進行更新，也可以直接對數據項進行更新，把不存在的數據項作為特例分開處理。
6.使用較新的Python版本你要保證自己的代碼在新版本里還能運行。
你需要使用新的函數庫才能體驗新的Python版本，然後你需要在做出關鍵性的改動時檢查自己的應用。
只有當你完成必要的修正之後，你才能體會新版本的不同。

㈧ 如何用python實現含有虛擬自變數的回歸

參考資料：
DataRobot | Ordinary Least Squares in Python

DataRoboe | Multiple Regression using Statsmodels

AnalyticsVidhya | 7 Types of Regression Techniques you should know!

㈨ 如何提高python的運行效率

竅門一：關鍵代碼使用外部功能包

Python簡化了許多編程任務，但是對於一些時間敏感的任務，它的表現經常不盡人意。使用C/C++或機器語言的外部功能包處理時間敏感任務，可以有效提高應用的運行效率。這些功能包往往依附於特定的平台，因此你要根據自己所用的平台選擇合適的功能包。簡而言之，這個竅門要你犧牲應用的可移植性以換取只有通過對底層主機的直接編程才能獲得的運行效率。以下是一些你可以選擇用來提升效率的功能包：

Cython
Pylnlne
PyPy
Pyrex

這些功能包的用處各有不同。比如說，使用C語言的數據類型，可以使涉及內存操作的任務更高效或者更直觀。Pyrex就能幫助Python延展出這樣的功能。Pylnline能使你在Python應用中直接使用C代碼。內聯代碼是獨立編譯的，但是它把所有編譯文件都保存在某處，並能充分利用C語言提供的高效率。

竅門二：在排序時使用鍵

Python含有許多古老的排序規則，這些規則在你創建定製的排序方法時會佔用很多時間，而這些排序方法運行時也會拖延程序實際的運行速度。最佳的排序方法其實是盡可能多地使用鍵和內置的sort()方法。譬如，拿下面的代碼來說：

import operator
somelist = [(1, 5,]
在每段例子里，list都是根據你選擇的用作關鍵參數的索引進行排序的。這個方法不僅對數值類型有效，還同樣適用於字元串類型。

竅門三：針對循環的優化

每一種編程語言都強調最優化的循環方案。當使用Python時，你可以藉助豐富的技巧讓循環程序跑得更快。然而，開發者們經常遺忘的一個技巧是：盡量避免在循環中訪問變數的屬性。譬如，拿下面的代碼來說：

lowerlist = ['this', 'is', 'lowercase']
upper = str.upper
upperlist = []
append = upperlist.append
for word in lowerlist:
append(upper(word))
print(upperlist)
#Output = ['THIS', 'IS', 'LOWERCASE']
每次你調用str.upper, Python都會計算這個式子的值。然而，如果你把這個求值賦值給一個變數，那麼求值的結果就能提前知道，Python程序就能運行得更快。因此，關鍵就是盡可能減小Python在循環中的工作量。因為Python解釋執行的特性，在上面的例子中會大大減慢它的速度。

（注意：優化循環的方法還有很多，這只是其中之一。比如，很多程序員會認為，列表推導式是提高循環速度的最佳方法。關鍵在於，優化循環方案是提高應用程序運行速度的上佳選擇。）

竅門四：使用較新的Python版本

如果你在網上搜索Python，你會發現數不盡的信息都是關於如何升級Python版本。通常，每個版本的Python都會包含優化內容，使其運行速度優於之前的版本。但是，限制因素在於，你最喜歡的函數庫有沒有同步更新支持新的Python版本。與其爭論函數庫是否應該更新，關鍵在於新的Python版本是否足夠高效來支持這一更新。

你要保證自己的代碼在新版本里還能運行。你需要使用新的函數庫才能體驗新的Python版本，然後你需要在做出關鍵性的改動時檢查自己的應用。只有當你完成必要的修正之後，你才能體會新版本的不同。

然而，如果你只是確保自己的應用在新版本中可以運行，你很可能會錯過新版本提供的新特性。一旦你決定更新，請分析你的應用在新版本下的表現，並檢查可能出問題的部分，然後優先針對這些部分應用新版本的特性。只有這樣，用戶才能在更新之初就覺察到應用性能的改觀。

竅門五：嘗試多種編碼方法

每次創建應用時都使用同一種編碼方法幾乎無一例外會導致應用的運行效率不盡人意。可以在程序分析時嘗試一些試驗性的辦法。譬如說，在處理字典中的數據項時，你既可以使用安全的方法，先確保數據項已經存在再進行更新，也可以直接對數據項進行更新，把不存在的數據項作為特例分開處理。請看下面第一段代碼：

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
if char not in myDict:
myDict[char] = 0
myDict[char] += 1
print(myDict)
當一開始myDict為空時，這段代碼會跑得比較快。然而，通常情況下，myDict填滿了數據，至少填有大部分數據，這時換另一種方法會更有效率。

n = 16
myDict = {}
for i in range(0, n):
char = 'abcd'[i%4]
try:
myDict[char] += 1
except KeyError:
myDict[char] = 1
print(myDict)
在兩種方法中輸出結果都是一樣的。區別在於輸出是如何獲得的。跳出常規的思維模式，創建新的編程技巧能使你的應用更有效率。

竅門六：交叉編譯你的應用

開發者有時會忘記計算機其實並不理解用來創建現代應用程序的編程語言。計算機理解的是機器語言。為了運行你的應用，你藉助一個應用將你所編的人類可讀的代碼轉換成機器可讀的代碼。有時，你用一種諸如Python這樣的語言編寫應用，再以C++這樣的語言運行你的應用，這在運行的角度來說，是可行的。關鍵在於，你想你的應用完成什麼事情，而你的主機系統能提供什麼樣的資源。

Nuitka是一款有趣的交叉編譯器，能將你的Python代碼轉化成C++代碼。這樣，你就可以在native模式下執行自己的應用，而無需依賴於解釋器程序。你會發現自己的應用運行效率有了較大的提高，但是這會因平台和任務的差異而有所不同。

（注意：Nuitka現在還處在測試階段，所以在實際應用中請多加註意。實際上，當下最好還是把它用於實驗。此外，關於交叉編譯是否為提高運行效率的最佳方法還存在討論的空間。開發者已經使用交叉編譯多年，用來提高應用的速度。記住，每一種解決辦法都有利有弊，在把它用於生產環境之前請仔細權衡。）

在使用交叉編譯器時，記得確保它支持你所用的Python版本。Nuitka支持Python2.6, 2.7, 3.2和3.3。為了讓解決方案生效，你需要一個Python解釋器和一個C++編譯器。Nuitka支持許多C++編譯器，其中包括Microsoft Visual Studio,MinGW 和 Clang/LLVM。

交叉編譯可能造成一些嚴重問題。比如，在使用Nuitka時，你會發現即便是一個小程序也會消耗巨大的驅動空間。因為Nuitka藉助一系列的動態鏈接庫（DDLs）來執行Python的功能。因此，如果你用的是一個資源很有限的系統，這種方法或許不太可行。

㈩ python模塊smtplib怎麼安裝

python模塊smtplib安裝方法如下，根據你的需要選擇執行：

[root@localhost ~]# pip search smtplib

PyEmail (0.0.1) - Python library to send emails using SMTPLIB library

micropython-smtplib (0.0.0) - Dummy smtplib mole for MicroPython

personal (0.1.1) - Easy, secure self notification via email and sms, using smtplib and twilio

aiosmtplib (0.1.4) - asyncio version of smtplib

secure-smtplib (0.1.1) - Secure SMTP subclasses for Python 2

mailclient (0.2.0) - Simplified use of smtplib for Python. Easy email sending.

smtplio (1.0.3) - An async version of smtplib

easyemail (0.4.0) - Simple lib abstracting email sending with smtplib.