五种python无聊程序

‘壹’ 可以用 python 编程语言做哪些神奇好玩的事情

机器学习,比如手写字识别,人脸识别,垃圾邮件处理等。 当然还可以画图,和matlab类似,不过是工业级的。
也许最初设计 Python 这种语言的人并没有想到今天Python 会在工业和科研上获得如此广泛的使用。着名的自由软件作者Eric Raymond 在他的文章《如何成为一名黑客》中，将Python 列为黑客应当学习的四种编程语言之一，并建议人们从Python 开始学习编程。这的确是一个中肯的建议，对于那些从来没有学习过编程或者并非计算机专业的编程学习者而言，Python 是最好的选择之一。Python 第一次学习Python，我只用了不到二十分钟的时间，站在书店里把一本教初学编程的人学习Python 的书翻了一遍。也是从那时起，我开始被这种神奇的语言吸引。 Python 可以用来开发symbian 上的东西。 易用与速度的完美结合Python 是一种用起来很方便的语言，很多初学java 的人都会被 Java 的CLASSPATH 搞得晕头转向，花上半天的时间才搞明白原来是CLASSPATH 搞错了自己的 Hello World 才没法运行。用Python 就不会有这种问题，只要装上就能直接用。 Python 是一种脚本语言，写好了就可以直接运行，省去了编译链接的麻烦，对于需要多动手实践的初学者而言，也就是少了出错的机会。而且Python 还有一种交互的方式，如果是一段简单的小程序，连编辑器都可以省了，直接敲进去就能运行。Python 是一种清晰的语言，用缩进来表示程序的嵌套关系可谓是一种创举，把过去软性的编程风格升级为硬性的语法规定。再不需要在不同的风格间选择、再不需要为不同的风格争执。与 Perl 不同，Python 中没有各种隐晦的缩写，不需要去强记各种奇怪的符号的含义。Python 写的程序很容易懂，这是不少人的共识。Python 是一种面向对象的语言，但它的面向对象却不象C++那样强调概念，而是更注重实用。不是为了体现对概念的完整支持而把语言搞得很复杂，而是用最简单的方法让编程者能够享受到面向对象带来的好处，这正是 Python 能像 Java、C#那样吸引众多支持者的原因之一。 Python 是一种功能丰富的语言，它拥有一个强大的基本类库和数量众多的第三方扩展，使得Python 程序员无需去羡慕Java 的JDK。Python 为程序员提供了丰富的基本功能使得人们写程序时用不着一切最底层做起。说到这里，人们通常会用一种担心：脚本语言通常很慢。脚本语言从运行的速度讲的确会慢一些，但 Python 的速度却比人们想象得快很多。虽然 Python 是一种脚本语言，但实际上也可以对它进行编译，就象编译Java 程序一样将Python 程序编译为一种特殊的ByteCode，在程序运行时，执行的是ByteCode，省去了对程序文本的分析解释，速度自然提升很多。在用Java 编程是，人们崇尚一种Pure Java 的方式，除了虚拟机一切东西都用Java 编写，无论是基本的数据结构还是图形界面，而Pure Java 的SWING，却成为无数Java 应用开发者的噩梦。Python 崇尚的是实用，它的整体环境是用C 来编写的，很多基本的功能和扩展的模块都是用 C/C++来编写的，当执行这一部分代码时，它的速度就是C 的速度。用Python 编写的普通桌面程序，其启动运行速度与用C 写的程序差别不大。除了这些，通过一些第三方软件包，用Python 编写的源代码还可以以类似JIT 的方式运行，而这可以大大提高Python 代码的运行速度，针对不同类型的代码，会有2 倍至100 倍不等的速度提升。 Python 是我见到过的语言中，在易用性和速度上结合的最完美的一个，通过丧失一点点经常可以忽略不计的运行速度从而获得更高的编程效率，这就是我选择Python 的原因。把精力放在要解决的问题上选择一种合适的语言，才能让你把有限的精力放到最需要解决的问题上。不同的语言有不同的作用，C 和汇编适合编写系统软件，如果用它们来编写企业应用，恐怕没几个人能得心应手。我以前就碰到一个用汇编写数据库程序的哥，虽然最基本的功能完成了，但要增加个报表预览什么的，他就没法应付了。聪明的程序员是用合适的工具去完成任务，想找一把万能钥匙是不太可能的。Python 的自动的垃圾回收机制是高级的编程语言的一种基本特性，用拥有这一功能的语言编程，程序员们通常不用去关心内存泄漏的问题，而当我们用 C/C++写程序时，这却是最重要的需要认真考虑却又很容易出错的问题之一。数据结构是程序构成的重要部分，链表、树、图这些在用C 编程时需要仔细表达的问题在Python 中简单了很多。在Python 中，最基本的数据结构就是数组、序列和哈希表，用它们想要表达各种常见的数据结构是非常容易的。没了定义指针、分配内存的任务，编程变得有趣了。CORBA 是一种高级的软件体系结构，它是语言无关平台无关的。C++、Java 等语言都有CORBA 绑定，但与它们相比，Python 的 CORBA 绑定却容易很多，因为在程序员看来，一个 CORBA 的类和 Python 的类用起来以及实现起来并没有什么差别。没了复杂体系结构的困扰，用 Python 编写CORBA 程序也变得容易了。好钢要用在刀刃上，要想用有限的时间完成尽量多的任务，就要把各种无关的问题抛弃，而Python 恰恰提供了这种方法。跨平台又易扩展随着Linux 的不断成熟，越来越多的人转到Linux 平台上工作，软件的开发者自然就希望自己编写的软件可以在所有平台下运行。Java 一次编写处处运行的口号使它成为跨平台的开发工具的典范，但其运行速度却不被人们看好。实际上，几乎所有的着名脚本语言都是跨平台的，Python 也不例外。

‘贰’ Python程序运行方式有几种

【导读】很多人在安装完Python，就开始进行程序编写和使用了，但是对于那些不熟悉软件运行的人群，他们甚至不知道怎么打开应用程序进行编程，Python程序运行方式邮种，接下来就给大家进行一下具体介绍，希望帮助大家更好的进行编程。

第一种：第一种就是最直观的方式了。将python或pycharm应用程序打开编程即可。

第二种：用windows徽标+R再输入cmd打开命令行，然后键入python进入python环境，即可在命令行下编程。

第三种：点击windows徽标，再输入IDLE即可打开python进行编程。

第四种：选择任意编辑器比如记事本用编程语法写程序，再将文件保存并将文件格式改为后缀为.py,然后在文件所在位置处用shift+鼠标右键打开此位置的命令行，最后输入python再空格一下而后输入处理好的文件名即可运行里面的程序。

关于Python程序运行方式，就给大家分享到这里了，希望这篇文章可以为您提供帮助，当然最重要的还是需要自己进行技能提升，不断学习。

‘叁’ 我想自学Python，多久才能学会

Python学习路线。

第一阶段Python基础与Linux数据库。这是Python的入门阶段，也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段。你需要掌握Python基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点。

学习目标：掌握Python基础语法，具备基础的编程能力；掌握Linux基本操作命令，掌握MySQL进阶内容，完成银行自动提款机系统实战、英汉词典、歌词解析器等项目。

第二阶段WEB全栈。这一部分主要学习Web前端相关技术，你需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、Flask Views、Flask模板、 数据库操作、Flask配置等知识。

学习目标：掌握WEB前端技术内容，掌握WEB后端框架，熟练使用Flask、Tornado、Django，可以完成数据监控后台的项目。

第三阶段数据分析+人工智能。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，你需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识。

学习目标：可以掌握爬虫、数据采集，数据机构与算法进阶和人工智能技术。可以完成爬虫攻防、图片马赛克、电影推荐系统、地震预测、人工智能项目等阶段项目。

第四阶段高级进阶。这是Python高级知识点，你需要学习项目开发流程、部署、高并发、性能调优、Go语言基础、区块链入门等内容。

学习目标：可以掌握自动化运维与区块链开发技术，可以完成自动化运维项目、区块链等项目。

按照上面的Python学习路线图学习完后，你基本上就可以成为一名合格的Python开发工程师。当然，想要快速成为企业竞聘的精英人才，你需要有好的老师指导，还要有较多的项目积累实战经验。

自学本身难度较高，一步一步学下来肯定全面且扎实，如果自己有针对性的想学哪一部分，可以直接跳过暂时不需要的针对性的学习自己需要的模块，可以多看一些不同的视频学习。系统学习一般在5-6个月。

‘肆’ Python的几种实现

Python自身作为一门编程语言，它有多种实现。这里的实现指的是符合Python语言规范的Python解释程序以及标准库等。这些实现虽然实现的是同一种语言，但是彼此之间，特别是与CPython之间还是有些差别的。
下面分别列出几个主要的实现。
1.CPython：这是Python的官方版本，使用C语言实现，使用最为广泛，新的语言特性一般也最先出现在这里。
CPython实现会将源文件（py文件）转换成字节码文件（pyc文件），然后运行在Python虚拟机上。
2.J
ython：这是Python的Java实现，相比于CPython，它与Java语言之间的互操作性要远远高于CPython和C语言之间的互操作性。
在Python中可以直接使用Java代码库，这使得使用Python可以方便地为Java程序写测试代码，更进一步，可以在Python中使用Swing等图形库编写GUI程序。
Jython会将Python代码动态编译成Java字节码，然后在JVM上运行转换后的程序，这意味着此时Python程序与Java程序没有区别，只是源代码不一样。
在Python 中写一个类，像使用Java 类一样使用这个类是很容易的事情。
你甚至可以把Jython 脚本静态地编译为Java 字节码。
示例代码：fromjava.langimportSystemSystem.out.write('Hello World!
')
3.Python for .NET：它实质上是CPython实现的
.NET托管版本，它与.NET库和程序代码有很好的互操作性。4.
IronPython：不同于Python for .NET，它是Python的C#实现，并且它将Python代码编译成C#中间代码（与Jython类似），然后运行，它与.NET语言的互操作性也非常好。5.
PyPy：Python的Python实现版本，原理是这样的，PyPy运行在CPython（或者其它实现）之上，用户程序运行在PyPy之上。它的一个目标是成为Python语言自身的试验场，因为可以很容易地修改PyPy解释器的实现（因为它是使用Python写的）。6.
Stackless：CPython的一个局限就是每个Python函数调用都会产生一个C函数调用。这意味着同时产生的函数调用是有限制的，因此Python难以实现用户级的线程库和复杂递归应用。一旦超越这个限制，程序就会崩溃。Stackless的Python实现突破了这个限制，一个C栈帧可以拥有任意数量的Python栈帧。这样你就能够拥有几乎无穷的函数调用，并能支持巨大数量的线程。Stackless唯一的问题就是它要对现有的CPython解释器做重大修改。所以它几乎是一个独立的分支。另一个名为Greenlets的项目也支持微线程。它是一个标准的C扩展，因此不需要对标准Python解释器做任何修改。
下面的这篇文章对Stackless做了比较多的介绍，但是也比较难以读懂：
可爱的 Python：Python实现内幕

‘伍’ python的五个特点

python的五个特点：

1、简单易学

python是一种代表简单主义思想的语言，阅读一个良好的python程序就感觉像是在读英语段落一样，尽管这个英语段的语法要求非常严格。python最大的优点之一是具有伪代码的本质，它使我们在开发python程序时，专注的是解决问题，而不是搞明白语言本身。

2、面向对象

python既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在面向过程的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在面向对象的语言中，程序是由数据和功能组合而成的对象构建起来的。

与其他主要的语言如C++和Java相比，python以一种非常强大又简单的方式实现面向对象编程。

3、可移植性

由于python的开源本质，它已经被移植在许多平台上。如果小心地避免使用依赖于系统的特性，那么所有python程序无需修改就可以在下述任何平台上运行，如：Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、QNX、VMS、Windows
CE，甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于Linux开发的android平台。

4、解释性

一个用编译性语言如C或C++写的程序可以从源文件转换到一个计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当运行程序的时候，连接转载器软件把程序从硬盘复制到内存中并且运行。

而python语言写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序。在计算机内部，python解释器把源代码转换成称为字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。

事实上，由于不再担心如何编译程序，如何确保连接转载正确地库等，这一切使得使用python变得更为简单。

5、开源

python是FLOSS之一。简单地说，你可以自由地发布这个软件的拷贝，阅读它的源代码，对它做改动，把它的一部分用于新的自由软件中。

FLOSS是基于一个团体分享知识的概念，这是为什么python如此优秀的原因之一;它是由一群希望看到一个更加优秀的python的人创造并经常改进这的。

‘陆’ python的程序结构有哪几种

①顺序结构：即语句从上到下按顺序执行

②分支结构：一条大路，会有很多分支路口。在python常用if..elif..else判断语句

③循环结构：例如像放歌一样，歌单循环播放。在python常用while循环或是for循环

‘柒’ python执行程序有几种

1. 准备代码test.py
msg = input("please input: ")
print("output: ", msg)
2. 打开命令行，切换到test.py所在目录。
1）输入：python test.py
2）直接输入：.\test.py
3）直接双击test.py执行
输入input，按下enter后，命令窗口会直接关闭。这是由于python程序执行完后退出所致，将代码添加一行。
msg = input("please input: ")
print("output: ", msg)
input()
4）输入python，在python解释器中直接输入python命令。
执行：print("hello")

‘捌’ 最全面的12种Python学习方式

Python 是世界上最受欢迎的编程语言之一，它受到了全世界各地的开发者和创客的欢迎。大多数 Linux 和 MacOS 计算机都预装了某个版本的 Python，现在甚至一些 Windows 计算机供应商也开始安装 Python 了。
也许你尚未学会它，想学习但又不知道在哪里入门。这里的 12 个资源将帮助你入门并熟练掌握 Python。
课程、书籍、文章和文档
1、Python 软件基金会提供了出色的信息和文档，可帮助你迈上编码之旅。请务必查看 Python 入门指南。它将帮助你得到最新版本的 Python，并提供有关编辑器和开发环境的有用提示。该组织还有可以来进一步指导你的优秀文档。
2、我的 Python 旅程始于海龟模块。我首先在 Bryson Payne 的《教你的孩子编码》中找到了关于 Python 和海龟的内容。这本书是一个很好的资源，购买这本书可以让你看到几十个示例程序，这将激发你的编程好奇心。Payne 博士还在 Udemy 上以相同的名称开设了一门便宜的课程。
3、Payne 博士的书激起了我的好奇心，我渴望了解更多。这时我发现了 Al Sweigart 的《用 Python 自动化无聊的东西》。你可以购买这本书，也可以使用它的在线版本，它与印刷版完全相同且可根据知识共享许可免费获得和分享。Al 的这本书让我学习到了 Python 的基础知识、函数、列表、字典和如何操作字符串等等。这是一本很棒的书，我已经购买了许多本捐赠给了当地图书馆。Al 还提供 Udemy 课程；使用他的网站上的优惠券代码，只需 10 美元即可参加。
4、Eric Matthes 撰写了《Python 速成》，这是由 No Starch Press 出版的 Python 的逐步介绍（如同上面的两本书）。Matthes 还有一个很棒的伴侣网站，其中包括了如何在你的计算机上设置 Python 以及一个用以简化学习曲线的速查表。
5、Python for Everybody 是另一个很棒的 Python 学习资源。该网站可以免费访问 Charles Severance 的 Coursera 和 edX 认证课程的资料。该网站分为入门、课程和素材等部分，其中 17 个课程按从安装到数据可视化的主题进行分类组织。Severance（@drchuck on Twitter），是密歇根大学信息学院的临床教授。
6、Seth Kenlon，我们 Opensource.com 的 Python 大师，撰写了大量关于 Python 的文章。Seth 有很多很棒的文章，包括“用 JSON 保存和加载 Python 数据”，“用 Python 学习面向对象编程”，“在 Python 游戏中用 Pygame 放置平台”，等等。
在设备上使用 Python
7、最近我对 Circuit Playground Express 非常感兴趣，这是一个运行 CircuitPython 的设备，CircuitPython 是为微控制器设计的 Python 编程语言的子集。我发现 Circuit Playground Express 和 CircuitPython 是向学生介绍 Python（以及一般编程）的好方法。它的制造商 Adafruit 有一个很好的系列教程，可以让你快速掌握 CircuitPython。
8、BBC:Microbit 是另一种入门 Python 的好方法。你可以学习如何使用 MicroPython 对其进行编程，这是另一种用于编程微控制器的 Python 实现。
9、学习 Python 的文章如果没有提到树莓派单板计算机那是不完整的。一旦你有了舒适而强大的树莓派，你就可以在 Opensource.com 上找到成吨的使用它的灵感，包括“7 个值得探索的树莓派项目”，“在树莓派上复活 Amiga”，和“如何使用树莓派作为 VPN 服务器”。
10、许多学校为学生提供了 iOS 设备以支持他们的教育。在尝试帮助这些学校的老师和学生学习用 Python 编写代码时，我发现了 Trinket.io。Trinket 允许你在浏览器中编写和执行 Python 3 代码。 Trinket 的 Python 入门教程将向你展示如何在 iOS 设备上使用 Python。
播客
11、我喜欢在开车的时候听播客，我在 Kelly Paredes 和 Sean Tibor 的 Teaching Python 播客上找到了大量的信息。他们的内容很适合教育领域。
12、如果你正在寻找一些更通用的东西，我推荐 Michael Kennedy 的 Talk Python to Me 播客。它提供了有关 Python 及相关技术的最佳信息。
你学习 Python 最喜欢的资源是什么？请在评论中分享。
计算机编程可能是一个有趣的爱好，正如我以前在 Apple II 计算机上编程时所学到的……

‘玖’ 分享!5种常用的Python工具

IDLE

在安装Python时，默认也会安装IDLE。这是最优秀的Python工具之一。它可以降低Python入门的门槛。它的主要功能包括Python Shell窗口(交互式解释器)、自动补齐、高亮显示语法以及基本的集成调试器。IDLE轻巧易用，方便学习。但是，它不适用于大型项目。许多程序员都将其作为最佳的Python工具。

Scikit-learn

Scikit-learn是数据科学最常使用的Python工具之一。这是一款为机器学习和数据科学而设计的Python工具。该工具主要用于处理分类、回归、聚类、模型选择以及预处理等任务。scikit-Learn最出色的功能是在测试数据集上执行基准测试时，表现出的惊人速度。因此，对于程序员和学生来说，Scikit-learn是最优秀的Python工具之一。

Theano

Theano是一款数据科学的Python工具，对于程序员和学生而言，这是一款非常可靠的工具。它是深度学习方面最好的Python工具，因此非常适合深度学习。Theano的设计主旨是用户友好、模块化、易于扩展，而且可以与Python配合使用。它能够以最佳方式表达神经网络。Theano可以在TensorFlow和CNTK等流行的神经网络之上运行。

Selenium

Selenium是最佳的Python自动化工具之一。它适用于Python测试的自动化，常常用作Web应用程序的自动化框架。我们可以利用Selenium，通过许多编程语言(包括Java、C#、Python、ruby以及其他许多程序员和学生使用的语言)来编写测试脚本。你还可以在Selenium中集成Junit和TestNG等工具，来管理测试用例并生成报告。

Test complete

Testcomplete是另一款非常出色的Python自动化工具。支持Web、移动和桌面自动化测试。更高级的应用需要获得商业许可，而且它还可以帮助学生提高学业成绩。Test complete还可以像机器人框架一样执行关键字驱动的测试。它拥有最出色的录制以及回放功能，非常实用。

关于分享!5种常用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。

‘拾’ python能干什么

学完Python之后，可以从事以下工作岗位：

1、web开发：Python拥有非常完善的与web服务器进行交互的库，以及大量免费前端网页模板，有非常优秀而且成熟的diangoWEB框架，功能齐全。
2、Linux运维：通过shell脚本去实现自动化运维，但是编程能力较弱，可以使用功能的库很少，而Python作为胶水语言，可以很方便的与其他想结合，对各类工具进行二次开发，形成一套自己的运维管理系统。
3、游戏开发：在游戏开发方面可能Python无法匹敌C++，但是由于Python脚本化的优点，类似于游戏剧本、游戏玩法逻辑等这种非常灵活的设计上，修改起来非常方便。如果用于开发一款游戏程序，Python是非常具有优势的。
4、网络爬虫：在爬虫方面，Python可以说是独领风骚了，Python具有非常丰富的库去网页文档的接口api以及后期网页文档的快速处理。
5、桌面软件：在Windows系统桌面开发领域，C++等语言应用十分广泛，而Python可以实现与C++无缝对接，并且同时支持QT以及GTK。
6、数据分析：python作为一门工程性语言，对于数据处理的类库是相当丰富的，比如有高性能的科学计算类库NumPy和SciPy。
7、人工智能：其实可以写人工智能语言有很多，为何Python是首先呢?因为Python是胶水语言，具有独特优势才具有如此好的效果，主要使用python是因为CPython和底层原因的融合使得开发起来更加方便。

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