pythongetheader_python中怎么安装pip

A. python Python语句list(range(1,10,3))执行结果为___________________。（[1, 4, 7]）

Python语句list(range(1,10,3))执行结果为[1,4,7]。

语法是:range(start,stop[,step])

参数说明：

（1）start:计数从start开始，默认是从0开始。例如range(5)等价于range(0,5);

（2）stop:计数到stop结束，但不包括stop。例如：range(0,5)是[0,1,2,3,4]没有5;

（3）step：步长，默认为1。例如：range(0,5)等价于range(0,5,1)。

因此，range(1,10,3)的意思是1到10之间的tuple，间隔为3，所以结果是(1,4,7)。

列表(List)是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。

所以，list(range(1,10,3))执行结果为[1,4,7]。

(1)pythongetheader扩展阅读

Python列表函数&方法

Python包含以下函数：

1、cmp(list1, list2)：比较两个列表的元素；

2、len(list)：列表元素个数；

3、max(list)：返回列表元素最大值；

4、min(list)：返回列表元素最小值；

5、list(seq)：将元组转换为列表。

Python包含以下方法：

1、list.append(obj)：在列表末尾添加新的对象；

2、list.count(obj)：统计某个元素在列表中出现的次数；

3、list.extend(seq)：在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（用新列表扩展原来的列表）；

4、list.index(obj)：从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置；

5、list.insert(index, obj)：将对象插入列表；

6、list.pop([index=-1])：移除列表中的一个元素（默认最后一个元素），并且返回该元素的值；

7、list.remove(obj)：移除列表中某个值的第一个匹配项；

8、list.reverse()：反向列表中元素；

9、list.sort(cmp=None, key=None, reverse=False)：对原列表进行排序。

B. python语言中sys.stdin有哪些方法（属性函数）可以调用

>>> dir(sys.stdin)
['_CHUNK_SIZE', '__class__', '__delattr__', '__doc__', '__enter__', '__eq__', '
_exit__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__gt__', '__hash__', '__
nit__', '__iter__', '__le__', '__lt__', '__ne__', '__new__', '__next__', '__red
ce__', '__rece_ex__', '__repr__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__
ubclasshook__', '_checkClosed', '_checkReadable', '_checkSeekable', '_checkWrit
ble', 'buffer', 'close', 'closed', 'detach', 'encoding', 'errors', 'fileno', 'f
ush', 'isatty', 'line_buffering', 'name', 'newlines', 'read', 'readable', 'read
ine', 'readlines', 'seek', 'seekable', 'tell', 'truncate', 'writable', 'write',
]

你用的IDLE?那东西是包装过的的，那不是命令行里读取了，直接用原生的stdin肯定是不行的。

C. python为什么是人工智能首选

1、人生苦短，我用Python：简单、高效、易入门
在讨论为什么选择Python之前我们首先得知道Python是个什么东西。Python是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言。它的设计初衷就是优雅、明确、简单。比起同样是面向对象的java语言，函数、模块、字符串、数字对于Python来说全都是对象，而不像Java中还有基本类型一说。
有些小伙伴可能要问了，Python作为脚本语言，运行速度没有Java和c++快，为什么还要选择Python。
人工智能的核心计算全是C语言写好的底层，Python只是写逻辑。不是说C语言写不了上层逻辑，只是代码量太大，开发效率低。运行速度可以通过硬件升级来提升，但是开发速度却不能通过堆人手来提升。对于目前人工智能的应用来说，快速开发比快速执行更有效。
2、Python具有丰富而强大的库，昵称胶水语言
上面我们提到人工智能真正的计算是依靠于C语言来完成的。要想编写人工智能的逻辑，就需要一个从其他语言到C语言的借口，Python是门槛最低最容易的。而且Python在历史上也一直充当着科学计算和数据分析的重要工具的角色，有numpy这样的基础库既减少了开发的工作量，也方便从业人员上手。
3、python应用领域广泛，上天支持航天航空系统开发，下至小游戏开发，几乎无所不能。
Python是通用语言，什么地方都可以用，不过最佳应用场景是那些追求开发速度而不太在乎运行效率的地方。
Python现在最大的应用是web后台，然后还有linux系统管理，各种平台下快速原型开发，小工具编写，或者作为粘合语言来调度其他语言写的东西。
这里我们简单举几个例子。
①web应用开发
服务器端编程，具有丰富的Web开发框架，如Django和TurboGears，快速完成一个网站的开发和Web服务。典型如国内的豆瓣、果壳网等;国外的Google、Dropbox等。
②系统网络运维
在运维的工作中，有大量重复性工作的地方，并需要做管理系统、监控系统、发布系统等，将工作自动化起来，提高工作效率，这样的场景Python是一门非常合适的语言。
③3D游戏开发
Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架，有很多使用Python开发的游戏，如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、Pykyra等，对于想要进军游戏行业的同学们，Python也是一个不错的选择。
4、2018IEEE Spectrum编程语言排行榜，Python彻底甩掉java，位居48种编程语言之首
Python不但雄踞第一，在综合指数、用户增速、就业优势和开源语言单项中，全都霸占榜首。开发人工智能的人不一定都是非常专业的程序员，很多学术界和从事数据分析的人并不熟悉编程。如果说要选择一门语言来入门编程，Python绝对是首选。
精简了很多不必要的符号，便于阅读理解，尽可能的接近自然语言，编程简单直接，适合初学编程者。即使是非计算机专业的0基础小白也可以分分钟入门。这就是为什么Python可以被这么多人选择和喜爱的理由。
5、Python作为大中小教育编程语言首先入门语言，可谓上可直通人工智能，下则对接初高中编程入门
Python作为一门编程语言，今年以来热度和影响力持续上升，已经上升到了国家战略的层面上。山东省在最新出版的小学信息技术六年级教材中加入了Python的内容；编程界也一直有传言浙江省将对中学信息技术教材进行改动，VB已死，Python当立。
国家相关教育部门对于“人工智能普及”格外重视，不仅将Python列入到小学、中学和高中等传统教育体系中，并借此为未来国家和社会发展奠定了人工智能的人才培养基础，逐步由底层向高层推动“全民学Python”，从而进一步实现人工智能技术的推动和社会人才结构的更迭。

D. python中怎么安装pip

python中安装pip的方法：1、进入官网下载get-pip.py文件，保存到Scripts目录下；2、进入Scripts目录，打开命令提示符；3、执行【python get-pip.py】命令，等待pip工具安装完成即可。
具体步骤：
（推荐教程：Python入门教程）
首先进入官网，然后下载get-pip.py文件并保存到你所安装的Python的Scripts目录下；
然后进入Scripts目录，并在该目录进入cmd界面；
接着在命令行界面执行python get-pip.py命令，此时pip3工具就会自动安装；
安装成功之后执行python -m pip --version命令，检查是否成功安装了pip即可。

E. python代码运行助手怎么打开

python代码运行助手是能在网页上运行python语言的工具。因为python的运行环境在很多教程里都是用dos的，黑乎乎的界面看的有点简陋，所以出了这python代码运行助手，作为ide。

实际上，python代码运行助手界面只能算及格分，如果要找ide，推荐使用jupyter。jupyter被集成到ANACONDA里，只要安装了anacoda就能使用了。

回到这个问题：

1、要打开这运行助手首先要下载一个learning.py，如果找不到可以复制如下代码另存为“learning.py”,编辑器用sublime、或者notepad++。

#!/usr/bin/envpython3
#-*-coding:utf-8-*-

r'''
learning.py

APython3tutorialfromhttp://www.liaoxuefeng.com

Usage:

python3learning.py
'''

importsys

defcheck_version():
v=sys.version_info
ifv.major==3andv.minor>=4:
returnTrue
print('Yourcurrentpythonis%d.%d.PleaseusePython3.4.'%(v.major,v.minor))
returnFalse

ifnotcheck_version():
exit(1)

importos,io,json,subprocess,tempfile
fromurllibimportparse
fromwsgiref.simple_serverimportmake_server

EXEC=sys.executable
PORT=39093
HOST='local.liaoxuefeng.com:%d'%PORT
TEMP=tempfile.mkdtemp(suffix='_py',prefix='learn_python_')
INDEX=0

defmain():
httpd=make_server('127.0.0.1',PORT,application)
print('ReadyforPythoncodeonport%d...'%PORT)
httpd.serve_forever()

defget_name():
globalINDEX
INDEX=INDEX+1
return'test_%d'%INDEX

defwrite_py(name,code):
fpath=os.path.join(TEMP,'%s.py'%name)
withopen(fpath,'w',encoding='utf-8')asf:
f.write(code)
print('Codewroteto:%s'%fpath)
returnfpath

defdecode(s):
try:
returns.decode('utf-8')
exceptUnicodeDecodeError:
returns.decode('gbk')

defapplication(environ,start_response):
host=environ.get('HTTP_HOST')
method=environ.get('REQUEST_METHOD')
path=environ.get('PATH_INFO')
ifmethod=='GET'andpath=='/':
start_response('200OK',[('Content-Type','text/html')])
return[b'<html><head><title>LearningPython</title></head><body><formmethod="post"action="/run"><textareaname="code"style="width:90%;height:600px"></textarea><p><buttontype="submit">Run</button></p></form></body></html>']
ifmethod=='GET'andpath=='/env':
start_response('200OK',[('Content-Type','text/html')])
L=[b'<html><head><title>ENV</title></head><body>']
fork,vinenviron.items():
p='<p>%s=%s'%(k,str(v))
L.append(p.encode('utf-8'))
L.append(b'</html>')
returnL
ifhost!=HOSTormethod!='POST'orpath!='/run'ornotenviron.get('CONTENT_TYPE','').lower().startswith('application/x-www-form-urlencoded'):
start_response('400BadRequest',[('Content-Type','application/json')])
return[b'{"error":"bad_request"}']
s=environ['wsgi.input'].read(int(environ['CONTENT_LENGTH']))
qs=parse.parse_qs(s.decode('utf-8'))
ifnot'code'inqs:
start_response('400BadRequest',[('Content-Type','application/json')])
return[b'{"error":"invalid_params"}']
name=qs['name'][0]if'name'inqselseget_name()
code=qs['code'][0]
headers=[('Content-Type','application/json')]
origin=environ.get('HTTP_ORIGIN','')
iforigin.find('.liaoxuefeng.com')==-1:
start_response('400BadRequest',[('Content-Type','application/json')])
return[b'{"error":"invalid_origin"}']
headers.append(('Access-Control-Allow-Origin',origin))
start_response('200OK',headers)
r=dict()
try:
fpath=write_py(name,code)
print('Execute:%s%s'%(EXEC,fpath))
r['output']=decode(subprocess.check_output([EXEC,fpath],stderr=subprocess.STDOUT,timeout=5))
exceptsubprocess.CalledProcessErrorase:
r=dict(error='Exception',output=decode(e.output))
exceptsubprocess.TimeoutExpiredase:
r=dict(error='Timeout',output='执行超时')
exceptsubprocess.CalledProcessErrorase:
r=dict(error='Error',output='执行错误')
print('Executedone.')
return[json.mps(r).encode('utf-8')]

if__name__=='__main__':
main()

2，再用一个记事本写如下的代码：

@echooff
pythonlearning.py
pause

另存为‘运行.bat’

3、把“运行.bat”和“learning.py”放到同一目录下,

F. python 中如何查看类中的方法为什么有些看不到呢

models.Manager
和
'models.Manager'
是一样的吗?
后者是一个字符串,你没发现你用dir找到的方法全是字符串的方法吗?
你开什么玩笑

G. python一段小函数解释

一般我们常见的网址后缀(suffix)是 cn,或者net,或者com,你说的就是域名的后缀列表
后面代码就是用dot把域名分隔开，
比如www..com 被拆分成[ ‘www','','com']
经过for循环后，到com的时候，进入if分支，而前面走的是else分支，所以可以看到sdomain的变化如下：
遇到www, sdomain包含['www']
遇到 sdomain被替换为['']
遇到com,走if分支，append，变成 ['','com']
然后join后就变成 .com

不过不知道这么些的理由，要是我，就用正则表达式，或者直接保留后面两个部分
domain=url.split('.')
if domain[-1] in suffixs:
return string.join(domain[-2:],'.')
else:
return None #not valid domain

H. 如何用Python爬虫获取那些价值博文

过程大体分为以下几步：

1. 找到爬取的目标网址；
2. 分析网页，找到自已想要保存的信息，这里我们主要保存是博客的文章内容；
3. 清洗整理爬取下来的信息，保存在本地磁盘。

打开csdn的网页，作为一个示例，我们随机打开一个网页：

http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1。

可以看到，博主对《C++卷积神经网络》和其它有关机计算机方面的文章都写得不错。

1#-*-coding:UTF-8-*-
2importre
3importurllib2
4importsys
5#目的：读取博客文章，记录标题，用Htnl格式保存存文章内容
6#版本：python2.7.13
7#功能：读取网页内容
8classGetHtmlPage():
9#注意大小写
10def__init__(self,strPage):
11self.strPapge=strPage
12#获取网页
13defGetPage(self):
14req=urllib2.Request(self.strPapge)#建立页面请求
15rep=req.add_header("User-Agent","Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/38.0.2125.122Safari/537.36SE2.XMetaSr1.0")
16try:
17cn=urllib2.urlopen(req)#网页请求
18page=cn.read()#读网页
19uPage=page.decode("utf-8")#网页编码
20cn.close()
21returnuPage
22excepturllib2.URLError,e:#捕获异常
23print'URLError:',e.code
24return
25excepturllib2.HTTPError,e:#捕获异常
26print'HTTPError:'+e.reason
27return
28returnrePage
29#正则表达式，获取想要的内容
30classRePage():
31#正则表达式提取内容，返回链表
32defGetReText(self,page,recode):
33rePage=re.findall(recode,page,re.S)
34returnrePage
35#保存文本
36classSaveText():
37defSave(self,text,tilte):
38try:
39t="blog\"+tilte+".html"
40f=file(t,"a")
41f.write(text)
42f.close()
43exceptIOError,e:
44printe.message
45if__name__=="__main__":
46s=SaveText()
47#文件编码
48#字符正确解码
49reload(sys)
50sys.setdefaultencoding("utf-8")#获得系统的默认编码
51#获取网页
52page=GetHtmlPage("http://blog.csdn.net/u013088062/article/list/1")
53htmlPage=page.GetPage()
54#提取内容
55reServer=RePage()
56reBlog=reServer.GetReText(htmlPage,r'.*?(s.+?)')#获取网址链接和标题
57#再向下获取正文
58forrefinreBlog:
59pageHeard="http://blog.csdn.net/"#加链接头
60strPage=pageHeard+ref[0]
61tilte=ref[1].replace('[置顶]',"")#用替换的功能去除杂的英文
62tilte=tilte.replace(" ","").lstrip().rstrip()
63#获取正文
64htmlPage=GetHtmlPage(strPage)
65htmlPageData=htmlPage.GetPage()
66reBlogText=reServer.GetReText(htmlPageData,'(.+?)')
67#保存文件
68fors1inreBlogText:
69s1=' '+s1
70s.Save(s1,tilte)

I. python编程验证“哥德巴赫猜想”

defisprime(x):
ifx==2:returnTrue
ifx%2==0:returnFalse
n=3
whilen*n<=x:
ifx%n==0:returnFalse
n+=2
returnTrue

defgedb(x):
ifx<4orx%2!=0:
print("输入的数据不正确，应该是大于或等于4的偶数")
return
ifx==4:
print('4=2+2')
return
forninrange(3,x,2):
ifisprime(n)andisprime(x-n):
print(x,'=',n,'+',x-n)
return

defmain():
x=int(input("输入大于或等于4的偶数"))
gedb(x)

main()

J. 如何转行Python人工智能

一、Python是解释语言，程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要。因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇，Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。
一、Python是解释语言，程序写起来非常方便
写程序方便对做机器学习的人很重要。因为经常需要对模型进行各种各样的修改，这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情，Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说，在C等编译语言里写一个矩阵乘法，需要自己分配操作数（矩阵）的内存、分配结果的内存、手动对BLAS接口调用gemm、最后如果没用smart pointer还得手动回收内存空间。Python几乎就是import numpy; numpy.dot两句话的事。
当然现在很多面向C/C++库已经支持托管的内存管理了，这也让开发过程容易了很多，但解释语言仍然有天生的优势——不需要编译时间。这对机器学习这种需要大量prototyping和迭代的研究方向是非常有益工作效率的。
二、Python的开发生态成熟，有很多有用的库可以用
Python灵活的语法还使得包括文本操作、list/dict comprehension等非常实用的功能非常容易高效实现（编写和运行效率都高），配合lambda等使用更是方便。这也是Python良性生态背后的一大原因。相比而言，Lua虽然也是解释语言，甚至有LuaJIT这种神器加持，但其本身很难做到Python这样，一是因为有Python这个前辈占领着市场份额，另一个也因为它本身种种反常识的设计（比如全局变量）。不过借着Lua-Python bridge和Torch的东风，Lua似乎也在寄生兴起。
三、Python效率超高
解释语言的发展已经大大超过许多人的想象。很多比如list comprehension的语法糖都是贴近内核实现的。除了JIT之外，还有Cython可以大幅增加运行效率。最后，得益于Python对C的接口，很多像gnumpy, theano这样高效、Python接口友好的库可以加速程序的运行，在强大团队的支撑下，这些库的效率可能比一个不熟练的程序员用C写一个月调优的效率还要高。
未来十年Python语言的发展前景形势一片大好，毫无疑问使用Python语言的企业将会越来越多，Python程序猿的人才缺口也将越来越大，认准时机，把握机遇，Python全栈开发工程师、Python开发工程师、自动化开发工程师、Linux运维工程师、Python爬虫开发工程师、前端开发工程师、大数据分析和数据挖掘等热门职位等你来选。

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