⑴ #python恶搞#用Python写一个自动关机程序
模块导入
窗口设置
创建一个文本标签
创建一个文本标签和时间栏框
设置该文件的字体样式,大小。
创建一个日期时间文本框,QDateEdit表示添加日期文本框,QTimeEdit表示添加时间文本框。
设置日期时间框的位置大小依次是左间距,上间距,宽,高。
设置日期可以使用日历插件
根据PyQt方法获取系统的当前时间
将当前系统时间赋值给时间框中
一个按钮并设置添加单击事件
显示默认尺寸
创建一个按钮并设置清除关机任务单击事件
显示默认尺寸
设置一个文本提示框
设置工具窗口中显示的部件文本信息
添加关机计划
清除关机计划
创建应用程序和对象
好兄弟们,记得给我个三连哇
⑵ python集合可以用来做什么原来这些功能才是最实用的
集合可以像元组一样,设置不可改变的类型;也可以默认像字典,列表一样,可以迭代改变;同时集合里的元素可以是列表,元组,字典。
1、python集合可以用来做什么——创建字典
可使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合,注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。
>>> my_set = set(('apple',))
>>> my_set
{'apple'}
2、python集合可以用来做什么——添加元素(add(),update())
# add 作为一个整体添加到集合中
my_set = set()
my_set.add("abc")
print(my_set)
#update 是把要传入的元素拆分,做为个体传入到集合中
my_set = set()
my_set.update("abc")
print(my_set)
3、python集合可以用来做什么——删除元素(remove(),pop(),discard())
#remove 如果集合种有,则直接删除;如果没有,程序报错 格式:集合名.remove(元素)
my_set = {11, 13, 15}
my_set.remove(13)
print(my_set) my_set.remove(131)
print(my_set)
#pop 随机删除集合中的元素 如果集合中没有元素则程序报错
my_set = {11, 13, 15}
my_set.pop()
print(my_set)
#discard 如果集合中元素存在,直接删除; 如果元素不存在 不做任何操作 格式: 集合名.discard(元素)
my_set = {11, 13, 15}
my_set.discard(13)
print(my_set)
my_set.discard(131)
print(my_set)
4、python集合可以用来做什么——交集( & )
set1 = {9, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 16}
new_set = set1 & set2
print(new_set)
# result {3, 4}
5、python集合可以用来做什么——并集( | )
set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 5, 5, 6}[page]
new_set = set1 | set2
print(new_set)
# result {1, 2, 3, 4, 5, 6}
6、python集合可以用来做什么——差集(-)
项在前一个集合中,但不在后一个集合中。
set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}
new_set = set1 - set2
print(new_set)
# result {1, 2}
7、python集合可以用来做什么——对称差集( ^ )
即项在前一个集合或后一个集合中,但不会同时出现在二者中。即交集减去并集。
set1 = {1, 2, 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}
new_set = set1 ^ set2
print(new_set)
# result {1,2,5,6}
8、python集合可以用来做什么——子集判断
set1 = { 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}
# 判断set1是否是set2的子集
print(set1.issubset(set2))
# result True
9、python集合可以用来做什么——父集判断
set1 = { 3, 4}
set2 = {3, 4, 5, 6}
# 判断set1是否是set2的父集
print(set1.issuperset(set2))
# result False
10、python集合可以用来做什么——迭代和枚举
s={34,56,76,34,56,54,43,23,56}
for i in s:
print(i) ##迭代输出其内容
for i,v in enumerate(s):
print('index: %s,value: %s' %(i,v))
"""
result:
index: 0,value: 34
index: 1,value: 43
index: 2,value: 76
index: 3,value: 54
index: 4,value: 23
index: 5,value: 56
"""
可观察出,集合会自动过滤掉相同元素。
python集合可以用来做什么?原来这些功能才是最实用的,集合可以像元组一样,设置不可改变的类型;也可以默认像字典,列表一样,可以迭代改变;同时集合里的元素可以是列表,元组,字典,你能处理好吗?如果您还担心自己入门不顺利,那么本科目的其他文章一定会帮助你。
⑶ Python能干什么,Python的应用领域
Python 作为一种功能强大的编程语言,因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么,Python 的应用领域有哪些呢?
概括起来,Python 的应用领域主要有如下几个。
Web应用开发
Python 经常被用于 Web 开发。例如,通过 mod_wsgi 模块,Apache 可以运行用 Python 编写的 Web 程序。Python 定义了 WSGI 标准应用接口来协调 HTTP 服务器与基于 Python 的 Web 程序之间的通信。
不仅如此,一些 Web 框架(如 Django、TurboGears、web2py 等等)可以让程序员轻松地开发和管理复杂的Web程序。
举个最直观的例子,全球最大的搜索引擎 Google,在其网络搜索系统中就广泛使用 Python 语言。另外,我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网,也是使用 Python 实现的。
操作系统管理、自动化运维开发
很多操作系统中,Python 是标准的系统组件,大多数 Linux 发行版以及 NetBSD、OpenBSD 和 Mac OS X 都集成了 Python,可以在终端下直接运行 Python。
有一些 Linux 发行版的安装器使用 Python 语言编写,例如 Ubuntu 的 Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda 安装器等等。
另外,Python 标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如,通过 pywin32 这个软件包,我们能访问 Windows 的 COM 服务以及其他 Windows API;使用 IronPython,我们能够直接调用 .Net Framework。
通常情况下,Python 编写的系统管理脚本,无论是可读性,还是性能、代码重用度以及扩展性方面,都优于普通的 shell 脚本。
游戏开发
很多游戏使用 C++ 编写图形显示等高性能模块,而使用 Python 或 Lua 编写游戏的逻辑。和 Python 相比,Lua 的功能更简单,体积更小;而 Python 则支持更多的特性和数据类型。
编写服务器软件
Python 对于各种网络协议的支持很完善,所以经常被用于编写服务器软件以及网络爬虫。
比如说,Python 的第三方库 Twisted,它支持异步网络编程和多数标准的网络协议(包含客户端和服务器端),并且提供了多种工具,因此被广泛用于编写高性能的服务器软件。
科学计算
NumPy、SciPy、Matplotlib 可以让 Python 程序员编写科学计算程序。
以上都只是 Python 应用领域的冰山一角,总的来说,Python 语言不仅可以应用到网络编程、游戏开发等领域,还可以在图形图像处理、只能机器人、爬取数据、自动化运维等多方面展露头角,为开发者提供简约、优雅的编程体验。
⑷ python在生活中有哪些用处
现在互联网发展迅速,众多行业巨头,都已经转投到人工智能领域,而人工智能的首选编程语言就是python,所以学好Python能够从事的工作还是很多的,而且前景非常不错。
学完python可以应用于以下领域:
①Web 和 Internet开发
②科学计算和统计
③人工智能
④桌面界面开发
⑤软件开发
⑥后端开发
⑦网络爬虫
可以从事的岗位也很多,比如Python爬虫工程师,大数据工程师等等!
互联网行业目前还是最热门的行业之一,学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的,发展前景非常好,普通人也可以学习。
想要系统学习,你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校,好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力,能够在校期间取得大专或本科学历,中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的,建议实地考察对比一下。
祝你学有所成,望采纳。
⑸ python最大的特点
python有很多特点,但是最大的一个毫无疑问就是它的极致开发效率,这是它能发展到如今这个地步的原因,因为简单,上手快开发容易,所以不光是程序员会用到非程序员也需要python帮助做很多事情,所以开发效率就是它最重要的特点
⑹ python能干什么
1.Web开发
最火的Pythonweb框架Django,支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle,Django官方的标语把Django定义为theframework for perfectionist with deadlines。
2. 网络编程
支持高并发的Twisted网络框架,py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单
3. 爬虫开发
爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy/Request/BeautifuSoap/urllib等,想爬啥就爬啥
4. 云计算开发
目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发
5. 人工智能
MASA和Google早期大量使用Python,为什么Python积累了丰富的科学运算库,当AI时代来临后,Python从众多编程语言中脱颖而出,各种人工智能算法都基于Python编写,由其PyTorch之后,Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!
6. 自动化运维
问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的答案,它的名字叫Python
7. 金融分析
金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python,目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言
8. 科学运算
97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy,SciPy,Matplotlib,Enthought
librarys等众多程序库的开发,使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛
9. 游戏开发
在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or
C++,Python比Lua有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与Lua相比,Python更适合作为一种Host语言,即程序的入口点是在Python那一端会比较好,然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目,而且能够很好地把网游项目的规模控制在10万行代码以内。
10. 桌面软件
虽然大家很少使用桌面软件了,但是Python在图形界面开发上也很强大,你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!
⑺ python语言的三个主要特点
Python语言主要有以下几大特点:
1、简单易学:Python是一种代表简单主义思想的编程语言,阅读一个良好的Python程序的时候就犹如在读英语一样。Python最大的优势就是伪代码的本质,在开发的时候主要以解决问题为主要,并不是搞明白语言的本身。
2、面向对象:Python既是面向对象的编程,也是面向对象编程,与其他主要的语言C++和Java对比来说,Python是以一种非常强大而且简单的方式来实现面向对象的编程。
3、可移植性:Python具有开源的本质,可以被移植在许多的平台上,比如说Lnux、Windows、 FreeBSD、 Macintosh、
Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400等,Python都可以很好的运行其中。
4、解释性:Python语言写的程序不需要编译成为二进制的代码,可以直接从源代码运行程序,在计算机内部,Python解释器将源代码转换成为字节码的中间形式,可以直接翻译运行。
5、开源:Python语言是开源的。简单的来说,你可以自由发布这个软件的拷贝,阅读源代码,对它进行改动,用于新的自由软件之中。
6、高级语言:Python是高级编程语言,当使用Python进行编程的时候,无需考虑如何管理程序使用的内存一类的底层细节问题。
7、可扩展性:如果想要更快的运行,但是某些算法不公开,这个部分的程序可以选择用C语言进行编写,然后再Python程序中进行使用。
8、丰富的库:Python具有丰富强大的标准库,可以帮助你处理各种工作,其中包含了正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGl、FTP、电子邮件等,这些功能都是可以使用的,所以Python语言功能十分强大。
9、规范代码:在使用Python书写代码的时候采用强制缩进的方式让代码具有非常好的可读性。
⑻ python的高级特征及用法介绍
【导读】Python 是一种美丽的语言,它简单易用却非常强大。任何编程语言的高级特征通常都是通过大量的使用经验才发现的。比如你在编写一个复杂的项目,并在
stackoverflow 上寻找某个问题的答案,然后你突然发现了一个非常优雅的解决方案,它使用了你从不知道的 Python
功能,下面就给大家进行python的高级特征及用法介绍。
1、Map 函数
Map() 是一种内置的 Python
函数,它可以将函数应用于各种数据结构中的元素,如列表或字典。对于这种运算来说,这是一种非常干净而且可读的执行方式。
2、Lambda 函数
Lambda 函数是一种比较小的匿名函数——匿名是指它实际上没有函数名。
Python 函数通常使用 def a_function_name() 样式来定义,但对于 lambda 函数,我们根本没为它命名。这是因为 lambda
函数的功能是执行某种简单的表达式或运算,而无需完全定义函数。
lambda 函数可以使用任意数量的参数,但表达式只能有一个。
3、Generator 函数
Generator 函数是一个类似迭代器的函数,即它也可以用在 for 循环语句中。这大大简化了你的代码,而且相比简单的 for
循环,它节省了很多内存。
4、Filter 函数
filter 内置函数与 map 函数非常相似,它也将函数应用于序列结构(列表、元组、字典)。二者的关键区别在于 filter() 将只返回应用函数返回
True 的元素。
5、Itertools 模块
Python 的 Itertools 模块是处理迭代器的工具集合。迭代器是一种可以在 for 循环语句(包括列表、元组和字典)中使用的数据类型。
使用 Itertools 模块中的函数让你可以执行很多迭代器操作,这些操作通常需要多行函数和复杂的列表理解。
以上就是python的高级特征及用法介绍,希望对于大家的python学习能有所帮助,想要学习更多的python高级技能,希望大家持续关注!
⑼ Python可以用来干什么
1、做日常任务,比如下载视频、MP3、自动化操作excel、自动发邮件。
2、做网站开发、web应用开发,很多着名的网站像知乎、YouTube就是Python写的。
许多大型网站就是用Python开发的,例如YouTube、Instagram,还有国内的豆瓣。很多大公司,包括Google、Yahoo等,甚至NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。
3、做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。
4、系统网络运维
Linux运维是必须而且一定要掌握Python语言,它可以满足Linux运维工程师的工作需求提升效率,总而提升自己的能力,运维工程师需要自己独立开发一个完整的自动化系统时,这个时候才是真正价值的体现,才能证明自身的能力,让老板重视。
5、3D游戏开发
Python也可以用来做游戏开发,因为它有很好的3D渲染库和游戏开发框架,目前来说就有很多使用Python开发的游戏,如迪斯尼卡通城、黑暗之刃。
6、科学与数字计算
我们都知道现在来临了大数据的时代,数据可以说明一切问题的原因,现在很多做数据分析的不是原来那么简单,Python语言成为了做数据分析师的第一首选,它同时可以给工作带来很大的效率。
7、人工智能
人工智能是一门极富挑战性的科学,从事这项工作的人必须懂得计算机知识,心理学和哲学。人工智能是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,人工智能研究的一个主要目标是使机器能够胜任一些通常需要人类智能才能完成的复杂工作。Python语言对于人工智能来说是最好的语言。目前好多人都开始学习人工智能+Python学科。
8、网络爬虫
爬虫是属于运营的比较多的一个场景吧,比如谷歌的爬虫早期就是用跑Python写的. 其中有一个库叫 Requests ,这个库是一个模拟HTTP请求的一个库,非常的出名! 学过Python的人没有不知道这个库吧,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域,非常容易整合。不过目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。
9、数据分析
一般我们用爬虫爬到了大量的数据之后,我们需要处理数据用来分析,不然爬虫白爬了,我们最终的目的就是分析数据,在这方面 关于数据分析的库也是非常的丰富的,各种图形分析图等 都可以做出来。也是非常的方便,其中诸如Seaborn这样的可视化库,能够仅仅使用一两行就对数据进行绘图,而利用Pandas和numpy、scipy则可以简单地对大量数据进行筛选、回归等计算。
而后续复杂计算中,对接机器学习相关算法,或者提供Web访问接口,或是实现远程调用接口,都非常简单。
⑽ python常用包及主要功能
Python常用包:NumPy数值计算、pandas数据处理、matplotlib数据可视化、sciPy科学计算、Scrapy爬虫、scikit-learn机器学习、Keras深度学习、statsmodels统计建模计量经济。
NumPy是使用Python进行科学计算的基础包,Numpy可以提供数组支持以及相应的高效处理函数,是Python数据分析的基础,也是SciPy、Pandas等数据处理和科学计算库最基本的函数功能库,且其数据类型对Python数据分析十分有用。
pandas 是python的一个数据分析包,是基于NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。
Matplotlib是强大的数据可视化工具和作图库,是主要用于绘制数据图表的Python库,提供了绘制各类可视化图形的命令字库、简单的接口,可以方便用户轻松掌握图形的格式,绘制各类可视化图形。
SciPy是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合,包含的功能有最优化、线性代数、积分、插值、拟合、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算等,这些对数据分析和挖掘十分有用。
Scrapy是专门为爬虫而生的工具,具有URL读取、HTML解析、存储数据等功能,可以使用Twisted异步网络库来处理网络通讯,架构清晰,且包含了各种中间件接口,可以灵活地完成各种需求。
Scikit-Learn是Python常用的机器学习工具包,提供了完善的机器学习工具箱,支持数据预处理、分类、回归、聚类、预测和模型分析等强大机器学习库,其依赖于Numpy、Scipy和Matplotlib等。
Keras是深度学习库,人工神经网络和深度学习模型,基于Theano之上,依赖于Numpy和Scipy,利用它可以搭建普通的神经网络和各种深度学习模型,如语言处理、图像识别、自编码器、循环神经网络、递归审计网络、卷积神经网络等。
Statsmodels是Python的统计建模和计量经济学工具包,包括一些描述统计、统计模型估计和推断。