python的包装

1. python进阶精华-编写装饰器为被包装的函数添加参数

注意：这种发方法并不是装饰器最常用的功能，但是在降低代码重复上可谓是首屈一指。比如：如果不使用装饰器，上述代码可能会很多：

当然，这里也有一个潜在的风险，就是当装饰器包裹的函数已经用了debug作为参数名，那么装饰器这里将会报错，所以要添加额外的一些判断来完善代码：

最后还剩下一部分比较难理解的地方，我将理解的注释在每行代码上方，这个问题就是，在打印被修饰函数的参数签名时，其实并不能正确显示参数签名，原因是因为被wrapper修饰过后的函数实际上应该使用的是wrapper的参数签名表，例如：

所以，接下来，完成最后最难的一步：

2. matlab和python的区别

指代不同、用处不同。matlab是Python的集成开发环境 ，自1.5.2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起。python：是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。

matlab和python的区别

1、matlab被打包为Python包装的可选部分，包含许多linux发行版 。 完全用Python和TkinterGUI工具包编写（Tcl/ Tk的包装函数）。

2、python：被设计用于编写自动化脚本(shell)，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

matlab的基本使用方法

认识基本区域：如图所示，这是matlab打开之后的基本界面，上方为命令功能区，右侧为命令行输入栏，左上角为当前路径中文件夹详情，左下角为软件工作区。

数据的导入：

matlab经常被用于做数据可视化，数据分析等，这就需要数据的导入，点击如图所示位置中的导入数据，然后选择你要导入的数据的文件，然后进行如图所示的操作，即可导入数据。

命令行的使用：

这里仅使用一个简单的命令操作，命令：2=1;如图所示，在命令行中输入你的命令，这时只要点击确定，即可被执行。

函数的使用：

在软件左上角位置中的 点击 新建，之后即可新建脚本，函数等文件，这里选择文件，之后将会出现如图所示的函数的基本形式，function函数的基本形式，编辑完成后，只要将函数名输入到命令行中即可进行使用。

3. 如何在pycharm中安装python包装工具

第一步：进入PyCharm官网，点击Tools
第二步：点击“PyCharm”，进入安装包现在页面
第三步：点击“DOWNLOAD NOW”，根据自己需要下载匹配的操作系统的安装包
第四步：等待安装包下载完，运行即可。
python安装过程
第一步：找到下载好的PyCharm安装包
第二步：双击已下载的PyCharm安装包，出现如下图所示的界面，点击“next”
第三步：选择安装目录，Pycharm需要的内存较多，建议将其安装在D盘或者E盘，不建议放在系统盘C盘
第四步：点击Next
数字1：create desktop shortcut（创建桌面快捷方式），系统32位就选32-bit,系统64位就选64-bit。现在大多数都是64位了，不清楚系统类型：我的电脑=》右键=》属性

笔者的电脑是64位系统，所以选择64位。
数字2：update path variable(restart needed)更新路径变量(需要重新启动)，add launchers dir to the path（将启动器目录添加到路径中）。上一个PyCharm版本没有的，所以没有选择。
数字3：update context menu（更新上下文菜单），add open folder as project（添加打开文件夹作为项目）。上一个PyCharm版本没有的，所以没有选择。
数字4：create associations 创建关联，关联.py文件，双击都是以pycharm打开。
数字5：不要选，我第一次安装的时候就是勾选了，差点放弃。pycharn是国外的软件，网站就是国外，下载速度很慢。有人选上等一两个小时，我等半小时，直接强制关掉。没勾选安装很快完成。把数字1和数字4勾选就好，数字2和数字3看你自己需求。（数字5如果有需求，自己可以单独去官网下载安装JRE）
第五步：点击Next
默认安装即可，直接点击Install。
第六步：耐心的等待两分钟左右
第七步：点击Finish，Pycharm安装完成。
接下来对Pycharm进行配置，双击运行桌面上的Pycharm图标
从哪里导入pycharm设置，直接第三个（Do not import settings），以后还可以导入。选择Do not import settings，之后选择OK，进入下一步。
第八步：勾选I confirm that.......
第九步：点击“continue”
第十步：数据分享
第十一步：点击“send”或者“Don't send”。
第十二步：可以右上角关掉，也可以左下角：skip remaining and set defaults（跳过其余和设置默认值）
第十三步：点击左下角：skip remaining and set defaults（跳过其余和设置默认值）进入激活界面，选择第二个License server
Active 激活分为三种：1、JetBrains Account 账户激活；2、Activation code激活码（推荐亲测）；3、License server授权服务器激活（推荐）
希望可以帮到你

4. idle和python区别是什么

idle是一个用于编辑脚本，代码高亮且可以直接运行的文本编辑器。python是个运行程序，双击打开是一个命令行，可以直接输入代码，但是不能保存成脚本，可以看做是控制台。

Idle（全称：Integrated Development and Learning Environment）是Python的集成开发环境，自1.5.2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起。它被打包为Python包装的可选部分，包含许多Linux发行版，它完全用Python和Tkinter GUI工具包编写。

5. idle和python区别

第一点：指代不同

Python IDLE：是Python的集成开发环境，自1.5.2B1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起。

Python：是一种跨平台的计算机程序设计语言，也是一种面向对象的动态类型语言。

第二点：用途不同

Python IDLE：被打包为Python包装的可选部分，包含许多Linux发行版本，完全用Python和Tkinter GUI工具包编写。

Python：被设计用于编写自动化脚本，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立、大型项目的开发。

第三点：特点不同

Python IDLE：是开发Python程序的基本IDLE，具备基本的IDE功能，是非商业Python开发的不错选择。

Python：在执行时，首先会将．py文件中的源代码编译成Python的byte code，然后由Python Virtual Machine来执行这些编译好的byte code，这种机制的基本思想跟Java、net是一致的。

6. 盘点Python常用的模块和包

模块

1.定义

计算机在开发过程中，代码越写越多，也就越难以维护，所以为了编写可维护的代码，我们会把函数进行分组，放在不同的文件里。在python里，一个.py文件就是一个模块。

2.优点：

提高代码的可维护性。

提高代码的复用，当模块完成时就可以在其他代码中调用。

引用其他模块，包含python内置模块和其他第三方模块。

避免函数名和变量名等名称冲突。

python内建模块：

1.sys模块

2.random模块

3.os模块：

os.path:讲解

https://www.cnblogs.com/yufeihlf/p/6179547.html

数据可视化

1.matplotlib :

是Python可视化程序库的泰斗，它的设计和在1980年代被设计的商业化程序语言MATLAB非常接近。比如pandas和Seaborn就是matplotlib的外包，它们让你能用更少的代码去调用 matplotlib的方法。

访问：

https://matplotlib.org/

颜色：

https://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6117528.html

教程：

https://wizardforcel.gitbooks.io/matplotlib-user-guide/3.1.html

2.Seaborn：

它是构建在matplotlib的基础上的，用简洁的代码来制作好看的图表。Seaborn跟matplotlib最大的区别就是它的默认绘图风格和色彩搭配都具有现代美感。

访问：

http://seaborn.pydata.org/index.html

3.ggplot：

gplot 跟 matplotlib 的不同之处是它允许你叠加不同的图层来完成一幅图

访问：

http://ggplot.yhathq.com/

4.Mayavi：

Mayavi2完全用Python编写，因此它不但是一个方便实用的可视化软件，而且可以方便地用Python编写扩展，嵌入到用户编写的Python程序中，或者直接使用其面向脚本的API：mlab快速绘制三维图

访问：http://code.enthought.com/pages/mayavi-project.html

讲解：https://blog.csdn.net/ouening/article/details/76595427https://www.jianshu.com/p/81e6f4f1cdd8

5.TVTK：

TVTK库对标准的VTK库进行包装，提供了Python风格的API、支持Trait属性和numpy的多维数组。

VTK (http://www.vtk.org/) 是一套三维的数据可视化工具，它由C++编写，包涵了近千个类帮助我们处理和显示数据

讲解：https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/tvtk_intro.html

机器学习

1.Scikit-learn

是一个简单且高效的数据挖掘和数据分析工具，易上手，可以在多个上下文中重复使用。它基于NumPy, SciPy 和 matplotlib，开源，可商用（基于 BSD 许可）。

访问：

讲解：https://blog.csdn.net/finafily0526/article/details/79318401

2.Tensorflow

最初由谷歌机器智能科研组织中的谷歌大脑团队（Google Brain Team）的研究人员和工程师开发。该系统设计的初衷是为了便于机器学习研究，能够更快更好地将科研原型转化为生产项目。

相关推荐：《Python视频教程》

Web框架

1.Tornado

访问：http://www.tornadoweb.org/en/stable/

2.Flask

访问：http://flask.pocoo.org/

3.Web.py

访问：http://webpy.org/

4.django

https://www.djangoproject.com/

5.cherrypy

http://cherrypy.org/

6.jinjs

http://docs.jinkan.org/docs/jinja2/

GUI 图形界面

1.Tkinter

https://wiki.python.org/moin/TkInter/

2.wxPython

https://www.wxpython.org/

3.PyGTK

http://www.pygtk.org/

4.PyQt

https://sourceforge.net/projects/pyqt/

5.PySide

http://wiki.qt.io/Category:LanguageBindings::PySide

科学计算

教程

https://docs.huihoo.com/scipy/scipy-zh-cn/index.html#

1.numpy

访问

http://www.numpy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/lm_is_dc/article/details/81098805

2.sympy

sympy是一个Python的科学计算库，用一套强大的符号计算体系完成诸如多项式求值、求极限、解方程、求积分、微分方程、级数展开、矩阵运算等等计算问题

访问

https://docs.sympy.org/0.7.1/guide.html#guide

讲解

https://www.jianshu.com/p/339c91ae9f41

解方程

https://www.cnblogs.com/zyg123/p/10549354.html

3.SciPy

官网

https://www.scipy.org/

讲解

https://blog.csdn.net/wsp_1138886114/article/details/80444621

4.pandas

官网

http://pandas.pydata.org/

讲解

https://www.cnblogs.com/linux-wangkun/p/5903945.html

5.blaze

官网

http://blaze.readthedocs.io/en/latest/index.html

密码学

1.cryptography

https://pypi.python.org/pypi/cryptography/

2.hashids

http://www.oschina.net/p/hashids

3.Paramiko

http://www.paramiko.org/

4.Passlib

https://pythonhosted.org/passlib/

5.PyCrypto

https://pypi.python.org/pypi/pycrypto

6.PyNacl

http://pynacl.readthedocs.io/en/latest/

爬虫相关

requests

http://www.python-requests.org/

scrapy

https://scrapy.org/

pyspider

https://github.com/binux/pyspider

portia

https://github.com/scrapinghub/portia

html2text

https://github.com/Alir3z4/html2text

BeautifulSoup

https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/

lxml

http://lxml.de/

selenium

http://docs.seleniumhq.org/

mechanize

https://pypi.python.org/pypi/mechanize

PyQuery

https://pypi.python.org/pypi/pyquery/

creepy

https://pypi.python.org/pypi/creepy

gevent

一个高并发的网络性能库

http://www.gevent.org/

图像处理

bigmoyan

http://scikit-image.org/

Python Imaging Library(PIL)

http://www.pythonware.com/procts/pil/

pillow：

http://pillow.readthedocs.io/en/latest/

自然语言处理

1.nltk：

http://www.nltk.org/

教程

https://blog.csdn.net/wizardforcel/article/details/79274443

2.snownlp

https://github.com/isnowfy/snownlp

3.Pattern

https://github.com/clips/pattern

4.TextBlob

http://textblob.readthedocs.io/en/dev/

5.Polyglot

https://pypi.python.org/pypi/polyglot

6.jieba：

https://github.com/fxsjy/jieba

数据库驱动

mysql-python

https://sourceforge.net/projects/mysql-python/

PyMySQL

https://github.com/PyMySQL/PyMySQL

PyMongo

https://docs.mongodb.com/ecosystem/drivers/python/

pymongo

MongoDB库

访问：https://pypi.python.org/pypi/pymongo/

redis

Redis库

访问：https://pypi.python.org/pypi/redis/

cxOracle

Oracle库

访问：https://pypi.python.org/pypi/cx_Oracle

SQLAlchemy

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：http://www.sqlalchemy.org/

peewee，

SQL工具包及对象关系映射（ORM）工具

访问：https://pypi.python.org/pypi/peewee

torndb

Tornado原装DB

访问：https://github.com/bdarnell/torndb

Web

pycurl

URL处理工具

smtplib模块

发送电子邮件

其他库暂未分类

1.PyInstaller：

是一个十分有用的第三方库，它能够在Windows、Linux、 Mac OS X 等操作系统下将 Python 源文件打包，通过对源文件打包， Python 程序可以在没有安装 Python 的环境中运行，也可以作为一个 独立文件方便传递和管理。

2.Ipython

一种交互式计算和开发环境

讲解

https://www.cnblogs.com/zzhzhao/p/5295476.html

命令

ls、cd 、run、edit、clear、exist

7. python使用br打包发布apk

如下；
py如果没有Qt \ bin,您可以复制本文件Qt网站。如果找不到现有PyQt5插件目录的错误出现在包装过程中,然后,1)找到PyQt5文件夹/图书馆/插件路径下蟒蛇目录下安装,并复制内容;2)按照下面的错误报告一个句子,例如,如下:路径检查:_build /图书馆/插件的内部去C驱动和创建它们。最后,将刚才复制的复制进去,然后再做一次,包成功。特别注意:如果你发现你可以在你的电脑打开它的包装完成后,但你不能打开它在别人的电脑,错误报告如下:xxx未能执行脚本。在这个时候,我们需要替换上面的命令在步骤4 w c,然后删除所有的东西都打包和重新包装。c程序可以打开终端窗口cmd的形式,这样操作失败时,将一个特定的错误报告,具体的错误将被修改。

8. matlab和python的区别

matlab和python的区别是：指代不同、用处不同。

matlab是Python的集成开发环境，自1.5.2b1以来已与该语言的默认实现捆绑在一起python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言。matlab被打包为Python包装的可选部分，包含许多Linux发行版。

完全用Python和TkinterGUI工具包编写(Tcl/Tk的包装函数）。python是被设计用于编写自动化脚本（she11），随着版本的不断更新和语言新功能的添加，越来越多被用于独立的、大型项目的开发。

Python

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言，Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程，Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

9. python为什么把新的安装包装在项目文件夹下面

在 Python 中，通常会将新安装的包装在项目文件夹下面是因为这样可以使包的依赖关系更清晰，并且更容易管理。

在 Python 中，可以使用 pip 工具安装新的包。当您使用 pip 安装新包时，pip 会将该包安装到您的项目文件夹中的一个名为 “venv” 的虚拟环境中。虚拟环境是一个隔离的 Python 环境，其中只包含为该项目安装的包。这意味着，如果您在项目中安装了许多包，则这些包将独立于您的全局 Python 环境，并且只能在该项目中使用。

这种方法的优点是，可以更轻松地管理项目中使用的包，并且可以确保项目在不同的计算机上运行时使用相同的包。例如，如果您将项目共享给其他人，则可以使用项目文件夹中的虚拟环境来确保所有人使用相同的包版本。

总之，将新安装的包装在项目文件夹下面可以使包的依赖关系更清晰，并且更容易管理。

10. 为什么做AI的都选Python

答: 主要有以下的一些见解，欢迎和你探讨。

1. 主流的深度学习框架基本上都是用Python开发的，虽然说他们也提供了其他语言的接口，但是用起来还是没有Python这么方便；
2. Python里面有非常多的科学计算包，各种具有实用功能的库，大大提高了开发效率，对于AI而言，最开始呢是在学术上有着大量的运用，而使用Python，非常方便进行仿真。学术研究成功之后呢，慢慢在工业界越来越多了；
3. Python的包装能力，组合能力，嵌入式能力非常强,可以把各种复杂性包装在 Python 模块里，暴露出漂亮的接口。也非常方便其他语言的调用。

希望可以帮助到你~