pythonop

① python怎么学习

对于很多想学习Python的小伙伴来说，不知道从何开始，小蜗这里整理了一份Python全栈开发的学习路线，大家可按照以下这份大纲来进行学习：

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。
1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。
3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。
2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

② python 二叉树实现四则运算

#!/usr/bin/python#* encoding=utf-8s = "20-5*(0+1)*5^(6-2^2)" c = 0top = [0,s[c],0]op = [["0","1","2","3","4","5","6","7","8","9"],["+","-"],["*","/"],["^"]] def getLev(ch): for c1 in range(0, len(op)): for c2 in range(0, len(op[c1])): if (op[c1][c2]==ch): return c1 elif (len(ch)>1): match = 0 for c3 in range(0, len(ch)): if (getLev(ch[c3])>=0): match+=1 if (match==len(ch)):return c1 return -1

③ python如何实现计时

用python实现计时器功能，代码如下：
''' Simple Timing Function.
This function prints out a message with the elapsed time from the
previous call. It works with most Python 2.x platforms. The function
uses a simple trick to store a persistent variable (clock) without
using a global variable.
'''
import time
def r( op=None, clock=[time.time()] ):
if op != None:
ration = time.time() - clock[0]
print '%s finished. Duration %.6f seconds.' % (op, ration)
clock[0] = time.time()
# Example
if __name__ == '__main__':
import array
r() # Initialise the timing clock
opt1 = array.array('H')
for i in range(1000):
for n in range(1000):
opt1.append(n)
r('Array from append')
opt2 = array.array('H')
seq = range(1000)
for i in range(1000):
opt2.extend(seq)
r('Array from list extend')
opt3 = array.array('H')
seq = array.array('H', range(1000))
for i in range(1000):
opt3.extend(seq)
r('Array from array extend')
# Output:
# Array from append finished. Duration 0.175320 seconds.
# Array from list extend finished. Duration 0.068974 seconds.
# Array from array extend finished. Duration 0.001394 seconds.

④ Python课程内容都学习什么啊

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⑤ Python语法小记忆

Python 中的字符串还支持转义字符。所谓转义字符是指使用反斜杠“\”对一些特殊字符进行转义。

转义字符说明

\ 续行符

\n 换行符

\0 空

\t 水平制表符，用于横向跳到下一制表位

\'' 双引号

\' 单引号

\\ 一个反斜杠

\f 换页

\0dd 八进制数，dd 代表字符，如\012 代表换行

\xhh 十六进制数，hh 代表字符，如\x0a 代表换行

在Python 中，提供了如下表所示的函数进行数据类型的转换。

函数作用

int(x) 将x 转换成整数类型

float(x) 将x 转换成浮点数类型

complex(real [,imag]) 创建一个复数

str(x) 将x 转换为字符串

repr(x) 将x 转换为表达式字符串

eval(str) 计算在字符串中的有效Python 表达式，并返回一个对象

chr(x) 将整数x 转换为一个字符

ord(x) 将一个字符x 转换为它对应的整数值

hex(x) 将一个整数x 转换为一个十六进制字符串

oct(x) 将一个整数x 转换为一个八进制的字符串

赋值运算符主要用来为变量等赋值。使用时，可以直接把基本赋值运算符“=”右边的值赋给左边的变量，也可以进行某些运算后再赋值给左边的变量。在Python 中常用的赋值。

运算符如下表所示。

运算符说明举例展开形式

= 简单的赋值运算x=y x=y

+= 加赋值x+=y x=x+y

-= 减赋值x-=y x=x-y

*= 乘赋值x*=y x=x*y

/= 除赋值x/=y x=x/y

%= 取余数赋值x%=y x=x%y

**= 幂赋值x**=y x=x**y

//= 取整除赋值x//=y x=x//y

比较运算符，也称关系运算符，用于对变量或表达式的结果进行大小、真假等比较，如果比较结果为真，则返回True，如果为假，则返回False。比较运算符通常用在条件语句中作为判断的依据。Python 中的比较运算符如下表所示。

运算符作用举例结果

> 大于'a' > 'b' False

< 小于156 < 456 True

== 等于'c' == 'c' True

!= 不等于'y' != 't' True

>= 大于或等于479 >= 426 True

<= 小于或等于62.45 <= 45.5 False

逻辑运算符是对真和假两种布尔值进行运算，运算后的结果仍是一个布尔值，Python中的逻辑运算符主要包括and（逻辑与）、or（逻辑或）、not（逻辑非）。

运算符含义用法结合方向

and 逻辑与op1 and op2 从左到右

or 逻辑或op1 or op2 从左到右

not 逻辑非not op 从右到左

所谓运算符的优先级，是指在应用中哪一个运算符先计算，哪一个后计算，与数学的四则运算应遵循的“先乘除，后加减”是一个道理。

下表按从高到低的顺序列出了运算符的优先级。同一行中的运算符具有相同优先级，此时它们的结合方向决定求值顺序。

运算符说明

** 幂

~、+、- 取反、正号和负号

*、/、%、// 算术运算符

+、- 算术运算符

<<、>> 位运算符中的左移和右移

& 位运算符中的位与

^ 位运算符中的位异或

｜ 位运算符中的位或

<、<=、>、>=、!=、== 比较运算符

在Python 中，使用内置函数input()可以接收用户的键盘输入。input()函数的基本用法如下：

variable = input(＂提示文字＂)

其中，variable 为保存输入结果的变量，双引号内的文字用于提示要输入的内容。

默认的情况下，在Python中，使用内置的print()函数可以将结果输出到IDLE或者标准控制台上。其基本语法格式如下：

Print(输出内容)

其中，输出内容可以是数字和字符串（字符串需要使用引号括起来），此类内容将直接

输出，也可以是包含运算符的表达式，此类内容将计算结果输出。

⑥ 用python编程设计一个简单的计算器程序，要求用户从键盘输入如下形式的表达式：

用exec函数
小提示：
a=3
b=4
op='*'
exec('c=%s%s%s'%(a,op,b))
printc

⑦ 怎样把python数组转换为张量

import tensorflow as tf
# 创建一个常量op， 产生一个1x2矩阵，这个op被作为一个节点
# 加到默认视图中
# 构造器的返回值代表该常量op的返回值
matrix1 = tr.constant([[3., 3.]])

# 创建另一个常量op, 产生一个2x1的矩阵
matrix2 = tr.constant([[2.], [2.]])

# 创建一个矩阵乘法matmul op，把matrix1和matrix2作为输入：
proct = tf.matmul(matrix1, matrix2)

⑧ 在python中，怎么实现输入

Python的输入输出分别是利用函数：

str = input("请输入：");
print ("你输入的内容是: ", str)；
input函数返回一个string类型的值，声明一个变量来接收输入的值，print是输出

⑨ python怎样比较两列的大小（选出满足条件的记录），其中一列有大于小于号

importre

defget_test_func(op):
ifop=='<':
returnlambdax,y:x<y
elifop=='>':
returnlambdax,y:x>y
elifop=='<=':
returnlambdax,y:x<=y
elifop=='>=':
returnlambdax,y:x>=y
raiseValueError('Unknownoperator%s'%op)

withopen('input.txt','r')asfin:
next(fin)
forrowinfin:
cols=row.split()
x=float(cols[1])
m=re.match(r'([><]=?)(d+(?:.d+))',cols[2])
ifm:
op,y=m.group(1),float(m.group(2))
test=get_test_func(op)
iftest(x,y):
print('Row%s:Value%ssatisfiesconstraint:%s'%(cols[0],cols[1],cols[2]))
else:
print('Row%s:Incorrectformat:%s'%(name,cols[2]))

输入文件：

col1 col2 col3

row1 7 <=0.5

row2 7 >0.5

输出结果：

Row row2: Value 7 satisfies constraint: >0.5