python代码规范工具

Ⅰ python的特性是什么

Python是一门大家都比较熟悉的一门计算机语言，也是比较简单的一门计算机语言，相对于来说更加简单一些，而且也是不少人进入行业内的首要选择。
Python是一门好用又简单易学的计算机编程语言，在近几年中，Python受到了不少IT人士的追捧，热度也是越来越高了，成为了我们入门首选的编程语言，为什么呢?因为Python具有非常广泛的应用范围，在人工智能、web开发之中具有非常好的应用，同时在金融分析、爬虫等领域也具有很大的作用。
1、Python采用C语言进行开发，但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型存在。
2、Python具有很强的面向对象特性，同时也简单化了面向对象的实现，可以消除保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素。
3、Python代码可以使用空格或者制表符缩进的方式分割代码。
4、Python仅仅只有31个保留字，而且没有分号、begin、end等标记。
5、Python是强类型的语言，变量创建之后会对应一种数据类型，出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换。

Ⅱ “Python编程规范”为Python代码添加注释

功能要求

为Python代码添加注释，对Python程序代码进行说明。

实例代码

'''多行注释开始

下面的代码根据变量x的值计算y

注意代码中使用缩进表示代码块

多行注释结束'''

x = 5

if x > 100:

y = x * 5 - 1 # 单行注释：x>100时执行该语句

else:

y = 0 # x <= 100时执行该语句

print(y) # 输出y

运行结果

知识说明

注释用于为程序添加说明性的文字，帮助程序员更好的阅读和理解程序代码。Python解释器会忽略注释的内容，即注释的内容不会被Python解释器执行。

Python注释分为单行注释和多行注释。

单行注释以符号“#”开始，当前行中符号“#”及其后的内容为注释语句。单行注释可以独占一行，也可放在语句末尾。 说明： 在Pycharm中使用“ctrl + /”可以添加/取消单行注释。

多行注释是用3个英文单引号“'''多行注释文本'''”或3个双引号“"""注释文本"""”进行注释。 注意： 由一对三个单引号或一对三个双引号括起来的内容被认为是注释，但不能由三个单引号和三个双引号混合使用。

Ⅲ 常用Python机器学习库有哪些

Python作为一门理想的集成语言，将各种技术绑定在一起，除了为用户提供更方便的功能之外，还是一个理想的粘合平台，在开发人员与外部库的低层次集成人员之间搭建连接，以便用C、C++实现更高效的算法。
使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。
Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。
2、Orange3
Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。
用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。
3、XGBoost
XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。
4、NuPIC
NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。

Ⅳ 数据分析工具有哪些 python

IPython


IPython 是一个在多种编程语言之间进行交互计算的命令行 shell，最开始是用 python 开发的，提供增强的内省，富媒体，扩展的 shell
语法，tab 补全，丰富的历史等功能。IPython 提供了如下特性：

更强的交互 shell(基于 Qt 的终端)

一个基于浏览器的记事本，支持代码，纯文本，数学公式，内置图表和其他富媒体

支持交互数据可视化和图形界面工具

灵活，可嵌入解释器加载到任意一个自有工程里

简单易用，用于并行计算的高性能工具

由数据分析总监，Galvanize 专家 Nir Kaldero 提供。



GraphLab Greate 是一个 Python 库，由 C++ 引擎支持，可以快速构建大型高性能数据产品。

这有一些关于 GraphLab Greate 的特点：

可以在您的计算机上以交互的速度分析以 T 为计量单位的数据量。

在单一平台上可以分析表格数据、曲线、文字、图像。

最新的机器学习算法包括深度学习，进化树和 factorization machines 理论。

可以用 Hadoop Yarn 或者 EC2 聚类在你的笔记本或者分布系统上运行同样的代码。

借助于灵活的 API 函数专注于任务或者机器学习。

在云上用预测服务便捷地配置数据产品。

为探索和产品监测创建可视化的数据。

由 Galvanize 数据科学家 Benjamin Skrainka 提供。

Pandas

pandas 是一个开源的软件，它具有 BSD 的开源许可，为 Python
编程语言提供高性能，易用数据结构和数据分析工具。在数据改动和数据预处理方面，Python 早已名声显赫，但是在数据分析与建模方面，Python
是个短板。Pands 软件就填补了这个空白，能让你用 Python 方便地进行你所有数据的处理，而不用转而选择更主流的专业语言，例如 R 语言。

整合了劲爆的 IPyton 工具包和其他的库，它在 Python 中进行数据分析的开发环境在处理性能，速度，和兼容方面都性能卓越。Pands
不会执行重要的建模函数超出线性回归和面板回归;对于这些，参考 statsmodel 统计建模工具和 scikit-learn 库。为了把 Python
打造成顶级的统计建模分析环境，我们需要进一步努力，但是我们已经奋斗在这条路上了。

由 Galvanize 专家，数据科学家 Nir Kaldero 提供。

PuLP

线性编程是一种优化，其中一个对象函数被最大程度地限制了。PuLP 是一个用 Python
编写的线性编程模型。它能产生线性文件，能调用高度优化的求解器，GLPK，COIN CLP/CBC，CPLEX，和GUROBI，来求解这些线性问题。

由 Galvanize 数据科学家 Isaac Laughlin 提供

Matplotlib



matplotlib 是基于 Python 的
2D(数据)绘图库，它产生(输出)出版级质量的图表，用于各种打印纸质的原件格式和跨平台的交互式环境。matplotlib 既可以用在 python 脚本，
python 和 ipython 的 shell 界面 (ala MATLAB? 或 Mathematica?)，web 应用服务器，和6类 GUI
工具箱。

matplotlib 尝试使容易事情变得更容易，使困难事情变为可能。你只需要少量几行代码，就可以生成图表，直方图，能量光谱(power
spectra)，柱状图，errorcharts，散点图(scatterplots)等，。

为简化数据绘图，pyplot 提供一个类 MATLAB 的接口界面，尤其是它与 IPython
共同使用时。对于高级用户，你可以完全定制包括线型，字体属性，坐标属性等，借助面向对象接口界面，或项 MATLAB 用户提供类似(MATLAB)的界面。

Galvanize 公司的首席科学官 Mike Tamir 供稿。

Scikit-Learn



Scikit-Learn 是一个简单有效地数据挖掘和数据分析工具(库)。关于最值得一提的是，它人人可用，重复用于多种语境。它基于
NumPy，SciPy 和 mathplotlib 等构建。Scikit 采用开源的 BSD 授权协议，同时也可用于商业。Scikit-Learn
具备如下特性：

分类(Classification) – 识别鉴定一个对象属于哪一类别

回归(Regression) – 预测对象关联的连续值属性

聚类(Clustering) – 类似对象自动分组集合

降维(Dimensionality Rection) – 减少需要考虑的随机变量数量

模型选择(Model Selection) –比较、验证和选择参数和模型

预处理(Preprocessing) – 特征提取和规范化

Galvanize 公司数据科学讲师，Isaac Laughlin提供

Spark



Spark 由一个驱动程序构成，它运行用户的 main 函数并在聚类上执行多个并行操作。Spark
最吸引人的地方在于它提供的弹性分布数据集(RDD)，那是一个按照聚类的节点进行分区的元素的集合，它可以在并行计算中使用。RDDs 可以从一个 Hadoop
文件系统中的文件(或者其他的 Hadoop 支持的文件系统的文件)来创建，或者是驱动程序中其他的已经存在的标量数据集合，把它进行变换。用户也许想要 Spark
在内存中永久保存 RDD，来通过并行操作有效地对 RDD 进行复用。最终，RDDs 无法从节点中自动复原。

Spark 中第二个吸引人的地方在并行操作中变量的共享。默认情况下，当 Spark
在并行情况下运行一个函数作为一组不同节点上的任务时，它把每一个函数中用到的变量拷贝一份送到每一任务。有时，一个变量需要被许多任务和驱动程序共享。Spark
支持两种方式的共享变量：广播变量，它可以用来在所有的节点上缓存数据。另一种方式是累加器，这是一种只能用作执行加法的变量，例如在计数器中和加法运算中。

Ⅳ Python自动化测试框架有哪些

第一种：Robot Framework
作为最重要的python测试框架之一，Robot Framework主要被用在测试驱动类型的开发与验收中。虽然由python开发而来，但是它也可以在基于.net的Ironpython和基于Java的Jython上运行。同时，作为一个python框架，Robot还能够兼容诸如Windows、MacOS、linux等平台。
在使用Robot Framework之前，需要先安装python2.7.14及以上版本，在这里推荐大家使用python3.6.4，以确保适当的注解能够被添加到代码段中，并能够跟踪程序的更改，同时，您还需要安装python包管理器--pip。
第二种：Pytest
适用于多种软件测试的Pytest，是另一个python类型的自动化测试框架。凭借着开源和易学的特点，该工具经常被QA团体、开发团体、个人团体以及各种开源项目所使用。鉴于Pytest具有断言重写之类的实用功能，许多大型互联网应用，如Dropbox、Mozilla，都已经从下面将要提到的unittest切换到了Pytest之上。
除了基本的python知识，用户并不需要更多的技术储备。另外，用户只需要有一台带有命令行界面的测试设备，并且安装好了python包管理器以及可用于开发的IDE工具。
第三种：UnitTest/PyUnit
受到Junit启发的UnitTest/PyUnit，也是一种标准化的针对单元测试的python类自动化测试框架。它的基类TestCase提供了各种断言方法、以及所有清理和设置的例程。因此，TestCase子类中的每一种方法都是以test作为名词点缀，以标识它们能够被作为测试用例所运行。用户可以使用load方法和TestSuite类来分组、并加载各种测试。当然，也可以通过联合使用，来构建自定义的测试运行器。正如我们使用Junit去测试Selenium那样，UnitTest也会用到unittest-sml-reporting，并能生成各种XML类型的报告。
第四种：Behave
行为驱动开发是一种基于敏捷软件开发的方法。它能够鼓励开发人员、业务参与者和QA人员，三者之间的协作。python测试框架Behave允许团队避开各种复杂的情况，去执行BDD测试。从本质上说该框架与SpecFlow和Cucumber相似，常被用于执行自动化测试。用户可以通过简单易读的语言来编写测试用例，并能够在其执行期间粘贴到代码之中。而且，那些被设定的行为规范与步骤，也可以被重用到其他的测试方案中。
第五种：Lettuce
Lettuce是另一种基于Cucumber和python的行为驱动类自动化工具。Lettuce主要专注于那些具有行为驱动开发特性的普通任务。它不但简单易用，而且能够使得整个测试过程更流畅、甚至更有趣。
您需要安装带有IDE的python2.7.14及以上版本。当然，您也可以使用pycharm或任何其他IDE工具。同时，您还需要安装python包管理器。

Ⅵ Python的特点有哪些特点

Python是一种计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言，最初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。

Python的特点如下：

1、简单

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一样。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

2、易学

Python极其容易上手，因为Python有极其简单的说明文档 。

3、速度快

Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。

4、免费、开源

Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。使用者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。

5、高层语言

用Python语言编写程序的时候无需考虑诸如如何管理你的程序使用的内存一类的底层细节。

6、可移植性

由于它的开源本质，Python已经被移植在许多平台上（经过改动使它能够工作在不同平台上）。这些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基于linux开发的android平台。

7、解释性

一个用编译性语言比如C或C++写的程序可以从源文件（即C或C++语言）转换到一个你的计算机使用的语言（二进制代码，即0和1）。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。

运行程序的时候，连接/转载器软件把你的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。你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。这使得使用Python更加简单。也使得Python程序更加易于移植。

8、面向对象

Python既支持面向过程的编程也支持面向对象的编程。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。

9可扩展性

如果需要一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，可以部分程序用C或C++编写，然后在Python程序中使用它们。

10、可嵌入性

可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。

11、丰富的库

Python标准库确实很庞大。它可以帮助处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI（图形用户界面）、Tk和其他与系统有关的操作。这被称作Python的“功能齐全”理念。除了标准库以外，还有许多其他高质量的库，如wxPython、Twisted和Python图像库等等。

12、规范的代码

Python采用强制缩进的方式使得代码具有较好可读性。而Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。

Ⅶ 在机器学习科学计算领域,有哪些工具能让python和matlab一样好用

Pycharm相比Spyder的优点是：
1 调试更方便，Spyder在其他文件里面设置断点，竟然无法停下来，必须得在主程序里面设置一个断点，然后“Step into”，如搏盯模果嵌套比较深的话，这种方法特别麻烦。 Pycharm就没有这个问题。

2 Pycharm的“Reformat code”功能我特别喜欢，可以自动将你的代码排版规范，比如=两边各空一格，函数结尾空两行等等，不止能作用于一个文件，而且能一次性作用于整个项目！

Pycharm的缺点：
1 最新版本虽然支持了ipython，但功能体验比较差，1，反应比较慢 2 tab键经常不能弹出对象的属性与方法。

2 没有workspace。

所以，我的建议是结合使用这两个工具，基本上能达到MATLAB的使用体验。

2016年3月14日的补充
经过一段时间使用，也发现了Anaconda的缺点。特别是spyder。
1 在workspace里，对数据量偏大一点的变量进行查看，容易卡死，而MATLAB不会。
2 再workspace里，浮点数只显示小数点后三位，我经常要手工修改为显示为小数点后6位，不知道怎么修改默认设置。
3 断点调试明显没有MATLAB方便。
4 没有MATLAB那样方便的Profiler,用于发现代码运算瓶颈，而Spyder没有。
还有其他的，就不一一列举了，总之，在IDE上，Spyder相比MATLAB差远了，但我用Python，仍然会用Spyder，因为基缓目前没有更好的替代品。

原答案：
千言万语汇成一句话: 安装Anaconda!
Anaconda非常适合做研究.Pycharm适合做开发,而不是研究.
为什么说Anaconda好呢?
1 自带了很多适合搞科学研究的库,比如numpy, scipy, pandas, matplotlib, sympy, sklearn等.
2 里面的spyder的界面非常像matlab的界面, 还支持单步调试.编辑器则罩像matlab那样，可以创建cell（使用#%%，与matlab类似），方便查看与调试。
3 里面的ipython notebook, 非常适合交互和展示成果.

Ⅷ python程序有哪些编码规范

编码格式声明
通常，编码格式声明是必需的。如果 python 源码文件没有声明编码格式，python 解释器会默认使用 ASCII 编码，一旦源码文件包含非ASCII编码的字符，python 解释器就会报错。以 UTF-8 为例，以下两种编码格式声明都是合乎规则的。
缩进
统一使用 4 个空格进行缩进。绝对不要用tab, 也不要tab和空格混用。对于行连接的情况，我一般使用4空格的悬挂式缩进。例如：
引号
自然语言使用双引号
机器标识使用单引号
正则表达式使用双引号
空行
编码格式声明、模块导入、常量和全局变量声明、顶级定义和执行代码之间空两行
顶级定义之间空两行，方法定义之间空一行
在函数或方法内部，可以在必要的地方空一行以增强节奏感，但应避免连续空行
导入模块
导入总应该放在文件顶部，位于模块注释和文档字符串之后，模块全局变量和常量之前。导入应该按照从最通用到最不通用的顺序分组，分组之间空一行
标准库导入
第三方库导入
应用程序指定导入
命名规范
模块尽量使用小写命名，首字母保持小写，尽量不要用下划线
类名使用驼峰(CamelCase)命名风格，首字母大写，私有类可用一个下划线开头
函数名一律小写，如有多个单词，用下划线隔开
私有函数可用一个下划线开头
变量名尽量小写, 如有多个单词，用下划线隔开
常量采用全大写，如有多个单词，使用下划线隔开