python用户特征分析

❶ 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。

❷ 用Python对用户的评论数据进行情感倾向分析

本文可以学习到以下内容：

数据及源码地址： https://gitee.com/myrensheng/data_analysis

小凡，用户对耐段耳机商品的评论信息，饥亩灶你有没有什么好的办法分析一下？经理来向小凡请教问题。

嗯，小凡想了一会儿......

我想到了两种分析方法：

经理听完，甚是欣慰，便让小凡着手分析用户的评论数据。

数据烂扮解释：

小凡使用网络飞浆（paddlepaddle）模型库中的情感分析模型，将评论数据（content）转化为情感类别【积极1，消极0】

一、window10+anaconda3的安装命令：

二、安装预训练模型应用工具 PaddleHub

可以看到，大约 60% 的用户给出好评

用户的评论内容多集中在配置、音质等主题上

这里使用网络飞浆的LAC分词模型

分析结束后，小凡总结出以下结论：

小凡将结论汇报给经理，和经理一起想出一个可行的方案解决目前存在的问题。

❸ python的五个特点是什么

python的五个特点是简单易学；既支持面向过程编程，也支持面向对象编程；可移植性；不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序；是开源软件之一。

python的五个特点

1、简单易学

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段落一样，尽管这个英语段落的语法要求非常严格。Python最大的优点伍郑之一是具有伪代码的本质，它使我们在开发Python程序时，专注的是解决问题，而不是搞明白语言本身。

2、面向对象

Python既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。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。

与其他主要的语言如C++和Java相比，Python以一种非常强大又简单的方式实现腔谈颂面向对象编程。

3、可移植性

由于Python的开源本质，它已经被移植在许多平台上。如果小心地避免使用依赖于系统的特性，那么所有Python程序无需修改就可以在下述任何平台上运行，这些平台包括Lnux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、Beos OS/390、Z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acorn RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE，甚至还有PocketPC、Symbian以及Google基于Lnux开发的android平台。

4、解释性

一个用编译性语言如C或C++写的程序可以从源文件(即C或C++语言)转换到一个计算机使用的语言。这个过程通过编译器和不同的标记、选项完成。当运行程序的时候，连接转载器软件把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，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。

5、开源

Python是FLOSS（自由/开放源码软件）之一。简单地说，你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。

普通人有必要学习Python吗

答案肯定是否定的。

1、普通人不建议学习Python，因为它毕竟是一门开发语言。

2、学习Python需要花一定的时间和精力。

3、作为一门技术，还需要持续不断的学习。

4、所以建议普通人不用学Python，会使用Python开发出来的工具就可以了。

适合学习Python有linux运维工程师、中小网站侍孝开发者、数据挖掘人员等。

1、Linux运维工程师。利用Python进行服务器管理，应用管理，数据管理。

2、中小网站开发者。大型网站还是建议使用Java开发，Java处理性能强于Python。

3、数据挖掘人员。利用Python进行数据分析，数据挖掘。

❹ 简述python语言的特点

Python语言的特点：
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称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。

❺ python数据分析项目：用户消费行为分析

为了创造更多利润、实现数据驱动运营，某CD网站拟对18个月以来的近7万条消费数据进行分析。具体的研究思路如下：

新增['month']列，便于后续按月分析。

重新查看，此时的时间列已转换为正常格式。

由上图可知，

接下来我们用之前清洗好的字段进行数据分析。

前三个月消费订单数在10000笔左右，后续月份的平均则在2500笔。

前三个月产品购买数在20000以上，后续月份的产品购买量在6000~8000左右 。

前三个月每月的消费人数在8000-10000之间，后续月份平均消费人数在2000人不到

上述消费趋势的分析可以通过数据透视表分析（不建议数据透视表进行去重操作）

本章小结——
趋势分析：总体来看，消费总金额、消费次数、产品购买量、消费人数的趋势想似：均先上升、下跌、趋于平稳并下降。
可以看出网站的流失用户在增加，采用开源（拉新）节流（留存）的运营方式，来增加销售收入。

上一部分是按月分析，主要看趋势；本部分按用户个体分析，来看消费能力。

按用户消费金额进行降序排列，由图可知，共计约25000个用户：

启发，只要维护好这5000个用户（占比20%）就可以把业绩KPI完成70%，如果能把5000个用户运营的更好就可以占比更高。

通过以上基本数据描述分析可以清楚该网站整体的消费趋势和用户消费能力，现在进一步挖掘用户消费行为数据，通过RFM模型、生命周期等方法对用户进行分层，为后续运营管理提供依据。

首购可以进一步依渠道划分，衡量不同渠道的差异性，从而量化渠道能力，为后期渠道优化提供依据。

用户第一次购买分布，集中在前三个月(1997年1-3月)；其中，在2月11日至2月25日有一次剧烈波动

由图可知，1997年1-4月新用户数量由90%跌落至80%以下；之后几个月的新用户量保持在80~82%区间。

RFM是一个经典的用户分类模型，模型利用通用交易环节中最核心的三个维度——最近消费(Recency)、消费频率(Frequency)、消费金额(Monetary)细分用户群体，从而分析不同群体的用户价值，最终达到精准营销。

RFM从3个维度、分2个等级（均值）得到8类用户分层。

通过RFM模型，把用户分为8个类别，分别给用户打标签、将客户分为重要价值、重要保持、重要挽留、重要发展、一般价值、一般保持、一般保留、一般发展8类客户。

从RFM分层可知，本网站的大部分用户为一般挽留客户（可适当放弃这部分低价值客户、也可进一步提高活跃度）、重要保持客户（企业优质的客户群，采用会员制运营）。具体运营策略依据参照如下：

为了避免划分用户群体过多（RFM从3个维度、分2个等级得到8类用户分层的数据立方），可能导致针对性的营销成本负担上升；下面将通过聚类方法，基于RFM模型划分成4类用户，更快实现后期用户管理。

显然，归一化预处理后，当n=2时，轮廓系数取最大值0.79，仅从模型聚类效果来讲分2类合适；而标准正态化预处理后显示，分4类的轮廓系数最大，达0.6964（但2-7类的轮廓系数整理差别波动不大）

参考漏斗模型，针对每个用户，按18个月内的每个月对用户情况进行分类，即新用户、活跃用户、回流用户、流失用户。
通过下面的数据透视表即可得到每个用户每个月的购买情况，从而进行转化分析。

若本月无消费（即为0）

若本月有消费（即为1）

由上表可知，每月的用户消费状态变化

❻ 用户行为分析及实战项目python

用户行为分析是对用户在产品上产生的行为以及行为背后数据进行一系列分析，通过构建行为模型和用户画像，支持产品决策，精细化运营，实现增长。

对于产品而言，用户行为分析可以验证产品可行性，找到产品缺陷，以便需求迭代；
对于设计而言，用户行为分析可以帮助提高产品体验，发现交互不足，以便设计优化；
对于运营而言，用户行为分析可以实现精准营销，挖掘使用场景分析用户数据，以便运营决策调整；

一般包括设备id，时间，行为类型，渠道等

（1）粘性指标-表现用户-提高认知度A激活：关注周期内持续访问，比如：留存率、流失率、新用户占比、用户转化率等；

（2）活跃指标-表现行为-诱导参与留存：用户参与度，比如：活跃、新增、流失、平均访问时长、使用频率等；

（3）产出指标-分析出-培养忠诚度R变现：用户价值输出，比如：消费金额、页面UV、消费频次等；

（1）行为事件分析：根据关键指标对用户行为进行分析，比如：注册、登录、搜索流量商品、加入购物车、提交订单、付款、评价一系列属于电商完整事件。在根据用户细分维度，用户渠道、注册时间、订单频率、新老客等维度找到规律，制定方案。

（2）用户留存分析：分析用户产品参与度的指标，一般遵循40-20-10法则，即日留存大于40%周留存大于20%月留存大于10%。

（3）漏斗分析：描述用户使用产品时关键环节转化率情况，能够验证设计是否合理。分析用户在哪个环节流失，为什么流失，如何降低流失提高转化率。

（4）用户路径分析：用户在使用产品过程中的访问路径。首先要梳理用户行为轨迹，认知-熟悉-试用-使用-忠诚。轨迹背后反应的是用户特征，这些特征对产品运营有重要参考价值。当发现偏差时，可能就是产品的缺陷。

（5）福格模型：用来研究用户行为原因的模型。B行动=M动机A能力T触发器。以分享为例，动机-该分享对分享者和被分享者有什么好处，能力-分享路径实现是否有难度，触发器-分享按钮是否醒目，用户是否意识到这个分享带来的好处。

已知数据集中包括用户ID、商品ID、商品类目ID、行为类型和时间戳，其中行为包括点击、购买、加购、喜欢。
（1）用户活跃指标
（2）用户粘性指标
（3）用户行为分析

能明显看出12月2日周六的PV突增，但是11月25日和26日同为周末，PV量级却没有那么大，需要继续查看数据，有可能是异常情况。

与PV情况相似，但是UV增加不一定就是PV增加的原因，还有可能是某些用户访问次数增加导致PV增加或统计问题，因此需要看一下人均访问次数确定。

人均访问次数接近，由此可知PV的增加就是新访客带来的。由于双12属于年底大促，因此12月2日访问量突增的原因可能与商家开始进行促销和宣传有关系。

人均消费频次2.8次

可以看出主要活跃集中在10-23点，从晚上7时开始至10时用户访问处于最佳活跃状态，21时是一天中活跃最高点。

收藏、加入购物车、购买与pv的趋势相似。

10时附近付费率最高，因此应该保持10时的运营活动加大21时的活动力度。

由图可知，前7个商品类目属于高销量，与第8个类目销量差异较大。

商品类目为‘4159072’付费率最高

进一步探索与它同销量的’1320293‘付费率却极低，发现1320293的访问量很高但是购买平淡无奇，而4159072虽然访问量低但是每十个人访问就有一人付费。可以 深入研究一下它是否有什么特殊性或者高效运营手段，详情页如何展示介绍商品，文案如何设计等，找出规律应用到其他商品上面，提高付费率 或者 从渠道的角度分析是否前者渠道目标用户不如后者精准 。

有过销量的类目共3666个，以销量由大到小排序占总销量的80%为止，有628个商品类目。因此可以说着628个商品类目占总销量的80%，奇妙的28定律！

前面平均消费频次为2.8，销量top20中，‘2885642’‘4756105’‘4159072’这三个类目消费频次与销量差距悬殊，可以根据商品性质分析如何提高用户消费频次，同时可以参考其他消费频次较高商品如‘982926’的运营手段等。

普遍说明每发生1.4次收藏就有1次购买行为。

可以分析出几个商品每收藏4-5次才会购买一次，考虑是否对这类商品进行个性化召回，比如定向推送询问用户收藏的该商品最近有优惠券是否前来购买等。

与区分商品类目的分析相似，这里指针对有异常商品类目下的商品名称进行分析

从商品ID维度分析以商品类目ID=’1320293‘和’4159072‘两者销量相似但是付费率相差悬殊为例。

说明商品类目下有与其大量商品不如小而精，精准定位用户需求。

能辅助证明上面的观点，如果在某类目下有几个商品吸引用购买，那么该类目的销量就会大增。

使用sql较容易实现

可以看出整体次日留存率较高，越接近12月份留存率逐步上升，与临近双十二商家宣传促销有关。

用户复购率也在逐渐提高。

从浏览到加入购物车的转换率仅6.2%，有空间提升。

10.留存率能够达到70%以上，复购率达到20%以上，在临近双12明显提升。
11.通过观察漏斗可以看出，加入购物车的转化率仅6.2%还有很大的空间提升。

由于此次数据集没有提高销售金额，因此无法进行ARPU方面数据分析。这里补充下关于消费金额的知识点：

LTV是平均每个用户带来的价值，可以决策为每个用户付出多少成本。一般来说LTV>CAC认为公司发展空间大，LTV<CAC认为公司变现能力弱，LTV/CAC=3认为公司健康，大于3说明市场拓展较为保守；小于3说明转化效率底下。

LTV=LT*ARPU
LT指用户平均生命周期，留存率之和。

举例：如果知道用户一个月内的留存率，可以使用excel做出对数趋势线，看下r方。根据对数公式计算出留存率之和，也就是LT。
注意：ARPU与LT要有单位之间的换算。

CAC计算要考虑进去成本，包括营销费用、推广费用、以及人力成本。CAC是一个平均值，可能在各渠道下成本不一，可以区分渠道分别计算。

即花费的用户获取成本能在多长时间内回本。PBP越短资金周转越快。

参考：
https://blog.csdn.net/u012164509/article/details/103049740 arpu和aprru
https://jiahao..com/s?id=1662108604585143388&wfr=spider&for=pc LTV

❼ Python的特点（优点和缺点）

| Python有什么优势?
1、Python作为高级语言，面向对象自然不用说，但是相对于其他语言来说，Python是全对象语言，这是Python的一大特色。
2、Python语法简洁，相对于其他底层语言和高级语言来说Python的语法简洁好写，具体的也不好统计，但是相对于C语言来说，实现同样的功能C语言要100行代码，Python一般也就30行左右，当然不同功能代码量有所不同，而且Python没有像其他语言那样各种复杂的标点符号，这一点对书写代码的速度有很大提高。
3、使用Python的开发人员多，其实这一点很重要，使用的人多就有很多人来维护，开发它，修复他的漏洞，这样Python的功能就会更完善，更强大。
4、宜读：Python的语法类似于我们正常说话的流程，所以学习和书写都很简单，开发人员之间的交互也非常容易。
5、Python的解释器弹性也很强，能嵌入很多其他语言之中。
| Python有哪些缺点?
1、Python和底层硬件交互起来比较费劲，很难实现嵌入式开发，即使实现性能也不是很理想。
2、Python的运行速度相对于其他底层语言来说比较慢，这里也是一样，不一样的程序代码实现也有所不同，从网上发布的一些消息来看，Python比起C语言大概慢了几十倍，大家不要认为慢了几十倍就很慢，其实语言的通途有不同的方向，C主要是偏向于底层开发，Python倾向于应用层开发，虽然速度上相差几十倍，但是0.1秒和0.001秒对于应用层来说几乎没有影响。
3、Python2和Python3不兼容，虽然是进步，但是对于很多Python2开发的程序更改起来就比较难，甚至需要重新开发。
4、代码不能加密，发布出去的代码就是源码，不像C和C++那样能直接编译成机器码，这也是C和C++能运行速度快的原因。

❽ python有哪些特点和优点

显着的优点

Python 语言拥有诸多的优点，这其中，以下几个优点特别显着：

简单易学：Python语言相对于其他编程语言来说，属于比较容易学习的一门编程语言，它注重的是如何解决问题而不是编程语言的语法和结构。正是因为Python语言简单易学，所以，已经有越来越多的初学者选择Python语言作为编程的入门语言。例如，在浙江省 2017年高中信息技术改革中，《算法与程序设计》课程将使用 Python语言替换原有的VB 语言。

语法优美：Python语言力求代码简洁、优美。在Python语言中，采用缩进来标识代码块，通过减少无用的大括号，去除语句末尾的分号等视觉杂讯，使得代码的可读性显着提高。阅读一段良好的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，而不用太纠结编程语言本身的语法。

丰富强大的库：Python语言号称自带电池(Battery Included)，寓意是Python语言的类库非常的全面，包含了解决各种问题的类库。无论实现什么功能，都有现成的类库可以使用。如果一个功能比较特殊，标准库没有提供相应的支持，那么，很大概率也会有相应的开源项目提供了类似的功能。合理使用Python的类库和开源项目，能够快速的实现功能，满足业务需求。

开发效率高：Python的各个优点是相辅相成的。例如，Python语言因为有了丰富强大的类库，所以，Python的开发效率能够显着提高。相对于 C、C++ 和 Java等编译语言，Python开发者的效率提高了数倍。实现相同的功能，Python代码的文件往往只有 C、C++和Java代码的1/5~1/3。虽然Python语言拥有很多吸引人的特性，但是，各大互联网公司广泛使用Python语言，很大程度上是因为Python语言开发效率高这个特点。开发效率高的语言，能够更好的满足互联网快速迭代的需求，因此，Python语言在互联网公司使用非常广泛。

应用领域广泛：Python语言的另一大优点就是应用领域广泛，工程师可以使用Python 做很多的事情。例如，Web开发、网络编程、自动化运维、Linux系统管理、数据分析、科学计算、人工智能、机器学习等等。Python语言介于脚本语言和系统语言之间，我们根据需要，既可以将它当做一门脚本语言来编写脚本，也可以将它当做一个系统语言来编写服务。

不可忽视的缺点

毫无疑问，Python确实有用很多的优点，每一个优点看起来都非常吸引人。但是，Python并不是没有缺点的，最主要的缺点有以下几个：

Python的执行速度不够快。当然，这也不是一个很严重的问题，一般情况下，我们不会拿Python语言与C/C++这样的语言进行直接比较。在Python语言的执行速度上，一方面，网络或磁盘的延迟，会抵消掉部分Python本身消耗的时间；另一方面，因为Python 特别容易和C结合起来，因此，我们可以通过分离一部分需要优化速度的应用，将其转换为编译好的扩展，并在整个系统中使用Python脚本将这部分应用连接起来，以提高程序的整体效率。

Python的GIL锁限制并发：Python的另一个大问题是，对多处理器支持不好。如果读者接触Python时间比较长，那么，一定听说过GIL这个词。GIL是指Python全局解释器锁（Global Interpreter Lock），当Python的默认解释器要执行字节码时，都需要先申请这个锁。这意味着，如果试图通过多线程扩展应用程序，将总是被这个全局解释器锁限制。当然，我们可以使用多进程的架构来提高程序的并发，也可以选择不同的Python实现来运行我们的程序。

Python 2与Python 3不兼容： 如果一个普通的软件或者库，不能够做到后向兼容，那么，它会被用户无情的抛弃了。在Python中，一个槽点是Python 2与Python 3不兼容。因为Python没有向后兼容，给所有的Python工程师带来了无数的烦恼。

上述就是总结的Python语言的优缺点。总体来说，Python目前的发展还是非常不错的。借着人工智能时代的东风，Python开发人员的未来一定会很光明。

❾ 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。