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python有用吗

python程序员开发必备的5大工具,你用过几个? 行业视频课程

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冰枫

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随着python的火热,不少的程序员业余时间都会研究这门编程语言。

利用python开发,大牛用vim,接了2个显示器写python,气场甚是强大。

有些程序员表示,jetbrains全家桶解决一切。还有的程序员说:sublime+python插件足矣!

那么,有哪些值得推荐的Python开发工具呢?下面w3cschool就开始分享干货:

0、Anaconda

Anaconda简直是做数据分析的利器。非常适合于做一些分析和小段程序调试的工作。

1、NetBeans

它是开源软件开发集成环境,是一个开放框架,可扩展的开发平台。

NetBeans可以用于 Java,C/C++,PHP 等语言的开发,本身是一个开发平台,可以通过扩展插件来扩展功能。

2、Pycharm

Pycharm可以应用于写相应脚本和程序包的开发。

如果推荐python IDE,Pycharm排第二,其它的一定不敢排第一。

当你写一个大几千行的项目,类、函数很多,这时候它的跳转功能就发挥威力啦!

这可能是python开发最爽的时刻!要飞~

最酷的是,PyCharm支持IronPython。

3、Micro Python

Micro Python基于ANSI C,语法跟Pyton 3基本一致,它的优势在于实时性和低功耗。

另外,Micro Python拥有自家的解析器、编译器、虚拟机和类库等。

4、Vscode

Vscode速度快,飞一般的感觉,对超大文件读写速度飞快。

如果是打开一个10M的代码,差不多1秒搞定。

如果你是使用Subline,那就要杯具了,可能要4、5秒才可以。

Python六大应用方向,总有一款适合你 企业视频课程

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经剑

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胶水语言是Python最广为人知的优势之一,它能够把用其他语言制作的各种模块很轻松地联结在一起,加上易于学习、易于阅读、易于维护的特性和广泛的应用度,Python近些年来在就业市场备受欢迎,吸引原来越多想要从事IT开发事业的人纷纷投身Python开发大军。但同样是由于Python用途的广泛性,很多对行业不了解的人并不十分清楚未来就业的方向,那么今天小编就来给大家介绍一下Python学完以后能做什么。

由于不同企业对于职位的称呼各有不同,我们就通过具体能够实现的内容来划分六大应用方向:

一、自动化工具开发

企业往往会需求自动化办公系统等多种多样的自动化开发工具,而根据公司业务的不同,开发需求自然而然会有所不同,通常需要根据实际需求定制,对开源软件进行二次开发,或者是自行开发相应的业务系统和工具。

二、业务技术架构评估和优化

代码本身的优劣足以影响到访问效率的高低,而这种影响是很难通过后天的集群和服务器的优化而有所改善的。而具备开发能力,可以使评估技术架构是否合理,哪些地方可以做出调整,具备开发和架构设计及调优能力可是成为一个出色架构师的必须能力。

三、做个全栈工程师

广义的全栈工程师是指能驾驭各种开发工具的工程师,而Python本身就有着很强的全栈式综合语言的特点,能够完成后端、前端、GUI、科学运算、网络编程、大数据开发等等,掌握了Python,会使你更快成为一名全栈程序员。

四、3D游戏开发

Python有很好的3D渲染库和游戏开发框架,有很多实用Python开发的游戏,如迪士尼卡通城、黑暗之刃。常用PyGame、PyKyra等和一个PyWeek的比赛。对于想要进军游戏行业的同学们,Python也是一个不错的选择。

五、利用python做爬虫

Python语言还可以写爬虫,但仅仅只是爬虫的入门而已。过Python入门爬虫比较简单易学,不需要在一开始掌握太多太基础太底层的知识就可以很快上手,而且很快可以做出成果,非常适合小白一开始想做出点看得见的东西的成就感。如果想要往这个方向发展,Python是不错的入门选项。

六、大数据和人工智能

Python是机器学习和AI的主要开发语言。作为被用于机器学习和人工智能系统以及各种现代技术的一门语言,Python能够十分容易地应用于分析和组成可用的数据,这也使它成为数据科学中最流行的语言之一。而丰富的本机拓展也使Python的优势得以强化,更适用于机器学习、数据计算和人工智能领域。

Python已经成为一门相当热门的语言,如果你想要从事相关的工作,如果你想要了解相关的知识,那么就来育知同创吧!育知同创推出全新Python课程,包含Python核心编程、数据库、web开发、爬虫、运维、人工智能等方向的内容,带你畅游Python世界,助你成为Python工程师。

Python装饰器的妙用,原来它还有这些我们所不知道的作用! 互联网视频课程

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夜雪

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装饰器模式是一个强大的模式,可以给一个函数增加额外的方法而不用修改原来的代码。比如,当我们需要给原来的代码添加日志记录时,需要将原来的代码进行修改,在函数里面增加日志记录的代码。但如果使用装饰器模式,使用装饰器装饰原来的代码,将日志记录放在装饰器里,就可以避免修改原有代码,同时又实现了所需的功能。这种编程模式就叫做面向切面编程。

Python学习交流 643692991

日志记录实例

比如,我们有一个函数 func :

def func():print('func')

现在,我们需要记录一下这个函数执行时的日志记录,即记录一下函数执行的时间,输出执行时间和方法名。日志输出函数如下:

from datetime import datetime as dtdef log(func): print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__)func()

好了,当我们想使用 func 函数的时候该怎么做呢?不是直接 func() ,而是如下:

log(func)

那么,会输出:

[2017-09-10 20:51:09.970854]func

这就实现了调用 func 时,同时进行日志记录。但这样做很明显会有问题,就是我们需要把所有调用 func 的地方改为 log(func) ,这很麻烦,并且会需要改很多代码。所以,我们换一种写法:

def log(func):def wrapper():print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__)func() return wrapper

请注意,这就是一个装饰器了!

里面那个 wrapper 的意思就是装饰、包裹的意思。我们将 func 函数装饰一下变成了一个新的函数然后返回它。那该如何使用呢?如下:

func = log(func) func()

使用方法就是用log装饰器将func装饰一下后返回覆盖掉原有的func即可。

装饰器语法糖

所谓的语法糖的意思就是添加一个语法,让代码更简单的意思。Python为装饰器也提供了一个语法糖,就是 @ 符号。我们可以使用这个符号声明这是一个装饰器。如下,我们使用语法糖的写法给 func 添加 log 这个装饰器:

@logdef func():return print('func')

这样写好后,直接调用 func() 即可同时输出日志了:

[2017-09-10 21:10:50.933021]funcfunc

装饰器给函数传参

我们把 func 函数改一改:

def func(msg):print("-->" + msg)

现在,我们要给函数输入参数了,而原来那个 log 装饰器是没有带参数的,所以用不了了。下面,我们就要实现一个可以给函数传参数的装饰器:

def log(func):def wrapper(msg):print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__) return func(msg) return wrapper

这样一改, log 就又可以用了,给 func 再加上语法糖:

@logdef func(msg):print("-->" + msg)# outputfunc('hello')

output:

[2017-09-10 21:16:26.677027]func-->hello

这样一改,装饰器就又可以用了。那如果我再给 func 又加一个参数呢?再加一个参数呢?我如果给 func 加不定数个参数呢?又该怎么做呢?再改 log 吗?我知道大家心里肯定也意识到了这个方法的不靠谱。

别着急,下面我们就写一个更强力的 log 装饰器,来让装饰器可以装饰任何函数,而不用管那个函数又多少个参数。使用Python的可变参数 *args 和关键字参数 **kwargs 即可。修改 log,如下:

def log(func):def wrapper(*args, **kwargs):print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__) return func(*args, **kwargs) return wrapper

带参数的装饰器

装饰器本身也可以带参数,比如说,我们给 log装饰器添加一个参数 is_show 用于是否显示日志输出。如下:

def log(is_show=True):def wrapper(func):def inner_wrapper(*args, **kwargs):if is_show:print('['+str(dt.now())+']'+func.__name__) return func(*args, **kwargs) return inner_wrapper return wrapper

作为对比,我们写两个 func:

代码还是有点乱。缩进感觉太麻烦了,所以大家将就着看。我尽量去优化他,像大家推荐一个学习氛围非常好的群,大家都非常乐意解答,乐意交流沟通,就等你的到来。如果你正在学习python,小编欢迎你加入,大家都是Python党,不定期分享干货(只有Python爬虫,框架,零基础都有),包括我自己整理的一份2017最新的Python资料和零基础入门教程,欢迎初学和进阶中的小伙伴。

# 默认显示日志@log(True)def func1():print("func1")# 默认不显示日志@log(False)def func2(): print("func2")

Python之父抛弃Python!现在学Python还有用吗? 行业视频课程

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李雨雪

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转载自百家号作者:神小无

7 月 12 日,Python 之父 Guido van Rossum 在 Python 邮件组里发邮称,他将退出 Python 核心决策层,而转居幕后。从 Guido van Rossum 的邮件内容可以看出,他已经厌倦了运营该组织。他在邮件开头写道,「我不想再为 PEP(Python 改进提案)[ PEP 572 ] 如此劳心劳力了,(而且尽管我在进行着如此艰难的战斗)却发现仍然有很多人不满意我所做出的决定。」

Guido van Rossum 明确表示不会任命继任者。此外,他也提醒大家自己已经不再年轻,(退出决策层)这件事情早晚会发生。

如同大多数的编程语言之父一般,Guido van Rossum 也有着辉煌的履历。

1982 年,Guido van Rossum 获得阿姆斯特丹大学的数学和计算机科学硕士学位,同年加入了 CWI。1989 年的时候,他创立了 Python 语言,并于 1991 年初推出了 Python 的第一个公开发行版。1995 年,Guido 从荷兰移居至美国。从 2005 年开始就职于 Google 公司,其中有一半时间是花在 Python 上,现在 Guido 在为 Dropbox 工作。

在他的职业生涯中,成就最高的就是创造了 Python。但是已经为此付出半生努力的他,现在还是选择了离任。

什么是Python?

Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言,由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明,它具有丰富和强大的库,常被昵称为胶水语言,能够把用其他语言制作的各种模板(尤其是C/C++)很轻松地联结在一起。

国外程序员画出一张神图,如果你有一定的编程基础,看完这个图,30分钟上手python!

人工智能在最近几年得到突飞猛进的发展,基于互联网飞速发展之后积累的大量可供分析的数据,以及对这些数据进行处理、分析以及预测的能力的显著提升(包括云计算提供的强大分布式运算能力,摩尔定律下每一个计算单元成本的持续降低,加之以神经网络为代表的深度学习算法的应用),使我们得到了超乎想象的人工智能。

如何让自己使用Python开发的机器学习模型快捷低成本的跑起来,深度兼容TensorFlow,则可以借助Google旗下的另一款人工智能产品,AIY 人工智能开发套件,AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself,顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。该项目的目标是让每个 人都可以 DIY 自己的 AI 人工智能产品,真正实现AI平民化。

去年首个开源人工智能硬件 Vioce Kit,它由扬声器、牛皮纸外壳、控制电路板等部件组成,结合树莓派即可创造一个虚拟语音助手。

不过只有语音控制显然不够过瘾,于是在去年年底,谷歌紧接着推出了第二款 AIY 硬件 Vision Kit,它不仅带有摄像头,还支持神经网络模型。

为了控制成本,Vision Kit 依然采用牛皮纸外壳,但硬件配置一点也不含糊,双镜头由广角镜头与微距镜头组成,提拱了扬声器、按键、三脚架安装螺母,最关键是集成了 Intel 的 Movidius MA 2450 低功耗处理器,它支持神经网络模型运算。

谷歌还提供了 3 个基于 TensorFlow 神经网络模型,它们能同时识别上千个相同的对象,或是人物面孔及表情,又或是识别人物、猫狗等目标。用户也可以通过谷歌提供的编译工具对 TensorFlow 神经网络模型进行训练,让它识别更多事物。有了 Vision Kit,用户可以创建一个专属的监视系统,用来监测家中的汪星人是否在搞破坏。

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