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python作为脚本语言和c/c++ 等语言的优势和劣势在哪里地方?python比较成熟用途在哪里方面?
Python的优势:
- Python 是当前最流行的语言,因为它更容易编码且具有很强的可解释性。
- Python 是一种面向对象的编程语言,也可用于编写一些功能代码。
- Python 是能够很好地弥补业务和开发人员之间差距。
- 与其他语言 (如 C#/Java) 相比,Python 程序被推向市场的时间更短。
- Python 自带大量的机器学习和分析包。
- 大量社区和书籍可用于支持 Python 开发人员。
- 从预测分析到UI,几乎所有类型的应用程序
Python的劣势:
- 与其他语言 (C++,C#,Java) 相比,Python 程序的运行更慢,这是因为Python 中缺少类似 Just In Time 优化器的支持。
- Python 语法空白约束给新手编码实现带来一些困难。
- Python 不像 R 语言那样提供高级的统计功能。
- Python 不适合进行低级系统和硬件交互。
变量——目标类型及范围
- 可在程序中使用的变量存储信息,如保存用户输入,程序的本地状态等。
- Python 中的变量以名字命名。
Python 中变量类型包括数字,字符串,集合,列表,元组和字典,这些都是标准的数据类型。
声明并给变量赋值
如下所示:这里首先分别为变量 myFirstVariable 分配整型数值1,字符串“Hello You”。由于 Python 中的数据类型是动态变化的,因此这种重复赋值操作是可以实现的。
Python 中变量赋值操作又称为绑定 (blinding)。
数值型
如下所示,Python 支持整型,小数,浮点型数据。
此外,也能支持长整型,以 L 为后缀表示,如999999999999L。
字符串
字符串就是字母的序列表示文本信息。
字符串的值用引号括起来,如下所示。
字符串是不可改变的,一旦创建,就不能被修改。如下所示:
当字符串变量被赋予一个新值时,Python 将创建一个新的目标来存储这个变量值
局部变量和全局变量
局部变量
局部变量,如在一个函数内声明一个变量,则该变量只存在于该函数中。
局部变量在外部是不能被访问的,如下所示。
Python 中 if-else 和 for/while 循环模块是不能创建局部变量,如下所示在 for/while 循环中:
输出为:
在 if-else 模块中:
输出为
全部变量
- 全局变量可以通过任意一个全局函数访问,它们存在于 __main__ 框架中。
- 此外,在函数之外你也可以声明一个全局变量。值得注意得是,当需要为一个全局变量分配新值时,必须使用“global”关键字,如下所示:
当移除“Global TestMode”只能在 some_function() 函数中将变量设置为 False。如果你想在多个模块间共享一个全局变量,那么你需要创建一个共享模块文件。如 configuration.py,并在文件中找到你所需的变量。最后导入共享模块。
查看变量类型
- 通过 type() 函数来查看变脸类型,如下所示。
整型变量中的逗号
- 逗号可视为是变量序列,如下所示。
操作
数值操作
Python 支持基础的加减乘除数值计算,也支持地板除法 (floor division),如下所示。
此外,Python 还支持指数运算 (**),如下所示。
同时,Python 还能进行除法取余操作,如下所示。
字符串操作
字符串拼接
字符串复制
字符串切片
字符串反序
负索引
如果你想得到字符串的最后一个字符,那需要使用负索引值,如下所示。
查看索引值
正则表达式
- split():通过正则表达式将一个字符串分割得到一个列表。
- sub():通过正则表达式取代所要匹配的字符。
- subn():通过正则表达式取代所要匹配的字符并返回所替代字符的个数。
Casting
- str(x):将变量 x 转为字符串类型
- int(x):将变量 x 转为整型
- float(x):将变量 x 转为浮点型
集合操作
- 集合是一种无序的数据集合,定义一个集合变量,如下所示。
集合交集
- 获取两个集合的公共部分,如下所示。
集合差异
- 获取两个集合之间的不同部分,如下所示。
集合并集
- 获取两个集合的并集,如下所示。
三元运算符
- 用于在一行编写条件语句,语法结构为 [If True] if [Expression] Else [If False],如下所示。
为什么要使用 Python
- 编码简单,易于学习
- 面向对象编程语言
- 强大的分析功能和机器学习包
- 更快速地开发并将解决方案推向市场
- 提供内置的内存管理功能
- 提供巨大的社区支持和应用程序
- 无需编译,因为它本身是一种可解释的语言
- 动态输入,即无需声明变量
Python 中热门的框架和包有哪些
-
Python 中必须掌握的包有很多,包括 PyUnit (单元测试
), PyDoc (文档), SciPy (代数和数值计算), Pandas (数据管理), Sci-Kit learn (机器学习和数据科学), Tensorflow (人工智能), Numpy (数组和数值计算),
BeautifulSoap (网页爬取), Flask (微服务框架), Pyramid (企业应用), Django (UI MVVM),
urllib (网页爬取), Tkinter (GUI), mock (模拟库), PyChecker (bug 检测器), Pylint
(模块代码分析) 等。
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