Python最难理解的知识点汇总光环大数据Python培训机构

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Python面向对象的基本概念_光环大数据 Python培训机构

Python面向对象的基本概念_光环大数据 Python培训机构Python使用类(class)和对象(object)，进行面向对象（object-oriented programming，简称OOP）的编程。

面向对象的最主要目的是提高程序的重复使用性。

我们这么早切入面向对象编程的原因是，Python的整个概念是基于对象的。

了解OOP是进一步学习Python 的关键。

下面是对面向对象的一种理解，基于分类。

相近对象，归为类在人类认知中，会根据属性相近把东西归类，并且给类别命名。

比如说，鸟类的共同属性是有羽毛，通过产卵生育后代。

任何一只特别的鸟都在鸟类的原型基础上的。

面向对象就是模拟了以上人类认知过程。

在Python语言，为了听起来酷，我们把上面说的“东西”称为对象（object）。

先定义鸟类= 'egg'我们定义了一个类别（class），就是鸟（Bird）。

在隶属于这个类比的语句块中，我们定义了两个变量，一个是有羽毛（have_feather），一个是生殖方式（way_of_reproduction）,这两个变量对应我们刚才说的属性（attribute）。

我们暂时先不说明括号以及其中的内容，记为问题1。

假设我养了一只小鸡，叫summer。

它是个对象，且属于鸟类。

使用前面定义的类：summer = Bird()print summer.way_of_reproduction通过第一句创建对象，并说明summer是类别鸟中的一个对象，summer就有了鸟的类属性，对属性的引用是通过对象.属性（object.attribute）的形式实现的。

可怜的summer，你就是个有毛产的蛋货，好不精致。

动作事情来区分类别。

比如说，鸟会移动。

这样，鸟就和房屋的类别区分开了。

这些动作会带来一定的结果，比如移动导致位置的变化。

这样的一些“行为”属性为方法（method）。

Python中通过在类的内部定义函数，来说明方法。

python知识点总结归纳

python知识点总结归纳Python是一种高级、通用、解释型编程语言。

它由Guido van Rossum创建，并于1991年首次发布。

Python支持多种编程范式，包括面向对象、过程式和函数式编程。

它的设计目标是简单易读，易学，适用于各种应用场景。

Python在Web开发、数据科学、人工智能和机器学习等领域有着广泛的应用。

Python还拥有丰富的标准库和第三方库，能够简化开发过程。

同时，Python社区庞大，有活跃的开发者和用户。

以下是Python的一些重要知识点总结和归纳：基础知识变量和数据类型Python中的变量名可以通过字母、下划线和数字组成，但不能以数字开始。

Python中有多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表、元组、字典等。

变量的赋值是动态的，变量类型由赋值决定。

控制流程Python支持条件语句（if、elif、else）、循环语句（while、for）和跳转语句（break、continue）。

可以根据条件执行不同的代码块，也可以进行循环迭代和跳转执行。

函数函数是一段可重用的代码块，它接受参数并返回值。

Python中使用def关键字定义函数，可以有多个参数和返回值。

函数还支持默认参数、可变参数、关键字参数和匿名函数。

模块和包Python中的模块是一个包含Python定义和语句的文件，可以被其他程序导入和使用。

包是一组模块的集合，它们被组织在一个目录下。

模块和包可以帮助组织代码，提高代码的复用性。

面向对象Python是一种面向对象的语言，支持类、对象、继承、多态和封装。

类是一种抽象数据类型，对象是类的实例。

通过类和对象可以实现代码重用、封装和继承。

异常处理Python中的异常是一种事件，它破坏了程序的正常执行流程。

Python提供了异常处理机制，通过try、except、finally关键字可以捕获和处理异常，保证程序的健壮性。

高级知识文件操作Python可以通过open()函数和文件模式进行文件的读写操作。

Python–字符串深度解析_光环大数据python培训

Python–字符串深度解析_光环大数据python培训光环大数据Python培训机构了解到，字符串类型在Python中是十分重要的类型，他一般用引号中间添加字符的形式表达，不同于其他语言的是，Python中双引号（”“）与单引号（’‘）是不予区分的。

都可以用来表示字符串创建、赋值和访问1. 两种创建方式(1) 直接赋值s = "abcdef"(2) 通过str()函数str()函数的作用，相当于是通过传入的参数，生成一个string型的对象，这个传入的参数可能是整型，浮点型，也能是列表，元组，字典等。

s = str(21) # >>> "21"s = str(12.3) # >>> "12.3"s = str([1, 2, 3]) # >>> "[1, 2, 3]"需要注意的是，“传入的是什么，得到的就是什么”比如我们传一个列表进去的话，得到的字符串的第一个字符可不是列表的第一个元素，而是”[“，同理, 也被看做是字符串的一部分2. 访问字符串(1) 访问单个字符s = "1234567"print(s[1]) # >>> "2"print(s[-1]) # >>> "7"print(s[-7]) # >>> "1"字符串当然也是序列，所以也满足每一个元素（也就是其中的每一个字符）都对应一个索引，索引的设计与其他语言一样，从0开始。

此外，Python还提供了“负索引”，就是令最后一个元素的索引为-1，倒数第二个元素的索引为-2，以此类推，第一个元素的索引就是-n（其中，n为序列的长度）(2) 访问切片s = "1234567"print(s[1:4]) # >>> "234"切片是Python中非常有特色的语法，当然，切片应用的对象是序列（字符串，列表，元组），他可以用来非常方便的表示序列的一部分。

NumPy常用方法总结光环大数据Python培训班

NumPy常用方法总结光环大数据Python培训班光环大数据Python培训了解到，NumPy是Python的一种开源的数值计算扩展。

这种工具可用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表（nestedliststructure)结构要高效的多（该结构也可以用来表示矩阵（matrix））。

NumPy（NumericPython）提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。

专为进行严格的数字处理而产生。

多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：LawrenceLivermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。

numpy中的数据类型，ndarray类型，和标准库中的array.array并不一样。

ndarray的创建>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([2,3,4])>>>aarray([2,3,4])>>>a.dt ypedtype('int64')>>>b=np.array([1.2,3.5,5.1])>>>b.dtypedtype('float64 ')二维的数组>>>b=np.array([(1.5,2,3),(4,5,6)])>>>barray([[1.5,2.,3.],[4.,5.,6 .]])创建时指定类型>>>c=np.array([[1,2],[3,4]],dtype=complex)>>>carray([[1.+0.j,2.+0 .j],[3.+0.j,4.+0.j]])创建一些特殊的矩阵>>>np.zeros((3,4))array([[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0.],[0.,0.,0.,0. ]])>>>np.ones((2,3,4),dtype=np.int16)#dtypecanalsobespecifiedarray([[ [1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1]],[[1,1,1,1],[1,1,1,1],[1,1,1,1]]],dtype =int16)>>>np.empty((2,3))#uninitialized,outputmayvaryarray([[3.736039 59e-262,6.02658058e-154,6.55490914e-260],[5.30498948e-313,3.14673309e -307,1.00000000e+000]])创建一些有特定规律的矩阵>>>np.arange(10,30,5)array([10,15,20,25])>>>np.arange(0,2,0.3)#it acceptsfloatargumentsarray([0.,0.3,0.6,0.9,1.2,1.5,1.8])>>>fromnumpyi mportpi>>>np.linspace(0,2,9)#9numbersfrom0to2array([0.,0.25,0.5,0.75, 1.,1.25,1.5,1.75,2.])>>>x=np.linspace(0,2*pi,100)#usefultoevaluatefun ctionatlotsofpoints>>>f=np.sin(x)一些基本的运算加减乘除三角函数逻辑运算>>>a=np.array([20,30,40,50])>>>b=np.arange(4)>>>barray([0,1,2,3]) >>>c=a-b>>>carray([20,29,38,47])>>>b**2array([0,1,4,9])>>>10*np.sin(a )array([9.12945251,-9.88031624,7.4511316,-2.62374854])>>>a<35array([T rue,True,False,False],dtype=bool)矩阵运算matlab中有.*,./等等但是在numpy中，如果使用+，-，×，/优先执行的是各个点之间的加减乘除法如果两个矩阵（方阵）可既以元素之间对于运算，又能执行矩阵运算会优先执行元素之间的运算>>>importnumpyasnp>>>A=np.arange(10,20)>>>B=np.arange(20,30)>>>A+ Barray([30,32,34,36,38,40,42,44,46,48])>>>A*Barray([200,231,264,299,3 36,375,416,459,504,551])>>>A/Barray([0,0,0,0,0,0,0,0,0,0])>>>B/Aarray ([2,1,1,1,1,1,1,1,1,1])如果需要执行矩阵运算，一般就是矩阵的乘法运算>>>A=np.array([1,1,1,1])>>>B=np.array([2,2,2,2])>>>A.reshape(2,2) array([[1,1],[1,1]])>>>B.reshape(2,2)array([[2,2],[2,2]])>>>A*Barray( [2,2,2,2])>>>np.dot(A,B)8>>>A.dot(B)8一些常用的全局函数>>>B=np.arange(3)>>>Barray([0,1,2])>>>np.exp(B)array([1.,2.71828183,7.3890561])>>>np.sqrt(B)array([0.,1.,1.41421356])>>>C=np.array([2. ,-1.,4.])>>>np.add(B,C)array([2.,0.,6.])矩阵的索引分片遍历>>>a=np.arange(10)**3>>>aarray([0,1,8,27,64,125,216,343,512,729]) >>>a[2]8>>>a[2:5]array([8,27,64])>>>a[:6:2]=-1000#equivalenttoa[0:6:2 ]=-1000;fromstarttoposition6,exclusive,setevery2ndelementto-1000>>>aa rray([-1000,1,-1000,27,-1000,125,216,343,512,729])>>>a[::-1]#reversed aarray([729,512,343,216,125,-1000,27,-1000,1,-1000])>>>foriina:...pri nt(i**(1/3.))...nan1.0nan3.0nan5.06.07.08.09.0矩阵的遍历>>>importnumpyasnp>>>b=np.arange(16).reshape(4,4)>>>forrowinb:... print(row)...[0123][4567][891011][12131415]>>>fornodeinb.flat:...prin t(node) (0123456789101112131415)矩阵的特殊运算改变矩阵形状--reshape>>>a=np.floor(10*np.random.random((3,4)))>>>aarray([[6.,5.,1.,5.] ,[5.,5.,8.,9.],[5.,5.,9.,7.]])>>>a.ravel()array([6.,5.,1.,5.,5.,5.,8. ,9.,5.,5.,9.,7.])>>>aarray([[6.,5.,1.,5.],[5.,5.,8.,9.],[5.,5.,9.,7.] ])resize和reshape的区别resize会改变原来的矩阵，reshape并不会>>>aarray([[6.,5.,1.,5.],[5.,5.,8.,9.],[5.,5.,9.,7.]])>>>a.reshap e(2,-1)array([[6.,5.,1.,5.,5.,5.],[8.,9.,5.,5.,9.,7.]])>>>aarray([[6. ,5.,1.,5.],[5.,5.,8.,9.],[5.,5.,9.,7.]])>>>a.resize(2,6)>>>aarray([[6 .,5.,1.,5.,5.,5.],[8.,9.,5.,5.,9.,7.]])矩阵的合并>>>a=np.floor(10*np.random.random((2,2)))>>>aarray([[8.,8.]为什么大家选择光环大数据！大数据培训、人工智能培训、Python培训、大数据培训机构、大数据培训班、数据分析培训、大数据可视化培训，就选光环大数据！光环大数据，聘请专业的大数据领域知名讲师，确保教学的整体质量与教学水准。

Python深入01 特殊方法与多范式_光环大数据 Python培训机构

Python深入01 特殊方法与多范式_光环大数据 Python培训机构Python一切皆对象，但同时，Python还是一个多范式语言(multi-paradigm),你不仅可以使用面向对象的方式来编写程序，还可以用面向过程的方式来编写相同功能的程序(还有函数式、声明式等，我们暂不深入)。

Python的多范式依赖于Python对象中的特殊方法(special method)。

特殊方法名的前后各有两个下划线。

特殊方法又被成为魔法方法(magic method)，定义了许多Python语法和表达方式，正如我们在下面的例子中将要看到的。

当对象中定义了特殊方法的时候，Python也会对它们有“特殊优待”。

比如定义了__init__()方法的类，会在创建对象的时候自动执行__init__()方法中的操作。

(可以通过dir()来查看对象所拥有的特殊方法，比如dir(1))运算符Python的运算符是通过调用对象的特殊方法实现的。

比如：'abc' + 'xyz' # 连接字符串实际执行了如下操作：'abc'.__add__('xyz')否有__add__()方法。

一旦相应的对象有__add__()方法，即使这个对象从数学上不可加，我们都可以用加法的形式，来表达obj.__add__()所定义的操作。

在Python中，运算符起到简化书写的功能，但它依靠特殊方法实现。

Python不强制用户使用面向对象的编程方法。

用户可以选择自己喜欢的使用方式(比如选择使用+符号，还是使用更加面向对象的__add__()方法)。

特殊方法写起来总是要更费事一点。

尝试下面的操作，看看效果，再想想它的对应运算符(1.8).__mul__(2.0)True.__or__(False)内置函数与运算符类似，许多内置函数也都是调用对象的特殊方法。

比如len([1,2,3]) # 返回表中元素的总数实际上做的是[1,2,3].__len__()相对与__len__()，内置函数len()也起到了简化书写的作用。

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容

光环大数据的人工智能培训_光环大数据人工智能培训课程有哪些内容光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？随着人工智能技术在个人财务管理、公共记录、客户体验以及学习新事物等平台的发展，这种行业转移将变得更加普遍。

人工智能工程师和开发人员将致力于打造由算法驱动的人工智能，人工智能的发展会越来越好，因此参加人工智能培训课程进而转行人工智能行业是非常好的时机。

光环大数据人工智能培训课程有哪些内容？课程一阶段PythonWeb学习内容：PythonWeb内容实战学习目标：掌握HTML与CSS基础与核心、JavaScript原生开发，jQuery框架、XML与AJAX 技术完成项目：大型网站设计项目、京东电商网站项目、JS原生特效编写实战。

课程二阶段PythonLinux学习内容：PythonLinux实战开发学习目标：熟练Linux安装与管理、熟练使用Shell核心编程，掌握服务器配置与管理。

完成项目：ERP员工管理系统开发、图书管理系统开发、数据库系统调优。

课程三阶段文件与数据库学习内容：文件与数据库实战开发学习目标：熟练掌握Python各类操作，熟练掌握数据库语法与函数编程，及大数据库解决方案完成项目：权限系统数据库设计、日志系统数据库设计、综合系统数据库设计。

课程四阶段Python基础学习内容：Python基础实战开发学习目标：熟练掌握Python基础开发，掌握函数与控制、Python数据库开发。

完成项目：设计高级石头剪刀布游戏、计算器程序设计开发。

课程五阶段Python进阶开发学习内容：Python进阶实战开发学习目标：熟练使用经典开发与爬虫设计，熟练掌握买面向对性开发及并发原理。

完成项目：智能电子购物车项目、异步即时聊天室项目、Python超级爬虫编写。

课程六阶段Django编程开发学习内容：Django编程实战开发学习目标：熟练掌握Django框架设计、了解Django工作机制、熟练应用Django框架。

浅析 Python 的类继承和多态_光环大数据培训

浅析Python 的类继承和多态_光环大数据培训大数据培训哪家好_Python脚本分析CPU使用情况。

光环it学院了解到，大数据越来越火爆，市面上大数据培训鱼龙混杂，有Java大数据、PHP大数据、数据库大数据等，但真正大数据是hadoop+spark+storm技术，光环it学院的大数据培训讲授真正大数据技术，别人不能讲的我们讲，别人能讲的我们讲得更深入。

类的定义假如要定义一个类Point，表示二维的坐标点：# point.pyclass Point:def __init__(self, x=0, y=0):self.x, self.y = x, y最最基本的就是__init__ 方法，相当于C++ / Java 的构造函数。

带双下划线__ 的方法都是特殊方法，除了__init__ 还有很多，后面会有介绍。

参数self 相当于C++ 的this，表示当前实例，所有方法都有这个参数，但是调用时并不需要指定。

>>> from point import *>>> p = Point(10, 10) # __init__ 被调用>>> type(p)<class 'point.Point'>>>> p.x, p.y(10, 10)几乎所有的特殊方法（包括__init__）都是隐式调用的（不直接调用）。

对一切皆对象的Python 来说，类自己当然也是对象：>>> type(Point)<class 'type'>>>> dir(Point)['__class__', '__delattr__', '__dict__', ..., '__init__', ...]>>> Point.__class__<class 'type'>Point 是type 的一个实例，这和p 是Point 的一个实例是一回事。

【python基础学习】基础重点难点知识汇总

【python基础学习】基础重点难点知识汇总python中decorator装饰器语法⽰例：@decorator什么是装饰器：问题：定义⼀个函数后在运⾏时动态增加功能⼜不想改动函数本⾝的代码⽰例：# 希望对下列函数调⽤增加log功能，打印出函数调⽤：def f1(x):return x*2def f2(x):return x*xdef f3(x):return x*x*x⽅法1：直接修改原函数的定义def f1(x):print('call f1')return x*2def f2(x):print('call f2')return x*xdef f3(x):print('call f3')return x*x*x有没有更简单的⽅法？⾼阶函数1. 可以接受函数作为参数2. 可以返回函数是否可以接受⼀个函数，对其进⾏包装，然后返回⼀个新函数？⽅法2：通过⾼阶函数返回新函数（装饰器函数）：def f1(x):return x*2def new_fn(f):def fn(x):print('call'+f.__name__+'()')return f(x)return fn调⽤1：g1 = new_fn(f1)print( g1(5) )调⽤2：f1 = new_fn(f1)print( f1(5) )装饰器：python内置@语法就是为了简化装饰器调⽤@new_fndef f1(x):return x*2等同于：def f1(x):return x*2f1 = new_fn(f1)装饰器的作⽤：可以极⼤简化代码，避免每个函数编写重复性的代码打印⽇志：@log检测性能：@performance数据库事务：@transactionURL路由：@post('/register')装饰器⽰例：1. 如果⾃定义函数存在两个形参，上述装饰器函数内部固定写了⼀个形参，会出现错误怎么办：@new_fndef add(x,y):return x+y# 这⾥会出现错误，所以需要更改 new_fn 函数如下:def new_fn(f):def fn(*args, **kwargs):print('call'+f.__name__+'()')return f(*args, **kwargs)return fn2. 请编写⼀个@performance，它可以打印出函数调⽤的时间。

Python基础知识汇总_光环大数据培训

Python基础知识汇总_光环大数据培训1.Anaconda的安装百度Anaconda的官网，下载左边的Python3.X版本然后是设置路径，最后给出Jupyter notebook。

具体参考：猴子：初学python者自学anaconda的正确姿势是什么？？不过平时练习的时候我个人习惯用Enthought Canopy，但比起Anaconda有些中文字符的编写不兼容。

下载链接如下：Canopy | Scientific Python Packages & Analysis Environment | Enthought2.Python的四个关键点2.1数据python常用数据类型有5类：（1）字符串（String）在python中字符串用“”或者‘’分隔（2）数字类型：整数，浮点数（3）容器：列表、集合、字典、元祖①列表（List）:列表是可变的，方便增加、修改和删减数据。

列表有许多方便的函数，例如：在函数中使用列表时为防止循环的同时使列表发生改变，可以使用L1=L[:]从而复制列表，保持原列表L不变。

②元组（Tuple）:元祖是不可变的，使用（），只有一个元素的元祖要加逗号：(9,)③集合（Sets）:中学的知识里我们知道，集合的三个特性是：无序性，互异性，确定性。

即集合中不会存在重复元素，在python中用{}表示集合。

集合也有很多相关函数：创建空集：交集并集与做差：判断子集：清空：删除元素：替换：增加元素：④字典（Dictionary）：字典最大的特征是键值对应。

键值对用冒号(:)分割，整个字典用{}隔开。

字典是一个很好用的工具，我们可以通过字典利用增加内存来降低算法的复杂度。

（4）布尔值：True、False（注意大小写）（5）None2.2条件判断if语句可以通过判断条件是否成立来决定是否执行某个语句if-else语句就是在原有的if成立执行操作的基础上,当不成立的时候，也执行另一种操作if-elif-else语句例子：2.3循环循环有for循环while循环两种，我们常用的是for循环while True：可以用来开启循环。

Python编程入门有哪些常见难点

Python编程入门有哪些常见难点在当今数字化的时代，编程已经成为一项越来越重要的技能。

Python 作为一种简洁、易读、功能强大的编程语言，受到了许多初学者的青睐。

然而，对于刚踏上 Python 编程学习之路的人来说，仍然会遇到一些常见的难点。

首先，理解编程的基本概念可能是一个挑战。

对于完全没有编程经验的人来说，变量、数据类型、运算符、控制结构（如 ifelse 语句、for 循环、while 循环）等概念可能会让人感到困惑。

例如，变量就像是一个盒子，可以用来存放不同类型的数据，如整数、浮点数、字符串等。

但初学者可能会混淆不同数据类型的用途和特点，导致在编程中出现错误。

语法规则也是初学者容易出错的地方。

Python 有其特定的语法结构和标点符号的使用方式。

例如，缩进在Python 中具有非常重要的意义，它用于表示代码块的开始和结束。

如果缩进不正确，程序可能会运行出错。

再比如，忘记在字符串两端加上引号，或者在使用逗号和分号时出现错误，都会影响程序的正常运行。

函数的理解和运用也是一个难点。

函数就像是一个小的程序模块，可以接受输入参数，执行特定的任务，并返回结果。

初学者可能会对如何定义函数、如何传递参数以及如何处理函数的返回值感到困惑。

不知道在什么情况下应该将一段代码封装成函数，以提高代码的复用性和可读性。

面向对象编程的概念对于入门者来说可能具有一定的难度。

Python 支持面向对象编程，涉及类、对象、属性和方法等概念。

理解如何创建类、实例化对象，并通过对象调用方法和访问属性，需要一定的时间和实践来掌握。

错误处理是 Python 编程中一个重要但容易被忽视的部分。

当程序运行出错时，如何捕获和处理这些错误，以便程序能够更加健壮和可靠地运行，对于初学者来说可能不太容易理解。

他们可能不知道如何使用 tryexcept 语句来捕获不同类型的错误，并给出相应的处理方式。

数据结构和算法的理解也是一个挑战。

虽然在入门阶段不需要深入掌握复杂的数据结构和算法，但了解一些基本的数据结构，如列表、字典、元组等，以及一些简单的算法，如排序和搜索算法，对于编写高效的程序是很有帮助的。

Python数据类型详解_光环大数据python培训

Python数据类型详解_光环大数据python培训Python培训、Python培训班、Python培训机构，就选光环大数据！目录1、字符串2、布尔类型3、整数4、浮点数5、数字6、列表7、元组8、字典9、日期1、字符串1.1、如何在Python中使用字符串a、使用单引号(‘)用单引号括起来表示字符串，例如：str=’this is string’;print str;b、使用双引号(“)双引号中的字符串与单引号中的字符串用法完全相同，例如：str=”this is string”;print str;c、使用三引号(”’)利用三引号，表示多行的字符串，可以在三引号中自由的使用单引号和双引号，例如：str=”’this is stringthis is pythod stringthis is string”’print str;2、布尔类型bool=False;print bool;bool=True;print bool;3、整数int=20;print int;4、浮点数float=2.3;print float;5、数字包括整数、浮点数。

5.1、删除数字对象引用，例如：a=1;b=2;c=3;del a;del b, c;#print a; #删除a变量后，再调用a变量会报错5.2、数字类型转换int(x [,base]) 将x转换为一个整数float(x ) 将x转换到一个浮点数complex(real [,imag]) 创建一个复数str(x) 将对象x转换为字符串repr(x) 将对象x转换为表达式字符串eval(str) 用来计算在字符串中的有效Python表达式,并返回一个对象tuple(s) 将序列s转换为一个元组list(s) 将序列s转换为一个列表chr(x) 将一个整数转换为一个字符unichr(x) 将一个整数转换为Unicode字符ord(x) 将一个字符转换为它的整数值hex(x) 将一个整数转换为一个十六进制字符串oct(x) 将一个整数转换为一个八进制字符串5.3、数学函数abs(x) 返回数字的绝对值，如abs(-10) 返回10ceil(x) 返回数字的上入整数，如math.ceil(4.1) 返回5cmp(x, y) 如果x < y 返回-1, 如果x == y 返回0, 如果x > y 返回1exp(x) 返回e的x次幂(ex),如math.exp(1) 返回2.718281828459045fabs(x) 返回数字的绝对值，如math.fabs(-10) 返回10.0floor(x) 返回数字的下舍整数，如math.floor(4.9)返回4log(x) 如math.log(math.e)返回1.0,math.log(100,10)返回2.0log10(x) 返回以10为基数的x的对数，如math.log10(100)返回2.0max(x1, x2,...) 返回给定参数的最大值，参数可以为序列。

光环大数据Python培训 10个最容易犯的Python开发错误

光环大数据Python培训 10个最容易犯的Python开发错误光环大数据Python培训了解到，Python是一门简单易学的编程语言，语法简洁而清晰，并且拥有丰富和强大的类库。

与其它大多数程序设计语言使用大括号不一样，它使用缩进来定义语句块。

在平时的工作中，Python开发者很容易犯一些小错误，这些错误都很容易避免，大讲台老师总结了Python开发者最常犯的10个错误，一起来看下，不知你中枪了没有。

（一）滥用表达式作为函数参数默认值Python允许开发者指定一个默认值给函数参数，虽然这是该语言的一个特征，但当参数可变时，很容易导致混乱，例如，下面这段函数定义：在上面这段代码里，一旦重复调用foo()函数（没有指定一个bar参数），那么将一直返回’bar’，因为没有指定参数，那么foo()每次被调用的时候，都会赋予[]。

下面来看看，这样做的结果：解决方案：（二）错误地使用类变量先看下面这个例子：这样是有意义的：再来一遍：仅仅是改变了A.x，为什么C.x也跟着改变了。

在Python中，类变量都是作为字典进行内部处理的，并且遵循方法解析顺序（MRO）。

在上面这段代码中，因为属性x没有在类C中发现，它会查找它的基类（在上面例子中只有A，尽管Python支持多继承）。

换句话说，就是C自己没有x属性，独立于A，因此，引用 C.x其实就是引用A.x。

（三）为异常指定不正确的参数假设代码中有如下代码：问题在这里，except语句并不需要这种方式来指定异常列表。

然而，在Python 2.x中，except Exception,e通常是用来绑定异常里的第二参数，好让其进行更进一步的检查。

因此，在上面这段代码里，IndexError异常并没有被except语句捕获，异常最后被绑定到了一个名叫IndexError的参数上。

在一个异常语句里捕获多个异常的正确方法是指定第一个参数作为一个元组，该元组包含所有被捕获的异常。

一文掌握 Python 密集知识点_光环大数据培训

一文掌握Python 密集知识点_光环大数据培训光环大数据（大数据培训机构），了解到第一个问题，什么是 Python ？根据 Python 之父 Guido van Rossum 的话，Python 是：一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。

对于我来说，学习 Python 的 ...Python 模型存储 Hadoop 编程方法第一个问题，什么是 Python ？根据 Python 之父 Guido van Rossum 的话，Python 是：一种高级程序语言，其核心设计哲学是代码可读性和语法，能够让程序员用很少的代码来表达自己的想法。

对于我来说，学习 Python 的首要原因是，Python 是一种可以优雅编程的语言。

它能够简单自然地写出代码和实现我的想法。

另一个原因是我们可以将 Python 用在很多地方：数据科学、Web 开发和机器学习等都可以使用 Python 来开发。

Quora、Pinterest 和 Spotify 都使用 Python 来进行他们的后端 Web 开发。

那么让我们来学习一下 Python 吧。

Python 基础 1. 变量你可以把变量想象成一个用来存储值的单词。

我们看个例子。

Python 中定义一个变量并为它赋值是很容易的。

假如你想存储数字 1 到变量“one”，让我们试试看：one = 1超级简单吧？你只需要把值 1 分配给变量“one”。

two = 2some_number = 10000只要你想，你可以把任意的值赋给任何其他的变量。

正如你从上面看到的那样，变量“two”存储整型变量 2 ，变量“some_number”存储 10000 。

除了整型，我们还可以使用布尔值（True/Flase）、字符串、浮点型和其他数据类型。

# booleanstrue_boolean = Truefalse_boolean = False# stringmy_name = "Leandro Tk"# floatbook_price = 15.802. 控制流程：条件语句“If”使用一个表达式来判断一个语句是 True 还是False ，如果是True ，那么执行if 内的代码，例子如下：ifTrue:print("Hello Python If")if 2 > 1:print("2 is greater than 1")2 比1 大，所以 print 代码被执行。

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# => 7# Division is a bit tricky. It
is integer division and floors the results# automatically.5 / 2 # => 2# To fix division we need to learn about floats.2.0 / 4.0 # This is a float11.0
'"This is a string."'This is also a string.'# Strings can be added too!"Hello " + "world!" # => "Hello world!"# Strings can be added without # => "Hello world!"# ... or multiplied"Hello"
# => 2 ...floored division# Modulo # =>
operation7 % 3
# => 1# Exponentiation (x to the yth power)2 ** 4
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光环大数据--大数据培训&人工智能培训 16# Enforce precedence with parentheses(1 + 3) * 2 # => 8# Boolean # =>
False##################################################### 2. 变量和数据##################################################### Python has a print statementprint "I'm Python. Nice to meet you!" Nice to meet you!# Simple way to get # => I'm Python. data from

python基础知识总结与归纳

python基础知识总结与归纳文章标题：Python基础知识总结与归纳摘要：本篇文章将对Python编程语言的基础知识进行全面总结和归纳。

通过分析Python的核心概念、语法结构和常用模块，我们将深入探讨Python编程的基本要点。

旨在帮助读者建立一个全面、深入的Python编程知识框架，并提供对相关概念和技术的个人见解。

第一部分：Python的核心概念1. 变量和数据类型- 基本数据类型：整数、浮点数、布尔型、字符串等- 容器数据类型：列表、元组、字典和集合- 变量、赋值和操作符2. 控制流结构- 条件语句：if-else语句- 循环语句：for循环和while循环- 循环控制语句：break、continue和pass3. 函数和模块- 定义和调用函数- 函数参数和返回值- 模块的导入和使用第二部分：Python的语法结构1. 命名规则和规范- 变量、函数和模块的命名- 命名规则的约定和建议2. 注释和文档字符串- 单行注释和多行注释- 文档字符串的编写和使用3. 异常处理- try-except语句- 异常类型和处理方式- finally子句的作用和使用第三部分：常用的Python模块1. 时间和日期模块：datetime - 日期和时间的表示和计算- 格式化和解析日期时间字符串2. 文件和目录操作：os和shutil- 文件和目录的创建、读写和删除- 文件和目录的复制、移动和重命名3. 网络通信模块：socket- TCP和UDP的网络通信- 客户端和服务器的搭建和交互总结与回顾：通过对Python基础知识的总结与归纳，我们对Python编程语言的核心概念、语法结构和常用模块有了深入了解。

了解了变量和数据类型、控制流结构、函数和模块等基本内容。

我们还学习了Python的命名规范、注释和文档字符串的使用方法。

同时，我们也熟悉了部分常用的 Python 模块，如 datetime、os、shutil 和 socket 等。

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python的爬虫功能如何实现光环大数据Python培训班光环大数据Python培训了解到，iOS开发假如之前没接触过除了c和c++(c++太难了,不花个十来年根本不可能通晓)的言语,第二门言语最好的选择就是Python.缘由就是1.语法简单2.库太多,随便想要什么功能的库都找得到,简直编程界的哆啦A梦.3.语法优美,不信?你去看看python超过两千行的代码再回头看看用oc写的超过两千行的代码,oc写的简直丑到极致(没命名空间,点语法调用和括号调用混用).你如果想自己弄个app,例如每日精选美女之类的app,你服务端总得有图吧,怎么弄?自己用爬虫爬啊,爬到链接了塞到数据库里,传个json,app直接sdwebimage就好了.多爽!废话不多说.开始写.我先假设你用的是Mac,然后Mac都预装了python2.x,然后呢,你有了python 没用,你得有库.没库怎么干活?怎么安装库呢?python界也有个类似于我们iOS开发里cocoapods的东西,这个东西叫做pip.pip和cocoapods用起来的命令都极其类似,我们只需要两个库,一个叫做urllib2,一个叫做Beautifulsoup.urllib2是干什么的呢?它的作用就是把网页down下来,然后你就可以分析网页了.Beautifulsoup干什么的呢?你用urllib2把网页down下来了之后,里面都是html+css什么的,你想要从乱七八糟的一堆html里面找到正确的图片链接那可不是件简单的事,据我这几天的学习,做法无非两个,一个是自己写正则表达式然后用一个叫re的python库,另一个是使用lxml解析xpath.这两个说实话都不太好用,一个正则就够你吃一壶的.后来我搜索了很久,发现了一个库叫做Beautifulsoup,用这个库解析html超级好用.首先配置python环境，安装pip:然后你们打开terminal敲入下面这个命令.然后就会自动帮你安装BeautifulSoup这个东西了.urllib2因为是自带的,所以不用你下载了.好的我们随意打开网页/doc/1/1279/1279531.shtml,直接右键打开源文件.你看到的是这些东西.图片链接就在li这个标签下地img标签里.现在我们需要做的就是尝试着把这种类型的li从所有html中分离出来.我们可以看到li这个标签有个属性叫做class,这个属性的值是class=”span3”,我们把这段话liclass=”span3”搜索一下,我们发现有20个结果.恰巧,我们这个页面的图片也只有20个,那么可以确定的是我们找到了区别于其他标签的唯一性.再仔细分析下,img这个标签在li这个标签里有且只有一个.那么,也就是说,我们先搜索出所有符合条件的li标签,然后找到里面的img标签就可以找到所有的图片链接了.然后看代码.我们来一句一句分析下.其实python的语法超级简单.凡是#打头的就是python里面的注释语句类似于oc里的//.分别说明我们的环境是python,编码是utf-8然后import了四个库,分别是urllib2,urllib,os,和Beautifulsoup库.导入Beautifulsoup库的方式和其他三个不太一样.我暂时也不清楚为什么python用这种导入方式,不过照猫画虎就行了.然后def打头的就是定义一个函数,python里面是不用分号做句与句的分隔符的.他用缩进来表示.与def缩进一个tab的都是函数体.html=urllib2.urlopen('/doc/1/1279/127953 1.shtml').read()这句很简单,就是读取网页的html.然后把值赋给html这个变量.python里声明变量前面不用加任何东西,不用加声明语句和变量类型,就连JavaScript声明变量还要加个var呢.我们获取了网页的html之后呢,声明了一个Beautifulsoup变量soup,用来准备解析html.liResult=soup.findAll('img',attrs={“width”:”175″}) 这句话的意思就是,寻找html中所有img标签,并且这个img标签有个属性width,width的值是175.注意这个findAll函数,有点常识的话你应该清楚,凡是带all的函数基本上返回的都是一个数组,所以我们liResult这个变量实际上是一个数组.forimageinliResult:这句话基本和oc里的遍历数组语法完全一样.就是遍历liResult里的每一个变量.那么每一个变量就是一个标签.link=image.get('src')这句的意思就是,获取img标签里的src属性,src就是我们最想要的图片链接了.这里定义了一个变量count=0,然后在for循环里面做递加count+=1,最终把这个值赋给我们的变量imageName=count，以便后面使用。

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Python 列表元组_光环大数据python培训Python培训、Python培训班、Python培训机构，就选光环大数据！一、简介列表（list）是Python以及其他语言中最常用到的数据结构之一。

Python使用使用中括号[ ] 来解析列表。

列表是可变的（mutable）——可以改变列表的内容。

二、基本的列表操作列表可以使用所有适用于序列的标准操作，例如索引、分片、连接和乘法。

本文介绍一些可以改变列表的方法。

1. list 函数通过list(seq) 函数把一个序列类型转换成一个列表。

>>> list(‘hello’)*‘h’, ‘e’, ‘l’, ‘l’, ‘o’+list 函数使用于所有类型的序列，而不只是字符串。

2. 改变列表：元素赋值使用索引标记来为某个特定的、位置明确的元素赋值。

>>> x = [1, 1, 1]>>> x[1] = 2>>> x[1, 2, 1]不能为一个位置不存在的元素进行赋值。

3. 删除元素从列表中删除元素也很容易：使用del 语句来实现。

>>> names = *‘Alice’, ‘Beth’, ‘Cecil’, ‘Dee-Dee’, ‘Earl’+>>> del names[2]>>> names*‘Alice’, ‘Beth’, ‘Dee-Dee’, ‘Earl’+除了删除列表中的元素，del 语句还能用于删除其他元素。

4. 分片赋值>>> name = list(‘Perl’)>>> name*‘P’, ‘e’, ‘r’, ‘l’+>>> name*2:+ = list(‘ar’)>>> name*‘P’, ‘e’, ‘a’, ‘r’+在使用分片赋值时，可以使用与原序列不等长的序列将分片替换：>>> name = list(‘Perl’)>>> name*1:+ = list(‘ython’)>>> name*‘P’, ‘y’, ‘t’, ‘h’, ‘o’, ‘n’+分片赋值语句可以在不需要替换任何原有元素的情况下插入新的元素。