操作系统相关
- system() : 操作系统类型(见例)
- version(): 操作系统版本
- release(): 操作系统发布号, 例如win 7返回7, 还有如NT, 2.2.0之类.
- platform(aliased=0, terse=0): 操作系统信息字符串,扥与system()+win32_ver()[:3]
- win32_ver(release='', version='', csd='', ptype=''): win系统相关信息
- linux_distribution(distname='', version='', id='', supported_dists=(‘SuSE', ‘debiaare', ‘yellowdog', ‘gentoo', ‘UnitedLinux', ‘turbolinux'), full_distribution_name=1): Linux系统相关信息
- dist(distname='', version='', id='', supported_dists=(‘SuSE', ‘debian', ‘fedora', ‘redhat', ‘centos', ‘mandrake', ‘mandriva', ‘rocks', ‘slackware', ‘yellowdog', ‘gentoo', ‘UnitedLinux', ‘turbolinux')): 尝试获取Linux OS发布版本信息.返回(distname,version,id). dist是发布版本的意思.
- mac_ver(release='', versioninfo=(‘', ‘', ‘'), machine=''): mac版本
- java_ver(release='', vendor='', vminfo=(‘', ‘', ‘'), osinfo=(‘', ‘', ‘')): java版本
- libc_ver(executable=r'c:\Python27\python.exe', lib='', version='', chunksize=2048): libc版本,linux相关吧.
以上相应版本查询的返回元组和其形参对应.
platform.system() 'Linux' # python 3.3.2+ 64 bits on debian jessie 64 bits 'Windows' # python 3.3.2 32 bits on windows 8.1 64 bits 'Windows' # python 3.3.2 64 bits on windows 8.1 64 bits 'Darwin' # python 3.4.1 64 bits on mac os x 10.9.4 'Java' platform.version() '#1 SMP Debian 3.10.11-1 (2013-09-10)' # python 3.3.2+ 64 bits on debian jessie 64 bits '6.2.9200' # python 3.3.2 32 bits on windows 8.1 64 bits '6.2.9200' # python 3.3.2 64 bits on windows 8.1 64 bits 'Darwin Kernel Version 13.3.0: Tue Jun 3 21:27:35 PDT 2014; root:xnu-2422.110.17~1/RELEASE_X86_64' # python 3.4.1 64 bits on mac os x 10.9.4 platform() 'Windows-7-6.1.7601-SP1' win32_ver() ('7', '6.1.7601', 'SP1', u'Multiprocessor Free') platform.dist() ('debian', 'jessie/sid', '') # python 3.3.2+ 64 bits on debian jessie 64 bits
系统信息
- uname(): 返回元组,system, node, release, version, machine, processor.
- architecture(executable=r'c:\Python27\python.exe', bits='', linkage=''): 系统架构
- machine() : CPU平台,AMD,x86?(见例)
- node() : 节点名(机器名,如Hom-T400)
- processor() : CPU信息
- system_alias(system, release, version): 返回相应元组..没何屌用.
- platform.architecture()
('64bit', 'ELF') # python 3.3.2+ 64 bits on debian jessie 64 bits ('32bit', 'WindowsPE') # python 2.7.2 32 bits on windows 7 64 bits ('64bit', 'WindowsPE') # python 3.3.2 64 bits on wndows 8.1 64 bits ('64bit', '') # python 3.4.1 64 bits on mac os x 10.9.4 platform.machine() 'x86_64' # python 3.3.2+ 64 bits on debian jessie 64 bits 'AMD64' # python 3.3.2 32 bits on windows 8.1 64 bits 'AMD64' # python 3.3.2 64 bits on windows 8.1 64 bits 'x86_64' # python 3.4.1 64 bits on mac os x 10.9.4 platform.node() 'Hom-T400' platform.processor() 'Intel64 Family 6 Model 23 Stepping 10, GenuineIntel' platform.uname() ('Windows', 'Hom-T400', '7', '6.1.7601', 'AMD64', 'Intel64 Family 6 Model 23 Stepping 10, GenuineIntel') uname_result(system='Linux', node='work', release='3.10-3-amd64', version='#1 SMP Debian 3.10.11-1 (2013-09-10)', machine='x86_64', processor='') # python 3.3.2+ 64 bits on debian jessie 64 bits uname_result(system='Windows', node='work-xxx', release='8', version='6.2.9200', machine='AMD64', processor='Intel64 Family 6 Model 58 Stepping 9,GenuineIntel') # python 3.3.2 32 bits on windows 8.1 64 bits uname_result(system='Darwin', node='mba', release='13.3.0', version='Darwin Kernel Version 13.3.0: Tue Jun 3 21:27:35 PDT 2014; root:xnu-2422.110.17~1/RELEASE_X86_64', machine='x86_64', processor='i386') # python 3.4.1 64 bits on mac os x 10.9.4
Python相关
- python_version(): py版本号
- python_branch(): python分支(子版本信息),一般为空.
- python_build(): python编译号(default)和日期.
- python_compiler(): py编译器信息
- python_implementation(): python安装履行方式,如CPython, Jython, Pypy, IronPython(.net)等.
- python_revision(): python类型修改版信息,一般为空.
- python_version_tuple():python版本号分割后的tuple.
- popen(cmd, mode='r', bufsize=None): portable popen() 接口,执行各种命令.
- python_verison()
'3.3.2+' # python 3.3.2+ 64 bits on debian jessie 64 bits '3.3.3' # python 3.3.2 32 bits on windows 8.1 64 bits python_version_tuple() ('2', '7', '2') python_build() ('default', 'Jun 12 2011 15:08:59') python_compiler() 'MSC v.1500 32 bit (Intel)' pl.python_implementation() 'CPython'
获取用户名:
>>> import getpass >>> getpass.getuser() 'root'
获取环境变量:
>>> import os >>> import pwd >>> os.environ['LANG'] 'en_US.UTF-8' >>> print os.getenv('LANG') en_US.UTF-8 >>> print os.getenv('PWD') /root >>> print os.getenv('HOME') /root >>> print os.getenv('USER') root >>> print os.getenv('HOSTNAME') localhost.localdomain >>> print os.getenv('SHELL') /bin/bash >>> pwd.getpwuid(os.getuid()) pwd.struct_passwd(pw_name='root', pw_passwd='x', pw_uid=0, pw_gid=0, pw_gecos='root', pw_dir='/root', pw_shell='/bin/bash') >>> pwd.getpwuid(os.getuid())[0] #获得用户名 'root' >>> pwd.getpwuid(os.getuid())[5] #获得家目录 '/root' >>> pwd.getpwuid(os.getuid())[6] #获得shell '/bin/bash'
还有个os.environ.get,会返回所有环境变量为一个字典

Ist es genug, um Python für zwei Stunden am Tag zu lernen? Es hängt von Ihren Zielen und Lernmethoden ab. 1) Entwickeln Sie einen klaren Lernplan, 2) Wählen Sie geeignete Lernressourcen und -methoden aus, 3) praktizieren und prüfen und konsolidieren Sie praktische Praxis und Überprüfung und konsolidieren Sie und Sie können die Grundkenntnisse und die erweiterten Funktionen von Python während dieser Zeit nach und nach beherrschen.

Zu den wichtigsten Anwendungen von Python in der Webentwicklung gehören die Verwendung von Django- und Flask -Frameworks, API -Entwicklung, Datenanalyse und Visualisierung, maschinelles Lernen und KI sowie Leistungsoptimierung. 1. Django und Flask Framework: Django eignet sich für die schnelle Entwicklung komplexer Anwendungen, und Flask eignet sich für kleine oder hochmobile Projekte. 2. API -Entwicklung: Verwenden Sie Flask oder Djangorestframework, um RESTFUFFUPI zu erstellen. 3. Datenanalyse und Visualisierung: Verwenden Sie Python, um Daten zu verarbeiten und über die Webschnittstelle anzuzeigen. 4. Maschinelles Lernen und KI: Python wird verwendet, um intelligente Webanwendungen zu erstellen. 5. Leistungsoptimierung: optimiert durch asynchrones Programmieren, Caching und Code

Python ist in der Entwicklungseffizienz besser als C, aber C ist in der Ausführungsleistung höher. 1. Pythons prägnante Syntax und reiche Bibliotheken verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Die Kompilierungsmerkmale von Compilation und die Hardwarekontrolle verbessern die Ausführungsleistung. Bei einer Auswahl müssen Sie die Entwicklungsgeschwindigkeit und die Ausführungseffizienz basierend auf den Projektanforderungen abwägen.

Zu den realen Anwendungen von Python gehören Datenanalysen, Webentwicklung, künstliche Intelligenz und Automatisierung. 1) In der Datenanalyse verwendet Python Pandas und Matplotlib, um Daten zu verarbeiten und zu visualisieren. 2) In der Webentwicklung vereinfachen Django und Flask Frameworks die Erstellung von Webanwendungen. 3) Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz werden Tensorflow und Pytorch verwendet, um Modelle zu bauen und zu trainieren. 4) In Bezug auf die Automatisierung können Python -Skripte für Aufgaben wie das Kopieren von Dateien verwendet werden.

Python wird häufig in den Bereichen Data Science, Web Development und Automation Scripting verwendet. 1) In der Datenwissenschaft vereinfacht Python die Datenverarbeitung und -analyse durch Bibliotheken wie Numpy und Pandas. 2) In der Webentwicklung ermöglichen die Django- und Flask -Frameworks Entwicklern, Anwendungen schnell zu erstellen. 3) In automatisierten Skripten machen Pythons Einfachheit und Standardbibliothek es ideal.

Die Flexibilität von Python spiegelt sich in Multi-Paradigm-Unterstützung und dynamischen Typsystemen wider, während eine einfache Syntax und eine reichhaltige Standardbibliothek stammt. 1. Flexibilität: Unterstützt objektorientierte, funktionale und prozedurale Programmierung und dynamische Typsysteme verbessern die Entwicklungseffizienz. 2. Benutzerfreundlichkeit: Die Grammatik liegt nahe an der natürlichen Sprache, die Standardbibliothek deckt eine breite Palette von Funktionen ab und vereinfacht den Entwicklungsprozess.

Python ist für seine Einfachheit und Kraft sehr beliebt, geeignet für alle Anforderungen von Anfängern bis hin zu fortgeschrittenen Entwicklern. Seine Vielseitigkeit spiegelt sich in: 1) leicht zu erlernen und benutzten, einfachen Syntax; 2) Reiche Bibliotheken und Frameworks wie Numpy, Pandas usw.; 3) plattformübergreifende Unterstützung, die auf einer Vielzahl von Betriebssystemen betrieben werden kann; 4) Geeignet für Skript- und Automatisierungsaufgaben zur Verbesserung der Arbeitseffizienz.

Ja, lernen Sie Python in zwei Stunden am Tag. 1. Entwickeln Sie einen angemessenen Studienplan, 2. Wählen Sie die richtigen Lernressourcen aus, 3. Konsolidieren Sie das durch die Praxis erlernte Wissen. Diese Schritte können Ihnen helfen, Python in kurzer Zeit zu meistern.


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