回复内容:
awesome-python这个awesome系列基本囊括了python的杀手应用了吧
杀手级这个词太暴力,只能根据你不同的需求提不同的杀手了。 fuckit.py https://github.com/ajalt/fuckitpy scapy
排名不分先后:
Django/Flask 快速建站
Scrapy 支持分布式抓取 配合redis有奇效
Numpy/Scipy 各种酷炫的计算
urllib/urllib2 干坏事必备库之一
Selenium 干坏事必备库之二
requests 利用了urllib3的新特性连接池
别私信问我怎么干坏事,哼。
Openstack https://github.com/vinta/awesome-pythonA curated list of awesome Python frameworks, libraries and software 用了这么多年python,我想说已经死去的zope2还是很nb的,真的。其他的功能都有替代品,但是当年的zope2还基本没有替代。不想耽误大家,大家千万不要再去折腾zope,因为他后来放弃了自己的杀手特性,自杀了
好,谢谢 @absente 的评论,刚刚看了下,现在基于Pyramid+ZODB的框架 Substance D Web Application Server 是一个替代。基本上是完全山寨zope2,是对zope2的一个致敬(刚刚看了发起人,就是当年zope那帮老鸟啊!)。当然这个SubstanceD估计难发展到当年zope的高度,因为到现在再建立当年zope辉煌时候的生态太难了。 想来想去就只有OpenStack了,这块目前py应该还是领先世界的,这才称得上超级牛逼。
不过Go所代表的docker甚至Kubernetes也是在迅速赶超的。个人对py的未来表示悲观。 matplotlib + iPython Notebook
功能够用而且免费开源,穷学生的福音 框架都很水,此处略;
论第三方库的话,zope.interface,没有之一;
应用的领域太广,基本没有可比性,可略。

pythonisbothcompiledinterted.whenyourunapythonscript、itisfirstcompiledintobytecode、これはdenepythonvirtualmachine(pvm).thishybridapproaChallowsforplatform-platform-denodent-codebutcututicut。

Pythonは厳密に行ごとの実行ではありませんが、最適化され、インタープレーターメカニズムに基づいて条件付き実行です。インタープリターは、コードをPVMによって実行されるBytecodeに変換し、定数式または最適化ループを事前促進する場合があります。これらのメカニズムを理解することで、コードを最適化し、効率を向上させることができます。

Pythonに2つのリストを接続する多くの方法があります。1。オペレーターを使用しますが、これはシンプルですが、大きなリストでは非効率的です。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3。=演算子を使用します。これは効率的で読み取り可能です。 4。itertools.chain関数を使用します。これはメモリ効率が高いが、追加のインポートが必要です。 5。リストの解析を使用します。これはエレガントですが、複雑すぎる場合があります。選択方法は、コードのコンテキストと要件に基づいている必要があります。

Pythonリストをマージするには多くの方法があります。1。オペレーターを使用します。オペレーターは、シンプルですが、大きなリストではメモリ効率的ではありません。 2。効率的ですが、元のリストを変更する拡張メソッドを使用します。 3. Itertools.chainを使用します。これは、大規模なデータセットに適しています。 4.使用 *オペレーター、1つのコードで小規模から中型のリストをマージします。 5. numpy.concatenateを使用します。これは、パフォーマンス要件の高い大規模なデータセットとシナリオに適しています。 6.小さなリストに適したが、非効率的な追加方法を使用します。メソッドを選択するときは、リストのサイズとアプリケーションのシナリオを考慮する必要があります。

compiledlanguagesOfferspeedandsecurity、foredlanguagesprovideeaseofuseandportability.1)compiledlanguageslikec arefasterandsecurebuthavelOnderdevelopmentsplat dependency.2)

Pythonでは、forループは反復可能なオブジェクトを通過するために使用され、条件が満たされたときに操作を繰り返し実行するためにしばらくループが使用されます。 1)ループの例:リストを通過し、要素を印刷します。 2)ループの例:正しいと推測するまで、数値ゲームを推測します。マスタリングサイクルの原則と最適化手法は、コードの効率と信頼性を向上させることができます。

リストを文字列に連結するには、PythonのJoin()メソッドを使用して最良の選択です。 1)join()メソッドを使用して、 '' .join(my_list)などのリスト要素を文字列に連結します。 2)数字を含むリストの場合、連結する前にマップ(str、数字)を文字列に変換します。 3) '、'などの複雑なフォーマットに発電機式を使用できます。 4)混合データ型を処理するときは、MAP(STR、Mixed_List)を使用して、すべての要素を文字列に変換できるようにします。 5)大規模なリストには、 '' .join(lage_li)を使用します

pythonusesahybridapproach、コンコイリティレーショントビテコードと解釈を組み合わせて、コードコンピレッドフォームと非依存性bytecode.2)


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