一、数学相关 1、绝对值:abs(-1) 2、最大最小值:max([1,2,3])、min([1,2,3]) 3、序列长度:len('abc')、len([1,2,3])、len((1,2,3)) 4、取模:divmod(5,2)//(2,1) 5、乘方:pow(2,3,4)//2**3/4 6、浮点数:round(1)//1.0 二、功能相关 1、函数是否可调用:callable(funcname),注意,funcname变量要定义过 2、类型判断:isinstance(x,list/int) 3、比较:cmp('hello','hello') 4、快速生成序列:(x)range([start,] stop[, step]) 三、类型转换 1、int(x) 2、long(x) 3、float(x) 4、complex(x) //复数 5、str(x) 6、list(x) 7、tuple(x) //元组 8、hex(x) 9、oct(x) 10、chr(x)//返回x对应的字符,如chr(65)返回‘A' 11、ord(x)//返回字符对应的ASC码数字编号,如ord('A')返回65 四、字符串处理 1、首字母大写:str.capitalize 2、字符串替换:str.replace 3、字符串切割:str.split 五、序列处理函数 1、len:序列长度 2、max:序列中最大值 3、min:最小值 4、filter:过滤序列 六、并行 zip map reduce
时间类型处理:
time.time() 返回当前时间戳即,秒数1394647431.90625 time.asctime() 返回当时时间的ascii表式形势,'Thu Mar 13 02:03:46 2014' time.ctime() 当前时间的字符串形式 'Thu Mar 13 02:04:59 2014'和ascii码表显形式一样 time.ctime();time.ctime(time.time()) 可以指定时间戳转找成字符串形式'Wed Mar 12 08:26:26 2014' time.localtime() 返回当前时区的内部time格式struct_time格式 time.struct_time(tm_year=2014, tm_mon=3, tm_mday=13, tm_hour=2, tm_min=8, tm_sec=14, tm_wday=3, tm_yday=72, tm_isdst=0) time.localtime()[:6] #(2014, 3, 13, 8, 15, 7, 3, 72) time.localtime()[0:9] #(2014, 3, 13, 8, 15, 24, 3, 72, 0) time.gmtime() 将时间戳转变成UTC时区(0时区)的struct_time结构, time.mktime() 将内部time格式转换成时间戳,即秒数1394583457.0 time.mktime(time.localtime(time.time())) 如1394583457.0 time.strftime("%Y-%m-%d",time.localtime(time.time())) 有将内部time结构转变成我们人为可读的指定的字符串格式 '2014-3-12' time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S",time.localtime()) 如'2014-03-13 01:54:27' time.strftime("%a %b %d %H:%M:%S %Y",time.localtime()) 如'Thu Mar 13 01:55:05 2014' time.strptime()将字符串格式的时间转变成内部time格式 time.strptime("Sat Mar 28 22:24:25 2009","%a %b %d %H:%M:%S %Y")返回一个struct_time结构时间time.struct_time(tm_year=2009, tm_mon=3, tm_mday=28, tm_hour=22, tm_min=24, tm_sec=25, tm_wday=5, tm_yday=87, tm_isdst=-1) a = "Sat Mar 28 22:24:24 2009" 这个是把字符转转变成struct_time内部结构后再用time.mktime()生成时间戳,即生成字符串。 b = time.mktime(time.strptime(a,"%a %b %d %H:%M:%S %Y"))

Python更易学且易用,C 则更强大但复杂。1.Python语法简洁,适合初学者,动态类型和自动内存管理使其易用,但可能导致运行时错误。2.C 提供低级控制和高级特性,适合高性能应用,但学习门槛高,需手动管理内存和类型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显着。 1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。 2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科学计算中的应用包括数据分析、机器学习、数值模拟和可视化。1.Numpy提供高效的多维数组和数学函数。2.SciPy扩展Numpy功能,提供优化和线性代数工具。3.Pandas用于数据处理和分析。4.Matplotlib用于生成各种图表和可视化结果。

选择Python还是C 取决于项目需求:1)Python适合快速开发、数据科学和脚本编写,因其简洁语法和丰富库;2)C 适用于需要高性能和底层控制的场景,如系统编程和游戏开发,因其编译型和手动内存管理。

Python在数据科学和机器学习中的应用广泛,主要依赖于其简洁性和强大的库生态系统。1)Pandas用于数据处理和分析,2)Numpy提供高效的数值计算,3)Scikit-learn用于机器学习模型构建和优化,这些库让Python成为数据科学和机器学习的理想工具。

每天学习Python两个小时是否足够?这取决于你的目标和学习方法。1)制定清晰的学习计划,2)选择合适的学习资源和方法,3)动手实践和复习巩固,可以在这段时间内逐步掌握Python的基本知识和高级功能。

Python在Web开发中的关键应用包括使用Django和Flask框架、API开发、数据分析与可视化、机器学习与AI、以及性能优化。1.Django和Flask框架:Django适合快速开发复杂应用,Flask适用于小型或高度自定义项目。2.API开发:使用Flask或DjangoRESTFramework构建RESTfulAPI。3.数据分析与可视化:利用Python处理数据并通过Web界面展示。4.机器学习与AI:Python用于构建智能Web应用。5.性能优化:通过异步编程、缓存和代码优

Python在开发效率上优于C ,但C 在执行性能上更高。1.Python的简洁语法和丰富库提高开发效率。2.C 的编译型特性和硬件控制提升执行性能。选择时需根据项目需求权衡开发速度与执行效率。


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