1.Python优点:简单、优雅、明确 python缺点
2.强大的模块三房库 1.代码不能加密
3.易移植 2.速度慢
4.面向对象
5.可扩展(c\java\c#....)
cpython
ipython
jython
pypy
lronpython
编程风格
缩进统一
变量
1.标识符的第一个字符必须是字母表中的字母(大写或小写)或者是一个下环线('_')。
2.标示符名称的其他部分可以由字母(大写或小写),下划线(‘_’)或数字(0-9)组成。
3.标示符名称是对大小写敏感的。例如,myname和myName不是一个标识符。
4.有效标识符名称的例子有i、_my_name、name_23和a1b2_c3。
5.无效标示符名称的例子有2things、this is spaced out和my-name。
Python数据类型(按特征划分)
数字类型 整型:布尔型、长整型、标准整型 非整型:双精度浮点型、复数、decimal(不是内建类型)
序列类型:字符串、元组、列表
映像类型:字典
集合类型:可变集合、不可变集合
Python数据类型(按可变性划分)
可哈希的,不可变数据类型:数字类型、不可变集合、字符串、元组
可变数据类型:字典、列表、可变集合
转换utf-8 name.encode('utf-8') 取消name.decode('utf-8')
程序如果想存中文的话
#_*_ coding:utf-8 _*
name=u"中文"
print name
与系统交互存文件
import os
a=os.popen('pwd').read()
a
import commands
res =commands.getstatusoutput(''pwd)
res
import sys
import 系统 as 别名
不建议: form sys import *
print sys.argv
print 别名
print path
用户交互
raw_input
%s字符串
%d数字
1
#(单行注释)注释的每一行最多不能超过80个字符
''' '''(多行注释)可以注释整段
# -*-coding:utf-8-*-
强制缩进代码志坚的规则(官方建议缩进4个空格)
2
自己写的模块必须是在当前目录可以导入或者是python指定目录:
importsys
print(sys.path)
/usr/bin/python2.7/dist-packages目录(全局)
赋值
counter += 1 #counter = counter + 1
user == username
passwd == password
user,password = 'liangml','liangml'
del 删除内存中的数据
del name[2:3]
看到别人的代码是大写的时候应该是常量,不要轻易更改
3
3.0:input模块
2.7以下:raw_input
以上是详解python开发规则的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章!

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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