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!

在Python中实现工厂模式可以通过创建一个统一的接口来创建不同类型的对象。具体步骤如下:1.定义一个基础类和多个继承类,如Vehicle、Car、Plane和Train。2.创建一个工厂类VehicleFactory,使用create_vehicle方法根据类型参数返回相应的对象实例。3.通过工厂类实例化对象,如my_car=factory.create_vehicle("car","Tesla")。这种模式提高了代码的可扩展性和可维护性,但需注意其复杂

在Python中,r或R前缀用于定义原始字符串,忽略所有转义字符,让字符串按字面意思解释。1)适用于处理正则表达式和文件路径,避免转义字符误解。2)不适用于需要保留转义字符的情况,如换行符。使用时需谨慎检查,以防意外的输出。

在Python中,__del__方法是对象的析构函数,用于清理资源。1)不确定的执行时间:依赖垃圾回收机制。2)循环引用:可能导致无法及时调用,使用weakref模块处理。3)异常处理:在__del__中抛出的异常可能被忽略,使用try-except块捕获。4)资源管理的最佳实践:推荐使用with语句和上下文管理器管理资源。

pop()函数在Python中用于从列表中移除并返回指定位置的元素。1)不指定索引时,pop()默认移除并返回列表的最后一个元素。2)指定索引时,pop()移除并返回该索引位置的元素。3)使用时需注意索引错误、性能问题、替代方法和列表的可变性。

Python进行图像处理主要使用Pillow和OpenCV两大库。Pillow适合简单图像处理,如加水印,代码简洁易用;OpenCV适用于复杂图像处理和计算机视觉,如边缘检测,性能优越但需注意内存管理。

在Python中实现PCA可以通过手动编写代码或使用scikit-learn库。手动实现PCA包括以下步骤:1)中心化数据,2)计算协方差矩阵,3)计算特征值和特征向量,4)排序并选择主成分,5)投影数据到新空间。手动实现有助于深入理解算法,但scikit-learn提供更便捷的功能。

在Python中计算对数是一件非常简单却又充满趣味的事情。让我们从最基本的问题开始:怎样用Python计算对数?用Python计算对数的基本方法Python的math模块提供了计算对数的函数。让我们来看一个简单的例子:importmath#计算自然对数(底数为e)x=10natural_log=math.log(x)print(f"自然对数log({x})={natural_log}")#计算以10为底的对数log_base_10=math.log10(x)pri

要在Python中实现线性回归,我们可以从多个角度出发。这不仅仅是一个简单的函数调用,而是涉及到统计学、数学优化和机器学习的综合应用。让我们深入探讨一下这个过程。在Python中实现线性回归最常见的方法是使用scikit-learn库,它提供了简便且高效的工具。然而,如果我们想要更深入地理解线性回归的原理和实现细节,我们也可以从头开始编写自己的线性回归算法。使用scikit-learn实现线性回归scikit-learn库封装了线性回归的实现,使得我们可以轻松地进行建模和预测。下面是一个使用sc


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