摘要:從存儲的字符串表示中檢索原始對象的過程稱為。這稱為命名空間。如果需要八進制或十六進制表示,請使用內置函數或。和有什么區別返回對象,而返回列表,并使用相同的內存,無論范圍大小是多少。它提供了靈活性,并允許開發人員為他們的項目使用正確的工具。
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Python是一種編程語言,包含對象,模塊,線程,異常和自動內存管理。Python的好處在于它簡單易用,可移植,可擴展,內置數據結構,并且它是一個開源的。
PEP 8是一個編碼約定,關于如何編寫Python代碼更具可讀性。
Pickle模塊接受任何Python對象并將其轉換為字符串表示形式,并使用dump函數將其轉儲到文件中,此過程稱為pickling。從存儲的字符串表示中檢索原始Python對象的過程稱為unpickling。
Python語言是一種解釋語言。Python程序直接從源代碼運行。它將程序員編寫的源代碼轉換為中間語言,再次轉換為必須執行的機器語言。
Python內存由Python私有堆空間管理。所有Python對象和數據結構都位于私有堆中。程序員無權訪問此私有堆,解釋器負責處理此私有堆。
Python對象的Python堆空間分配由Python內存管理器完成。核心API提供了一些程序員編寫代碼的工具。
Python還有一個內置的垃圾收集器,它可以回收所有未使用的內存并釋放內存并使其可用于堆空間。
PyChecker是一個靜態分析工具,可以檢測Python源代碼中的錯誤,并警告錯誤的風格和復雜性。Pylint是另一種驗證模塊是否符合編碼標準的工具。
Python decorators是我們在Python語法中進行的一項特定更改,可以輕松地更改函數。
列表和元組之間的區別在于列表是可變的而元組不是。元組可以被散列,例如作為詞典的關鍵。
Python中的所有內容都是一個對象,所有變量都包含對象的引用。參考值是根據功能; 因此,您無法更改引用的值。但是,如果對象是可變的,則可以更改它們。
它們是語法結構,可以根據現有的iterable輕松創建Dictionary或List。
有可變和不可變類型的Pythons,內置類型為Mutable內置類型
List
Sets
Dictionaries
不可變的內置類型
Strings
Tuples
Numbers
在Python中,引入的每個名稱都有一個存在的地方,可以被連接起來。這稱為命名空間。它就像一個框,其中變量名稱映射到放置的對象。每當搜索到變量時,將搜索此框以獲取相應的對象。
它是一個多帶帶的表達式匿名函數,通常用作內聯函數。
python中的lambda表單沒有語句,因為它用于創建新的函數對象,然后在運行時返回它們。
pass意味著,無操作的Python語句,或者換句話說,它是復合語句中的占位符,其中應該留有空白,并且不必在那里寫入任何內容。
在Python中,迭代器用于迭代一組元素,如列表之類的容器。
Python中的單元測試框架稱為unittest。它支持共享設置,自動化測試,測試關閉代碼,將測試聚合到集合等。
從序列類型(如列表,元組,字符串等)中選擇一系列項目的機制稱為切片。
實現迭代器的方法稱為生成器。這是一個正常的函數,除了它在函數中產生表達式。
Python文檔字符串稱為docstring,它是一種記錄Python函數,模塊和類的方法。
要在Python中復制對象,可以嘗試copy.copy()或copy.deepcopy()來處理一般情況。您無法復制所有對象,但大多數對象都是如此。
Python序列可以是正數和負數的索引。對于正索引,0是第一個索引,1是第二個索引,依此類推。對于負索引,( - 1)是最后一個索引,( - 2)是倒數第二個索引,依此類推。
要將數字轉換為字符串,請使用內置函數str()。如果需要八進制或十六進制表示,請使用內置函數oct()或hex()。
Xrange返回xrange對象,而range返回列表,并使用相同的內存,無論范圍大小是多少。
在Python中,模塊是構造程序的方式。每個Python程序文件都是一個模塊,它導入其他模塊,如對象和屬性。
Python程序的文件夾是一個模塊包。包可以包含模塊或子文件夾。
局部變量:如果在函數體內的任何位置為變量賦值,則假定它是本地的。
全局變量:僅在函數內引用的那些變量是隱式全局變量。
要在單個程序中跨模塊共享全局變量,請創建一個特殊模塊。在應用程序的所有模塊中導入配置模塊。該模塊將作為跨模塊的全局變量提供。
要在Unix上使Python腳本可執行,您需要做兩件事,
腳本文件的模式必須是可執行的
第一行必須以#開頭(#!/ usr / local / bin / python)
使用命令os.remove(filename)或os.unlink(filename)
要在Python中生成隨機數,您需要將命令導入為:
import random
random.random()
這將返回[0,1)范圍內的隨機浮點數。
您可以通過以下方法訪問C中用Python編寫的模塊,
Module = = PyImport_ImportModule(“”);
它是一個Floor Divisionoperator,用于分割兩個操作數,結果為商,只顯示小數點前的數字。例如,10 // 5 = 2和10.0 // 5.0 = 2.0。
Python包含一個巨大的標準庫,適用于大多數Internet平臺,如電子郵件,HTML等。
Python不需要顯式內存管理,因為解釋器本身會將內存分配給新變量并自動釋放它們
由于使用方括號,因此易于閱讀
初學者易于學習
擁有內置數據類型可以節省編程時間和工作量,從而聲明變量
在Python中使用split函數是使用定義的分隔符將字符串分解為更短的字符串。它給出了字符串中存在的所有單詞的列表。
Flask是基于“Werkzeug, Jinja 2 and good intentions”BSD許可的Python的Web微框架。Werkzeug和jingja是它的兩個依賴。
Flask是微框架的一部分。這意味著它對外部庫幾乎沒有依賴性。它使框架變得輕盈,同時幾乎沒有更新的依賴性和更少的安全性錯誤。
Flask是一個“微框架”,主要用于具有更簡單要求的小型應用程序。在Flask中,您必須使用外部庫。
Pyramid是為更大的應用程序構建的。它提供了靈活性,并允許開發人員為他們的項目使用正確的工具。開發人員可以選擇數據庫,URL結構,模板樣式等。Pyramid是可配置的。
像Pyramid一樣,Django也可以用于更大的應用程序。它包括一個ORM。
Flask-WTF提供與WTForms的簡單集成。功能包括Flask WTF:
Integration with wtforms
Secure form with csrf token
Global csrf protection
Internationalization integration
Recaptcha supporting
File upload that works with Flask Uploads
Flask腳本工作的常用方法是:
應用程序的導入路徑
或者是Python文件的路徑
會話基本上允許您記住從一個請求到另一個請求的信息。在一個Flask中,它使用簽名cookie,以便用戶可以查看會話內容并進行修改。如果只有密鑰Flask.secret_key,則用戶可以修改會話。
基本上,Flask是一個簡約框架,其行為與MVC框架相同。所以MVC非常適合Flask,MVC的模式我們將考慮以下示例。
Python中的序列是索引的,它由正數和負數組成。積極的數字使用’0’作為第一個索引,‘1’作為第二個索引,進程繼續使用。負數的索引從’-1’開始,表示序列中的最后一個索引,’ - 2’作為倒數第二個索引,序列像正數一樣前進。負索引用于從字符串中刪除任何換行符,并允許該字符串除了作為S [: - 1]給出的最后一個字符。負索引還用于顯示索引以正確的順序表示字符串。Q42、什么是Python包?Python包是包含多個模塊的命名空間。
要在Python中刪除文件,您需要導入OS模塊。之后,您需要使用os.remove()函數。
Python中的內置類型如下:整型、浮點型、復數、字符串、布爾等。
Python的列表是高效的通用容器。它們支持(相當)有效的插入,刪除,追加和連接,Python的列表推導使它們易于構造和操作。它們有一定的局限性:它們不支持像素化加法和乘法等“向量化”操作,并且它們可以包含不同類型的對象這一事實意味著Python必須存儲每個元素的類型信息,并且必須執行類型調度代碼在對每個元素進行操作時。NumPy不僅效率更高; 它也更方便。你可以免費獲得大量的向量和矩陣運算,這有時可以避免不必要的工作。它們也得到有效實施。NumPy數組更快,你可以使用NumPy,FFT,卷積,快速搜索,基本統計,線性代數,直方圖等內置。
可以使用append(),extend()和insert(i,x)函數將元素添加到數組中。
可以使用pop()或remove()方法刪除數組元素。這兩個函數之間的區別在于前者返回已刪除的值,而后者則不返回。
Python是一種面向對象的編程語言。這意味著可以通過創建對象模型在python中解決任何程序。同時Python可以被視為程序語言和結構語言。
在創建新實例類型時使用淺拷貝,并保留在新實例中復制的值。淺拷貝用于復制引用指針,就像復制值一樣。這些引用指向原始對象,并且在類的任何成員中所做的更改也將影響它的原始副本。淺拷貝允許更快地執行程序,它取決于所使用的數據的大小。深拷貝用于存儲已復制的值。深拷貝不會將引用指針復制到對象。它引用一個對象,并存儲一些其他對象指向的新對象。原始副本中所做的更改不會影響使用該對象的任何其他副本。由于為每個被調用的對象創建了某些副本,因此深拷貝會使程序的執行速度變慢。
Python有一個多線程庫,但是用多線程來加速代碼的效果并不是那么的好,Python有一個名為Global Interpreter Lock(GIL)的結構。GIL確保每次只能執行一個“線程”。一個線程獲取GIL執行相關操作,然后將GIL傳遞到下一個線程。雖然看起來程序被多線程并行執行,但它們實際上只是輪流使用相同的CPU核心。所有這些GIL傳遞都增加了執行的開銷。這意味著多線程并不能讓程序運行的更快。
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