Was kann Python? Was ist das?
Python ist eine weit verbreitete, interpretierte Programmiersprache für allgemeine Zwecke, die von Guido Van Rossum entwickelt wurde. Die erste Version wurde 1991 ver?ffentlicht. Es kann als verbessertes LISP angesehen werden. Die Designphilosophie von Python legt Wert auf Lesbarkeit des Codes und eine pr?gnante Syntax. Mit Python k?nnen Entwickler Ideen in weniger Code als mit C++ oder Java ausdrücken. Unabh?ngig davon, ob es sich um ein kleines oder gro?es Programm handelt, versucht die Sprache, die Struktur des Programms klar und eindeutig zu gestalten.
Python kann:
Webanwendungsentwicklung
Bevor es für Big Data und künstliche Intelligenz bekannt wurde, war Python Es wird h?ufig im Bereich der Webentwicklung eingesetzt und produziert Webentwicklungs-Frameworks wie Django, Flask und Tornado. Dank seiner pr?gnanten Syntax und dynamischen Sprachfunktionen verfügt Python über eine hohe Entwicklungseffizienz und wird daher von Unternehmerteams bevorzugt.
Einige bekannte Internetunternehmen/-produkte, die Python als Hauptentwicklungssprache verwenden:
豆瓣 知乎 果殼網(wǎng) Instagram Quora Dropbox Reddit
Aufgrund der Vielseitigkeit des Backend-Servers gilt das Gleiche neben eng definierten Websites auch für die Serverseiten vieler Apps und Spiele.
Automatisierter Betrieb und Wartung
Im Bereich der Webentwicklung ist Python nur eine von vielen Sprachoptionen, im Bereich des automatisierten Betriebs und der Wartung jedoch schon eine notwendige F?higkeit. Flexible Funktionen und umfangreiche Klassenbibliotheken machen es zur bevorzugten Sprache für Betriebs- und Wartungsingenieure. Eine gro?e Anzahl automatisierter Betriebs- und Wartungstools und -plattformen ist entweder in Python entwickelt oder bietet Python-Konfigurationsschnittstellen. Allein aufgrund der Tatsache, dass Linux über integriertes Python verfügt, zeigt es auch seinen Status in den Bereichen Server sowie Betrieb und Wartung an.
Obwohl viele Unternehmen Python nicht als ihr Kerngesch?ft nutzen, nutzen sie es daher auch in gro?em Umfang in Managementsystemen, Betrieb und Wartung usw. Facebook-Ingenieure verwalten beispielsweise Tausende von Python-Projekten, einschlie?lich Infrastrukturmanagement, Werbe-API usw.
Webcrawler
Auch Webspider genannt, bezieht sich auf ein Programmskript, das Daten aus dem Internet sammelt. Für viele datenbezogene Unternehmen sind Crawler- und Anti-Crawler-Technologien wichtige überlebensgarantien. Obwohl Crawler in vielen Sprachen geschrieben werden k?nnen, ist das flexible Python derzeit zweifellos die erste Wahl. Auch das Python-basierte Crawler-Framework Scrapy erfreut sich gro?er Beliebtheit.
Google, das gr??te ?Crawler“-Unternehmen der Welt, hat Python schon immer gef?rdert und Python nicht nur in gro?em Umfang innerhalb des Unternehmens eingesetzt, sondern auch gro?artige Beitr?ge zur Entwicklungsgemeinschaft geleistet. Sogar Guido van Rossum, der Vater von Python, arbeitete sieben Jahre lang bei Google.
Datenanalyse
Nachdem der Crawler umfangreiche Daten erhalten hat, müssen die Daten bereinigt, dedupliziert, gespeichert, angezeigt und analysiert werden. In dieser Hinsicht verfügt Python über viele Hervorragende Klassenbibliotheken: NumPy, Pandas und Matplotlib k?nnen Ihre Datenanalyse effizienter gestalten.
Wissenschaftliches Rechnen
Obwohl Matlab eine unersetzliche Position im Bereich des wissenschaftlichen Rechnens einnimmt, kann Python als allgemeine Programmiersprache ein breiteres und reichhaltigeres Anwendungsspektrum bieten Klassenbibliothek. Klassenbibliotheken wie NumPy, SciPy, BioPython und SunPy spielen eine wichtige Rolle in biologischen Informationen, geografischen Informationen, Mathematik, Physik, Chemie, Architektur und anderen Bereichen.
Die berühmte NASA hat Python bereits als Hauptentwicklungssprache verwendet.
Künstliche Intelligenz
Python ist eine g?ngige Programmiersprache in den Bereichen Data Mining, maschinelles Lernen, neuronale Netze, Deep Learning usw. im gro?en Bereich der künstlichen Intelligenz Support und Anwendungen.
Maschinelles Lernen: Scikit-learn
Natürliche Sprachverarbeitung: NLTK
Deep Learning: Keras, Googles TensorFlow, Facebooks PyTorch, Amazons MxNet
Diese Tools die in der Branche zum Mainstream geworden sind, werden entweder in Python entwickelt oder stellen auch Python-Versionen bereit. Python ist zweifellos zu einer unverzichtbaren Sprache im Bereich der KI geworden.
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Verwenden Sie die Jointplot von Seeborn, um die Beziehung und Verteilung zwischen zwei Variablen schnell zu visualisieren. 2. Das grundlegende Streudiagramm wird durch sns.jointplot (data = tips, x = "total_bill", y = "tip", sort = "scatter") implementiert, das Zentrum ist ein Streudiagramm und das Histogramm wird auf der oberen und unteren und rechten Seite angezeigt. 3. Fügen Sie Regressionslinien und Dichteinformationen zu einer Art "Reg" hinzu und kombinieren Sie Marginal_KWS, um den Edge -Plot -Stil festzulegen. 4. Wenn das Datenvolumen gro? ist, wird empfohlen, "Hex" zu verwenden,

String -Listen k?nnen mit der join () -Methode wie '' .Join (Words) zusammengeführt werden, um "helloWorldfrompython" zu erhalten; 2. Die Zahlenlisten müssen vor dem Beitritt in Zeichenfolgen mit Karte (STR, Zahlen) oder [STR (x) ForxInnumbers] konvertiert werden. 3. Jede Typliste kann direkt in Zeichenfolgen mit Klammern und Zitaten umgewandelt werden, die zum Debuggen geeignet sind. 4. Benutzerdefinierte Formate k?nnen durch Generatorausdrücke in Kombination mit Join () implementiert werden, wie z.

Installieren Sie PYODBC: Verwenden Sie den Befehl pipinstallpyoDBC, um die Bibliothek zu installieren. 2. SQLServer verbinden: Verwenden Sie die Verbindungszeichenfolge, die Treiber, Server, Datenbank, UID/PWD oder Trusted_Connection über die Methode Pyodbc.Connect () und die SQL -Authentifizierung bzw. der Windows -Authentifizierung unterstützen; 3. überprüfen Sie den installierten Treiber: Führen Sie Pyodbc.Drivers () aus und filtern Sie den Treibernamen mit 'SQLServer', um sicherzustellen, dass der richtige Treiberame wie 'ODBCDRIVER17 für SQLServer' verwendet wird. 4. Schlüsselparameter der Verbindungszeichenfolge

Pandas.Melt () wird verwendet, um weite Formatdaten in ein langes Format umzuwandeln. Die Antwort besteht darin, neue Spaltennamen zu definieren, indem id_vars angegeben wird, die Identifikationsspalte beibehalten. 4.Value_name = 'Score' legt den neuen Spaltennamen des ursprünglichen Wertes fest und generiert schlie?lich drei Spalten, einschlie?lich Name, Betreff und Punktzahl.

Definieren Sie zun?chst ein ContactForm -Formular mit Namen, Mailbox und Nachrichtenfeldern. 2. In der Ansicht wird die Einreichung von Formular durch die Beurteilung der Postanfrage bearbeitet, und nach der überprüfung wird Cleaned_data erhalten und die Antwort wird zurückgegeben, sonst wird das leere Formular gerendert. 3. In der Vorlage verwenden Sie {{{form.as_p}}, um das Feld zu rendern und {%csrf_token%} hinzuzufügen, um CSRF -Angriffe zu verhindern; 4. Konfigurieren Sie die URL -Routing auf Punkt / Kontakt / an die Ansicht contact_view; Verwenden Sie Modelform, um das Modell direkt zu verknüpfen, um die Datenspeicherung zu erreichen. DjangoForms implementiert eine integrierte Verarbeitung von Datenüberprüfung, HTML -Rendering und Fehleraufforderungen, die für die schnelle Entwicklung sicherer Formfunktionen geeignet sind.

PythoncanbeoptimizedFormemory-BoundoperationsByreducingoverheadThroughGeneratoren, effiziente Datastrukturen und ManagingObjectLifetimes.First, UseGeneratorsinSteadofListStoprocesslargedatasetasetasematatime, Vermeidung von loloadingeNthertomemory.Secondatasetasetematatime, Choos

Die Einführung in statistische Arbitrage Statistical Arbitrage ist eine Handelsmethode, die auf der Grundlage mathematischer Modelle Preisfehlanpassungen auf dem Finanzmarkt erfasst. Die Kernphilosophie beruht auf der mittleren Regression, dh, dass die Verm?genspreise kurzfristig von langfristigen Trends abweichen, aber schlie?lich zu ihrem historischen Durchschnitt zurückkehren. H?ndler verwenden statistische Methoden, um die Korrelation zwischen Verm?genswerten zu analysieren und nach Portfolios zu suchen, die normalerweise synchron ver?ndern. Wenn das Preisverh?ltnis dieser Verm?genswerte ungew?hnlich abgewichen ist, ergeben sich Arbitrage -M?glichkeiten. Auf dem Kryptow?hrungsmarkt ist die statistische Arbitrage besonders weit verbreitet, haupts?chlich aufgrund der Ineffizienz und drastischen Marktschwankungen des Marktes selbst. Im Gegensatz zu den traditionellen Finanzm?rkten arbeiten Kryptow?hrungen rund um die Uhr und ihre Preise sind ?u?erst anf?llig für Verst??e gegen Nachrichten, Social -Media -Stimmung und technologische Upgrades. Diese konstante Preisschwankung schafft h?ufig Preisgestaltung und liefert Arbitrageure mit

Iter () wird verwendet, um das Iteratorobjekt zu erhalten, und als n?chstes () wird das n?chste Element erhalten. 1. Verwenden Sie Iterator (), um iterable Objekte wie Listen in Iteratoren umzuwandeln. 2. Rufen Sie als n?chstes an () an, um Elemente nacheinander zu erhalten, und ausl?sen Sie die Ausnahme der Stopperation, wenn die Elemente ersch?pft sind. 3. Verwenden Sie als n?chstes (Iterator, Standard), um Ausnahmen zu vermeiden. 4. Benutzerdefinierte Iteratoren müssen die Methoden __iter __ () und __Next __ () implementieren, um die Iterationslogik zu kontrollieren; Die Verwendung von Standardwerten ist ein h?ufiger Weg zum sicheren Traversal, und der gesamte Mechanismus ist pr?gnant und praktisch.
