1. Python介绍 -程序员减少开发成本 创业性公司 - Python使用较多,开发效率高 老牌大公司 - 有部门使用 -应用领域 •自动化运维 -- 安装Linux 自带 Python -- 现成的库较多,开发效率高 •自动化测试 •大数据分析 •爬虫 •Web 2. Python和其他语言对比 - C: 机器码 - 其他高级语言:字节码 -> 机器码 go语言擅长处理网络并发 3. Python的种类 - CPython: 代码 -> C字节码 -> 机器码(一行一行) - Py

time模块:时间戳.时间字符串.时间对象以及如何转换 random模块:随机小数.整数.区间,随机列表元素,打散列表 os模块:与操作系统交互的一个接口,os.path操作文件的路径 sys模块:sys.path模块的搜索路径 shutil模块:文件的解压缩模块 xml模块:实现不同语言或程序之间进行数据交换的协议,跟json差不多 configparser模块:操作配置文件 hashlib模块:hash加密 logging模块:日志模块 json&pickle模块: 我们把对象(变量)从内存

一 面向对象基本理论 面向过程:核心是过程,过程就是解决问题的步骤,即先干什么,再干什么 基于面向过程设计程序,就好比在设计一条流水线,是一种机械思维方法 优点:复杂的问题简单化 缺点:可扩展性差(牵一发而动全身) 应用场景:扩展性低的场合,如linux内核,httpd,git 面向对象:核心是对象,要理解对象应该把自己当成上帝,在上帝眼中一切存在的事物都是对象,不存在也可以创建出来 优点:可扩展性强 缺点:无法像面向过程一样准确地知道什么阶段发生什么事,会有什么结果 应用场景:与用户交互多的,

函数是第一类对象:可以当做数据来传 1.  可以被引用 2.  可以作为函数参数 3.  可以作为函数返回值 4.  可以作为容器类型的元素 小例子: def func1(): print('func1') def func2(): print('func2') dic = { 'func1':func1, 'func2':func2, } func = dic.get('func1') func() 名称空间:名字与值的绑定关系,时刻记得左面有一根竖线,标识着作用域的不同 何时生效.何时失效,

一  Python基础理论 Python简介 数据类型 字符编码与文件操作 函数 模块与包 常用模块 面向对象 网络编程 相关代码示例参考 https://github.com/Jonathan1314/LearnPython 二  Python插件模块 Paramiko MySQL Memchche Redis RabbitMQ Celery 三  Python专题 常用设计模式 常用算法 爬虫 Web框架 Flask 编程语言思想 四  Python项目实践 CMDB 教育机构CRM 运维堡

Python开发工具:Anaconda+Sublime 作者:白宁超 2016年12月23日21:24:51 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归

决策树在商品购买能力预测案例中的算法实现 作者:白宁超 2016年12月24日22:05:42 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(

Python 黑帽编程大纲(预览版) 教程说明: 本系列教程,采用的大纲母本为<Understanding Network Hacks Attack and Defense with Python>一书,为了解决很多同学对英文书的恐惧,解决看书之后实战过程中遇到的问题,教程采用重实践轻理论的风格来呈现.由于原书很多地方过于简略,笔者根据实际测试情况和最新的技术发展对内容做了大量的变更,当然最重要的是个人偏好.教程同时提供图文和视频教程两种方式,由于教程在创作过程中,在整套教程完结前,感兴趣的同

一. 前言 不怕各位园友笑话,今年年初时,我才知道有一个叫python的编程语言,听说它很大强大,而我只会用c#,正想好好再学一门新语言,还有人分享自己的经验时说,使用python制作的脚本,再做持续集成时,发挥了很大的作用,而且使用python来做非常简单,所以我就决定就学它了. 二. 下载Python 进入Python的官方网站:http://www.python.org/,我马上就困惑了,我该下载什么版本呢,上网看看前辈怎么说,有人说,2.7v比较成熟,有较多的第三方库支持,3.3v是最新

今天主要说的是一个开发者的思维和习惯问题. 思维包括编程的思维和解决一个具体问题的分析思维,分析思路,分析方法,甚至是分析工具. 无论是好习惯还是不好的习惯,都是在者一天一天的思维中形成的.那些不好的习惯,久了确实不好改.所以说,如果今天你认识到了,那么就从今天开始改,早改早受益,晚改痛苦一生. 先说一下今天的引子,那就是使用Python开发一个简单的Socket应用,就是一个client/server通信的小例子. 假设现在需要我们使用python开发一个socket的聊天应用,可能会遇到下面

机缘巧合之下,报名参加了阿奎老师发布在"好班长"的课程<用Python做HTTP接口测试>,报名费:15rmb,不到一杯咖啡钱,目前为止的状态:坚定不移的跟下去,自学+课程模式每天一小时! 1.学习初衷 打算学习Python,这个想法开始于2017年,和在网络上遇到的绝大多数测试人员不同,我的工作单位是一个大型国企,虽然从事软件测试工作已经有四年,可事实上,无论是测试理论还是实际项目经验,都处于一种停滞不前的状态,作为一个有理想的测试猿(害羞脸),这样的工作状态让人心酸,因

http://matrix.42qu.com/10757179 前言 其实我也不知道python怎么入门,由我来写这个真的不是很合适.我学python是直接找了dive into python来看.然后照着写了几个例子.大概两天后,就能磕磕绊绊的上路了.就好像拿筷子,都不记得怎么学会的拿筷子,怎么来教人呢? 不过最近在python-cn的列表里面,我大概连续数周都持续看到“python入门看哪本教程比较好”,实在是不堪其扰.干脆就写个简单的guide,有心的人自己看.没心的——那我也没办法了.

阅读目录: 第一章:计算机基础 计算机硬件.操作系统.网络协议 第二章:python基础 初识python.常量变量.输入输出运算符.条件与循环语句.数字与字符串.列表与字典.元组与集合.阶段小测.字符编码.文件处理 第三章:python函数 初识函数.函数进阶.装饰器.递归函数(二分查找).迭代器和生成器.内置函数和匿名函数 第四章:模块和面向对象 collections模块和re模块(正则表达式详解).常用模块.模块和包.初识面向对象.组合与继承.多态与封装.面向对象进阶.常用模块与异常处理

 首先, 什么是Python? 用python作者Guido van Rossum自己的话来说,Python是这样的一门语言:   "它是一门高级编程语言, 它的核心设计理念是让所有代码变得更易阅读,并给开发者们提供一种“仅仅几行代码就能编写编程逻辑”的语法.   那么,对我来说,让我学习Python的第一个理由,就是它漂亮而优雅,能够顺畅自然地实现我的想法.   另一个理由,就是Python支持多种编程领域,如:   数据科学 web开发 机器学习 比如,Quora.Pinterest.Spo

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

在更详细的学习HTTPS之前,我也觉得很有必要学习下HTTPS经常用到的加密编码技术的背景知识.密码学是对报文进行编解码的机制和技巧.可以用来加密数据,比如数据加密常用的AES/ECB/PKCS5Padding加密,也可以用来防止报文的篡改,使用RSA2048withSHA256签名验证,使用MD5签名等.如果这些不清楚,即使学习简单能做一个HTTPS的服务器和客户端,实际项目上遇见这类问题还是束手无策,下面介绍下数字加密的一些常用的术语. 一.密码学基础概念 1.密码 : 对文本进行编码,使偷

引言:深入理解机器学习并全然看懂sklearn文档,须要较深厚的理论基础.可是.要将sklearn应用于实际的项目中,仅仅须要对机器学习理论有一个主要的掌握,就能够直接调用其API来完毕各种机器学习问题. 本文选自<全栈数据之门>.将向你介绍通过三个步骤来解决详细的机器学习问题. sklearn介绍 scikit-learn是Python语言开发的机器学习库.一般简称为sklearn.眼下算是通用机器学习算法库中实现得比較完好的库了. 其完好之处不仅在于实现的算法多.还包含大量详尽的文档和演示

谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言? 这本已是一个不需要争论的问题.如果说三年前,Matlab.Scala.R.Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅. 学习Python之路其修远兮,能否跨进时下最热的人工智能领域,无疑学好Python是通往高薪的捷径之路. <Python核心编程 第3版> (

社区化产品的长久生存之道可能莫过于对迭代周期的控制.还记得以前采用老土的阶段开发的年代,将软件生命周期分为各个阶段,当到达每个阶段的里程碑则集中所有的资源.人力作全面冲刺.每次到了里程碑的检查点冲过了就可以集体庆功,冲爬下了就集体加班.而后者发生的机率总是比前者要多,现在回想起来真有种大浪淘沙,不堪回首之感. 现在 敏捷开发 用顺溜了,回过头来看这种作坊式的开发甚是感触.阶段式的开发本身并无问题,而是迭代周期的控制很容易出错.往往都会将阶段周期拉得很长,尽量在每个阶段内将所有的工作完善之后再进入

<Python计算机视觉编程> 基本信息 作者: (美)Jan Erik Solem 译者: 朱文涛 袁勇 丛书名: 图灵程序设计丛书 出版社:人民邮电出版社 ISBN:9787115352323 上架时间:2014-6-10 出版日期:2014 年7月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 > 软件与程序设计 > Python 更多关于>>><Python计算机视觉编程> 编辑推荐 Amazon.com计算机视觉类图书第一名! 专门