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1.python能做什么
2.pythononlinecompiler
3.python一般用什么软件
4.Python 提速大杀器之 numba 篇
5.Python编程学习软件哪些要会?码分
6.利用Cython加速计算密集型python任务

python能做什么

       python的用途：

       Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。

       ç½‘络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。

       äººå·¥æ™ºèƒ½ã€‚AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。

扩展资料：

       Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。

       Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。

       Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。

       å‚考资料来源：百度百科-Python

pythononlinecompiler

       Python语言程序设计之程序设计基本方法

       è®¡ç®—机的概念：计算机是根据指令操作数据的设备。

       è®¡ç®—机具有功能性和可编程性。

       åŠŸèƒ½æ€§ï¼ŒæŒ‡å¯¹æ•°æ®çš„操作，表现为数据计算、输入输出处理和结果存储等。

       å¯å¤§äº®æœèª‰ç¼–程性，指根据一系列指令自动地、可预测地、准确地完成操作者的意图。

       è®¡ç®—机的发展参照摩尔定律，表现为指数方式。

       è®¡ç®—机硬件所依赖的集成电路规模参照摩尔定律发展，计算机运行速度因此也接近几何级数快速增长，计算机高效支撑的各类运算功能不断丰富发展。

       æ‘©å°”定律Moore’sLaw——计算机发展历史上最重要的预测法则

       Intel公司创始人之一戈登·摩尔在年提出单位面积集成电路上可容纳晶体管的数量约每两年翻一番，CPU/GPU、内存、硬盘、电子产品价格等都遵循摩尔定律。计算机是当今世界，唯一长达年有效且按照指数发展的技术领域，计算机深刻改变人类社会，甚至可能改变人类本身，可预见的未来年，摩尔定律还将持续有效。

       ç¨‹åºè®¾è®¡

       ç¨‹åºè®¾è®¡æ˜¯è®¡ç®—机可编程性的体现。

       ç¨‹åºè®¾è®¡ï¼Œäº¦ç§°ç¼–程，是深度应用计算机的主要手段，程序设计已经成为当今社会需求量最大的职业技能之一，很多岗位都将被计算机程序接管，程序设计将是生存技能。

       ç¨‹åºè®¾è®¡è¯­è¨€

       ç¨‹åºè®¾è®¡è¯­è¨€æ˜¯ä¸€ç§ç”¨äºŽäº¤äº’(交流)的人造语言。

       ç¨‹åºè®¾è®¡è¯­è¨€ï¼Œäº¦ç§°ç¼–程语言，是程序设计的具体实现方式，编程语言相比自然语言更简单、更严谨、更精确，编程语言相比自然语言更简单、更严谨、更精确。

       ç¼–程语言种类很多，但生命力强劲的却不多。编程语言有超过种，绝大部分都不再被使用。C语言诞生于年，它是第一个被广泛使用的编程语言，Python语言诞生于年，它是最流行最好用的编程语言。

       ç¼–程语言的执行方式

       è®¡ç®—机执行源程序的两种方式：编译和解释。

       æºä»£ç ï¼šé‡‡ç”¨æŸç§ç¼–程语言编写的计算机程序，人类可读。

       ä¾‹å¦‚：result=2+3

       ç›®æ ‡ä»£ç ï¼šè®¡ç®—机可直接执行，人类不可读(专家除外)。

       ä¾‹å¦‚：

       ç¼–译

       å°†æºä»£ç ä¸€æ¬¡æ€§è½¬æ¢æˆç›®æ ‡ä»£ç çš„过程。

       æ‰§è¡Œç¼–译过程的程序叫作编译器（compiler）。

       è§£é‡Š

       å°†æºä»£ç é€æ¡è½¬æ¢æˆç›®æ ‡ä»£ç åŒæ—¶é€æ¡è¿è¡Œçš„过程

       æ‰§è¡Œè§£é‡Šè¿‡ç¨‹çš„程序叫做解释器（interpreter）。

       ç¼–译和解释

       ç¼–译：一次性翻译，之后不再需要源代码（类滚漏宽似英文翻译）。

       è§£é‡Šï¼šæ¯æ¬¡ç¨‹åºè¿è¡Œæ—¶éšç¿»è¯‘随执行（类似实时的同声传译）。

       é™æ€è¯­è¨€å’Œè„šæœ¬è¯­è¨€

       æ ¹æ®æ‰§è¡Œæ–¹å¼ä¸åŒï¼Œç¼–程语言分为两类。

       é™æ€è¯­è¨€ï¼šä½¿ç”¨ç¼–译执行的编程语言，如C/C++语言、Java语言。

       è„šæœ¬è¯­è¨€ï¼šä½¿ç”¨è§£é‡Šæ‰§è¡Œçš„编程语言，如Python语言、JavaScript语言、PHP语言。

       æ‰§è¡Œæ–¹å¼ä¸åŒï¼Œä¼˜åŠ¿ä¹Ÿå„有不同。

       é™æ€è¯­è¨€ï¼šç¼–译器一次性生成目标代码，优化更充分，程序运行速度更快。

       è„šæœ¬è¯­è¨€ï¼šæ‰§è¡Œç¨‹åºæ—¶éœ€è¦æºä»£ç ï¼Œç»´æŠ¤æ›´çµæ´»ï¼Œæºä»£ç åœ¨ç»´æŠ¤çµæ´»ã€è·¨å¤šä¸ªæ“ä½œç³»ç»Ÿå¹³å°ã€‚

       IPO

       ç¨‹åºçš„基本编写方法。

       I：Input输入，程序的输入。

       P：Process处理，是程序的主要逻辑。

       O：Output输出，程序的输出。

       ç†è§£IPO

       è¾“入，程序的输入文件输入、网络输入、控制台输入、交互界面输入、内部参数输入等，输入是一个程序的开始。

       è¾“出，程序的输出，控制台输出、图形输出、文件输出、网络输出、操作系统内部变量输出等，输出是程序展示运算结果的方式。

       å¤„理，处理是程序对输入数据进行计算产生输出结果的过程，处理方法统称为算法，它是程序最重要的部分，算法是一个程序的灵魂。

       é—®é¢˜çš„计算部分

       ä¸€ä¸ªå¾…解决的问题中，可以用程序辅助完成的部分。

       è®¡ç®—机只能解决计算问题，即问题的计算部分，一个问题可能有多种角度理解，产生不同的计算部分，问题的计算部分一般都有输入、处理和输出过程。

       ç¼–程解决问题的步骤

       6个步骤(1-6)

       åˆ†æžé—®é¢˜ï¼šåˆ†æžé—®é¢˜çš„计算部分，想清楚。

       åˆ’分边界：划分问题的功能边界，规划IPO。

       ç¼–写程序：编写问题的计算机程序，编程序。

       è°ƒè¯•æµ‹è¯•ï¼šè°ƒè¯•ç¨‹åºæ˜¯æ­£ç¡®è¿è¡Œçš„，运行调试。

       å‡çº§ç»´æŠ¤ï¼šé€‚应问题的升级维护，更新完善。

       æ±‚解计算问题的精简步骤

       3个精简步骤

       ç¡®å®šIPO：明确计算部分及功能边界。

       ç¼–写程序：将计算求解的设计变成现实。

       è°ƒè¯•ç¨‹åºï¼šç¡®ä¿ç¨‹åºæŒ‰ç…§æ­£ç¡®é€»è¾‘能够正确运行。

       ç¼–程能够训练思维

       ç¼–程体现了一种抽象交互关系、自动化执行的思维模式。计算思维：区别逻辑思维和实证思维的第三种思维模式。能够促进人类思考，增进观察力和深化对交互关系的理解。

       ç¼–程能够增进认识

       ç¼–程不单纯是求解计算问题。不仅要思考解决方法，还要思考用户体验、执行效率等方面。能够帮助程序员加深对用户行为以及社会和文化的认识。

       ç¼–程能够带来乐趣

       ç¼–程能够提供展示自身思想和能力的舞台。让世界增加新的颜色、让自己变得更酷、提升心理满足感。在信息空间里思考创新、将创新变为现实。

       ç¼–程能够提高效率

       èƒ½å¤Ÿæ›´å¥½åœ°åˆ©ç”¨è®¡ç®—机解决问题。显著提高工作、生活和学习效率。为个人理想实现提供一种借助计算机的高效手段。

       ç¼–程带来就业机会

       ç¨‹åºå‘˜æ˜¯ä¿¡æ¯æ—¶ä»£æœ€é‡è¦çš„工作岗位之一。国内外对程序员岗位的缺口都在百万以上规模。计算机已经渗透于各个行业，就业前景非常广阔。

       å­¦ä¹ ç¼–程的误区

       Q：编程很难学吗？A：掌握方法就很容易！

       é¦–先，掌握编程语言的语法，熟悉基本概念和逻辑。其次，结合计算问题思考程序结构，会使用编程套路。最后，参照案例多练习多实践，学会举一反三次。

       pythononline怎么运行

       ä½ å†™å¥½ä»£ç åŽï¼Œåœ¨ä»£ç æ¡†çš„顶端有一个Execute,点一下，底端就显示代码在运行中了

帮忙看看这个python程序哪里没对？？谢谢！

       #因为?你用了灶团两个循环，假如一个数能被3和5整除，那么这个数计算两次，比如

       #-*-?coding:utf-8?-*-

       def?getsum(num):

       total?=?0

       for?i?in?range(1,?num):

       if?i?%?3?==?0?or?i?%?5?==?0:

迟辩缓?total?+=?i

       return?total

       if?__name__?==?'__main__':

       num?=?int(raw_input())

码模print?getsum(num)

学习Python建议用什么编译器?

       LLVM后端败州咐的numba和支持大部分C++编译器作为后端的nuitka。

       Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的GuidovanRossum于年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。

       Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

       Python解释器易于扩展，可以使用C或C++（或者其他可以通过C调用的语言）扩展迹世新的功能和数据类察纯型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

       Python是一门跨平台的脚本语言，Python规定了一个Python语法规则，实现了Python语法的解释程序就成为了Python的解释器。

       ç®€å•è®²ï¼Œç¼–译器就是将“一种语言（通常为高级语言）”翻译为“另一种语言（通常为低级语言）”的程序。

       ä¸€ä¸ªçŽ°ä»£ç¼–译器的主要工作流程：源代码(sourcecode)→?预处理器?(preprocessor)→编译器(compiler)→?目标代码?(objectcode)→?链接器?(Linker)→可执行程序?(executables)。

       é«˜çº§è®¡ç®—机语言便于人编写，阅读交流，维护。机器语言是计算机能直接解读、运行的。编译器将汇编或高级计算机语言源程序（Sourceprogram）作为输入，翻译成目标语言（Targetlanguage）机器代码的等价程序。

       æºä»£ç ä¸€èˆ¬ä¸ºé«˜çº§è¯­è¨€(High-levellanguage)，如Pascal、C、C++、Java、汉语编程等或汇编语言，而目标则是机器语言的目标代码（Objectcode），有时也称作机器代码（Machinecode）。

       å¯¹äºŽC#、VB等高级语言而言，此时编译器完成的功能是把源码（SourceCode）编译成通用中间语言（MSIL/CIL）的字节码（ByteCode）。最后运行的时候通过通用语言运行库的转换，编程最终可以被CPU直接计算的机器码（NativeCode）。

ipad能够编程吗？

       iPad上是能够进行编程的，因为在年6月日，苹果召开WWDC开发者大会上，围绕开发者主题推出了一款iPad平台的应用开发工具SwiftPlaygrounds，现在开发者可以直接在iPad进瞎旁厅行编程了。

       Swift?Playgrounds这款app是一款适用于编程初学者的iPadapp，它让用户可以一边写代码，一边看到代码造就的成果。在左侧输入代码，在右侧立即就能呈现效果。

       åŒæ—¶ï¼ŒSwift是一种新的编程语言，可用于编写iOS和macOS应用，它结合了C和Objective-C的优点并且不受C兼容性的限制。

       æ‰©å±•èµ„料：

       Swift作为一种快速而高效的语言，有着它自己的独特优势，Swift将现代编程语言的精华和苹果工程师文化的智慧结合了起来。编译器对性能进行了优化，编程语言对开发进行了优化，两者互不干扰。Swift既可以用于开发“hello,world”这样的小程序，也可以用于开发一套完整的操作系统。

       æ—©åœ¨å¹´æœˆ4日，苹果公司就已经宣布其Swift编启含程语言现在开放源代码，长达多页的TheSwiftProgrammingLanguage可以在线免费下载，同时也可以在苹果官方Github下载。磨隐

       å‚考资料来源：百度百科-SWIFT（计算机编程语言）

怎么解决.dll没有被指定在windows上运行

       .dll没有被指定在windows上运行的原因是系统错误导致的，脊裤蠢具体解决方法步骤如下：

       1、首先打开计算机，在计算机内单击开始，在弹出的选项栏内找到“运行”选项并点击。

       2、然后在弹出的界面内输入CMD并敲击键盘上的回车键。

       3、然后在弹出的界面内找到“粘贴”选项输入以下代码for%1in(%windir%\system\*.dll)doregsvr.exe/s%1。

       4、然后再在界面内输入以下代码：for%1in(%windir%\system\*.dll)doregsvr.exe/s%1。

       5、然后敲击键盘上的回车键，界面会持续滚动，等到界面停止滚动时退出此界面即可解决.dll没有被指定在windows上运行的纯行问樱陪题了。

python一般用什么软件

       ã€ŠPython 3.9.7软件》百度网盘资源免费下载:

       é“¾æŽ¥: /s/1BYFGfwL3exK7xOooF_nw

?pwd=nhfc 提取码: nhfc 

       Python 3.9.7最新正式版是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言，也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。python具有非常简捷而清晰的语法特点，且几乎可以在所有的操作系统中运行，非常适合完成各种高层任务，随着不断的更新优化，逐渐被用于独立的、大型项目的开发，只为给用户更加完美的操作体验。

Python 提速大杀器之 numba 篇

       在探讨提高Python性能的策略时，我们往往面临一个困境：Python的码分易用性与执行效率之间的平衡。一方面，码分Python以其简洁的码分语法和丰富的库支持而受到欢迎；另一方面，它在执行速度上相对较低，码分尤其是码分html简历源码当涉及到大量循环和复杂计算时。对于开发者而言，码分寻找既能提升性能又不失Python简洁性的码分解决方案成为了一大挑战。在这个背景下，码分Numba应运而生，码分它为Python提供了一种加速代码执行的码分途径，特别是码分对于密集型的循环操作。

       首先，码分我们需要理解Python为何在执行效率上不如C++。码分Python是码分一种解释性语言，它的执行过程分为词法分析、语法分析、生成字节码以及将字节码解释为机器码执行四个阶段。拉链网站源码这种解释执行的方式虽然带来了解析速度快、易于调试的优点，但也意味着每次运行时都需要将源代码转化为字节码，从而消耗额外的时间。相比之下，编译性语言如C++在编译阶段将源代码转换为机器码，减少了运行时的解释开销，因此执行速度更快。

       然而，Python的动态特性在一定程度上弥补了执行效率的不足。它不需要显式声明变量类型，这种灵活性带来了代码的简洁性，同时也减少了编译时的类型检查开销。尽管如此，对于需要高性能计算的任务，Python的解释执行过程仍然是一个瓶颈。

       正是muduo源码分析在这样的背景下，Numba横空出世。Numba通过将Python代码编译为可直接在机器上执行的机器码，实现了对Python代码的加速。它采用了一种称为“即时编译（Just-in-time compilation, JIT）”的技术，即在代码执行时动态地将部分Python函数编译为机器码，从而实现加速效果。这种技术的引入，使得Numba能够在保持Python代码的可读性和易用性的同时，显著提升代码的执行速度。

       使用Numba加速Python代码的步骤相对简单。一个典型场景是矩阵相加问题，通过使用Numba的装饰器`@jit`，我们可以将普通的Python循环加速至接近C++水平的执行效率。例如，原本的Python代码可能需要几十毫秒来完成矩阵相加操作，而通过Numba加速后，同样的virtualbox源码分析操作可以在微秒级别完成，性能提升几个数量级。

       在实际应用中，Numba的使用并不局限于简单的循环加速。对于包含大量循环的密集计算任务，Numba都能提供显著的性能提升。同时，Numba还支持与NumPy库的集成，能够加速NumPy数组的计算。在某些情况下，Numba甚至能够直接编译Python代码到CUDA GPU上运行，进一步提升计算性能，尤其适用于需要在GPU上进行大规模数据处理的场景。

       然而，Numba的加速效果并非适用于所有情况。在某些特定场景下，使用Numba可能会引入额外的编译开销，导致性能下降。nodejs cms 源码因此，在使用Numba时，开发者需要根据具体场景进行性能测试，以确保代码在加速后确实能够提升性能。

       总的来说，Numba作为Python性能提升的利器，通过即时编译技术，实现了对Python代码的加速，为开发者提供了一种既保留Python语言优势又提升执行效率的途径。无论是针对循环密集型任务还是与NumPy集成加速，Numba都能提供显著的性能提升，成为Python开发者在追求高效计算时的重要工具。

Python编程学习软件哪些要会?

       1、终端Upterm

       Upterm简单好用，它是一个全平台的终端，可以说是终端里的IDE，有着强大的自动补全功能。

       2、交互式解释器PtPython

       ä¸€ä¸ªäº¤äº’式的Python解释器。支持语法高亮、提示甚至是vim和emacs的键入模式。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptPython。

       3、包管理Anaconda

       èƒ½å¸®ä½ å®‰è£…好许多麻烦的软件，包括：Python环境、pip包管理工具、常用的库、配置好环境路径等等。用Python搞数据方面的事情，就安装Anaconda就好了，它甚至开发了一套JIT的解释器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算效率要求比较高的东西也可以搞了。

       4、脚本引擎QPython

       QPython是一个可以在安卓系统上运行Python脚本引擎，整合了Python解释器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上你照样可以玩转Python。

       5、编辑器Sublime3

       Sublime更新了真·无双·三·零版本之后，有了极大的提升，并且用起来比原来还要简单。配合安装Anaconda或CodeIntel插件，就可以让Sublime拥有近乎IDE的体验。

利用Cython加速计算密集型python任务

       计算密集型任务的特点是需要进行大量计算，主要消耗CPU资源，如计算圆周率、高清视频解码等。此类任务使用多任务可以完成，但任务越多，任务切换时间增加，CPU效率降低，理想情况应使任务数等于CPU核心数。Python脚本语言效率较低，不适于执行计算密集型任务。相比之下，C语言是编译型语言，通过编译器一次性将源代码转换成机器码，执行时无需再次编译，因此运行效率更高，程序可脱离语言环境独立运行。

       尽管Cython可以将Python+C混合编码转换为C代码，以优化Python脚本性能或调用C函数库，但这仍然无法与C语言相比。Python语言简洁、易读、可扩展，广泛应用于Web开发、科学计算、统计、人工智能等领域。然而，对于计算密集型任务，Python性能不足。如何在选择Python的情况下提高其运行效率？多进程方法较为常见，Cython便是提升效率的一种手段。

       Cython是一种让Python脚本支持C语言扩展的编译器。它能够将Python+C混合编码的.pyx脚本转换为C代码，用于优化Python脚本性能或调用C函数库。Cython是提高Python性能的常用方法之一。

       以计算万以内的素数列表为例，使用Cython优化代码。首先，使用纯Python实现，然后尝试直接使用Cython将其编译为C代码。结果表明，程序执行速度有轻微提升。进一步深入代码，利用Cython分析生成的代码以识别可以优化的部分。通过指定Python数据类型，如将参数n和循环变量i、j定义为int类型，可以减少调用Python虚拟机的次数，从而显著提高程序效率。最终，经过微小的改动，程序运行速度提高了.%，比纯Python版本快了约倍。

       程序的优化还可以进一步探索，如使用numpy.array替代原生列表。Python性能提升工具还包括Shed Skin、Numba、Pythran、PyPy等，它们可以从不同角度提高Python程序的运行效率。然而，选择合适的工具和优化策略，针对具体业务制定高效方案才是关键。

       总结来看，尽管Python语言在某些领域具有独特优势，但在计算密集型任务中性能不足。Cython等工具可以帮助提升Python程序的运行效率，但实际性能仍可能无法与C语言相比。在选择使用Python时，结合特定的优化策略和技术工具，可以有效提高程序性能。

       特别说明的是，Python的动态类型特性导致运行时效率相对较低。Cython通过指定数据类型可以减少Python虚拟机的调用，显著提升程序性能。在优化代码时，应关注循环体内的计算，尽可能减少调用Python虚拟机的次数，从而提高效率。

       尽管Cython等工具能够优化Python程序的运行效率，但关键在于根据具体业务需求制定高效解决方案。《Python高性能编程》等书籍可以为Python性能优化提供更深入的了解和指导。