1.【Python程序开发系列】一文带你了解Python抽象语法树(案例分析)
2.pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的源码时候,你都干了些什么?(施工中)
3.分位数回归及其Python源码导读
4.一篇文章告诉你python爬虫原理,讲解知其然更知其所以然,源码从此爬虫无忧
5.教你阅读 Cpython 的讲解源码(一)
6.pythoni代ç (pythonç代ç )
【Python程序开发系列】一文带你了解Python抽象语法树(案例分析)
本文深入探讨了抽象语法树(AST)在Python编程中的应用,以及它如何影响代码执行流程。源码让我们从基础开始,讲解jvm源码剖析书籍逐步理解AST的源码定义、Python中AST的讲解使用场景,以及如何通过案例分析来掌握AST的源码高级功能。 首先,讲解抽象语法树(AST)是源码源代码的抽象语法结构的树状表示。每个节点代表源代码中的讲解一种结构,比如表达式、源码语句或字面量。讲解理解AST的源码关键在于它如何将代码转化为一种数据结构,这为开发者提供了深入探索代码结构的工具。 在Python中,AST的作用尤为显著。通过解析源代码并生成AST,代码的语法结构被清晰地展现出来,去除了如空格、注释等无关紧要的信息。这一过程使得Python解释器能够在执行代码之前,先构建出一个中间形式的代码表示——抽象语法树。 使用AST的场景多种多样,例如进行代码分析、重构或生成代码。具体到案例分析,我们可以通过几个步骤来理解AST的威力: 定义函数:以实现两个数相加为例,定义函数结构。 生成AST:通过`ast.parse`函数将源代码转换为AST对象。 检查AST:利用`ast.dump`函数输出AST结构,以直观了解代码的语法结构。 遍历AST:使用`ast.NodeVisitor`进行遍历,以获取特定信息,jap图书购买源码如函数调用或操作符。 修改AST:通过`ast.NodeTransformer`对AST进行修改,实现代码逻辑的变化。 通过这些步骤,我们能够灵活地操作和理解代码的结构,进而实现代码的优化、测试或生成。AST不仅在开发工具中扮演着重要角色,也是深入学习和理解Python语言机制的有力工具。 本文旨在为读者提供一个全面而直观的了解,包括代码示例和实践应用,以帮助大家更好地掌握Python抽象语法树的使用。如果您对源码学习感兴趣,欢迎关注公众号:数据杂坛,获取更多关于Python编程、数据算法等领域的资源。 作者是一位热衷于数据算法研究的研究生,具有丰富的科研经验,并致力于将复杂概念以最简单的方式进行讲解。通过定期分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例,作者希望能够激发读者的学习热情,促进技术交流与成长。 深入了解Python抽象语法树,将为您的编程之旅带来新的视角和工具。请持续关注相关资源和文章,提升您的编程技能。pytorch 源码解读进阶版 - 当你 import torch 的时候,你都干了些什么?(施工中)
使用PyTorch,无论是训练还是预测,你首先编写的网盘目录 源码代码通常如下所示:
依据Python代码的编写规则,导入逻辑将去相应的PyTorch site-package目录寻找__init__.py文件,具体路径为:${ python_path}/lib/python3.8/site-packages/torch/__init__.py
本章节聚焦于__init__.py 这个Python文件,从这里开始深入剖析,探究在一行简单的`import torch`命令背后,PyTorch是如何完成关键基础设置的初始化。
重点一:从`from torch._C import *`开始
在__init__.py 中,首先跳过一些系统环境的检查和判断逻辑,核心代码段为`from torch._C import *`,具体位置如下(github.com/pytorch/pytorch...):
这代表了典型的C++共享库初始化过程,遵循CPython代码组织规则,`torch._C`模块对应一个名为PyInit__C的函数。在文件torch/csrc/stub.c中,找到了此函数的相关定义(github.com/pytorch/pytorch...)。
initModule被视为PyTorch初始化过程中的第一层调用栈,深入探讨此函数中的关键内容。
分位数回归及其Python源码导读
探索自变量与因变量关系时,线性回归是最直接的方法,其公式为:[公式]。通过最小二乘方法(OLS)得到无偏估计值[公式],[公式]。然而,线性回归存在局限性,特别是当残差不满足期望值为零且方差恒定的独立随机变量假设时,或当我们需要了解在给定特定条件下的条件中位数而非均值时。为解决这些问题,分位数回归(Quantile Regression)应运而生。
让我们以收入与食品消费为例,这一经典例子出自statasmodels的Quantile Regression应用。我们使用Python包statsmodels实现分位数回归,具体步骤如下:
首先,进行数据预处理,确保数据准备就绪。
接着,我们进行中位数回归(分位数回归的舍不得指标源码特例,q=0.5),结果揭示了收入与食品消费之间的关系。
通过可视化,我们进一步拟合了个分位数回归,分位数q从0.到0.,以全面理解不同分位数下的回归关系。
观察条回归线,对比分位数回归线与线性最小二乘回归线,我们可直观发现三个关键现象。
分位数回归的原理基于数理统计,涉及分位数的定义、求解方法以及如何将分位数回归应用到实际问题中。简而言之,分位数回归通过最小化损失函数来估计参数,从而提供更全面的统计信息。
实现分位数回归的源码主要包含在Python库中的QuantReg和QuantRegResults类中。QuantReg类负责核心计算,如系数估计和协方差矩阵计算,而QuantRegResults类则用于计算拟合优度并整理回归结果。
总结,分位数回归为解决线性回归局限性提供了有效手段,其优势在于提供更丰富统计信息,如条件中位数,适用于多种应用场景。希望本文能为理解分位数回归及其Python实现提供清晰路径。
一篇文章告诉你python爬虫原理,知其然更知其所以然,从此爬虫无忧
Python,一种面向对象、直译式电脑编程语言,功能强大且通用性强,已有近二十年的发展历史,其标准库完善且易懂,能轻松完成多种任务。Worldpress公众号源码Python支持多种编程范式,如命令式、面向对象、函数式、面向切面、泛型编程,并具有垃圾回收功能,自动管理存储器使用。它常用于处理系统管理和网络编程,也可执行复杂任务。Python虚拟机几乎能在所有作业系统中运行,通过工具如py2exe、PyPy、PyInstaller可将Python源代码转换为可独立运行的程序。
爬虫教程通常会从页面提取数据、介绍HTTP协议、讲解模拟登录和反爬虫策略,最后提供简单Scrapy教程。这些教程往往忽略了爬虫的核心逻辑抽象,即如何遍历网页。实际上,只需要使用两个队列和一个集合,即可实现基础通用爬虫。
互联网由页面构成,页面间由链接连接,形成有向图结构。可以使用广度优先或深度优先算法遍历此图。虽然图巨大,但我们仅关注感兴趣的节点,如某个域名下的网页。广度优先和深度优先可用递归或队列实现。但使用Python写爬虫时,不能使用递归,因为调用栈深度限制,可能导致异常。因此,推荐使用队列实现网页遍历。
理论知识后,以爬取煎蛋网的妹子图为例,说明如何获取上下页链接。需避免重复访问已访问页面,使用集合存储已访问页面。从页面中抽取所需数据,如,可以使用xpath表达式。将运行请求和运行项目放入不同线程,实现同时遍历网页和下载。
最终实现煎蛋妹子图爬虫,所有爬虫框架本质上相似,Scrapy采用类似方式,但使用Lifo Queue实现深度优先遍历。通过配置文件,可实现爬取目标数据,简化代码修改。遇到封锁时,可采用灵活策略应对,如使用pipeline。
Python适用于多个领域,如web开发、自动化运维、大数据分析、科学计算、机器学习和人工智能。从零基础到专业领域,Python均具有广泛应用。通过不同需求和专业背景,掌握Python可实现多种功能。
教你阅读 Cpython 的源码(一)
目录1. CPython 介绍
在Python使用中,你是否曾好奇字典查找为何比列表遍历快?生成器如何记忆变量状态?Cpython,作为流行版本,其源代码为何选择C和Python编写?Python规范,内存管理,这里一一揭示。 文章将深入探讨Cpython的内部结构,分为五部分:编译过程、解释器进程、编译器和执行循环、对象系统、以及标准库。了解Cpython如何工作,从源代码下载、编译设置,到Python模块和C模块的使用,让你对Python核心概念有更深理解。 2. Python 解释器进程 学习过程包括配置环境、文件读取、词法句法解析,直至抽象语法树。理解这些步骤,有助于你构建和调试Python代码。 3. Cpython 编译与执行 了解编译过程如何将Python代码转换为可执行的中间语言,以及字节码的缓存机制,将帮助你认识Python的编译性质。 4. Cpython 中的对象 从基础类型如布尔和整数,到生成器,深入剖析对象类型及其内存管理,让你掌握Python数据结构的核心。 5. Cpython 标准库 Python模块和C模块的交互,以及如何进行自定义C版本的安装,这些都是Cpython实用性的体现。 6. 源代码深度解析 从源代码的细节中,你会发现编译器的工作原理,以及Python语言规范和tokenizer的重要性,以及内存管理机制,如引用计数和垃圾回收。 通过本文,你将逐步揭开Cpython的神秘面纱,成为Python编程的高手。继续深入学习,提升你的Python技能。 最后:结论 第一部分概述了源代码、编译和Python规范,后续章节将逐步深入,让你在实践中掌握Cpython的核心原理。 更多Python技术,持续关注我们的公众号:python学习开发。pythoni代ç (pythonç代ç )
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PyTorch 源码解读之 torch.utils.data:解析数据处理全流程
文@ 目录 0 前言 1 Dataset 1.1 Map-style dataset 1.2 Iterable-style dataset 1.3 其他 dataset 2 Sampler 3 DataLoader 3.1 三者关系 (Dataset, Sampler, Dataloader) 3.2 批处理 3.2.1 自动批处理(默认) 3.2.2 关闭自动批处理 3.2.3 collate_fn 3.3 多进程处理 (multi-process) 4 单进程 5 多进程 6 锁页内存 (Memory Pinning) 7 预取 (prefetch) 8 代码讲解 0 前言 本文以 PyTorch 1.7 版本为例,解析 torch.utils.data 模块在数据处理流程中的应用。 理解 Python 中的迭代器是解读 PyTorch 数据处理逻辑的关键。Dataset、Sampler 和 DataLoader 三者共同构建数据处理流程。 迭代器通过实现 __iter__() 和 __next__() 方法,支持数据的循环访问。Dataset 提供数据获取接口,Sampler 控制遍历顺序,DataLoader 负责加载和批处理数据。 1 Dataset Dataset 包括 Map-style 和 Iterable-style 两种,分别用于索引访问和迭代访问数据。 Map-style dataset 通过实现 __getitem__() 和 __len__() 方法,支持通过索引获取数据。 Iterable-style dataset 实现 __iter__() 方法,适用于随机访问且批次大小依赖于获取数据的场景。 2 Sampler Sampler 用于定义数据遍历的顺序,支持用户自定义和 PyTorch 提供的内置实现。 3 DataLoader DataLoader 是数据加载的核心,支持 Map-style 和 Iterable-style Dataset,提供单多进程处理和批处理等功能。 通过参数配置,如 batch_size、drop_last、collate_fn 等,DataLoader 实现了数据的自动和手动批处理。 4 批处理 3.2.1 自动批处理(默认) DataLoader 默认使用自动批处理,通过参数控制批次生成和样本整理。 3.2.2 关闭自动批处理 关闭自动批处理,允许用户自定义批处理逻辑或处理单个样本。 3.2.3 collate_fn collate_fn 是手动批处理时的关键,用于整理单个样本为批次。 5 多进程 多进程处理通过 num_workers 参数启用,加速数据加载。 6 单进程 单进程模式下,数据加载可能影响计算流程,适用于数据量小且无需多进程的场景。 7 锁页内存 (Memory Pinning) Memory Pinning 技术确保数据在 GPU 加速过程中快速传输,提高性能。 8 代码讲解 通过具体代码分析,展示了 DataLoader 的初始化、迭代和数据获取过程,涉及迭代器、Sampler 和 Dataset 的交互。Python 结巴分词(jieba)源码分析
本文深入分析Python结巴分词(jieba)的源码,旨在揭示其算法实现细节与设计思路,以期对自然语言处理领域感兴趣的朋友提供有价值的参考。经过两周的细致研究,作者整理了分词算法、实现方案及关键文件结构的解析,以供读者深入理解结巴分词的底层逻辑。
首先,分词算法涉及的核心技术包括基于Trie树结构的高效词图扫描、动态规划查找最大概率路径和基于HMM模型的未登录词处理。Trie树用于生成句子中所有可能成词情况的有向无环图(DAG),动态规划则帮助在词频基础上寻找到最优切分组合,而HMM模型则通过Viterbi算法处理未在词库中出现的词语,确保分词的准确性和全面性。
在结巴分词的文件结构中,作者详细介绍了各个关键文件的功能与内容。dict.txt作为词库,记录着词频与词性信息;__init__.py则是核心功能的入口,提供了分词接口cut,支持全模式、精确模式以及结合最大概率路径与HMM模型的综合模式。全模式下,会生成所有可能的词组合;精确模式通过最大概率路径确定最优分词;综合模式则同时考虑概率与未登录词,以提高分词效果。
实现细节方面,文章通过实例代码解释了全模式、精确模式及综合模式的分词逻辑。全模式直接输出所有词组合;精确模式基于词频和最大概率路径策略,高效识别最优分词;综合模式利用HMM模型处理未登录词,进一步提升分词准确度。通过生成的DAG图,直观展示了分词过程。
结巴分词的代码实现简洁而高效,通过巧妙的算法设计和数据结构应用,展示了自然语言处理技术在实际应用中的强大能力。通过对分词算法的深入解析,不仅有助于理解结巴分词的功能实现,也为自然语言处理领域的研究与实践提供了宝贵的洞察。
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