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本文目录一览：

• 1、学Python怎么样，前景怎么样？
• 2、Python有哪些技术上的优点？比其他语言好在哪儿
• 3、Python中冷门但非常好用的内置函数
• 4、分享!5个好用的Python工具

学Python怎么样，前景怎么样？

Python前景是非常客观的。互联网产业的迅速发展带来了大量的工作机会，在这些年中，技术类公司占据了主导地位，而在云计算、大数据、人工智能等领域。根据未来的发展趋势，Python将会成为适用最广的语言。

应用广泛：Python的应用范围越来越广，包括后端开发、前端开发、财务量化分析、人工智能、自动化运营、自动化运营、大数据运营等。Python拥有功能丰富的库。这种语言经常被称为“胶水语言”，它可以很容易地将用其他语言制作的各种模块(特别是C/C++)连接起来。因此，Python开发效率比C、C++和Java等高出好几倍。需求大：当前市场的需求是百万级，而全球人工智能领域的人才大约有30万人。现在中国相关领域的人才储备比美国要低，所以学习AI是最好的时机符合未来发展趋势：机器学习和人工智能是当下最热的话题，Python 在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。千锋教育拥有多年Python培训服务经验，采用全程面授高品质、高体验培养模式，拥有国内一体化教学管理及学员服务，助力更多学员实现高薪梦想。

Python有哪些技术上的优点？比其他语言好在哪儿

Python有这些优点：1.简单性：Python是一种代表简单性思想的语言;2.易于使用：Python易于使用，因为有简单易懂的文档;3.快速：运行速度很快;4.免费开源。

1、简单性：Python是一种代表简单性思想的语言。

2、易于使用：Python易于使用，因为有简单易懂的文档。

3、快速：运行速度很快，因为Python中的标准库和第三方库都是用C语言编写的，所以速度非常快。

4、免费开源：Python是floss(免费/源代码软件)的一种。用户可以自由发布该软件的副本，阅读其源代码，对其进行更改，并在新的自由软件中使用其中的一部分。

5、高级语言：在Python中编写程序时，不需要考虑低级细节，例如如何管理程序使用的内存。

6、可移植性：由于其开源性质，python已经在许多平台上进行了移植(它已经被更改为在不同的平台上工作)。

7、说明：用Python编写的程序不需要编译成二进制代码。您可以直接从源代码运行该程序。在计算机内部，Python解释器将源代码转换为称为字节码的中间形式，然后将其转换为计算机使用的机器语言并运行。这使得python的使用更加容易。它还使Python程序更容易迁移。

8、面向对象：Python支持面向过程和面向对象编程。在“面向过程”的语言中，程序是从过程或简单的可重用代码的函数构建的。在“面向对象”语言中，程序是由数据和函数组成的对象构建的。

9、可伸缩性：如果您需要一段关键代码来运行得更快，或者希望一些算法不被公开，那么您可以用C或C++编写一些程序，然后在Python程序中使用它们。

10、可嵌入性：Python可以嵌入到C/C++程序中，为程序用户提供脚本函数。

11、丰富的库：python标准库非常庞大。它可以帮助处理各种任务，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、web浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、TK和其他与系统相关的操作。

12、标准代码：Python使用强制缩进使代码可读。用Python编写的程序不需要编译成二进制代码。

Python中冷门但非常好用的内置函数

Python中有许多内置函数,不像print、len那么广为人知,但它们的功能却异常强大,用好了可以大大提高代码效率，同时提升代码的简洁度，增强可阅读性

Counter

collections在python官方文档中的解释是High-performance container datatypes，直接的中文翻译解释高性能容量数据类型。这个模块实现了特定目标的容器，以提供Python标准内建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代选择。在python3.10.1中它总共包含以下几种数据类型：

容器名简介

namedtuple() 创建命名元组子类的工厂函数

deque 类似列表(list)的容器，实现了在两端快速添加(append)和弹出(pop)

ChainMap 类似字典(dict)的容器类，将多个映射集合到一个视图里面

Counter 字典的子类，提供了可哈希对象的计数功能

OrderedDict 字典的子类，保存了他们被添加的顺序

defaultdict 字典的子类，提供了一个工厂函数，为字典查询提供一个默认值

UserDict 封装了字典对象，简化了字典子类化

UserList 封装了列表对象，简化了列表子类化

UserString 封装了字符串对象，简化了字符串子类化

其中Counter中文意思是计数器，也就是我们常用于统计的一种数据类型，在使用Counter之后可以让我们的代码更加简单易读。Counter类继承dict类，所以它能使用dict类里面的方法

举例

#统计词频

fruits = [‘apple’, ‘peach’, ‘apple’, ‘lemon’, ‘peach’, ‘peach’]

result = {}

for fruit in fruits:

if not result.get(fruit):

result[fruit] = 1

else:

result[fruit] += 1

print(result)

#{‘apple’: 2, ‘peach’: 3, ‘lemon’: 1}下面我们看用Counter怎么实现：

from collections import Counter

fruits = [‘apple’, ‘peach’, ‘apple’, ‘lemon’, ‘peach’, ‘peach’]

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{‘apple’: 2, ‘peach’: 3, ‘lemon’: 1}显然代码更加简单了，也更容易阅读和维护了。

elements()

返回一个迭代器，其中每个元素将重复出现计数值所指定次。元素会按首次出现的顺序返回。如果一个元素的计数值小于1，elements()将会忽略它。

c = Counter(a=4, b=2, c=0, d=-2)

sorted(c.elements())

[‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘a’, ‘b’, ‘b’]most_common([n])

返回一个列表，其中包含n个最常见的元素及出现次数，按常见程度由高到低排序。如果n被省略或为None，most_common()将返回计数器中的所有元素。计数值相等的元素按首次出现的顺序排序：

Counter(‘abracadabra’).most_common(3)

[(‘a’, 5), (‘b’, 2), (‘r’, 2)]这两个方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以参考 python3.10.1官方文档

实战

Leetcode 1002.查找共用字符

给你一个字符串数组words，请你找出所有在words的每个字符串中都出现的共用字符（包括重复字符），并以数组形式返回。你可以按任意顺序返回答案。

输入：words = [“bella”, “label”, “roller”]

输出：[“e”, “l”, “l”]

输入：words = [“cool”, “lock”, “cook”]

输出：[“c”, “o”]看到统计字符，典型的可以用Counter完美解决。这道题是找出字符串列表里面每个元素都包含的字符，首先可以用Counter计算出每个元素每个字符出现的次数，依次取交集最后得出所有元素共同存在的字符，然后利用elements输出共用字符出现的次数

class Solution:

def commonChars(self, words: List[str]) – List[str]:

from collections import Counter

ans = Counter(words[0])

for i in words[1:]:

ans = Counter(i)

return list(ans.elements())提交一下，发现83个测试用例耗时48ms，速度还是不错的

sorted

在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted()，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表

对列表升序操作：

a = sorted([2, 4, 3, 7, 1, 9])

print(a)

# 输出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]对元组倒序操作：

sorted((4,1,9,6),reverse=True)

print(a)

# 输出：[9, 6, 4, 1]使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

fruits = [‘apple’, ‘watermelon’, ‘pear’, ‘banana’]

a = sorted(fruits, key = lambda x : len(x))

print(a)

# 输出：[‘pear’, ‘apple’, ‘banana’, ‘watermelon’]all

all() 函数用于判断给定的可迭代参数iterable中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元组、空列表返回值为True。

all([‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’]) # 列表list，元素都不为空或0

True

all([‘a’, ‘b’, ”, ‘d’]) # 列表list，存在一个为空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一个为0的元素

False

all((‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’)) # 元组tuple，元素都不为空或0

True

all((‘a’, ‘b’, ”, ‘d’)) # 元组tuple，存在一个为空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元组tuple，存在一个为0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元组

Trueany函数正好和all函数相反：判断一个tuple或者list是否全为空，0，False。如果全为空，0，False，则返回False；如果不全为空，则返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一种新型字符串格式化机制，被称为 “字符串插值” 或者更常见的一种称呼是F-strings，F-strings提供了一种明确且方便的方式将python表达式嵌入到字符串中来进行格式化：

s1=’Hello’

s2=’World’

print(f'{s1} {s2}!’)

# Hello World!在F-strings中我们也可以执行函数：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}’)

# 4 * 4 = 16而且F-strings的运行速度很快，比传统的%-string和str.format()这两种格式化方法都快得多，书写起来也更加简单。

本文主要讲解了python几种冷门但好用的函数，更多内容以后会陆陆续续更新~

分享!5个好用的Python工具

1、 IDLE

IDLE直译过来就是集成开发与学习环境的意思，一般安装 Python 时也会默认安装 IDLE。每个语言都可以有自己的IDLE。它让Python的入门变得简单，对于没什么基础的人写就对了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解释器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能缩进、代码着色、自动提示、可以实现断点提示、单步执行等调试功能的基本集成调试器。

2、 Scikit-learn

scikit-learn是一个建立在Scipy基础上的用于机器学习的Python模块。其中scikit-learn是最有名的，是开源的，任何人都可以免费地使用这个库或者进行二次开发。它是一个非常强大的工具，能为库的开发提供高水平的支持和严格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有丰富的功能适用于各种用例。

3、Theano

Theano是一个较老牌和稳定的机器学习python库之一，虽然目前使用的人数有所下降。但它毕竟是一个祖师级的存在，一定有它的优点所在。Theano基于Python擅长处理多维数组，属于比较底层的框架，theano起初也是为了深度学习中大规模人工神经网络算法的运算所设计，我们可利用符号化式语言定义想要的结果，支持GPU加速，非常适合深度学习Python。

4、Selenium

Selenium 是自动化的最佳工具之一。它属于 Python 测试的自动化。它在 Web 应用程序中用于自动化框架。支持多款主流浏览器，提供了功能丰富的API接口，常被用作爬虫工具。使用它可以用许多编程语言编写测试脚本，包括Java、C#、python、ruby等。还可以集成 Junit 和 TestNG 等铀工具来管理测试用例并生成报告。

5、Skulpt

Skulpt 是一个用 Javascript 实现的在线 Python 执行环境，完全依靠浏览器端模拟实现Python运行的工具。不需要任何预处理、插件或服务器端支持，只需编写python并重新载入即可。因为代码完全是在浏览器中运行的，所以不用担心服务器崩溃的问题。

关于分享!5个好用的Python工具，环球青藤小编就和大家分享到这里了，学习是永无止境的，学习一项技能更是受益终身，所以，只要肯努力学，什么时候开始都不晚。如果您还想继续了解关于python编程的学习方法及素材等内容，可以点击本站其他文章学习。