定義自己的python層（怎麼定義一個函數python）

本文目錄一覽：

• 1、如何添加python層作為數據輸入層並處理
• 2、如何快速學習Python？
• 3、Python自己學習怎麼開始？
• 4、python怎麼定義addcat

如何添加python層作為數據輸入層並處理

使用python的socket模塊，在建立socket時選擇RAW模式：

s = socket(AF_PACKET, SOCK_RAW)

此時，s.send()函數的輸入值應包含目的MAC地址，源MAC地址，協議類型，負載。

如何快速學習Python？

1、目標：學習python我們首先要明確自己的目標，其實現在很少人在學習之前會想目標是什麼，大部分都是隨大流，覺得python是比較火的才想着去學習的，這個不是目標，除了這個之外，我們需要定一個更加具有新引力的目標，比如：我喜歡人工智能，想開發機械人，或者說我對數據分析感興趣，擁有一個持久性的目標。

2、規劃：確定好自己的目標之後，python學習還需要做一個系統的規劃。python學習是一個比較長久的過程，需要不斷的進步以及提升自己，才能夠在行業內越走越遠，要對python每一塊學習制定一個相應的計劃以及學習進度，做到嚴格的要求自己，如果覺得自己制定的學習不太合理，或不夠專業，可以找有經驗的人幫助你，老男孩教育老師很樂意為您效勞，科學合理的學習進度，能夠起到事半功倍的效果，當然，堅持學習是最重要的!

3、方法：具體的學習方法選擇，python學習方法手段有很多，我們需要選擇找一個合適的。對於python學習來說，我們可以選擇自學或者報名培訓班兩種學習方式，相對於來說，python自學更加吃力一些，周期比較久，所以報名培訓班更加切合實際，如果有條件的話，報名培訓班學習是最好的選擇，現在培訓班分為三種不同模式，可以滿足不同人的需求。

學習Python課程一定要有目標、有計劃，同時掌握合適的學習方法，這樣學習起來效果更好。

Python自己學習怎麼開始？

這裡根據行業變化和企業用人需求整理了一份Python全棧開發的學習路線，對於不知道從哪開始的初學者而言，可參考這份大綱來進行學習，希望可以幫助到你~

第一階段：專業核心基礎

階段目標：

1. 熟練掌握Python的開發環境與編程核心知識

2. 熟練運用Python面向對象知識進行程序開發

3. 對Python的核心庫和組件有深入理解

4. 熟練應用SQL語句進行數據庫常用操作

5. 熟練運用Linux操作系統命令及環境配置

6. 熟練使用MySQL，掌握數據庫高級操作

7. 能綜合運用所學知識完成項目

知識點：

Python編程基礎、Python面向對象、Python高級進階、MySQL數據庫、Linux操作系統。

1、Python編程基礎，語法規則，函數與參數，數據類型，模塊與包，文件IO，培養紮實的Python編程基本功，同時對Python核心對象和庫的編程有熟練的運用。

2、Python面向對象，核心對象，異常處理，多線程，網絡編程，深入理解面向對象編程，異常處理機制，多線程原理，網絡協議知識，並熟練運用於項目中。

3、類的原理，MetaClass，下劃線的特殊方法，遞歸，魔術方法，反射，迭代器，裝飾器，UnitTest，Mock。深入理解面向對象底層原理，掌握Python開發高級進階技術，理解單元測試技術。

4、數據庫知識，範式，MySQL配置，命令，建庫建表，數據的增刪改查，約束，視圖，存儲過程，函數，觸發器，事務，游標，PDBC，深入理解數據庫管理系統通用知識及MySQL數據庫的使用與管理。為Python後台開發打下堅實基礎。

5、Linux安裝配置，文件目錄操作，VI命令，管理，用戶與權限，環境配置，Docker，Shell編程Linux作為一個主流的服務器操作系統，是每一個開發工程師必須掌握的重點技術，並且能夠熟練運用。

第二階段：PythonWEB開發

階段目標：

1. 熟練掌握Web前端開發技術，HTML，CSS，JavaScript及前端框架

2. 深入理解Web系統中的前後端交互過程與通信協議

3. 熟練運用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系統開發

4. 深入理解網絡協議，分佈式，PDBC，AJAX，JSON等知識

5. 能夠運用所學知識開發一個MiniWeb框架，掌握框架實現原理

6. 使用Web開發框架實現貫穿項目

知識點：

Web前端編程、Web前端高級、Django開發框架、Flask開發框架、Web開發項目實戰。

1、Web頁面元素，布局，CSS樣式，盒模型，JavaScript，JQuery與Bootstrap掌握前端開發技術，掌握JQuery與BootStrap前端開發框架，完成頁面布局與美化。

2、前端開發框架Vue，JSON數據，網絡通信協議，Web服務器與前端交互熟練使用Vue框架，深入理解HTTP網絡協議，熟練使用Swagger，AJAX技術實現前後端交互。

3、自定義Web開發框架，Django框架的基本使用，Model屬性及後端配置，Cookie與Session，模板Templates，ORM數據模型，Redis二級緩存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技術，開發完整的WEB系統和框架。

4、Flask安裝配置，App對象的初始化和配置，視圖函數的路由，Request對象，Abort函數，自定義錯誤，視圖函數的返回值，Flask上下文和請求鉤子，模板，數據庫擴展包Flask-Sqlalchemy，數據庫遷移擴展包Flask-Migrate，郵件擴展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，與Django框架的異同，並能獨立開發完整的WEB系統開發。

第三階段：爬蟲與數據分析

階段目標：

1. 熟練掌握爬蟲運行原理及常見網絡抓包工具使用，能夠對HTTP及HTTPS協議進行抓包分析

2. 熟練掌握各種常見的網頁結構解析庫對抓取結果進行解析和提取

3. 熟練掌握各種常見反爬機制及應對策略，能夠針對常見的反爬措施進行處理

4. 熟練使用商業爬蟲框架Scrapy編寫大型網絡爬蟲進行分佈式內容爬取

5. 熟練掌握數據分析相關概念及工作流程

6. 熟練掌握主流數據分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟練掌握數據清洗、整理、格式轉換、數據分析報告編寫

8. 能夠綜合利用爬蟲爬取豆瓣網電影評論數據並完成數據分析全流程項目實戰

知識點：

網絡爬蟲開發、數據分析之Numpy、數據分析之Pandas。

1、爬蟲頁面爬取原理、爬取流程、頁面解析工具LXML，Beautifulfoup，正則表達式，代理池編寫和架構、常見反爬措施及解決方案、爬蟲框架結構、商業爬蟲框架Scrapy，基於對爬蟲爬取原理、網站數據爬取流程及網絡協議的分析和了解，掌握網頁解析工具的使用，能夠靈活應對大部分網站的反爬策略，具備獨立完成爬蟲框架的編寫能力和熟練應用大型商業爬蟲框架編寫分佈式爬蟲的能力。

2、Numpy中的ndarray數據結構特點、numpy所支持的數據類型、自帶的數組創建方法、算術運算符、矩陣積、自增和自減、通用函數和聚合函數、切片索引、ndarray的向量化和廣播機制，熟悉數據分析三大利器之一Numpy的常見使用，熟悉ndarray數據結構的特點和常見操作，掌握針對不同維度的ndarray數組的分片、索引、矩陣運算等操作。

3、Pandas裏面的三大數據結構，包括Dataframe、Series和Index對象的基本概念和使用，索引對象的更換及刪除索引、算術和數據對齊方法，數據清洗和數據規整、結構轉換，熟悉數據分析三大利器之一Pandas的常見使用，熟悉Pandas中三大數據對象的使用方法，能夠使用Pandas完成數據分析中最重要的數據清洗、格式轉換和數據規整工作、Pandas對文件的讀取和操作方法。

4、matplotlib三層結構體系、各種常見圖表類型折線圖、柱狀圖、堆積柱狀圖、餅圖的繪製、圖例、文本、標線的添加、可視化文件的保存，熟悉數據分析三大利器之一Matplotlib的常見使用，熟悉Matplotlib的三層結構，能夠熟練使用Matplotlib繪製各種常見的數據分析圖表。能夠綜合利用課程中所講的各種數據分析和可視化工具完成股票市場數據分析和預測、共享單車用戶群里數據分析、全球幸福指數數據分析等項目的全程實戰。

第四階段：機器學習與人工智能

階段目標：

1. 理解機器學習相關的基本概念及系統處理流程

2. 能夠熟練應用各種常見的機器學習模型解決監督學習和非監督學習訓練和測試問題，解決回歸、分類問題

3. 熟練掌握常見的分類算法和回歸算法模型，如KNN、決策樹、隨機森林、K-Means等

4. 掌握卷積神經網絡對圖像識別、自然語言識別問題的處理方式，熟悉深度學習框架TF裏面的張量、會話、梯度優化模型等

5. 掌握深度學習卷積神經網絡運行機制，能夠自定義卷積層、池化層、FC層完成圖像識別、手寫字體識別、驗證碼識別等常規深度學習實戰項目

知識點：

1、機器學習常見算法、sklearn數據集的使用、字典特徵抽取、文本特徵抽取、歸一化、標準化、數據主成分分析PCA、KNN算法、決策樹模型、隨機森林、線性回歸及邏輯回歸模型和算法。熟悉機器學習相關基礎概念，熟練掌握機器學習基本工作流程，熟悉特徵工程、能夠使用各種常見機器學習算法模型解決分類、回歸、聚類等問題。

2、Tensorflow相關的基本概念，TF數據流圖、會話、張量、tensorboard可視化、張量修改、TF文件讀取、tensorflow playround使用、神經網絡結構、卷積計算、激活函數計算、池化層設計，掌握機器學習和深度學習之前的區別和練習，熟練掌握深度學習基本工作流程，熟練掌握神經網絡的結構層次及特點，掌握張量、圖結構、OP對象等的使用，熟悉輸入層、卷積層、池化層和全連接層的設計，完成驗證碼識別、圖像識別、手寫輸入識別等常見深度學習項目全程實戰。

python怎麼定義addcat

Python中的Module是比較重要的概念。常見的情況是，事先寫好一個.py文 件，在另一個文件中需要import時，將事先寫好的.py文件拷貝 到當前目錄，或者是在sys.path中增加事先寫好的.py文件所在的目錄，然後import。這樣的做法，對於少數文件是可行的，但如果程序數目很 多，層級很複雜，就很吃力了。

有沒有辦法，像Java的Package一樣，將多個.py文件組織起來，以便在外部統一調用，和在內部互相調用呢？答案是有的。

主要是用到python的包的概念，python

__init__.py在包里起一個比較重要的作用

要弄明白這個問題，首先要知道，python在執行import語句時，到底進行了什麼操作，按照python的文檔，它執行了如下操作：

第1步，創建一個新的，空的module對象（它可能包含多個module）；

第2步，把這個module對象插入sys.module中

第3步，裝載module的代碼（如果需要，首先必須編譯）

第4步，執行新的module中對應的代碼。

在執行第3步時，首先要找到module程序所在的位置，其原理為：

如 果需要導入的module的名字是m1，則解釋器必須找到m1.py，它首先在當前目錄查找，然後是在環境變量PYTHONPATH中查找。 PYTHONPATH可以視為系統的PATH變量一類的東西，其中包含若干個目錄。如果PYTHONPATH沒有設定，或者找不到m1.py，則繼續搜索 與python的安裝設置相關的默認路徑，在Unix下，通常是/usr/local/lib/python。

事實上，搜索的順序是：當前路徑 （以及從當前目錄指定的sys.path），然後是PYTHONPATH，然後是python的安裝設置相關的默認路徑。正因為存在這樣的順序，如果當前 路徑或PYTHONPATH中存在與標準module同樣的module，則會覆蓋標準module。也就是說，如果當前目錄下存在xml.py，那麼執 行import

xml時，導入的是當前目錄下的module，而不是系統標準的xml。

了解了這些，我們就可以先構建一個package，以普通module的方式導入，就可以直接訪問此package中的各個module了。

Python中的package定義很簡單，其層次結構與程序所在目錄的層次結構相同，這一點與Java類似，唯一不同的地方在於，python中的package必須包含一個__init__.py的文件。

例如，我們可以這樣組織一個package:

package1/

__init__.py

subPack1/

__init__.py

module_11.py

module_12.py

module_13.py

subPack2/

__init__.py

module_21.py

module_22.py

……

__init__.py可以為空，只要它存在，就表明此目錄應被作為一個package處理。當然，__init__.py中也可以設置相應的內容，下文詳細介紹。

好了，現在我們在module_11.py中定義一個函數：

def funA():

print “funcA in module_11”

return

在頂層目錄（也就是package1所在的目錄，當然也參考上面的介紹，將package1放在解釋器能夠搜索到的地方）運行python:

from package1.subPack1.module_11 import funcA

funcA()

funcA in module_11

這樣，我們就按照package的層次關係，正確調用了module_11中的函數。

細心的用戶會發現，有時在import語句中會出現通配符*，導入某個module中的所有元素，這是怎麼實現的呢？

答案就在__init__.py中。我們在subPack1的__init__.py文件中寫

__all__ = [‘module_13’, ‘module_12’]

然後進入python

from package1.subPack1 import *

module_11.funcA()

Traceback (most recent call last):

File “”, line 1, in

ImportError: No module named module_11

也就是說，以*導入時，package內的module是受__init__.py限制的。

好了，最後來看看，如何在package內部互相調用。

如果希望調用同一個package中的module，則直接import即可。也就是說，在module_12.py中，可以直接使用

import module_11

如果不在同一個package中，例如我們希望在module_21.py中調用module_11.py中的FuncA，則應該這樣：

from module_11包名.module_11 import

funcA

包機制

# a.py

def add_func(a,b):

return a+b

# b.py

from a import add_func # Also can be : import a

print (“Import add_func from module a”)

print (“Result of 1 plus 2 is: “)

print (add_func(1,2)) # If using “import a” , then here should be “a.add_func”

module可以定義在包裏面.Python定義包的方式稍微有點古怪,假設我們有一個parent文件夾,該文件夾有一個child子文件夾.child中有一個module

a.py . 如何讓Python知道這個文件層次結構?很簡單,每個目錄都放一個名為_init_.py 的文件.該文件內容可以為空.這個層次結構如下所示:

parent

–__init_.py

–child

— __init_.py

–a.py

b.py

那麼Python如何找到我們定義的module?在標準包sys中,path屬性記錄了Python的包路徑.你可以將之打印出來:

import sys

print(sys.path)

通常我們可以將module的包路徑放到環境變量PYTHONPATH中,該環境變量會自動添加到sys.path屬性.另一種方便的方法是編程中直接指定我們的module路徑到sys.path 中:

import sys

import os

sys.path.append(os.getcwd()+’\\parent\\child’)

print(sys.path)

from a import add_func

print (sys.path)

print (“Import add_func from module a”)

print (“Result of 1 plus 2 is: “)

print (add_func(1,2))

知識點:

如何定義模塊和包

如何將模塊路徑添加到系統路徑,以便python找到它們

如何得到當前路徑