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本文目錄一覽：

• 1、學Python怎麼樣，前景怎麼樣？
• 2、Python有哪些技術上的優點？比其他語言好在哪兒
• 3、Python中冷門但非常好用的內置函數
• 4、分享!5個好用的Python工具

學Python怎麼樣，前景怎麼樣？

Python前景是非常客觀的。互聯網產業的迅速發展帶來了大量的工作機會，在這些年中，技術類公司佔據了主導地位，而在雲計算、大數據、人工智能等領域。根據未來的發展趨勢，Python將會成為適用最廣的語言。

應用廣泛：Python的應用範圍越來越廣，包括後端開發、前端開發、財務量化分析、人工智能、自動化運營、自動化運營、大數據運營等。Python擁有功能豐富的庫。這種語言經常被稱為「膠水語言」，它可以很容易地將用其他語言製作的各種模塊(特別是C/C++)連接起來。因此，Python開發效率比C、C++和Java等高出好幾倍。需求大：當前市場的需求是百萬級，而全球人工智能領域的人才大約有30萬人。現在中國相關領域的人才儲備比美國要低，所以學習AI是最好的時機符合未來發展趨勢：機器學習和人工智能是當下最熱的話題，Python 在人工智能領域內的機器學習、神經網絡、深度學習等方面，都是主流的編程語言。千鋒教育擁有多年Python培訓服務經驗，採用全程面授高品質、高體驗培養模式，擁有國內一體化教學管理及學員服務，助力更多學員實現高薪夢想。

Python有哪些技術上的優點？比其他語言好在哪兒

Python有這些優點：1.簡單性：Python是一種代表簡單性思想的語言;2.易於使用：Python易於使用，因為有簡單易懂的文檔;3.快速：運行速度很快;4.免費開源。

1、簡單性：Python是一種代表簡單性思想的語言。

2、易於使用：Python易於使用，因為有簡單易懂的文檔。

3、快速：運行速度很快，因為Python中的標準庫和第三方庫都是用C語言編寫的，所以速度非常快。

4、免費開源：Python是floss(免費/源代碼軟件)的一種。用戶可以自由發佈該軟件的副本，閱讀其源代碼，對其進行更改，並在新的自由軟件中使用其中的一部分。

5、高級語言：在Python中編寫程序時，不需要考慮低級細節，例如如何管理程序使用的內存。

6、可移植性：由於其開源性質，python已經在許多平台上進行了移植(它已經被更改為在不同的平台上工作)。

7、說明：用Python編寫的程序不需要編譯成二進制代碼。您可以直接從源代碼運行該程序。在計算機內部，Python解釋器將源代碼轉換為稱為位元組碼的中間形式，然後將其轉換為計算機使用的機器語言並運行。這使得python的使用更加容易。它還使Python程序更容易遷移。

8、面向對象：Python支持面向過程和面向對象編程。在「面向過程」的語言中，程序是從過程或簡單的可重用代碼的函數構建的。在「面向對象」語言中，程序是由數據和函數組成的對象構建的。

9、可伸縮性：如果您需要一段關鍵代碼來運行得更快，或者希望一些算法不被公開，那麼您可以用C或C++編寫一些程序，然後在Python程序中使用它們。

10、可嵌入性：Python可以嵌入到C/C++程序中，為程序用戶提供腳本函數。

11、豐富的庫：python標準庫非常龐大。它可以幫助處理各種任務，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、數據庫、web瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、TK和其他與系統相關的操作。

12、標準代碼：Python使用強制縮進使代碼可讀。用Python編寫的程序不需要編譯成二進制代碼。

Python中冷門但非常好用的內置函數

Python中有許多內置函數,不像print、len那麼廣為人知,但它們的功能卻異常強大,用好了可以大大提高代碼效率，同時提升代碼的簡潔度，增強可閱讀性

Counter

collections在python官方文檔中的解釋是High-performance container datatypes，直接的中文翻譯解釋高性能容量數據類型。這個模塊實現了特定目標的容器，以提供Python標準內建容器 dict , list , set , 和 tuple 的替代選擇。在python3.10.1中它總共包含以下幾種數據類型：

容器名簡介

namedtuple() 創建命名元組子類的工廠函數

deque 類似列表(list)的容器，實現了在兩端快速添加(append)和彈出(pop)

ChainMap 類似字典(dict)的容器類，將多個映射集合到一個視圖裏面

Counter 字典的子類，提供了可哈希對象的計數功能

OrderedDict 字典的子類，保存了他們被添加的順序

defaultdict 字典的子類，提供了一個工廠函數，為字典查詢提供一個默認值

UserDict 封裝了字典對象，簡化了字典子類化

UserList 封裝了列表對象，簡化了列表子類化

UserString 封裝了字符串對象，簡化了字符串子類化

其中Counter中文意思是計數器，也就是我們常用於統計的一種數據類型，在使用Counter之後可以讓我們的代碼更加簡單易讀。Counter類繼承dict類，所以它能使用dict類裏面的方法

舉例

#統計詞頻

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}下面我們看用Counter怎麼實現：

from collections import Counter

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

c = Counter(fruits)

print(dict(c))

#{‘apple’: 2, ‘peach’: 3, ‘lemon’: 1}顯然代碼更加簡單了，也更容易閱讀和維護了。

elements()

返回一個迭代器，其中每個元素將重複出現計數值所指定次。元素會按首次出現的順序返回。如果一個元素的計數值小於1，elements()將會忽略它。

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

sorted(c.elements())

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

返回一個列表，其中包含n個最常見的元素及出現次數，按常見程度由高到低排序。如果n被省略或為None，most_common()將返回計數器中的所有元素。計數值相等的元素按首次出現的順序排序：

Counter(‘abracadabra’).most_common(3)

[(‘a’, 5), (‘b’, 2), (‘r’, 2)]這兩個方法是Counter中最常用的方法，其他方法可以參考 python3.10.1官方文檔

實戰

Leetcode 1002.查找共用字符

給你一個字符串數組words，請你找出所有在words的每個字符串中都出現的共用字符（包括重複字符），並以數組形式返回。你可以按任意順序返回答案。

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

輸出：[“e”, “l”, “l”]

輸入：words = [“cool”, “lock”, “cook”]

輸出：[“c”, “o”]看到統計字符，典型的可以用Counter完美解決。這道題是找出字符串列表裏面每個元素都包含的字符，首先可以用Counter計算出每個元素每個字符出現的次數，依次取交集最後得出所有元素共同存在的字符，然後利用elements輸出共用字符出現的次數

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，發現83個測試用例耗時48ms，速度還是不錯的

sorted

在處理數據過程中，我們經常會用到排序操作，比如將列表、字典、元組裏面的元素正/倒排序。這時候就需要用到sorted()，它可以對任何可迭代對象進行排序，並返回列表

對列表升序操作：

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

print(a)

# 輸出：[1, 2, 3, 4, 7, 9]對元組倒序操作：

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

print(a)

# 輸出：[9, 6, 4, 1]使用參數：key，根據自定義規則，按字符串長度來排序：

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

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

print(a)

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

all() 函數用於判斷給定的可迭代參數iterable中的所有元素是否都為 TRUE，如果是返回 True，否則返回 False。元素除了是 0、空、None、False外都算True。注意：空元組、空列表返回值為True。

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

True

all([‘a’, ‘b’, ”, ‘d’]) # 列表list，存在一個為空的元素

False

all([0, 1，2, 3]) # 列表list，存在一個為0的元素

False

all((‘a’, ‘b’, ‘c’, ‘d’)) # 元組tuple，元素都不為空或0

True

all((‘a’, ‘b’, ”, ‘d’)) # 元組tuple，存在一個為空的元素

False

all((0, 1, 2, 3)) # 元組tuple，存在一個為0的元素

False

all([]) # 空列表

True

all(()) # 空元組

Trueany函數正好和all函數相反：判斷一個tuple或者list是否全為空，0，False。如果全為空，0，False，則返回False；如果不全為空，則返回True。

F-strings

在python3.6.2版本中，PEP 498提出一種新型字符串格式化機制，被稱為 「字符串插值」 或者更常見的一種稱呼是F-strings，F-strings提供了一種明確且方便的方式將python表達式嵌入到字符串中來進行格式化：

s1=’Hello’

s2=’World’

print(f'{s1} {s2}!’)

# Hello World!在F-strings中我們也可以執行函數：

def power(x):

return x*x

x=4

print(f'{x} * {x} = {power(x)}’)

# 4 * 4 = 16而且F-strings的運行速度很快，比傳統的%-string和str.format()這兩種格式化方法都快得多，書寫起來也更加簡單。

本文主要講解了python幾種冷門但好用的函數，更多內容以後會陸陸續續更新~

分享!5個好用的Python工具

1、 IDLE

IDLE直譯過來就是集成開發與學習環境的意思，一般安裝 Python 時也會默認安裝 IDLE。每個語言都可以有自己的IDLE。它讓Python的入門變得簡單，對於沒什麼基礎的人寫就對了。它的主要功能包括Python shell 窗口(交互式解釋器)、跨平台(Windows、Linux、UNIX、Mac OS X)、智能縮進、代碼着色、自動提示、可以實現斷點提示、單步執行等調試功能的基本集成調試器。

2、 Scikit-learn

scikit-learn是一個建立在Scipy基礎上的用於機器學習的Python模塊。其中scikit-learn是最有名的，是開源的，任何人都可以免費地使用這個庫或者進行二次開發。它是一個非常強大的工具，能為庫的開發提供高水平的支持和嚴格的管理。它也得到了很多第三方工具的支持，有豐富的功能適用於各種用例。

3、Theano

Theano是一個較老牌和穩定的機器學習python庫之一，雖然目前使用的人數有所下降。但它畢竟是一個祖師級的存在，一定有它的優點所在。Theano基於Python擅長處理多維數組，屬於比較底層的框架，theano起初也是為了深度學習中大規模人工神經網絡算法的運算所設計，我們可利用符號化式語言定義想要的結果，支持GPU加速，非常適合深度學習Python。

4、Selenium

Selenium 是自動化的最佳工具之一。它屬於 Python 測試的自動化。它在 Web 應用程序中用於自動化框架。支持多款主流瀏覽器，提供了功能豐富的API接口，常被用作爬蟲工具。使用它可以用許多編程語言編寫測試腳本，包括Java、C#、python、ruby等。還可以集成 Junit 和 TestNG 等鈾工具來管理測試用例並生成報告。

5、Skulpt

Skulpt 是一個用 Javascript 實現的在線 Python 執行環境，完全依靠瀏覽器端模擬實現Python運行的工具。不需要任何預處理、插件或服務器端支持，只需編寫python並重新載入即可。因為代碼完全是在瀏覽器中運行的，所以不用擔心服務器崩潰的問題。

關於分享!5個好用的Python工具，環球青藤小編就和大家分享到這裡了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。