python其他總結（python常用方法總結）

本文目錄一覽：

• 1、Python多線程總結
• 2、Python精選5篇教學心得
• 3、你見過的最全面的Python重點知識總結
• 4、【Python】基礎總結
• 5、當下最火的Python有哪些作用？
• 6、(2) python基本數據類型總結

Python多線程總結

在實際處理數據時，因系統內存有限，我們不可能一次把所有數據都導出進行操作，所以需要批量導出依次操作。為了加快運行，我們會採用多線程的方法進行數據處理， 以下為我總結的多線程批量處理數據的模板：

主要分為三大部分：

共分4部分對多線程的內容進行總結。

先為大家介紹線程的相關概念:

在飛車程序中，如果沒有多線程，我們就不能一邊聽歌一邊玩飛車，聽歌與玩 遊戲 不能並行；在使用多線程後，我們就可以在玩 遊戲 的同時聽背景音樂。在這個例子中啟動飛車程序就是一個進程，玩 遊戲 和聽音樂是兩個線程。

Python 提供了 threading 模塊來實現多線程:

因為新建線程系統需要分配資源、終止線程系統需要回收資源，所以如果可以重用線程，則可以減去新建/終止的開銷以提升性能。同時，使用線程池的語法比自己新建線程執行線程更加簡潔。

Python 為我們提供了 ThreadPoolExecutor 來實現線程池，此線程池默認子線程守護。它的適應場景為突發性大量請求或需要大量線程完成任務，但實際任務處理時間較短。

其中 max_workers 為線程池中的線程個數，常用的遍歷方法有 map 和 submit+as_completed 。根據業務場景的不同，若我們需要輸出結果按遍歷順序返回，我們就用 map 方法，若想誰先完成就返回誰，我們就用 submit+as_complete 方法。

我們把一個時間段內只允許一個線程使用的資源稱為臨界資源，對臨界資源的訪問，必須互斥的進行。互斥，也稱間接制約關係。線程互斥指當一個線程訪問某臨界資源時，另一個想要訪問該臨界資源的線程必須等待。當前訪問臨界資源的線程訪問結束，釋放該資源之後，另一個線程才能去訪問臨界資源。鎖的功能就是實現線程互斥。

我把線程互斥比作廁所包間上大號的過程，因為包間里只有一個坑，所以只允許一個人進行大號。當第一個人要上廁所時，會將門上上鎖，這時如果第二個人也想大號，那就必須等第一個人上完，將鎖解開後才能進行，在這期間第二個人就只能在門外等著。這個過程與代碼中使用鎖的原理如出一轍，這裡的坑就是臨界資源。 Python 的 threading 模塊引入了鎖。 threading 模塊提供了 Lock 類，它有如下方法加鎖和釋放鎖：

我們會發現這個程序只會列印「第一道鎖」，而且程序既沒有終止，也沒有繼續運行。這是因為 Lock 鎖在同一線程內第一次加鎖之後還沒有釋放時，就進行了第二次 acquire 請求，導致無法執行 release ，所以鎖永遠無法釋放，這就是死鎖。如果我們使用 RLock 就能正常運行，不會發生死鎖的狀態。

在主線程中定義 Lock 鎖，然後上鎖，再創建一個子 線程t 運行 main 函數釋放鎖，結果正常輸出，說明主線程上的鎖，可由子線程解鎖。

如果把上面的鎖改為 RLock 則報錯。在實際中設計程序時，我們會將每個功能分別封裝成一個函數，每個函數中都可能會有臨界區域，所以就需要用到 RLock 。

一句話總結就是 Lock 不能套娃， RLock 可以套娃； Lock 可以由其他線程中的鎖進行操作， RLock 只能由本線程進行操作。

Python精選5篇教學心得

Python是一種跨平台的計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態類型語言，越來越多被用於獨立的，大型項目的開發，已被逐漸廣泛應用於系統管理任務的處理和Web編程。下面給大家帶來一些關於Python 學習心得 ，希望對大家有所幫助。

python學習心得1

最近這段時間我們學習了很多內容，增長了很多關於Python的知識，萬事萬物是相通的，正如學習新的知識就像吃飯一樣。

吃多了就會消化不良，反映到學習上也是一樣，不知各位最近的感覺怎樣，反正學記是需要一些時間好好消化，掌握到手中，為下一步的知識補齊缺口。

接下來，學記和大家一起回顧一下最近學習的內容，循序漸進，循序漸進。

分支結構

分支結構就像上圖一樣，是用來選擇道路的。

所用的關鍵字是

If elif else

這三個詞的意思分別是

如果 否則如果 其他的

分支語句的寫法需要將與關鍵字與關鍵字對齊

循環結構

循環結構應用於一些重複的進程

通常我們只接觸兩種循環

for-in循環 和 while循環

for-in循環適用於

確切的知道到底循環幾次

while循環適用於

不知道到底有幾次循環

此時要搭配bool 來進行

即 True 和 Flase

關鍵字

關鍵字的熟練運用對於今後的開發工作

有非常重要的作用，但這麼多關鍵字我們不能去死記硬背

只有在一個一個代碼的驗證當中去熟悉去掌握

那樣是最可靠的

def 設置模組

len 計算字元串長度

capitalize 獲得字元串首字母大寫的拷貝

upper 獲得字元串變大寫後的拷貝

find 從字元串中查找子串所在位置

index 與find類似但找不到子串時會引發異常

startswith 檢查字元串是否以指定的字元串開頭

endswith 檢查字元串是否以指定的字元串結尾

center 將字元串以指定的寬度居中並在兩側填充指定的字元

rjust 將字元串以指定的寬度靠右放置左側 填充指定的字元

isdigit 檢查字元串是否由數字構成

isalpha 檢查字元串是否以字母構成

isalnum 檢查字元串是否以數字和字母構成

append 添加元素

remove 刪除元素

clear 清空元素

sorted 排序

大家可能會有些疑惑，學習這些東西真的有用嗎?這些隨處可見的基礎方面的知識真的有用嗎?

我可以非常肯定地告訴大家

有用的!

這些知識就像是建築工地隨處可見的磚石，不管這些磚石怎樣的不起眼，但是沒有一幢建築可以離開磚石，學習的過程是枯燥的，不過這也正符合非常現實的一條規律。

學如逆水行舟，不進則退!

也正是因為它枯燥苦悶，學習有難度，才保證了，我們學習了這些知識以後，可以靠它們為生，在這個知識時代闖出自己的一片天!

不要放棄，絕對不要放棄!

黎明之前是最黑暗的!

為了自己的未來好好堅守吧!

青年學記 陪伴著各位青年

python學習心得2

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮著越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。而且，在字元串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。但是，我認為python雖然在許多方 面相 對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引著我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python是一門非常有潛力的高級語言，歷經多年的發展，其在編程上發揮著越來越大的作用。在這學期中，通過選修python課上的基礎知識學習，我對python也有了一定的認識。

在學習python的第一節課上，其對我的最初的印象就是，相較於我學習過的c語言編程，它更加的簡潔。所有的變數都不需要像c語言編程那樣需要提前去定義，這樣給了編程者很大的自由空間與方便。如x=2，即可同時完成變數的定義與賦值。對於簡化程序的代碼，起到了許多的作用。而且，在字元串上的處理，python相對於c語言也是給程序員極大的便利。在c語言中，只能用字元類的數組對字元串進行相應的操作，步驟也是相對於比較繁瑣的，而在python中，當我們需要創建一個字元串的時候，只需要在創建字元串的時候用「s=」就可以了。而python不僅如此，它的庫也很多，正因為它強大的庫，讓編程變得不再艱難。我們只需要調用庫中的函數，而對於函數的具體實現，也沒有特殊的需求。

但是，我認為python雖然在許多方面相對於c語言比較方便，但也有其相對於弱一點的方面，比如說for循環等方面。不過也依然不會影響到python的強大，而隨著近幾年來的發展，python的受歡迎度也越來越高，而它的運用的領域也是越來越多，比如人工智慧和大數據等領域，python都是在其中扮演者重要的角色。雖然一學期下來，我對python的學習也僅僅只是它的基礎方面，但python的強大，也是足足地吸引著我，希望自己能夠在不斷地學習中，將python學習的更加好。

python學習心得3

由於我是自學Python，非科班出生，所以只能分享一些關於我的學習心得，如果有不對地方歡迎指正。

不過非科班出生雖然是一個痛點，但是在工作上，我其實不輸給我其他同事，這點我倒是很有自信，而且我也統一一句話「目前互聯網上的免費編程課程，足夠讓你成為一個合格的碼農」。

編程入門

我剛開始學習編程，主要是因為自己想動手做個網站，但是由於技術原因，再加上朋友都比較忙，最後抱著「求人不如求己」的想法，乾脆自學。

編程難不難?

這個問題我覺得所有認真學過的人，都一定會肯定告訴你編程不難，但是精通那是相當困難的。

如果你還沒去學習，就覺得編程一定很難，那麼其實你是沒有資格說這句話的，任何事情一定是要去嘗試後，才能這麼說。

編程其實很像堆積木，然後根據需求，把東西造出來，可以是房子，也可以是橋樑。

學習編程無非運用這些積木，來創造你要的東西。

編程語言選擇

這邊說個題外話，關於當時編程語言的選擇，很多時候我覺得不是你選擇編程語言，而是編程語言選擇你，也就是你的「本命編程語言」。

人的性格會影響你適合的編程語言，比如你做事有條理，喜歡定期清理房間，那麼可能C語言很適合你;如果你不喜歡打掃房間，實在受不了，才打掃一次，可能你適合Java。

哈哈，開個玩笑，不過確實有這種很玄的存在。

我當時在編程語言的選擇上，用了一個笨 方法 。

我跑到w3cschool上面，把所有編程語言的第一章都去試了一遍，看看自己喜歡哪個語言，然後就選哪個語言，如果你不知道選哪門語言，可以用我的方法試試看。

至於編程語言，沒有高低之分，因為無論你學習哪門語言，你都非常有市場，而且你都能夠拿到高薪，關鍵是哪門語言適合你，並且能夠讓你有興趣學下去，能學好，這個很關鍵。

興趣是學習編程最大的驅動力!

為什麼是Python

說下為什麼選擇Python?

因為簡單，Python是公認的最容易入門的編程語言，而且也是公認有發展前景的編程語言，適用於機器人、大數據、人工智商等未來高科技。

基於以上的原因，我選擇Python來作為自己的入門語言，而且我覺得我適合Python這麼語言。(因為我很懶)

之前有個梗，大概就是其他編程語言在討論某個問題，怎麼解決，而Python的程序員已經下班了，由此可見Python的效率。

總結 ：Python的語言特點就是「一氣呵成，痛快如拉稀」。

學習心得

由於我是自學的，所以參考的網站比較多，小夥伴可以按照我的學習路線，一般來說不會出現什麼問題。

基礎：教程+視頻

進階：視頻+實踐

進階pro：視頻+實踐+書籍+交流

基礎

剛開始學習的時候，我比較推薦w3cschool和菜鳥教程這兩個網站。

w3cschool-學編程，從w3cschool開始!

菜鳥教程 – 學的不僅是技術，更是夢想!

這兩個網站在我看來，是編程自學的福音。

w3cschool這個網站手冊非常棒，另外這個網站的編程微課以及編程實戰對新手來說非常友好!

我當時就是靠這兩個，引發我學習的樂趣，不然對著枯燥的代碼，說實話，很無聊的。

菜鳥教程，這個網站的實例是最棒的，很多時候，你不僅僅要自己看教程，還要去看看為什麼，而菜鳥教程的實例就能夠讓你清晰的知道，為什麼，並且會原來如此。

總的來說，這兩個網站就像新手村剛出來的劍和盾!是新手入門絕對不能少的，尤其是w3cschool，強烈推薦。

還有一個就是視頻，視頻我是在慕課網上面看的，我很喜歡慕課網這個網站，網站風格很棒，而且視頻也很清晰。

也可以在阿里雲上面看Python的視頻，也很不錯，並且是免費的。

進階

進階結束後，代表你是個初級工程師。

這一步實踐非常重要，你要自己動手，做一些小玩意，實踐才是最重要的，在實踐中發現問題，那是學習最快並且效率最高的時刻。

你可以先給自己定下一個目標，比如我要做一個簡單的頁面，或者我要做一個簡單的小程序。

然後就開始動手去實踐，這步很重要。

同時還是要多看書籍。

進階pro

到這一步，我建議務必買書，你需要書籍幫你反向梳理你的知識，這決定了你以後的高度，而不是這個也懂，那個也懂，但是東西就是做不出來。

我記得當時我買完書，看完後的第一感受就是：原來這個世界是這樣的!

書會非常系統性的幫你梳理你自己學過的知識!

這裡只推薦兩本書：《Python入門手冊》和《Python核心編程》

小夥伴可以自己去亞馬遜購買。

然後就是和身邊的小夥伴交流!

多看看別人的代碼，自己多敲敲代碼，是必經之路，也是一定要做的。

以上，希望對想入門Python的小夥伴能夠提供一點點幫助。

python學習心得4

017年11月，一群編程零基礎的小夥伴們成立了Python學習小組，12名學員從此夜以繼日地奔赴學習的征程。一個月過去了，從在屏幕上用最簡單的語句列印出「Hello, Python; Hello, World」開始，我們逐步地學習Python語法，學習操作列表、字典，學習For，While，If語句，現在遇到了第一個難點：類。通過研讀、練習、交流、討論，作為程序界的小白，我們逐步地理解了類的概念，明白了面向對象與面向過程編程的差異，以下是我們的小小心得，與大家分享：

編程基本思想

現實世界中，每個複雜的事務都可以拆分為多個組成部分，其中的每一部分就可稱之為對象。比如要實現一個很大很複雜的項目，我們可以把項目拆分成不同的組成部分，然後分別對不同部分通過編程實現，最終再把各個部分組裝起來完成整個項目。這讓我們能夠從整體上來控制項目，從而讓程序開發更有效。

比如汽車製造，汽車廠所做的僅僅是各個部件的組裝和匹配，而各個部件的生產是由相對專業的廠商完成。如果需要研發新型號汽車，整車廠所考慮的是如何對各個新式的零部件進行新的組裝和匹配，而不是從頭到尾重新生產一輛汽車。

面向對象的編程

VS

面向過程的編程

面向過程編程是針對一個需求的具體實現過程，但是對於大型項目的複雜需求，一步一步的做，這種編程效率顯然是低下的。

面向對象編程則是對項目進行拆分後(一般按照功能拆分)，分別實現，再將各個對象組裝起來。因此簡單的小程序使用面向過程方法編程更適合。面向對象的編程特性是易維護(可讀性高)，效率高，質量高(重用性)，擴展性好(高內聚,低耦合)。

對象

通俗的講，對象就是事物，一個公司、一個部門、一個人，甚至一本書都可以是一個對象，程序員可以自由決定把什麼作為對象。

比如eHR系統，需要對組織架構，員工進行管理，所以使用的對象可能是公司，部門，崗位，員工，等等。對象可大可小，可複雜也可簡單，如果僅僅是做一個考勤系統，員工這個對象一定要比eHR系統中的員工對象簡單。

類

現實世界中，類代表一組有共同特性的事物，把不同對象之間的共性抽象出來，就形成類的概念。比如說男人、女人可以抽象成人這個類;處長、秘書可以抽象成員工類。至於類如何去抽象，粒度的粗細，這是一個需要在學習和實踐中摸索的過程。

實例

以下是一個實例，大家體會一下：

1. 定義父類：

class Employee:

def __init__(self, name, age): #抽象員工共性(名字，年齡)

self.name = name

self.age = age

def signON(self):

print(self.name+” sign on.”) #抽象簽到的動作

def work(self):

print(self.name + ” on work.”) #抽象工作的動作

2. 繼承出子類：

class MEmployee(Employee): #繼承父類的共性

def __init__(self, name, age):

super().__init__(name, age)

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事管理崗位工作的動作)

print(self.name + ” on manager_work.”)

3. 繼承出第二個子類：

class TEmployee(Employee):

def __init__(self, name, age, devLanguage): #繼承父類的共性，增加語言的屬性

super().__init__(name, age)

self.devLanguage = devLanguage

def work(self): #重寫子類的方法(抽象出從事技術崗位工作的動作)

print(self.name + ” on technology_work.”)

def showLanguage(self): #增加子類的方法(抽象出會某種編程語言的動作)

print(“use “+self.devLanguage+” language.”)

在上面的程序中，我們先定義了一個父類：包含員工的姓名、年齡等一般特性，可以執行簽到、工作這兩類動作。在第一個子類中，管理層在前面一般特性的基礎上，執行管理工作;在第二個子類中，作為一般員工在前面一般特性的基礎上，執行技術工作，從事編程。

python學習心得5

1、定義方法

關鍵字 def 是方法定義的標誌。接下來緊跟方法名和被圓括弧所包圍的參數列表。方法的主

體語句將在下一行開始並且必須縮進。

方法主體的首句可選擇性地是一句字元，用來說明方法的主要功能

例如：

“””print a finabo series up to n.”””

2、默認參數值

默認值僅被設置一次，這與以前默認值為可變對象(如列表、字典和多數類實

例時)有很大的區別。

例如：

i=5

def f(arg=i):

print(arg)

i=6

f()

將會輸出 5

3、關鍵字參數

可以通過形式關鍵字參數調用方法

在方法調用中，關鍵字參數必須遵循位置參數。 所有的關鍵參數必須符合方法接受的參數

其中之一。但是他們的次序不重要，這包含非選擇的參數。沒有參數可以多次接受一個值。

當最後一個形參是__ name 時，它可以接受包含除了形式參數之外的所有關鍵字的字典，

_ name 必須在__ name 之前出現

4、可變參數列表

正常來說，這些可變參數常常放在正式參數列表的後面，因為它們會包攬所有傳遞給該方法

的剩餘輸入參數。任何出現在_ args 參數後低的正式參數會被認為是關鍵字參數，意味著它

們只能當關鍵字使用而不是位置參數。

def concat(_ args,sep=”/”):

…returnsep.join(args)

…

concat(“earth”,”mars”,”venus”)

』earth/mars/venus』

concat(“earth”,”mars”,”venus”, sep=”.”)

』earth.mars.venus』

5、拆分參數列表

當參數已經存在列表或者元組中，但是需要分拆以供要求分離位置參數調用的方法，如果單獨

分開它們無法使用，就需要寫一個方法用 _ 操作符來調用實現分拆列表或者元組中的參數。

同樣的使用形式，字典可以用__ 操作符實現關鍵字參數。

6、形式

lamdba a,b:a+b 該函數表示兩個數的和，像內嵌函數

7、代碼風格

對於 python，PEP8 作為許多項目應該遵守的編碼指導書而做的。 它提出了一種可讀而悅

目的編碼風格。 每位 python 開發者應該讀它。這裡抽出一個重要的事項與你分享 ：

? 用四個空格代替 tab 鍵

? 每行不要超過 79 個字元。

? 用空行分離方法和類，大塊代碼中的方法。

? 必要的時候為每行添加註釋。

? 用文檔字元串

? 在操作符兩邊用空格

? 用統一的風格命名自定義的方法和類

? 如果你的代碼打算用在國際環境中，請不要用想像的字元編碼。Python 默認的是

utf-8,在任何情況下可以用 Ascii .

? 同樣的，即使有很少機會讓說不同語言的人們讀代碼或者維護代碼，但在定義中不

要用非 ASCII 編碼字元。

你見過的最全面的Python重點知識總結

由於總結了太多的東西，所以篇幅有點長，這也是作者”縫縫補補”總結了好久的東西，強烈建議收藏再慢慢看~

不要在 where 子句中的 「=」 左邊進行函數、算術運算或其他表達式運算，否則系統將可能無法正確使用索引

應盡量避免在 where 子句中對欄位進行表達式操作，這將導致引擎放棄使用索引而進行全表掃描

不適合鍵值較少的列（重複數據較多的列）比如：set enum列就不適合(枚舉類型(enum)可以添加null,並且默認的值會自動過濾空格集合(set)和枚舉類似，但只可以添加64個值)

如果MySQL估計使用全表掃描要比使用索引快，則不使用索引

單例模式

工廠模式

構造模式

python實現各種數據結構

快速排序

選擇排序

插入排序

歸併排序

堆排序heapq模塊

棧

隊列

二分查找

【Python】基礎總結

input(“提示性信息”)

如：

input(“請輸入數字”)

因為 Python 沒有特別人為規定數據類型，數據類型是由計算機進行判定，所以我們 input() 輸入的數據均默認作為字元串處理，而如果要輸入一些數字，著需要 eval() 評估函數對字元串進行評估，化為語句（數字）。

print(…)

默認空一行，如果想不空行，則

print(…., end = “”)

特性：

進位：

特性：

浮點數間運算存在不確定尾數，不是 bug

如：0.1+0.3 → 0.4

0.1+0.2 → 0.30000000000000004

這是由於在計算機中一切數據都是化為二進位進行存儲的，而有的浮點數並不能完全化為相等的二進位數，只能無限趨近於二進位數。

如：0.1 →

解決方法：

四捨五入：

例如：z = 1.23e-4 + 5.6e+89j

z.real 獲得實部，z.imag 獲得虛部

三種類型存在一種逐漸「擴展」或「變寬」的關係：

整數 → 浮點數 → 複數

特點：

字元串有 2 類共 4 種表示方法：

擴展：

使用[]獲取字元串中一個或多個字元

使用[M:N:K]根據步長對字元串切片

{參數序號:格式控制標記}

右對齊

^ 居中對齊 | 槽設定的輸出寬度 | 數字的千位分隔符 | 浮點數小數精度 或 字元串最大輸出長度 | 整數類型

b , c , d , o , x , X

浮點數類型

e , E , f , % |

填充、對齊、寬度這三個一組，例如：

“{0:=^20}”.format(“PYTHON”)

→ ‘=======PYTHON=======’

“{0:*20}”.format(“BIT”)

→ ‘*****************BIT’

“{:10}”.format(“BIT”)

‘BIT ‘

剩下的三個一組，例如：

“{0:,.2f}”.format(12345.6789)

→ ‘12,345.68’

“{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x”.format(425)

→ ‘110101001,Σ,425,651,1a9,1A9’

“{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}”.format(3.14)

‘3.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%’

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使用 raise 語句拋出一個指定的異常。

raise [Exception [, args [, traceback]]]

緊湊形式：適用於簡單表達式的二分支結構

表達式1 if 條件 else 表達式2

例如：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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由條件控制的循環運行方式

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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例如：

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運行結果：

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可選參數例如：

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運行結果：

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可變參數例如：

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運行結果：

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在函數定義中，經常會碰到 *args(arguments) 和作為參數 **kwargs(keyword arguments)。

（事實上在函數中，和才是必要的，args 和 kwargs 可以用其他名稱代替）

*args 是指不定數量的非鍵值對參數。

**kwargs 是指不定數量的鍵值對參數。

*args 作為作為元組匹配沒有指定參數名的參數。而 **kwargs 作為字典，匹配指定了參數名的參數。

*args 必須位於 **kwargs 之前。

args( 通常緊跟一個標識符，你會看到a或者args都是標識符)是python用於接收或者傳遞任意基於位置的參數的語法。當你接收到一個用這種語法描敘參數時（比如你在函數def語句中對函數簽名使用了星號語法），python會將此標識符綁定到一個元祖，該元祖包含了所有基於位置的隱士的接收到的參數。當你用這種語法傳遞參數時，標識符可以被綁定到任何可迭代對象（事實上，它也可以是人和表達式，並不必須是一個標識符），只要這個表達式的結果是一個可迭代的對象就行。

**kwds(標識符可以是任意的，通常k或者kwds表示)是python用於接收或者傳遞任意基於位置的參數的語法。（python有時候會將命名參數稱為關鍵字參數，他們其實並不是關鍵字–只是用他們來給關鍵字命名，比如pass,for或者yield，還有很多，不幸的是，這種讓人疑惑的術語目前仍是這門語言極其文化根深蒂固的一個組成部分。）當你接收到用這種語法描敘的一個參數時（比如你在函數的def語句中對函數簽名使用了雙星號語法）python會將標識符綁定到一個字典，該字典包含了所有接收到的隱士的命名參數。當你用這種語法傳遞參數時，標識符只能被綁定到字典（我ID號I它也可以是表達式，不一定是一個標識符，只要這個表達式的結果是一個字典即可）。

當你在定義或調用一個函數的時候，必須確保a和k在其他所有參數之後。如果這兩者同時出現，要將k放在a之後。

lambda函數返回函數名作為結果

↓CloseCode↓

例如：

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運行結果：

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謹慎使用lambda函數

當下最火的Python有哪些作用？

Python是一種全棧的開發語言，你如果能學好 Python，前端，後端，測試，大數據分析，爬蟲 等這些工作你都能勝任,這樣說應該比較好理解吧。

當下Python有多火我不再贅述，Python有哪些作用呢？

就目前Python發展而言，Python主要有以下五大主要應用：

接下來和大家一一聊聊這幾個方面：

首先，什麼叫網路爬蟲？

網路爬蟲又稱網路蜘蛛，是指按照某種規則在網路上爬取所需內容的腳本程序。眾所周知，每個網頁通常包含其他網頁的入口，網路爬蟲則通過一個網址依次進入其他網址獲取所需內容。

爬蟲有什麼用？

用什麼語言寫爬蟲？

C，C++。

高效率，快速，適合通用搜索引擎做全網爬取。缺點，開發慢，寫起來又臭又長，

腳本語言：Perl, Python, Java, Ruby。

簡單，易學，良好的文本處理能方便網頁內容的細緻提取，但效率往往不高，適合對少量網站的聚焦爬取。

為什麼眼下最火的是Python？

個人用c#,java都寫過爬蟲。區別不大，原理就是利用好正則表達式。只不過是平台的問題。後來了解到很多爬蟲都是用python寫的，於是便一發不可收拾。

Python優勢很多，總結兩個要點：

1. 抓取網頁本身的介面

相比與其他靜態編程語言，如java，c#，C++，python抓取網頁文檔的介面更簡潔；相比其他動態腳本語言，如perl，shell，python的urllib2包提供了較為完整的訪問網頁文檔的API。（當然ruby也是很好的選擇）

此外，抓取網頁有時候需要模擬瀏覽器的行為，很多網站對於生硬的爬蟲抓取都是封殺的。

這是我們需要模擬user agent的行為構造合適的請求，譬如模擬用戶登陸、模擬session/cookie的存儲和設置。在python里都有非常優秀的第三方包幫你搞定，如Requests，mechanize。

2. 網頁抓取後的處理

抓取的網頁通常需要處理，比如過濾html標籤，提取文本等。python的beautifulsoap提供了簡潔的文檔處理功能，能用極短的代碼完成大部分文檔的處理。

其實以上功能很多語言和工具都能做，但是用python能夠幹得最快，最乾淨。

通過網路爬蟲數據之後，我們就可以對數據進行數據分析了。

與一般的數據分析工具相比，如excel，SASS，SPSS等等。python可以使用豐富的第三方庫達到近乎你想要的一切數據分析操作。

最常用在幾個第三方庫是：Numpy,Pandas,Scipy等。

那開發網站需要用到哪些知識呢？

上面這些知識會的話，開發一個簡單的網站就沒有問題了，如果想開發比較大型的網站，業務邏輯比較複雜的，那就得用到其他的知識了，比如說redis、MQ等等。

人工智慧（Artificial Intelligence），英文縮寫為AI。它是研究、開發用於模擬、延伸和擴展人工智慧的理論、方法、技術及應用系統的一門新的技術科學。

人工智慧是計算機科學的一個分支，它企圖了解智能的實質，並生產出一種新的能與人類智能相似的方式做出反應的智能機器，該領域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統等。

人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也不斷擴大，可以設想，未來人工智慧帶來的 科技 產品，將會是人類智慧的”容器」，也可能超過人的智能。

Python正在成為機器學習的語言。大多數機器語言課程都是使用Python語言編寫的，大量大公司使用的也是Python，讓許多人認為它是未來的主要編程語言。

Python擁有強大的腳本處理功能，它在操作Linux系統方面具有先天的優勢，許多雲平台、運維監控管理工具都是使用Python開發的，Python自動化運維讓運維工程師的工作量減少效率提高！

這樣簡述應該算是比較明白了吧，干就完事！！

(2) python基本數據類型總結

布爾值bool

只有bool(0)和bool()括弧中為空才表示Fasle。bool(』0『)等表示True

序列

字元串 str 可用單引號，雙引號或者三引號表示例如’str’ 或”str “或者”’str”’

其中三引號常用方式如下

在字元串前面加一個R/r 表示原始字元串

一些轉義字元（特殊的字元）

元組 tuple ( )與列表list [ ]

元組與列表在python中的唯一區別就是：元組是不可變的，列表是可變的。(元組和字元串是不可變的)

在你有一些不確定長度的相同類型隊列的時候使用列表；在你提前知道元素數量的情況下使用元組，因為元素的位置很重要。

序列可以進行加法，與整數相乘，切片操作

集合set {}和字典dict {}

集合和字典的特點是 無序，不重複

set()表示空集合

{} 表示空字典

字典是通過key訪問value{key1:value1,key2:value2}

key 不能重複,類型為int,str，tuple

value可以為任意數據

序列和集合的其他運算