简单的python代码_简单的python代码能运行

6 个值得玩味的 Python 代码

print "b=", b

1、类有两个方法，一个是 new,一个是 init,有什么区别，哪个会先执行呢？

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爬虫领域，Python几乎是霸主地位，Scrapy/Request/BeautifuSoap/lib等，想爬啥就爬啥

运行结果如下：

再来看另一个例子

运行结果如下：

这里给出的解释： init 作用是类实例进行初始化，个参数为 self，代表对象本身，可以没有返回值。 new 则是返回一个新的类的实例，个参数是 cls 代表该类本身，必须有返回值。很明显，类先实例化才能产能对象，显然是 new 先执行，然后再 init ，实际上，只要 new 返回的是类本身的实例，它会自动调用 init 进行初始化。但是有例外，如果 new 返回的是其他类的实例，则它不会调用当前类的 init 。下面我们分别输出下对象 a 和对象 b 的类型：

可以看出，a 是 test 类的一个对象，而 b 就是 object 的对象。

2、map 函数返回的对象

map（）函数个参数是 fun，第二个参数是一般是 list，第三个参数可以写 list，也可以不写，作用就是对列表中 list 的每个元素顺序调用函数 fun 。

有没有发现，第二次输出 b 中的元素时，发现变成空了。原因是 map() 函数返回的是一个迭代器，并用对返回结果使用了 yield，这样做的目的在于节省内存。 举个例子：

这里如果不用 yield，那么在列表中的元素非常大时，将会全部装入内存，这是非常浪费内存的，同时也会降低效率。

3、正则表达式中 compile 是否多此一举？

比如现在有个需求，对于文本 ，用正则匹配出标签里面的“”，其中 class 的类名是不确定的。有两种方法，代码如下：

这里为什么要用 compile 多写两行代码呢？ 原因是 compile 将正则表达式编译成一个对象，加快速度，并重复使用。

4、[[1,2],[3,4],[5,6]]一行代码展开该列表，得出[1,2,3,4,5,6]

5、一行代码将字符串 "->" 插入到 "abcdefg"中每个字符的中间

这里也建议多使用 os.path.join() 来拼接作系统的文件路径。

zip() 函数在运算时，会以一个或多个序列（可迭代对象）做为参数，返回一个元组的列表。同时将这些序列中并排的元素配对。zip() 参数可以接受任何类型的序列，同时也可以有两个以上的参数;当传入参数的长度不同时，zip 能自动以最短序列长度为准进行截取，获得元组。

python新手代码是什么？

执行结果为：

具体如下：

from name_function import get_formatted_nameprint ( "Enter 'g' at any time to quit.")

while True:

first = input ( " lnPlease give me a first name : ")if first-= 'g':

break

last = input ( "Please give me a last name : " )if last == 'g' :

break

formatted_name = get_formatted_name (first,last)

print ( "

的特点训练过程：

面向对象、解释型、弱类型的脚本语言，它也是一种功能强大而完善的通用型语言。相比其他编程语言（比如 Ja）,Python 代码非常简单，上手非常容易。比如我们要完成某个功能，如果用 Ja 需要 100 行代码，但用 Python 可能只需要 20 行代码，这是 Python 具有巨大吸引力的一大特点。

Python 的语法非常清晰，它甚至不是一种格式自由的语言。例如，它要求 if 语句的下一行必须向右缩进，否则不能通过编译。

Python 的可扩展性体现为它的模块，Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库（这些类库被形象地称为“batteries included ，内置电池”），这些类库覆盖了文件 I/O、GUI、网络编程、数据库访问、文本作等绝大部分应用场景。

求简单Python代码

3. 爬虫开发

import itertools

#myset中的n个元素相互组合

def get_all_subset(mst):

for i in range(1,len(mst)):

sub_set=set()

sub_set=sub_set|set(get_one_subset(mst,i))

yield sub_set

#-----------example---------------------------

mst={'a','b','c','d'}

for st in get_all_subset(mst):

for t in st:

print(sortedfor perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)(list(t)))

利用Python制作的表白代码，文字可以随意修改

python如何进行批量除法？

return itertoolinations(myset,n)

在这个示例中，我们将待除数存储在dividends列表中，然后使用for循环遍历列表中的每个数值，对每个数值执行除法作，将结果存储在results列表中，并输出结果列表。

请输入一个数字：1452

你可以根据自己的需求调整待除数列表、除数和作。如果你使用NumPy这样的科学计算库，还可以通过向量化作来提高效率。

python的python -i

执行代码后还能继续交互，exit() 退出

"""

test.py:

a = 1

print "a=", a

"""

>python -i test.py

a= 1

b= dot－－进行矩阵乘法2

>>> b = a

>>> print b

1>>> exit()

-i

Enters interactive mode after executing a script. Useful for tmortem debugging.

就是在脚本执行完以6、zip 函数后进入交互模式

如何用9行Python代码编写一个简易神经网络

学习人工智能时，我给自己定了一个目标－－用Python写一个简单的神经网络。为了确我们在训练时不断调整权重。但是怎么调整呢？可以使用“Error Weighted Derivative”公式：保真得理解它，我要求自己不使用任何神经网络库，从头写起。多亏了Andrew Trask写得一篇精彩的博客，我做到了！下面贴出那九行代码：

在这篇文章中，我将解释我是如何做得，以便你可以写出你自己的。我将会提供一个长点的但是更完美的源代码。

首先，神经网络是什么？人脑由几千亿由突触相互连接的细胞（神经元）组成。突触传入足够的兴奋就会引起神经元的兴奋。这个过程被称为“思考”。

我们可以在计算机上写一个神经网络来模拟这个过程。不需要在生物分子水平模拟人脑，只需模拟更高层级的规则。我们使用矩阵（二维数据表格）这一数学工具，并且为了简单明了，只模拟一个有3个输入和一个输出的神经元。

我们将训练神经元解决下面的问题。前四个例子被称作训练集。你发现规律了吗？‘？’是0还是1？

你可能发现了，输出总是等于输入中最左列的值。所以‘？’应该是1。

但是如何使我们的神经元回答正确呢？赋予每个输入一个权重，可以是一个正的或负的数字。拥有较大正（或负）权重的输入将决定神经元的输出。首先设置每个权重的初始值为一个随机数字，然后开始训练过程：

取一个训练样本的输入，使用权重调整它们，通过一个特殊的公式计算神经元的输出。

计算误，即神经元的输出与训练样本中的期待输出之间的值。

根据误略微地调整权重。

最终权重将会变为符合训练集的一个解。如果使用神经元考虑这种规律的一个新情形，它将会给出一个很棒的预测。

这个过程就是back propagation。

计算神经元输出的公式

你可能会想，计算神经元输出的公式是什么？首先，计算神经元输入的加权和，即

接着使之规范化，结果在0，1之间。为此使用一个数学函数－－Sigmoid函数：

Sigmoid函数的图形是一条“S”状的曲线。

把个方程代入第二个，计算神经元输出的最终公式为：

你可能注意到了，为了简单，我们没有引入兴奋阈值。

调整权重的公式

为什么使用这个公式？首先，我们想使调整和误的大小成比例。其次，乘以输入（0或1），如果输入是0，权重就不会调整。，乘以Sigmoid曲线的斜率（图4）。为了理解一条，考虑这些：

我们使用Sigmoid曲线计算神经元的输出

如果输出是一个大的正（或负）数，重复这个过程1万次。这意味着神经元采用这种（或另一种）方式

从图四可以看出，在较大数值处，Sigmoid曲线斜率小

如果神经元认为当前权重是正确的，就不会对它进行很大调整。乘以Sigmoid曲线斜率便可以实现这一点

Sigmoid曲线的斜率可以通过求导得到：

把第二个等式代入个等式里，得到调整权重的最终公式：

当然有其他公式，它们可以使神经元学习得更快，但是这个公式的优点是非常简单。

虽然我们没有使用神经网络库，但是将导入Python数学库numpy里的4个方法。分别是：

exp－－自然指数

array－－创建矩阵

random－－产生随机数

比如， 我们可以使用array()方法表示前面展示的训练集：

“.T”方法用于矩阵转置（行变列）。所以，计算机这样存储数字：

我觉得我们可以开始构建更优美的源代码了。给出这个源代码后，我会做一个总结。

我对每一行源代码都添加了注释来解释所有内容。注意在每次迭代时，我们同时处理所有训练集数据。所以变量都是矩阵（二维数据表格）。下面是一个用Python写地完整的示例代码。

我们做到了！我们用Python构建了一个简单的神经网络！

传统计算机程序通常不会学习。而神经网络却能自己学习，适应并对新情形做出反应，这是多么神奇，就像人类一样。

Python中的程序基本结构有哪些呢？

先选取了 6 个自己认为值得玩味的 python代码，希望对正在学习 python 的你有所帮助。

顺序结构：程序会按照代码编写的顺序依次执行每一条语句。即先执行条语句，再按照代码顺序依次执行后续语句。

首先神经网络对自己赋予随机权重，然后使用训练集训练自己。接着，它考虑一种新的情形[1, 0, 0]并且预测了0.99993704。正确是1。非常接近！

分支结构：通过if语句可以实现分支结构，从而控制程序的执行流程。分支结构可以根据条件的不同分出两个或多个不同的执行路径。

循环结构：通过for和while语句可以实现循环结构，使得程序可以重复执行某个作。循环结构可以根据条件的不同重复执行某个语句或一组语句。

1.

顺序结构 顺序结构就是按照你写的代码顺序执行,也就是一条一条语句顺序执行。这种结构的逻辑最简单,就是按顺序执行就行了。

2.

分支结构 分支结构又称为选择结构,意思是程序代码根据判断条件,选择执行特定的代码。如果条件为真,程序执行一部分代码;否则执行另一部分代码。 在py...

3.

循环结构 循环结构是使用最多的一种结构。循环结构是指满足一定的条件下,重复执行某段代码的一种编码结构。python的循环结构中

顺序结构，分支结构，循环结构

python都可以干什么？

5. 人工智能

Python的应用领域包括但不限于数据挖掘、科学计算、图像处理及人工智能。

Python可以用到的场景非常多，也正是因为Python的属性，所以学习Python的朋友也特别多。对于零基础学生而言，Python代码简单易懂，不需要有计算机基础也能上手，又因为其编写的程序可维护性很高，所以在职程序员也喜欢使用Python。

目前南京课工场的课程体系内同样涵盖了Python语言，内容主要包括：

Python编程、Python数据爬取、Python数据采集、整理与清洗、Python机器、PySpark。

Python是一款流行的计算机编程语言，具有简单、易学、免费、开源、可移植、可扩展、可嵌入以及面向对象等特点，拥有强大的库，简洁的几行代码即可实现强大的功#如果s是None，那么Noneand任何值都是False，直接返回false。能，应用范围广泛，可广泛应用于以下领域：

1. Web开发

最火的Pythonweb框架Django，支持异步高并发的Tornado框架，短小精悍的flask，bottle，Django的标语把Django定义为theframework

2. 网络编程

支持高并发的Twisted网络框架，py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

4. 云计算开发

目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack，Python现在的火，很大一部分就是因为云计算市场近几年的爆发

MASA和Google早期大量使用Python，为什么Python积累了丰富的科算库，当AI时代来临后，Python从众多编程语言中脱颖而出，各种人工智能算法都基于Python编写，由其PyTorch之后，Python作为AI时代头牌语言的位置基本确立!

6. 自动化运维

问问的每个运维人员，运维人员必须会的语言是什么?10个人详细会给你一个相同的，它的名字叫Python

7. 金融分析

金融公司使用的很多分析程序、高频交易软件就是用的Python，目前，Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

8. 科算

97年开始，NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科算，随着NumPy，SciPy，Matplotlib，Enthoughtlibrarys等众多程序库的开发，使得Python越来越适合做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域的商业软件Matlab相比，Python是一门通用的程序设计语言，比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

9. 游戏开发

在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua

orC++，Python比Lua有更高阶的抽象能力，可以用更少的代码描述游戏业务逻辑，与Lua相比，Python更适合作为一种Host语言，即程序的入口点是在Python那一端会比较好，然后用C/C++在非常必要的时候写一些扩展。Python非常适合编写1万行以上的项目，而且能够很好的把网游项目的规模控制在10万行代码以内。

10. 桌面软件

虽然大家很少使用桌面软件了，但是Python在图形界面开发上也很强大，你可以用tkinter/PyQT框架开发各种桌面软件!

python简单的编程代码

b = 2

输入两个数字，比较大小，然后按照大小输出

def get_one_subset(myset,n):

def cmpNum():

a = input("请输入一个数字：")

b = input("请输入一个数字：")

if a >= b:

print(a, b)

else:

print(b, a)

cmpNum()

结果一：

请输入一个数字：159

请输入一个数字：456

456 159

结果二：

请输入一个数字：9568

9568 1452

python新手代码有哪些？

python新手代码有如下：要进行批量除法，你可以使用循环结构（例如`for`循环）来遍历需要进行除法作的元素，然后使用Python的除法作符`/`来执行除法计算。以下是一个简单的示例，展示如何在Python中进行批量除法：

defnot_empty（s）。

retur构造Python代码nsandlen（s。strip（））>0。

#returnsands。strip（）。

#如果直接单写s。strip（）那么s如果是None，会报错，因为None没有strip方法。

#如果s非None，那么判定s。trip（）是否为空。

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2021年10月，语言流行指数的编译器Tiobe将Python加冕为的编程语言，20年来首次将其置于Ja、C和JaScript之上。