新华编程特战队

SCons是一个开源的软件构建工具，利用Python脚本语言进行项目的构建和管理。与传统的构建工具相比，SCons提供了更可靠、灵活且高效的构建流程。它通过Python脚本定义构建规则，使开发者能够使用强大的编程语言特性来解决复杂的构建问题。SCons：一款Python语言的软件构建工具资源-优快云文库。

Scikit-learn提供了一个高效、直观且广泛支持的机器学习库，适合初学者和专业人士使用。通过本教程的学习，你将能够掌握使用sklearn进行机器学习项目的基本技能，并能够应用这些技能解决实际问题。随着实践的深入，你将更加熟悉这些工具和技术，为更高级的学习打下坚实的基础。

搜索是一种确定特定元素是否包含在所提供列表中的方法。线性搜索和二进制搜索是两种不同的搜索形式。这两种方法都常用于在提供的列表中查找特定元素。为了有效地完成任务，我们使用某些算法来搜索给定数据结构中的元素。搜索算法是此类算法的另一个名称。线性搜索算法、二进制搜索算法、插值搜索算法、跳跃搜索算法等是常用搜索算法的几个示例。Python中的线性搜索是查找列表中项目的一种方法。使用顺序方式查找请求的元素。我们会检查每个元素的价值。如果两者都相等，则找到元素，进程返回该元素的索引位置。

注释被视为任何代码的重要组成部分。注释是开发人员用来让读者更了解源代码的有用信息。通常，它包括代码遵循的逻辑的细节，换句话说，代码是如何工作和执行的。它经常被引用为一种有价值的编程约定，它不会影响程序的输出，但大大提高了程序的可读性。与大多数编程语言不同，Python不支持多行注释。尽管Python不支持多行注释，但通常使用三重引号来声明它们。随你的便深入了解，您将知道了解如何对齐很重要；使用缩进代替花括号来定义函数。因此，我们在写评论时应该注意缩进。

在Python中，逻辑运算符执行逻辑操作并基于结果返回布尔值。我们需要同时验证多个条件，或者在某些情况下通过组合多个条件来使用逻辑运算符。让我们逐一详细讨论所有这些逻辑运算符。

这个追加（）中的函数蟒蛇帮助我们在列表末尾添加元素。它不会创建新列表，而是修改现有列表。

这个Python中的三元运算符是在一行中编写简单if/else语句的一种简洁方式。它通过计算布尔条件返回true或false值。它比简单的if/else语句更短，可读性更强。我们还可以用元组、列表、字典或lambda函数实现三元运算符。三元运算符也可以通过链接来嵌套。这个三元运算符（也称为条件表达式）是用Python编写条件语句的一种简洁方法。它根据布尔条件的结果返回一个值。有时，编写传统的if/else语句可能会变得忙碌。

此类接受 7 个属性 Year、Month、Day、Hour、Minutes、Seconds、MilliSeconds，顺序如下（年、月、日、小时、分钟、秒、毫秒）。此类接受 7 个属性 Year、Month、Day、Hour、Minutes、Seconds、MilliSeconds，顺序如下（年、月、日、小时、分钟、秒、毫秒）。此功能帮助我们以不同类型的格式表示日期，例如短/长日（周一、星期一）、短/长年（21、2021）、数字/字母月份（03、三月）。此函数返回用户输入的日期的月计数。

正则表达式是形成模式的字符序列，主要用于查找或替换字符串中的模式。这些被许多语言支持，如python，java，R等。我们将详细了解上述用途的示例。

首先使用 namedtuple（） 函数定义 namedtuple（） 对象的结构，并将 names 作为其位置，并通过将值传递给初始化的对象来初始化元组对象。Python中的模块只是包含Python代码的“.py”或python文件，这些代码可以包含特定内置函数的代码，并且可以导入到其他Python程序中，以便更轻松地使用内置函数。首先，在 deque（） 函数中传递一个列表， 然后我们使用 append（） 和 appendleft（） 函数在两端添加项目，然后打印出来。

我们通常根据标准将文件组织在不同的文件夹和子文件夹中，以便可以快速有效地管理它们。一个 Python 模块可以包含多个类、函数、变量等，而一个 Python 包可以包含多个模块。简单来说，包是一个包含各种模块作为文件的文件夹。Packages 的含义在于单词本身。包在 Python 中完成组织文件的工作。从物理上讲，包是包含子包或一个或多个模块（或文件）的文件夹。它们在Python 中提供了定义良好的模块组织层次结构。包的命名通常使用户能够清楚地了解其用法。

Python中的模块是包含相同定义和语句的 python 文件。它包含 Python函数类或变量。Python 中的模块以扩展名 .py 保存。import 语句用于将一个模块的所有功能导入到另一个模块。在这里，我们必须注意，我们可以通过将任何 Python 源文件作为模块导入到另一个 Python 源文件中来使用该文件的功能。我们可以用一个 import 语句导入多个模块，但一个模块只加载一次，而不管它被导入到我们的文件中多少次。

Person 类中使用@property 装饰器的主要问题是我们不能使用property 来修改类的属性或值。@property 装饰器还使 getter 和 setter 的使用变得更加容易，我们将在本文后面了解有关 getter 和 setter 的更多信息。因此，@property装饰器使我们的工作变得更容易，因为我们不需要手动调用property()函数来获取类的属性。让我们以相同的 Person 类为例，学习如何使用删除器装饰器方法来删除 Person 类的 name 属性。

Python 中的闭包是一个内部函数对象，它的行为类似于对象，即使在外部函数完成执行之后，它也会记住并可以访问创建它的本地范围内的变量。即使封闭范围中的值不存在于内存中，闭包也是一个记住这些值的函数对象，就像我们示例中包含字符串“Hello”的“message”变量。实例 d1 会将 20 除以 2，因为我们用divider(2) 初始化了它，因此，对于除法，y 的值将为 2，并且 x = 20。例如，嵌套函数，在外部函数中声明的变量被内部函数使用，最后，外部函数返回一个函数，就像我们返回一个变量一样。

Python 中的装饰器是一个函数，它接受另一个函数作为其参数，并扩展该给定函数的行为而不显式修改它。Python 中的装饰器用于包装另一个函数，以扩展被包装函数的行为，而不永久修改它。在这个例子中，simple_decorator是一个装饰器，它在调用say_hello函数之前和之后添加一些行为，而不修改函数本身。Python 中的装饰器也使用内部函数。您需要做的就是在另一个接受参数的函数中定义装饰器，然后在装饰器中使用这些参数。是的，您当然可以在 Python 中的单个函数上使用多个装饰器。

普通函数将返回一系列项目，但在给出结果之前，它会在内存中创建一个序列，然后给出结果，而生成器函数一次产生一个输出。列表理解和生成器表达式之间的主要区别是列表理解返回一个项目列表，而生成器表达式返回一个可迭代对象。生成器函数被定义为普通函数，但是要识别普通函数和生成器函数之间的区别在于，在普通函数中，我们使用。但是在实现上，它们是不同的，它们的实现与列表理解类似，实现上唯一的区别是，来返回值，而在生成器函数中，而不是使用 return，我们使用。在 Python 中，有一些方法可以创建生成器函数。

有些对象是可迭代的，这意味着我们可以遍历它们，并且它们将单独返回其成员值。然后我们创建了一个无限 while 循环，其中有一个 try-catch 块，如果我们得到 StopIteration，我们就停止循环；为了制作我们自己的迭代器，我们必须使用Python提供的两个dunder/magic方法。我们创建了一个 ModOfTwo 类，它将为我们提供从 0 到数字（在我们的例子中为 3）的数字的 mod。迭代器非常有帮助，它们帮助我们节省了大量的资源。在此代码中，我们创建了可迭代 nums 的迭代器对象。

我们使用电视观看节目、新闻或电影等。我们使用电视遥控器打开或关闭电视，切换到不同的频道，以及提高或降低音量。电视用户只知道他/她可以使用遥控器上的按钮来做到这一点。他们不知道的是这一切是如何在内部发生的，例如电视传感器如何从电视遥控器捕获信号，然后如何处理接收到的信号以执行更改频道所需的操作等。所有内部功能都是隐藏的，对于用户来说，他们可能没有必要知道这是如何发生的。我们上面看到的例子是现实生活中抽象的例子之一。在面向对象编程中，我们称之为“数据抽象”。

多态性是面向对象编程的一个基本概念，是一个函数执行多个功能的能力。它可以以不同的方式实现，包括运算符重载、内置函数、类和继承。在运算符重载中，同一个运算符以不同的方式使用，例如加法和字符串连接。在英语中，同一个词可以根据我们的意图在不同的句子中使用。例如——手表这个词。它可以以以下两种方式使用-“我今天买了一块新手表。“我今晚真的很想看这部电影。显然，“手表”这个词首先被用作名词，然后用作动词。因此，这个词在两种情况下是相同的，但我们使用它的方式不同。

在 Python 中使用封装的主要优点是，作为用户，我们不需要知道方法和数据的架构，只需专注于为我们的应用程序使用这些功能性的封装单元即可。封装是OOP的基石概念之一。受保护成员与私有成员的区别在于，它们允许在类中访问成员，并允许所涉及的子类访问这些成员。使用“private”或“protected”访问修饰符声明的变量和方法不能从类外部访问，而那些声明为“public”的变量和方法可以访问。：通过封装对象或类的实现细节，开发人员可以对对象的内部状态或行为进行更改，而不会影响使用它的外部代码。

以下类是作为建筑物的蓝图创建的，其中“建筑物”蓝图（类）后面的每个建筑物（对象）都将具有默认属性，如“高度”和“建筑师”。isinstance（） 是 Python 的另一个内置函数，它允许我们检查对象是特定类的实例还是派生它的任何类的实例。在继承中，我们从其他已经存在的类派生类。我们只看到了两个级别的继承，一个是高级父类，一个是派生类，但在这里我们可以有多个级别，其中父类本身是从另一个类派生而来的。方法重写是任何面向对象的编程语言的一种功能，它允许子类或子类提供其超类或父类之一已提供的方法的特定实现。

该对象共享类的所有行为和属性，例如类中存在的变量和值。在 Python 中，类是定义对象结构和行为的蓝图或模板，而对象是类的实例。该类定义对象将具有的属性和方法，而对象是该类的特定实例，具有其自己独特的状态和行为。删除类的对象后，绑定到它的对象的名称将被删除，但该对象继续存在于内存中，没有为其分配任何名称。通过对象（即 obj1.a）访问属性的值（这里是“a”）并为其分配不同的值，我们可以更改类的每个对象的任何属性。在上面的代码片段中，我们创建了一个名为 Scaler 的类，它有两个属性，a 和 b。

由于 Python 是一种面向对象的编程语言，因此 Python 中几乎所有内容都是对象，具有其属性和方法。类是对象构造函数或创建对象的蓝图。它提供了一种将数据和功能捆绑在一起的方法。在Python中，我们有类来帮助我们将所有相关的对象和功能整合在一起，从而帮助我们轻松管理代码。与其他编程语言不同，Python 围绕对象的概念。因此，它是一种面向对象的编程语言（OOP）。类和对象是 OOP 的两个主要方面。python中的类是用户定义的蓝图，帮助我们创建对象。对象是特定类的实例。

例如，在文件处理的情况下，您可以定义可以打开和关闭文件的方法。语句自动处理文件的打开和关闭。它确保在退出块时关闭文件，即使发生错误也是如此。它简化了文件流等共享资源的管理，确保资源在使用后得到正确清理，无论是否引发异常。块可以简化某些情况下的错误处理和资源管理，特别是在处理文件处理、网络连接或数据库访问等资源密集型操作时。这对于确保正确关闭文件特别有用，即使在处理文件时发生错误也是如此。语句下的代码块退出时自动关闭它，无论是正常退出还是由于异常。块中，您必须手动打开和关闭文件，处理可能发生的任何异常。

当不再需要时从特定目录中删除文件或单个文件是删除文件的基本概念。现在要删除文件，您可以使用三种方法。如果要删除的目录与Python程序在同一目录中，则无需提供完整路径。然后我们检查该文件是否存在于该路径中，然后删除该文件，如果不存在，则不执行任何操作。要使用os模块删除文件，我们导入它，然后使用该模块提供的。删除目录，您还可以删除其中的所有内容（文件和子目录）。您不仅可以使用 os 模块删除文件，还可以删除目录。模块，然后将要删除的文件的完整文件路径存储在名为。我们可以提供您要删除的目录的路径。

因此，在处理诸如 1、2、3、4 和 5 之类的数字数组时，有必要将它们转换为字节表示形式，然后再将它们存储在二进制文件中。在 Python 中，使用 for 语句是将数据写入文件的一种强大且简洁的方法，尤其是在处理列表或字符串等可迭代对象时。但是，使用 open() 函数中的 'a' 模式，我们可以将新数据附加到文件末尾，而不影响现有内容。这里需要注意的一件事是，您是要打开现有文件还是要打开不存在的文件（通过创建文件）取决于您的访问模式。函数打开该文件时，该文件不存在。我们创建了它，然后打开了它。

要在 Python 中打开文件，请使用内置的 open() 函数和指定的访问模式，例如“w”、“w+”、“a”或“a+”。请注意，在这种模式下，如果您的文件已经存在，那么您想要写入文件的任何内容都将被写入，但会删除文件的所有初始内容。：追加访问模式允许您写入打开的文件。这里需要注意的是，使用这些访问模式对二进制文件进行的任何操作的返回类型都将采用字节字符串的形式，而不是像文本文件中那样的文本字符串。相比之下，二进制文件没有任何这样的终止符，将二进制文件转换为机器可以理解的二进制语言后即可存储文件的数据。

例如，如果您需要分析、处理和存储来自网站的数据，那么您首先需要废弃（这意味着获取网页上显示的所有数据，如文本和图像）数据并将其存储在磁盘上，然后加载这些数据并进行分析，然后将处理后的数据存储在磁盘上的文件中。如果您想对该文件执行任何操作，例如打开它、更新它或对该文件执行任何其他操作，所有这些都属于文件处理。通常的做法是关闭打开的文件，因为关闭的文件可以降低被无根据地更新或读取的风险。在文件处理中，我们有两种类型的文件，一种是文本文件，另一种是二进制文件。访问模式告诉打开的文件中可能进行的操作类型。

它主要用作调试工具。例如，如果我们编写一个执行除法的函数，我们知道除数不能为零，因此我们“断言”除数不应等于零，以防止可能发生的任何类型的错误/错误由于后面的代码中出现了这个问题。如果在复杂的操作过程中，半径的值发生变化并且不等于直径的一半，我们的断言语句条件会立即检测到它并抛出错误，以避免代码中出现任何进一步的复杂性/错误或提供不需要的输出。然而，如果一个程序涉及圆的半径和直径的计算，并且圆的半径在程序中的任何点都不是直径的一半，那么这属于“这不应该发生”的情况，如下所示这是无法改变或违反的事实。

finally 是与 try 和 except 一起使用的关键字，当我们有一段代码要运行时，无论 try 是否引发异常。（自定义异常是程序员在某些特定场景或条件下需要中断代码流时可能引发的异常）还可以向这些自定义异常提供支持引发异常原因的字符串消息。上面的示例非常适合 try、 except 或 else 和 finally 块的应用，因为每个块所发挥的作用如果我们不使用这些块可能很难实现。在上面的示例中，我们捕获了 try 块中引发的异常，但 except 块将捕获 try 可能引发的所有异常。

在 Python 中，生成器推导式用于通过操作现有列表的元素来创建新的生成器。考虑到您有一个连续偶数列表，并且想要创建一个连续奇数列表，您可以通过向列表的每个元素添加 1 来实现。考虑以下 1 个列表的示例，其中一个包含一年中的月份，另一个包含最多 12 的自然数。我们的目标是创建一个字典，其中键是月份的数字，值是月份的名称。我们所做的就是通过将新列表中的每个元素命名为红色，从现有的 blue_list 创建一个 red_list。字典推导式用于通过操作现有的字典或列表序列来创建新的字典。

好了，不多说了，我们将分解这些数据结构集合的差异并理解它们，以便我们永远不会忘记它们！希望这些信息能够更清楚地说明 python 中列表、元组、集合和字典之间的区别。但在那之前，我们应该知道字典是什么，以及它们的用途，因为这是永远不会改变的东西。这个集合也有可迭代的、有序的和（可以包含）重复的数据，就像列表一样。集合是另一种数据结构，它保存无序、可迭代和可变数据的集合。一些最常用的内置集合是列表、集合、元组和字典。Python中列表、元组、集合、字典的区别。字典、列表、集合和元组之间的主要区别。

与其他数据类型不同，元组中的元素是有序的且不可变的。嗯，Python 元组是任何数据类型的元素的集合，就像列表一样，但是元组是不可变的，即一旦分配了元组的元素或元组本身，我们就无法更改它，而我们可以按原样更改列表的元素可变的。元组的优点和缺点只不过是它的用例，即元组服务于某些用例，因此人们应该知道何时使用元组，以便利用它来发挥其优势。即使元组的元素也无法更新，除非该元素是可变的，例如列表。让我们深入了解Python中的元组，看看它的应用、用例，以及它们与常用的数据结构集合、列表有何不同。

我们可以在Python中使用数字前缀0b来表示二进制数，如0b1110，使用前缀0x表示十六进制数，如0x1117，以及使用前缀0o表示八进制数，如0o1117。实部将作为第一个参数传递，虚部将作为第二个参数传递，而且实部是强制性的，虚部是可选的。类似地，当我们将负值作为输入传递给阶乘函数时，它会引发 ValueError 异常，并显示消息“ValueError：未为负值定义阶乘（）”。该函数将数字作为第一个参数（强制参数），将计算对数的基数作为可选的第二个参数，并返回一个浮点值作为输出。

Python 中的集合是无序且不可变的唯一元素的集合。Python 中的集合对于各种应用程序非常有用，例如从列表中删除重复项，执行集合上的并集、交集和差集等数学运算等。在数学中，集合是形成一个组的不同对象的集合。当从集合 A 中减去集合 B 时，即集合 A - 集合 B，那么我们说在结果集中集合 B 的所有元素都将从集合 A 中删除。两个集合 A 和 B 的对称差是包含 A 或 B 中的元素但不包含两者的集合。在Python中，可以对集合执行并集、交集等操作，但它也可用于我们将在本文中讨论的其他目的。

在Python中，字典是一种数据类型，可以复制现实世界的数据排列，其中指定键存在给定值。值可以是任何类型，包括列表、元组、整数等。换句话说，字典是键值对的集合，值可以是任何 Python 对象。Python 字典的值可能是唯一的，也可能不是唯一的。字典中的值可以是任何数据类型，但需要注意的是键是不可变的。键在字典中始终是唯一的，是帮助我们在内存中定位数据的属性。现在我们知道了如何使用 Python 字典，让我们看看一些字典函数和字典方法。使用一个代码行，我们创建了一个范围为 6 的字典，其中值是键的平方！

Python 列表是可变的（可更改的），这意味着我们可以在它们形成后更改它们的元素。为了访问列表中的元素，索引在索引运算符 ([ ]) 中提及，前面是列表的名称。对于嵌套列表，我们首先使用索引运算符访问内部列表在外部列表中存储/索引的索引。下面是一些与 Python 中的列表相关的内置函数的列表。我们在 python 中访问列表中的元素/值的另一种方法是使用负索引。我们可以在列表中存储任意数量的项目/元素，它们可以是同类的（相同数据类型的所有项目）或异构的（列表中不同数据类型的项目）。

一种更直接的方法是将学校分成几个部分，直到可以制作最小的部分来找到学生，也就是说，首先搜索她所在的年级，然后是班级会更有意义，然后您将能够更容易地找到她的位置。尽管由于 return 语句中存在函数名称，调用似乎是尾递归的，但这并不是因为在这种情况下调用是表达式的一部分。如果在递归函数中，其中的所有调用都是尾递归的，则称为尾递归。在尾递归函数中，函数完成的最后一个任务是递归调用，因此在递归调用发生后没有挂起的操作。在比较中，先将字符转换为大写，然后再进行比较，以减少同一元音的不同大小写之间的比较次数。

在 Python 编程中，lambda 函数（通常也称为匿名函数）是一种创建小型未命名函数的独特而简洁的方式。与使用 def 关键字声明的传统函数不同，lambda 函数是使用 lambda 关键字定义的。Lambda 函数在短时间内需要快速、一次性函数的情况下特别有用。

在 Python 中，打包允许函数使用星号 （*） 语法接受任意数量的参数，而解包允许将序列的元素分发到多个变量或函数参数中。