1、Python 前期概要

Python是一种易于学习、维护且具有广泛标准库的高级编程语言。它支持面向对象、交互式编程,可移植性强,适用于多种应用领域,如科学计算、机器学习和网络爬虫等。Python3在Unicode支持和代码规范性上优于Python2。

一、计算机语言

计算机不能直接理解任何机器语言以为的任何语言,所以我们程序员写的代码必须翻译成计算机语言,计算机才能执行程序,将程序翻译成机器语言的的工具就叫编译器,例如java的JVM,C/C++的GCC

编译器编译翻译的方式有两种: 一种是编译,一种是解释

1、类型

1.1、编译型语言

程序在执行之前需要一个专门的编译过程,把程序编译成为机器语言的文件,运行时不需要重新翻译,直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高,依赖编译器,跨平台性差些。如C、C++、等,java既有编译也有解释

1.2、解释型语言(脚本语言)

解释性语言在运行程序的时候才翻译,每个语句都是执行的时候才翻译。这样解释性语言每执行一次就要翻译一次,效率比较低,比较典型的就是python,perl,javaScript等

2、编译方式

2.1、编译
  • 程序执行前需要翻译
  • 只编译一次,以后运行不用重新翻译,执行效率高
2.2、解释
  • 不需要编译
  • 需要解释器
  • 语句执行时才翻译
  • 每次执行时,都需要逐句翻译,执行效率比较低
2.3、结构图

二、概要

Python的名字来源于英国一个著名的喜剧组合 monty python(蒙提 派森)

Python 是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非常难学的 C 语言,非常流行的 Java 语言,适合网页编程的 JavaScript 语言等等

那 Python 是一种什么语言?

首先,我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序, 都是为了让计算机干活,比如下载一个 电影,编写一个文档等等,而计算机干活的 CPU 只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极 大,最后都得“翻译”成 CPU 可以执行的机器指令。而不同的编程语言, 干同一个活,编写的代码量,差距也很大。

比如,完成同一个任务,C 语言要写 1000 行代码,Java 只需要写 100 行,而 Python 可能只要 10 行。

所以 Python 是一种相当高级的语言。

你也许会问,代码少还不好?代码少的代价是运行速度慢,C 程序运行 1 秒钟,Java 程序可能需要 2 秒,而 Python 程序可能就需要5秒。

那是不是越低级的程序越难学,越高级的程序越简单?表面上来说,是的,但是,在非常高的抽象计算中,高级的 Python 程序设计也是非常难学的,所以,高级程序语言不等于简单。也就说入门简单提高难,这个需要花大量的时间去学习和研究

但是,对于初学者和完成普通任务,Python 语言是非常简单易用的。连 Google 都在大规模使用 Python,你就不用担心学了会没用

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。是著名的Guido van Rossum在1989年圣诞节期间,为了打发无聊的圣诞节而编写的。

Python的设计具有很强的可读性,相比其他编程语言,Python具有它别具一格的语法结构,特别是Python的缩进规则,改变了不少不好的编程习惯。Python的简洁、易读、易维护、丰富和强大的类库及可扩展性等特点,使它受到越来越多编程人员的喜爱。

  1. 解释性:也就是说Python没有编译这个过程,这有点类时与PHP语言
  2. 交互式:可以再Python提示符后,直接执行python代码
  3. 面向对象:具有面向对象语言的风格,代码的封装、继承以及多态等编程技术

三、Python发展史

1991年,第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的,并能够调用C语言的库文件。从一出生,Python已经具有了:类,函数,异常处理,包含表和词典在内的核心数据类型,以及模块为基础的拓展系统。

版本发布时间
Python 1.01994
Python 2.02000/10/16
Python 2.42004/11/30
Python 2.52006/09/19
Python 2.62008/10/1
Python 2.72010/07/03
Python 3.02008/12/03
Python 3.12009/06/27
Python 3.22011/02/20
Python 3.32012/09/29
Python 3.42014/03/16
Python 3.52015/09/13
Python3.62016/12/16
Python3.72018/6/27

四、语言特性

python是一种面向对象的解释型编程语言,它语法简洁清晰,学习难度相比其他编程语言会低些,相对容易上手。IEEE发布2018年编程语言排行榜:Python高居首位。TIOBE 于最近公布了2019年2月编程语言排行榜Python干掉c++排名第三

TIOBE

python有丰富而强大的库,能做很多事,也被称之为“胶水语言”,可以把其他语言编写的模块联结在一起调用,能够轻易地操作其他程序,比如对C/C++编写的模块,支持的非常好。

值得一提的是,2017年python被我国教育机构认可,用于学生的编程学习实践。摆脱多年的visual C++6.0的教育软件,学弟学妹们终于能学点跟社会接轨的技能了。这也从侧面证明了python的优点。

六、平台支持

Mac OS原生支持python运行环境,linux和windows都能安装python运行环境,配合简单的IDE就能编写python程序了。

IDE方面,idea也有针对python的IDE支持,代码写起来很舒服,另外还有jetbrain专门开发的PyCharm,选择很多。大牛用vim也能写python

七、语言特点

  • 易于学习:Python 有相对较少的关键字,结构简单,和一个明确定义的语法,学习起来更加简单。
  • 易于阅读:Python 代码定义的更清晰。
  • 易于维护:Python 的成功在于它的源代码是相当容易维护的。
  • 一个广泛的标准库:Python 的最大的优势之一是丰富的库,跨平台的,在 UNIX,Windows 和 macOS 兼容很好。
  • 互动模式:互动模式的支持,您可以从终端输入执行代码并获得结果的语言,互动的测试和调试代码片断。
  • 可移植:基于其开放源代码的特性,Python 已经被移植(也就是使其工作)到许多平台。
  • 可扩展:如果你需要一段运行很快的关键代码,或者是想要编写一些不愿开放的算法,你可以使用 C 或 C++ 完成那部分程序,然后从你的 Python 程序中调用。
  • 数据库:Python 提供所有主要的商业数据库的接口。
  • GUI 编程:Python 支持 GUI 可以创建和移植到许多系统调用。
  • 可嵌入:你可以将 Python 嵌入到 C/C++ 程序,让你的程序的用户获得”脚本化”的能力。
  • 面向对象:Python 是强面向对象的语言,程序中任何内容统称为对象,包括数字、字符串、函数等。

八、Python2还是Python3

Python2.7是2.x系列的最后一个版本,已经停止开发,不再增加新功能。2020年终止支持。所有的最新的标准库的更新改进,只会在3.x的版本里出现。Guido决定清理Python2.x ,并且不再兼容旧版本。

最大的一个改变就是使用Unicode作为默认编码。Pyhton2.x中直接写中文会报错,Python3中可以直接写中文了。从开源项目看,支持py3的比例已经大大提高,知名的项目一般都支持Python2.7和Python3+。

Python3比Python2更规范统一、去掉了没必要的关键字Python3.x还在持续改进。所以我们还是推荐大家使用Python3.x。

九、应用场景

  • 运维测试(PyUnit / seleniuml)
  • 后台开发(Django / Flask / Tornado)
  • 科学计算(Numpy / SciPy/Matplotlib)
  • 机器学习(Scikit-Learn)
  • 神经网络(TensorFlow)
  • 图像处理(Pillow)
  • 网络爬虫(Requests / Xpath / Scrapy)
  • 桌面软件(PyQt / PySide / wxPython / PyGTK)
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
内容概要:本文系统阐述了企业新闻发稿在生成式引擎优化(GEO)时代下的全渠道策略与效果评估体系,涵盖当前企业传播面临的预算、资源、内容与效果评估四大挑战,并深入分析2025年新闻发稿行业五大趋势,包括AI驱动的智能化转型、精准化传播、首发内容价值提升、内容资产化及数据可视化。文章重点解析央媒、地方官媒、综合门户和自媒体四类媒体资源的特性、传播优势与发稿策略,提出基于内容适配性、时间节奏、话题设计的策略制定方法,并构建涵盖品牌价值、销售转化与GEO优化的多维评估框架。此外,结合“传声港”工具实操指南,提供AI智能投放、效果监测、自媒体管理与舆情应对的全流程解决方案,并针对科技、消费、B2B、区域品牌四大行业推出定制化发稿方案。; 适合人群:企业市场/公关负责人、品牌传播管理者、数字营销从业者及中小企业决策者,具备一定媒体传播经验并希望提升发稿效率与ROI的专业人士。; 使用场景及目标:①制定科学的新闻发稿策略,实现从“流量思维”向“价值思维”转型;②构建央媒定调、门户扩散、自媒体互动的立体化传播矩阵;③利用AI工具实现精准投放与GEO优化,提升品牌在AI搜索中的权威性与可见性;④通过数据驱动评估体系量化品牌影响力与销售转化效果。; 阅读建议:建议结合文中提供的实操清单、案例分析与工具指南进行系统学习,重点关注媒体适配性策略与GEO评估指标,在实际发稿中分阶段试点“AI+全渠道”组合策略,并定期复盘优化,以实现品牌传播的长期复利效应。
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