开始Python -- 标准库(1)

Python——标准库函数 Python标准库函数相关知识 阅读详情

Python自带很多模块,这里描述一些常用的模块(标准库)中的重要函数和变量。

1、sys模块

(1)argv

l         命令行参数List,包括Python脚本名(sys.argv[0])

(2)exit([arg])

l         退出当前程序(具有UNIX风格);可以指定一个整数来表明程序执行结果,或者指定一个字符串来提供错误信息或执行结果信息

(3)modules

l         模块名映射到实际模块的Dictionary。下面是输出已导入的模块名List的例子:

>>> import sys, pprint

>>> pprint.pprint([key for key in sys.modules.keys() if key[0] != '_' and sys.modules.get(key) != None])

(4)path

l         导入模块时,Python查找模块的路径List

(5)platform

l         Python运行平台的简名String

(6)stdin/stdout/stderr

l         标准输入流/输出流/错误流,类文件对象

 

2、os模块

(1)environ

l         映射操作系统环境变量的Dictionary,可以用于改变环境变量的值。但不是所有的平台都支持。

(2)system(command)

l         执行操作系统命令(外部程序),下面是打开firfox浏览器的例子:

>>> import os

>>> os.system(r'"C:/Program Files/Mozilla Firefox/firefox.exe"')

l         由于目录名中间有空格,所以必须用引号将路径引起来;另外,在启动外部程序运行时,Python将控制权交给外部程序,自身处于等待状态,直到外部程序运行结束后交还控制权。

l         在Windows平台有个更好用的函数startfile():

os.startfile(r'c:/Program Files/Mozilla Firefox/firefox.exe')

l         这里路径不需要用引号引起来,即使路径中有空白字符;并且Python会在新的Shell中执行外部程序,自身不会处于等待状态,可以直接运行后续脚本。

(3)sep

l         路径名字间分割符

(4)pathsep

l         多路经(例如环境变量PYTHONPATH)的路径之间的分割符

(5)linesep

l         文本文件中行分割符

 

3、fileinput模块

fileinput模块使你能够方便的遍历一系列文本文件的所有行。脚本运行时,文本文件作为命令行参数指定,如果不指定默认为标准输入(sys.stdin)。

(1)input([files[, inplace[, backup]])

l         返回一个用于遍历多输入流的所有行的对象

l         可以设置files参数来指定多个文件名的Sequence

l         可以设置inplace=True,进行替换处理

l         可以设置backup参数指定文件扩展名,以便在进行替换处理时创建备份文件

(2)filename()

l         返回当前处理的文件名

(3)lineno()

l         返回当前行数,这是累计的行数(从1开始)

(4)filelineno()

l         返回当前文件中的行数(从1开始)

(5)isfirstline()

l         如果是当前文件的第一行返回True,否则返回False

(6)isstdin()

l         如果是当前文件是sys.stdin返回True,否则返回False

(7)nextfile()

l         关闭当前文件,跳到下一个文件;跳过的行数不计算在lineno()中

(8)close()

l         关闭整个文件链,结束遍历

l         下面是给文件添加行号的简单例子:

# numberlines.py

import fileinput

for line in fileinput.input(inplace=True):

    line = line.rstrip()

    num = fileinput.filelineno()

    print '%-40s # %2i' % (line, num)

 

4、time模块

time模块用于日期和时间的维护,以及字符串和日期之间的转换。

(1)日期表示形式

l         以秒为单位的浮点数

l         包含9个整数的日期Tuple,例如:(2009, 3, 4, 17, 16, 7, 2, 63, 0)

l         日期Tuple的字段说明如下:

索引     字段     值

0        年       4位,YYYY

1        月       1–12

2        日       1–31

3        小时     0–23

4        分钟     0–59

5        秒       0–61(包括闰秒和双闰秒)

6        星期     0–6,星期一是0

7        公历日   1–366

8        夏令时   0, 1, or –1(布尔值)

(2)localtime([secs])

l         将秒数转换为日期Tuple(本地日期)

l         如果不提供参数或为None,则使用当前时间

(3)mktime(tuple)

l         和localtime()函数相反,将日期Tuple转换为秒数(本地日期)

(4)sleep(secs)

l         使程序挂起指定的秒数再执行

(5)strftime(format[, tuple])

l         将日期Tuple转换为指定格式的日期字符串

l         常用的格式指令如下:

指令     含义

%d       月的天数[01,31]

%H       小时[00,23]

%m       月[01,12]

%M       分钟[00,59]

%S       秒[00,61] (包括闰秒和双闰秒)

%Y       4位年

%%       %字符

(6)strptime( string[, format])

l         和strftime()函数相反,将指定格式的日期字符串转换为日期Tuple;格式指令和strftime()函数使用的相同

(7)日期计算

l         下面是日期字符串进行日期计算的工具类:

#DateTimeUtils.py

import time

import datetime

 

# DateTime String Utilities

class DateTimeUtils:

    @staticmethod

    def addDay(str, format, n):

        timeTuple = time.strptime(str, format)

        oldDate = datetime.date(timeTuple[0], timeTuple[1], timeTuple[2])

        newDate = oldDate + datetime.timedelta(days=n)

        return time.strftime(format, newDate.timetuple())

l         这里使用了datetime模块提供的date和timedelta对象,用来支持日期的计算

l         timedelta对象表示2个日期之间的时间期间

l         addDay()函数的处理过程如下:

Ø         将日期字符串转换为日期Tuple

Ø         根据日期Tuple创建datetime.date对象

Ø         使用datetime.timedelta对象,在当前日期基础上加指定日数(可以为负数)

Ø         将计算后的日期转换为日期字符串

l         下面是一些执行的结果:

>>> from DateTimeUtils import DateTimeUtils

>>> print DateTimeUtils.addDay('20090301', '%Y%m%d', -2)

'20090227'

>>> DateTimeUtils.addDay('2009-03-05', '%Y-%m-%d', 7)

'2009-03-12'

 

5、random模块

random模块用来产生各种随机数。下面是些常用的函数:

(1)random()

l         返回0-1之间的浮点数(0<n<1)

(2)uniform(a, b)

l         返回a-b之间的浮点数(a<n<b)

(3)randrange([start], stop, [step])

l         使用相同参数调用range()函数,返回一个随机整数

(4)choice(seq)

l         从指定Sequence中返回一个元素

(5)shuffle(seq[, random])

l         对指定Sequence中的元素顺序进行洗牌

(6)sample(seq, n)

l         从指定Sequence中返回n个不同的元素

(7)下面是随机抽取纸牌的例子:

#cards.py

from random import shuffle

from random import choice

values = range(2, 11) + 'Jack Queen King A'.split()

suits = 'diamonds clubs hearts spades'.split()

deck = ['%s of %s' % (v, s) for v in values for s in suits]

shuffle(deck)

while deck:

    randomCard = choice(deck)

    print randomCard

    deck.remove(randomCard)

Python 解决安装标准库问题 在Python编程的广阔世界中,标准库作为Python的核心组成部分,为开发者提供了丰富的基础功能和工具,从文件操作、网络编程到数据处理,几乎覆盖了日常编程所需的一切。然而,对于刚踏入Python开发领域的新手来说,可能会遇到一些看似复杂的问题,比如安装Python后发现标准库不完整或缺失。本文将详细探讨如何确保Python安装后拥有完整的标准库支持,并通过实践指导帮助新手开发者顺利解决可能遇到的问题。 阅读详情

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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python自带的4个标准库

Python 自带的 4 个标准库Python 作为一门广泛使用的编程语言,其自带的标准库也是非常丰富的。其中,比较常用的有四个标准库,分别是:os、sys、re 和 random。本文将从多个角度分析这四个标准库的功能和使用方法。

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ruby_beginner
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