python可以做哪些东西_自己总结的一些东西

最新推荐文章于 2024-11-28 13:54:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_36465108/article/details/113509125
本文介绍了Linux中常用的df-h和du-sh命令，用于磁盘管理和目录大小检查。接着，探讨了Python的NumPy、SciPy和matplotlib库在科学计算和数据可视化的应用。进一步讲解了MVC框架的概念及其在软件设计中的作用，特别是Flask框架的轻量级特性，适合小型网站和API开发。最后，讨论了前后端分离的优势以及RESTful API的设计原则，强调了API在前后端通信中的重要角色。

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1.linux两个实用常用命令

df -h：统计整体磁盘情况

du -sh：看单独目录点用情况

2.Python流行的第三方库

numpy:

使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。

scipy：

和Numpy联系很密切，Scipy一般都是操控Numpy数组来进行科学计算，所以可以说是基于Numpy之上了

matplotlib：绘图模块，提供了多种绘图接口

3.对MVC框架的理解

MVC框架是一个非常典型的软件设计模式，他将我们一般的程序分为三层，Model层，View层，controller层，Model层负责和数据库的交互，它将业务逻辑，数据，显示分离开来，分别聚集到一个模块里，view层负责用户交互，用户界面显示，controller层负责处理用户请求并给出响应，这样的话当我们对其中一个模块进行修改的时候，对其他模块的影响能够降到最小，比如改进和个性化定制界面及用户交互的同时，就不需要重新编写业务逻辑。

4.对Flask框架的理解

轻量级web框架，默认依赖两个外部库：jinja2和Werkzeug WSGI工具

适用于做小型网站以及web服务的API，开发大型网站无压力，但架构需要自己设计

与关系型数据库的结合不弱于Django，而与非关系型数据库的结合远远优于Django

5.如果说了项目是前后端分离的会有以下问题：

前后端分离的优点：

前端：负责 View 和 Controller 层；

后端：只负责 Model 层，业务处理/数据等；

API：

api是应用程序编程接口，是一些预先定义的函数，只要调用者提供的数据标准符合API的标准，那么就可以使用它。

比如我们在餐厅点餐，服务员就像是一个API,我们提供给他菜的名字，他给我们端上来一道道相应的菜。只要我们说的菜名菜单里有，他就能给我们端上来对应的菜。

restful API:

restful:

URL定位资源，用HTTP动词(GET,POST,PUT,DELETE)描述操作。

restful API:

所以RESTful API就是REST风格的API,RESTful API由后台也就是SERVER来提供前端来调用。前端调用API向后台发起HTTP请求，后台响应请求将处理结果反馈给前

端。也就是说RESTful 是典型的基于HTTP的协议。那么RESTful API有哪些设计原则和规范呢？

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python可以制作大型游戏_python能做游戏吗-python能开发游戏吗
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python文件操作实验总结_python文件操作总结
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原文地址： https://www.cnblogs.com/xinchrome/p/5011304.html文件操作对编程语言的重要性不用多说，如果数据不能持久保存，信息技术也就失去了意义。按照本人经验，IO也是蛮头疼的一件事，因为不会用得太多，所以总是记不住API，每次都要重新google就会打断思路，还不一定每次都快速得到正确的文章。本文内容包括：文件的读写操作文件的各种系统操作存储对象遍历...
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像知乎、豆瓣、小米这样的大厂，最早的网站都是用 Python 搭建的，国外则更多，如：YouTube 、Quora、Reddit、Instagram、Netflix 等代表地球顶级流量的大站，都构建在 Python 之上。大家都知道 Python 很吃香，薪资高、就业面广，但具体的，有哪些方向、哪些最适合自己，可能就没有具体的了解了。Python所有方向的技术点做的整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。
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python有哪些东西可以用下标访问
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<think>好的，用户问的是Python中有哪些东西可以用下标访问。首先，我需要回忆一下Python中常用的数据结构，然后逐个分析它们是否支持下标访问。 首先想到的是列表（list），列表是Python中最基本的数据结构之一，显然支持下标访问，比如list[0]。然后是元组（tuple），和列表类似，应该也支持下标访问。字符串（str）虽然不可变，但也可以通过索引获取单个字符，所以也算。 接下来是字典（dict），通常字典是通过键来访问值，比如dict['key']，但这里的键不一定是整数下标。不过，用户可能想知道的是否能用数字下标，这要看键是否为数字。不过严格来说，字典的访问方式是通过键，而不是顺序下标，所以可能需要说明字典是否算在内。 还有集合（set），集合是无序且不重复的，不支持下标访问，所以应该排除。然后是一些其他数据结构，比如collections模块中的deque、OrderedDict等。deque作为双端队列，应该支持下标访问，而OrderedDict虽然保持插入顺序，但访问方式还是通过键，所以可能不算。 另外，用户可能不知道的还有NumPy数组和Pandas的DataFrame、Series，这些第三方库的数据结构也支持类似下标或标签的访问。不过是否需要包括第三方库呢？用户的问题没有特别说明，可能需要提及，但分开说明是第三方库的内容。 还有，自定义类如果实现了__getitem__方法，也可以支持下标访问。比如用户自己定义的类，通过定义这个方法，可以让对象使用下标或切片操作。这也是一个点，可能需要提到。 现在需要整理这些内容，分成内置类型、第三方库结构、自定义类等部分。同时需要确保每个例子正确，比如列表、元组、字符串确实支持，字典的情况需要明确说明是通过键访问，而有序字典可能保持插入顺序但访问方式还是键。 可能还需要注意，虽然字符串和字节类型（bytes）都是序列，所以支持下标访问。字节数组（bytearray）同样支持。 另外，关于切片操作是否算下标访问？虽然用户问的是下标访问，但切片通常基于下标，所以可能可以一并提及，但重点还是单个下标访问。 最后，结构上先介绍内置的可下标访问类型，再讲第三方库，最后自定义类。每个部分给出简单例子，说明用法。同时需要提醒字典和集合的区别，避免用户混淆。 检查是否有遗漏的结构，比如range对象？range虽然表示不可变序列，但本身不支持下标访问，直到Python 3.2之后才支持？或者我记错了？需要确认。例如，在Python 3中，range对象是否允许像range(10)[5]这样的操作？是的，range对象在Python 3中是支持索引的，所以应该包括进去。 那这样的话，Python中可下标访问的内置类型包括：列表、元组、字符串、字节、字节数组、range对象。字典虽然可以用键访问，但严格来说不是通过数字下标，而是任意可哈希键，所以是否归类到这里？可能应该单独说明字典的情况，避免误解。 总结结构： 1. 内置数据类型： - 列表 list - 元组 tuple - 字符串 str - 字节 bytes - 字节数组 bytearray - range对象（Python 3中支持索引） 2. 字典 dict（通过键访问，但键不一定是数字下标） 3. 第三方库的数据结构： - NumPy数组 - Pandas的Series和DataFrame（通过行/列标签或位置） 4. 自定义类（实现__getitem__方法） 需要注意，虽然range支持索引，但它是不可变的，所以不能通过下标修改值。这点可能需要说明，但用户的问题只是访问，所以可能不需要详细说明。 此外，像collections.namedtuple，这样的结构也是支持下标访问的，属于元组的子类，所以可能已经包含在元组部分。 最后，确保每个点都有例子，例如列表用[0]，字典用['key']，字符串用[2]等。同时指出字典的特殊性，即通过任意键而不是数字索引访问，所以是否算作“下标访问”可能存在歧义，需要明确说明。 可能还需要提到，虽然下标访问通常是使用方括号，但背后调用的是__getitem__方法，所以任何实现了这个方法的对象都可以支持，包括自定义类。 综上，这样的结构应该能全面回答用户的问题，覆盖主要的Python结构，并区分不同情况。</think>Python中可以使用下标（索引）访问的对象主要分为以下几类，以下按类别说明并举例： --- ### 一、内置数据类型 1. **列表（`list`）** 通过数字索引访问元素，索引从 `0` 开始： ```python lst = [10, 20, 30] print(lst[0]) # 输出: 10 ``` 2. **元组（`tuple`）** 与列表类似，但不可修改： ```python tup = (1, 2, 3) print(tup[1]) # 输出: 2 ``` 3. **字符串（`str`）** 通过索引访问单个字符： ```python s = "Hello" print(s[3]) # 输出: 'l' ``` 4. **字节序列（`bytes` 和 `bytearray`）** 类似字符串，支持索引访问： ```python b = b"abc" print(b[2]) # 输出: 99（ASCII值） ``` 5. **`range` 对象** 从 Python 3 开始支持索引访问： ```python r = range(5, 10) print(r[1]) # 输出: 6 ``` --- ### 二、字典（`dict`）的键访问 字典通过 **键（key）** 而非数字下标访问值，形式上类似下标语法： ```python d = {"name": "Alice", "age": 25} print(d["name"]) # 输出: "Alice" ``` --- ### 三、第三方库的数据结构 1. **NumPy 数组** 支持多维索引和切片： ```python import numpy as np arr = np.array([[1, 2], [3, 4]]) print(arr[0, 1]) # 输出: 2 ``` 2. **Pandas 的 `Series` 和 `DataFrame`** - `Series` 通过索引标签或位置访问： ```python import pandas as pd s = pd.Series([10, 20, 30], index=["a", "b", "c"]) print(s["b"]) # 输出: 20 ``` - `DataFrame` 通过行/列标签访问： ```python df = pd.DataFrame({"A": [1, 2], "B": [3, 4]}) print(df.loc[0, "A"]) # 输出: 1 ``` --- ### 四、自定义类 通过实现 `__getitem__` 方法，自定义类可支持下标访问： ```python class MyClass: def __getitem__(self, index): return index * 2 obj = MyClass() print(obj[3]) # 输出: 6 ``` --- ### 总结 | 类型 | 示例 | 下标形式 | |---------------|--------------------|---------------| | 列表/元组 | `lst[0]` | 整数索引 | | 字符串 | `s[2]` | 整数索引 | | 字典 | `d["key"]` | 任意键 | | NumPy数组 | `arr[1, 0]` | 多维索引 | | 自定义类 | `obj[3]` | 需实现`__getitem__` | **注意**：集合（`set`）和默认的迭代器（如生成器）不支持下标访问。
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