Python和JAVA哪个更有优势
Python和JAVA哪个更有优势？
虽说现在Java是最受欢迎的编程语言，不过随着数据挖掘、机器学习、AI 等热门技术的流行，Python越来越受欢迎了，更有人宣称，Python将会取代Java成为最受欢迎的编程语言。Python与Java各有什么优势?Python真的会比Java更受欢迎吗?
Java和Python的优势对比：
二者都是通用的编程语言，都是定期更新的。Java是静态语言，需要显示声明所有的变量名;而Python是动态语言，无需显示声明变量名。
作为流行的Web技术，Java还被广泛用于开发全球最受欢迎的手机操作系统，也就是安卓。安卓的SDK包含了许多标准Java库。开发人员利用网络系统、数据结构、图表算法和数学程序库，很容易就能创建一个安卓应用。他们还可以利用各种工具和框架加快安卓应用的研发。
Python越来越受欢迎及其用户数量每年都大幅增长的原因在于Python逐渐成为所有流行IT技术的首选语言。几乎所有的IT领域，包括Web 研发、云计算(AWS、OpenStack、VMware、Google云、Oracle云等)、基础设施自动化、软件测试、移动端测试、大数据和Hadoop、数据科学等，都将Python作为首选的编程语言。
Python与Java相比有什么优势?
在一般编程任务中，Java要求开发人员把代码行写得比较长，还要另外花时间来组织、维护和更新Java代码库。而Python句法让开发人员可以轻松表达概念，这进一步强调了代码生成的可重用性和可读性。因此，程序员在维护和更新代码库就更容易了。
从2013年至2017年的统计数据来看，近年来市场对Java的需求连续几年都在减少，而对Python的需求连续增长，2014年为200，到2017年已高于6500。在未来的人工智能中，Python语言依旧可以发挥相当大的作用。建议错过安卓、iOS高峰的人把握Python这个机会。
kruskal基于Python的代码实现
通信网课程设计 Project2_Kruskal算法 (基于union_find实现) 一源代码 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed May 23 09:31:49 2018 @author: 15193 """ import numpy as np import time start=time.clock() class Graph(object): def __init__(self): #初始化 self.nodes=[] self.edge={} def insert(self,a,b,c): #添加相应的边 if not(a in self.nodes): self.nodes.append(a) self.edge[a]={} if not(b in self.nodes): self.nodes.append(b) self.edge[b]={} self.edge[a][b]=c self.edge[b][a]=c def succ(self,a): #返回点的有关的边 return self.edge[a] def getnodes(self): #返回点集 return self.nodes class union_find(object): #搭建union-find数据结构 def __init__(self,size): self.parent=[] self.rank=[] self.count=size for i in range(0,size): self.parent.append(i) self.rank.append(1)
ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现
ARIMA时间序列建模过程——原理及python实现 ARIMA模型的全称叫做自回归查分移动平均模型，全称是(ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average Model)，是统计模型(statistic model)中最常见的一种用来进行时间序列预测的模型，AR、MA、ARMA模型都可以看作它的特殊形式。 1. ARIMA的优缺点 优点：模型十分简单，只需要内生变量而不需要借助其他外生变量。 缺点：要求时序数据是稳定的（stationary），或者是通过差分化(differencing)后是稳定的;本质上只能捕捉线性关系，而不能捕捉非线性关系。 2. ARIMA的参数与数学形式 ARIMA模型有三个参数:p,d,q。 p--代表预测模型中采用的时序数据本身的滞后数(lags) ,也叫做 AR/Auto-Regressive项; d--代表时序数据需要进行几阶差分化，才是稳定的，也叫Integrated项; q--代表预测模型中采用的预测误差的滞后数(lags)，也叫做MA/Moving Average项。 差分：假设y表示t时刻的Y的差分。 if d=0, yt=Yt, if d=1, yt=Yt?Yt?1, if d=2, yt=(Yt?Yt?1)?(Yt?1?Yt ?2)=Yt?2Yt?1+Yt?2 ARIMA的预测模型可以表示为： Y的预测值= 白噪音+1个或多个时刻的加权+一个或多个时刻的预测误差。 假设p，q，d已知，
ARIMA用数学形式表示为： yt?=μ+?1?yt?1+...+?p?yt?p+θ1?et?1+...+θq?et?q 其中,?表示AR的系数，θ表示MA的系数 3.Python建模 ##构建初始序列 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import statsmodels.api as sm from statsmodels.graphics.tsaplots import acf,pacf,plot_acf,plot_pacf from statsmodels.tsa.arima_model import ARMA from statsmodels.tsa.arima_model import ARIMA #序列化 time_series_ = pd.Series([151.0, 188.46, 199.38, 219.75, 241.55, 262.58, 328.22, 396.26, 442.04, 517.77, 626.52, 717.08, 824.38, 913.38, 1088.39, 1325.83, 1700.92, 2109.38, 2499.77, 2856.47, 3114.02, 3229.29, 3545.39, 3880.53, 4212.82, 4757.45, 5633.24, 6590.19, 7617.47, 9333.4, 11328.92, 12961.1, 15967.61]) time_series_.index = pd.Index(sm.tsa.datetools.dates_from_range('1978','2010')) time_series_.plot(figsize=(12,8)) plt.show() 3.1 异常值及缺失值处理 异常值一般采用移动中位数方法： frompandasimportrolling_median threshold =3#指的是判定一个点为异常的阈值 df['pandas'] = rolling_median(df['u'], window=3, center=True).fillna(method='bfill').fillna(method='ffill') #df['u']是原始数据，df['pandas'] 是求移动中位数后的结果，window指的 是移动平均的窗口宽度 difference = np.abs(df['u'] - df['pandas']) outlier_idx = difference > threshold 缺失值一般是用均值代替（若连续缺失，且序列不平稳，求查分时可能出现nan） 或直接删除。
python基础重点梳理笔记
Python变量和数据类型 变量本身类型不固定的语言称之为动态语言，与之对应的是静态语言。静态语言在定义变量时必须指定变量类型。 如果字符串本身包含'怎么办？比如我们要表示字符串I'm OK ，这时，可以用" "括起来表示："I'm OK" 类似的，如果字符串包含"，我们就可以用' '括起来表示：'Learn "Python" in imooc'如果字符串既包含'又包含"怎么办？ 这个时候，就需要对字符串的某些特殊字符进行转义，Python字符串用\进行转义：'Bob said \"I\'m OK\".' 字符串前面加个前缀r，表示这是一个raw 字符串，里面的字符就不需要转义了。例如：r'\(~_~)/ \(~_~)/' 表示多行字符串，可以用'''...'''表示： ''' Line 1 Line 2 Line 3''' 还可以在多行字符串前面添加 r ，把这个多行字符串也变成一个raw字符串： Python在后来添加了对Unicode的支持，以Unicode表示的字符串用u'...'表示， 比如：print u'中文' Python中布尔类型 and 和 or 运算的一条重要法则：短路计算。 1. 在计算 a and b 时，如果 a 是 False，则根据与运算法则，整个结果必定为 False，因此返回 a；如果 a 是 True，则整个计算结果必定取决与 b，因此返回 b。 2. 在计算 a or b 时，如果 a 是 True，则根据或运算法则，整个计算结果必定为 True，因此返回 a；如果 a 是 False，则整个计算结果必定取决于b，因此返回 b。
用Python实现数据库编程
破釜沉舟: 为网站站长.设计师.编程开发者. 提供资源!https://www.360docs.net/doc/e215349259.html, 用Python实现数据库编程 文章类别：Python 发表日期：2004-11-11 来源: CSDN 作者: wfh_178 <用PYTHON进行数据库编程> 老巫 2003.09.10 19 September, 2003 用PYTHON语言进行数据库编程, 至少有六种方法可供采用. 我在实际项目中采用,不但功能强大,而且方便快捷.以下是我在工作和学习中经验总结. 方法一:使用DAO (Data Access Objects) 这个第一种方法可能会比较过时啦.不过还是非常有用的. 假设你已经安装好了PYTHONWIN,现在开始跟我上路吧…… 找到工具栏上ToolsàCOM MakePy utilities,你会看到弹出一个Select Library的对话框, 在列表中选择'Microsoft DAO 3.6 Object Library'(或者是你所有的版本). 现在实现对数据的访问: #实例化数据库引擎 import win32com.client engine = win32com.client.Dispatch("DAO.DBEngine.35") #实例化数据库对象,建立对数据库的连接 db = engine.OpenDatabase(r"c:\temp\mydb.mdb") 现在你有了数据库引擎的连接,也有了数据库对象的实例.现在就可以打开一个recordset了. 假设在数据库中已经有一个表叫做 'customers'. 为了打开这个表,对其中数据进行处理,我们使用下面的语法: rs = db.OpenRecordset("customers") #可以采用SQL语言对数据集进行操纵 rs = db.OpenRecordset("select * from customers where state = 'OH'") 你也可以采用DAO的execute方法. 比如这样: db.Execute("delete * from customers where balancetype = 'overdue' and name = 'bill'") #注意,删除的数据不能复原了J
Python基础知识点
Python 变量类型 变量赋值 Python 中的变量赋值不需要类型声明。 每个变量在内存中创建，都包括变量的标识，名称和数据这些信息。 每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值以后该变量才会被创建。 等号（=）用来给变量赋值。 等号（=）运算符左边是一个变量名,等号（=）运算符右边是存储在变量中的值。例如： counter = 100 # 赋值整型变量 miles = 1000.0 # 浮点型 name = "John" # 字符串 print (counter) print (miles) print (name) 多个变量赋值 Python允许你同时为多个变量赋值。例如： a = b = c = 1 以上实例，创建一个整型对象，值为1，三个变量被分配到相同的内存空间上。您也可以为多个对象指定多个变量。例如： a, b, c = 1, 2, "john" 以上实例，两个整型对象1和2的分配给变量 a 和 b，字符串对象 "john" 分配给变量 c。 标准数据类型 在内存中存储的数据可以有多种类型。 例如，一个人的年龄可以用数字来存储，他的名字可以用字符来存储。 Python 定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。 Python有五个标准的数据类型：
?Numbers（数字） ?String（字符串） ?List（列表） ?Tuple（元组） ?Dictionary（字典） Python数字 数字数据类型用于存储数值。 他们是不可改变的数据类型，这意味着改变数字数据类型会分配一个新的对象。当你指定一个值时，Number对象就会被创建： var1 = 1 var2 = 10 您也可以使用del语句删除一些对象的引用。 del语句的语法是： del var1[,var2[,var3[....,varN]]]] 您可以通过使用del语句删除单个或多个对象的引用。例如： del var del var_a, var_b Python支持四种不同的数字类型： ?int（有符号整型） ?long（长整型[也可以代表八进制和十六进制]） ?float（浮点型） ?complex（复数） Python字符串 ?
Python实现WEB详细过程
使用Websocket对于客户端来说无疑十分简单。websocket提供了三个简单的函数，onopen,onclose以及onmessage，顾名思义，他们分别监听socket的开启、断开和消息状态。 例如在一个WebSocket的客户端例子中，你可以这样写： 在代码中，首先创建了一个新的socket，指向websocket服务器端： var s = new WebSocket(“ws://localhost:8000/”); 然后利用三个基本函数实现状态监听。 当然这个例子并不完善，它参考了麻省理工一位研究生Mr. Yang的文章(https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/wp/web-sockets-tutorial-with-simple-python- server/)，而你如果需要更好的客户端测试代码，可以看这里：http://cl.ly/3N3Y3t2s3U1v1h0A433u我们在新的代码里提供了完成的和服务器交互数据的功能，发送数据我们使用的函数是send()，你可以在代码中看到。 我们之所以不直接引用Yang的文章是因为Yang对服务器的理解不够完善，或者用他的话来说就是outdate。 感谢Yang为我们提供了一个简单的socket server的例子，不过可惜放在现在来说它是有问题的，当然我们还是把例子引述如下： #!/usr/bin/env python import socket, threading, time
[数据分析] 推荐 ：用Python实现神经网络(附完整代码)!
在学习神经网络之前，我们需要对神经网络底层先做一个基本的了解。我们将在本节介绍感知机、反向传播算法以及多种梯度下降法以给大家一个全面的认识。 一、感知机 数字感知机的本质是从数据集中选取一个样本（example），并将其展示给算法，然后让算法判断“是”或“不是”。一般而言，把单个特征表示为xi，其中i是整数。所有特征的集合表示为，表示一个向量： ， 类似地，每个特征的权重表示为其中对应于与该权重关联的特征 的下标，所有权重可统一表示为一个向量: 这里有一个缺少的部分是是否激活神经元的阈值。一旦加权和超过某个阈值，感知机就输出1，否则输出0。我们可以使用一个简单的阶跃函数（在图5-2中标记为“激活函数”）来表示这个阈值。
一般而言我们还需要给上面的阈值表达式添加一个偏置项以确保神经元对全0的输入具有弹性，否则网络在输入全为0的情况下输出仍然为0。 注：所有神经网络的基本单位都是神经元，基本感知机是广义神经元的一个特例，从现在开始，我们将感知机称为一个神经元。 二、反向传播算法 2.1 代价函数 很多数据值之间的关系不是线性的，也没有好的线性回归或线性方程能够描述这些关系。许多数据集不能用直线或平面来线性分割。比如下图中左图为线性可分的数据，而右图为线性不可分的数据：
在这个线性可分数据集上对两类点做切分得到的误差可以收敛于0，而对于线性不可分的数据点集，我们无法做出一条直线使得两类点被完美分开，因此我们任意做一条分割线，可以认为在这里误差不为0，因此我们需要一个衡量误差的函数，通常称之为代价函数： 而我们训练神经网络（感知机）的目标是最小化所有输入样本数据的代价函数 2.2 反向传播 权重通过下一层的权重（）和（）来影响误差，因此我们需要一种方法来计算对误差的贡献，这个方法就是反向传播。 下图中展示的是一个全连接网络，图中没有展示出所有的连接，在全连接网络中，每个输入元素都与下一层的各个神经元相连，每个连接都有相应的权
Python基础入门教程
Python基础入门教程 你可能已经听说过很多种流行编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言，那么你知道Python是一种怎样的计算机程序设计语言吗？下面应广大读者需求，给大家呈上一篇Python基础入门教程的文章。 Python 是由Guido van Rossum 在八十年代末和九十年代初，在荷兰国家数学和计算机科学研究所设计出来的。 Python 本身也是由诸多其他语言发展而来的,这包括ABC、Modula-3、C、C++、Algol-68、SmallTalk、Unix shell 和其他的脚本语言等等。 像Perl 语言一样，Python 源代码同样遵循GPL(GNU General Public License)协议。 现在Python 是由一个核心开发团队在维护，Guido van Rossum 仍然占据着至关重要的作用，指导其进展。 Python 特点
? 1.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。 ? 2.易于阅读：Python代码定义的更清晰。 ? 3.易于维护：Python的成功在于它的源代码是相当容易维护的。 ? 4.一个广泛的标准库：Python的最大的优势之一是丰富的库，跨平台的，在UNIX，Windows和Macintosh兼容很好。 ? 5.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。 ? 6.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。 ?7.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。 ?8.数据库：Python提供所有主要的商业数据库的接口。 ?9.GUI编程：Python支持GUI可以创建和移植到许多系统调用。 ?10.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。
Python初步学习总结.doc
Python初步学习总结 【Help】- 【InstallNewSoftware】。 在弹出的对话框中，点击Add按钮，添加新的安装源。 在Location处填写安装源的网址（https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/updates），并为之取一个名字填写在Name处，比如我这里写的是PyDev。 确定后可以看到一个Pending过程，然后得到如下图所示的插件：勾选后，点击Next进行安装。 不过，由于网络的原因，这种方法安装PyDev极有可能失败，提示网络连接错误等。 离线安装在解决方法是直接将下载的离线包解压，得到plugins和features文件夹，放到Eclipse的dropins目录下。 重启Eclipse，PyDev插件即可安装成功。 4.PyDev插件配置安装好PyDev插件后，还并不能正常使用，还需要配置Python的解释器。 打开Eclipse，选择 【Window】- 【Preferences】，找到 【PyDev】，选择其中的 【Interpreter–Python】。 点击[new]，然后找到安装的python目录，然后选择python.就行，剩下的就会自动帮你加载完成。
如果对于需要开发MonkeyRunner的就需要按照下面的步骤去对于Jython的解释器进行配置。 通过上面的工具安装完成之后就能够进行开发了。 2.语法学习1.可以通过下面的这个网站进行学习：2.还可以在其官网上面看原始的资料进行学习https://https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/doc/ 3.开发体验1.在开发MonkeyRunner的时候，需要额外的添加一些lib库。 添加步骤如下：2.在开发MonkeyRunner的过程中需要对于所使用的jar包熟悉。 所以通过反编译工具对于jar包包含的类和方法进行查看。 工具：方法：1.解压这个工具2.执行jd-gui.3.添加 【File】---》 【Openfile】添加你要查看的jar包就行。 3.开发工程需要对于页面的控件ID进行查询，可以使用androidsdk中的monitor.bat工具。 1.将手机连接PC，adb端口可用，有的机器查看需要root权限。 2.点击这个工具，双击执行，然后将连接的手机调整到需要查看的界面下。 3.打开之后就是如下的界面，按照下面的步骤进行操作。 4.其中这个工具还可以看到其他的关于界面的一些布局信息。
Python实现各种排序
在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。 最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这里对原理就不加赘述了。代码直接贴出来。插入排序： def insertion_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(1, iter_len): key = sort_list[i] j = i - 1 while j>=0 and sort_list[j]>key: sort_list[j+1] = sort_list[j] j -= 1 sort_list[j+1] = key return sort_list 冒泡排序： def bubble_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2: return sort_list for i in range(iter_len-1): for j in range(iter_len-i-1): if sort_list[j] > sort_list[j+1]: sort_list[j], sort_list[j+1] = sort_list[j+1], sort_list[j] return sort_list 选择排序： def selection_sort(sort_list): iter_len = len(sort_list) if iter_len < 2:
Python几种并发实现方案性能比较.docx
偶然看到Erlang vs. Stackless python: a first benchmark，对Erlang和Stackless Python的并发处理性能进行了实验比较，基本结论认为二者有比较相近的性能。我看完产生的问题是，Stackless Python与Python的其他并发实现机制性能又会有多大区别呢，比如线程和进程。因此我采用与这篇文章相同的办法来对Stackless Python、普通Python的thread模块、普通Python的threading模块、普通Python的processing模块这四种并发实现方案进行了性能实验，并将实验 实验方案与Erlang vs. Stackless python: a first benchmark是相同的，用每种方案分别给出如下问题的实现，记录完成整个处理过程的总时间来作为评判性能的依据： 1.由n个节点组成一个环状网络，在上面传送共m个消息。 2.将每个消息（共m个），逐个发送给1号节点。 3.第1到n-1号节点在接收到消息后，都转发给下一号节点。 4.第n号节点每次收到消息后，不再继续转发。 5.当m个消息都从1号逐个到达第n号节点时，认为全部处理结束。 (Edit Section ↓) 2.1 硬件平台 Macbook Pro 3,1上的Vmware Fusion 1.0虚拟机中，注意这里给虚拟机只启用了cpu的单个核心：
?原始Cpu：Core 2 Duo，2.4 GHz，2核心，4 MB L2 缓存，总线速度800 MHz ?分配给虚拟机的内存：796M （单个CPU，还能比较并发吗？） (Edit Section ↓) 2.2 软件平台 Vmware Fusion 1.0下的Debian etch： ?原始Python：Debian发行版自带Python 2.4.4 ?Python 2.4.4 Stackless 3.1b3 060516 ?processing-0.52-py2.4-linux-i686.egg ?原始Python下的greenlet实现：py lib 0.9.2 各方案的实现代码见后文。实验时使用time指令记录每次运行的总时间，选用的都是不做任何输出的no_io实现（Python的print指令还是挺耗资源的，如果不注释掉十有八九得影响测试结果），每次执行时设定n=300，m=10000（Erlang vs. Stackless python: a first benchmark文章中认为n可以设置为300，m则可以取10000到90000之间的数值分别进行测试）。 (Edit Section ↓) 3.1 Stackless Python的实验结果 real 0m1.651s user 0m1.628s sys 0m0.020s 即使将m扩大到30000，实验结果仍然很突出：
在abaqus中使用python实现功能(1,2)
在abaqus中使用python实现的功能（一、二） By lxm9977(lxm200501@https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,) 功能一：实行提交多个job的功能。 对象：Job object 使用：在源文件开始写上import job，源程序用mdb.jobs[name] 使用名字为name的job对象。 建立一个job对象的方法： z利用已有的inp文件中建立job：mdb.JobFromInputFile（） z利用已有的cae中建立job： Job(...) 建议用第一种方法。 设定参数的方法： 9利用第一种方法建立job的时候，可以设定很多的参数，比如type，queue，userSubroutine等。格式：mdb.JobFromInputFile（name＝，inputFile＝，type＝，queue ＝，userSubroutine＝，…….）。 9也可以先建立一个job，然后利用job对象的setValues来设定参数，格式：job.setValues(type＝，queue＝，userSubroutine＝，…….)。 一个简单的例子： 文件：job.py from abaqusConstants import * import job mdb.JobFromInputFile(name='job-1-1',inputFileName='Job-1.inp') ＃基于inp文件Job-1.inp建立名称为job-1-1的job mdb.jobs['job-1-1'].setValues(waitMinutes=1) ＃设定参数 mdb.jobs['job-1-1'].submit() ＃提交任务 mdb.jobs['job-1-1'].waitForCompletion() 运行： 在cmd下面运行：Abaqus cae nogui=job.py
Python初步学习总结
1.工具安装 1. 对于工具的安卓包括eclipse+java jdk这个不用多讲。 2. 在这个网站上面将https://https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/downloads/下载，安装，然后配置python 下载的环境变量。 3. 按照介绍下载python for eclipse。具体步骤如下： 在线安装 在线安装PyDev的方法极有可能失败，请谨慎选择。 打开Eclipse，选择【Help】-【Install New Software】。 在弹出的对话框中，点击Add按钮，添加新的安装源。 在Location处填写安装源的网址（https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/updates），并为之取一个名字填写在Name处，比如我这里写的是PyDev。 确定后可以看到一个Pending过程，然后得到如下图所示的插件：
勾选后，点击Next进行安装。 不过，由于网络的原因，这种方法安装PyDev极有可能失败，提示网络连接错误等。 离线安装 在https://https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/projects/pydev/网站下面，下载你需要的pydev的版本。下载压缩包然后进行解压。 解决方法是直接将下载的离线包解压，得到plugins和features文件夹，放到Eclipse的dropins目录下。重启Eclipse，PyDev插件即可安装成功。 4.PyDev插件配置 安装好PyDev插件后，还并不能正常使用，还需要配置Python的解释器。 打开Eclipse，选择【Window】-【Preferences】，找到【PyDev】，选择其中的【Interpreter – Python】。点击[new]，然后找到安装的python目录，然后选择python.exe就行，剩下的就会自动帮你加载完成。 如果对于需要开发MonkeyRunner的就需要按照下面的步骤去对于Jython的解释器进行配置。 https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/hello0370/article/details/41285041?utm_source=tuicool MonkeyRunner On Eclipse.docx 通过上面的工具安装完成之后就能够进行开发了。 2.语法学习 1.可以通过下面的这个网站进行学习： https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/wiki/0014316089557264a6b348958f449949df42a6d3a2e5 42c000/00143186362353505516c5d4e38456fb225c18cc5b54ffb000 2. 还可以在其官网上面看原始的资料进行学习 https://https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/doc/ 3.开发体验 1.在开发MonkeyRunner的时候，需要额外的添加一些lib库。添加步骤如下：
python实现手机自动化测试
Python实例 -- 实现手机自动化测试 Python实现手机自动化测试，文章中仅包含了简单的测试：安装，运行，卸载的测试，运行完成后会截张图，待脚本运行完成后可以查看图片验证安装运行成功与否，此文章包括介绍了JDK，SDK，Python的配置，图文并茂希望能帮助到需要的人。随后会发布介绍如何python手机自动化测试功能模块，包括验证操作是否预期等。 步骤一安装JDK并配置环境变量 百度搜索JDK下载安装包，我下载的JDK1.8版本，双击EXE文件进行安装，点击下一步。 选择安装目录安装过程中会出现两次安装提示。第一次是安装jdk ，第二次是安装jre。
选择安装目录后点击下一步，等待安装成功。 配置环境变量： 1. 计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量
2. 系统变量→新建 JAVA_HOME 变量。变量值填写jdk的安装目录（我的是默认安装路径 C:\Program Files(x86)\Java\jdk1.8.0_66)
3. 系统变量→寻找 Path 变量→编辑→新建（win10系统）。变量值填写jdk的安装目录文件下的jre→bin的路径。（注意win7xp等系统下原来Path的变量值末尾有没有;号，如果没有，先输入；号再输入路径）
4. 系统变量→新建 CLASSPATH 变量，变量值填写jdk的安装目录文件下的lib文件下tools.jar的路径。配置完毕。 5. 验证配置是否成功，运行cmd ，输入 java –version，如图中显示则配置成功。
步骤二：配置sdk 1. 去百度上搜索下载SDK 文件包并解压好后就可以进行配置了，进入计算机→属性→高级系统设置→高级→环境变量。 2. 系统变量→新建 ANDROID_HOME 变量，变量值填写SDK解压的文件路径。 3. 系统变量→寻找 Path 变量→编辑→新建，变量值分别填写SDK 下的platform-tools和tools的目录路径。
python基础教程
重要说明 这不是给编程新手准备的教程,如果您入行编程不久,或者还没有使用过1到2门编程语言,请移步!这是有一定编程经验的人准备的.最好是熟知Java或C,懂得命令行,Shell等.总之,这是面向老鸟的,让老鸟快速上手Python教程. 为什么总结这样的一个教程 我虽不是老鸟,但已熟悉Java,C/C++, Shell和Perl,且对常见的数据结构和算法等都了解.最近因项目需要,要做一个小工具,评估后感觉用Python实现最为方便,于是就有了对Python的学习.这时就需要一门快速上手Python的教程:因为编程语言的基本知识,以及如何实现程序对我来说不是难事,关键的就是如何具体使用Python语句来体现程序的逻辑!Python的书籍对我来说内容太多了,没有时间去看,查找也不是很容易!网上的资料又太零散,这就需要一个快速入门Python的教程. 这里重点是以对比的方式来说明Python与其语言的不同之处,和一些Python特有的特性,以能以最快速度能用Python 写程序. Python是一门动态语言 与Java,C等相对,Python不用编译,像脚本一样直接运行.这就导致了,所有错误都是运行时的!即使有语法错误,或者异常,如果程序逻辑没有执行到,就不会有错误.比如一个if分支中有语法错误,使用了未定义的函数,但如果未执行到此分支,就可以正常运行. 动态的另外一层意思就是它的类型是动态的,也就是说无需指定变量的类型,在运行时,根据它的内容来决定的类型.
如何运行Python 通常来讲有二种方式,一种方式是交互式的,就像Shell命令行提示符那样,交互式的,输入,就有输出； 在终端输入python命令,就进入了Python的命令提示符中:>>>输入Python语句,解释器就会执行,并输出结果,如: 1. [alex@alexon:~]$python 2. Python 2.7.3 (default, Apr 10 2013, 06:20:15) 3. [GCC 4.6.3] on linux2 4. Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. 5. >>> print 'hello, world' 6. hello, world 7. >>> 输入exit()可以退出命令提示符. 另外一种方式就是脚本,就像Shell的脚本的一样,把一组命
Python实现翻译器
本节知识点： 1、urllib.request模块 2、urllib.parse 模块 3、json 模块 实战项目：半小时实现基于python的英汉翻译器 开讲时间：10:17 大家可以加进群—>腾讯学神联运-Py-206 280056819 下载学习 咱们这个功能的实现要借助于urllib模块，对这个模块比较了解的敲1，不了解的敲2 1. urllib模块 Python如何访问互联网，urllib模块 Uniform Resource Locators统一资源定址器 Urllib抓取远程的数据进行保存 Python2有两个模块，urllib和urllib2，Python3合并为一个模块（包），urllib URL的一般格式为 Protocol://hostname[:port]/path/[;parameters][?query]#fragment 1.协议 2.存放资源的服务器的域名系统或者IP地址（有时候要包含端口，各种传输协议都有默认的端口号，如http的默认端口为80） 3.资源的具体地址，如目录或者文件名等。 Python3中urllib模块，子模块 1、urllib.request模块打开和获取URL 的。urllib.request.urlopen() 2、urllib.parse 模块用来拆分和组合URL 字符串的标准接口。 3.urllib.error 4.urllib.robotparser urllib.request.urlopen(url,data=None[,timeout],*,cafile=None,capath=None,cadefault=Fals e,context=None) 2.json 一种轻量级的数据交换格式, Python的Json模块序列化与反序列化的过程分别是encoding和decoding。encoding-把一个Python对象编码转换成Json字符串；decoding-把Json格式字符串解码转换成Python对象。
PYTHON数据结构图实现
Python图的实现 #!/usr/bin/python #coding=utf-8 from collections import deque class photo(): def__init__(self): self.node_n={} def add_nodes(self,nodelist): for i in nodelist: self.add_node(i) def add_node(self,node): if not node in self.nodes(): self.node_n[node]=[] def add_edge(self,edge): u,v=edge if(v not in self.node_n[u])and(u not in self.node_n[v]): self.node_n[u].append(v) if u!=v: self.node_n[v].append(u) def nodes(self): return self.node_n.keys() def deep(self,root=None): self.visited={} order=[] def dfs(node): self.visited[node]=True order.append(node) for i in self.node_n[node]: if not i in self.visited: dfs(i) if root: dfs(root) for node in self.nodes(): if not node in self.visited: dfs(node) print"娣卞害锛?,order return order def wide(self,root=None):
算法-Python实现Logistic Regression
算法-Python实现Logistic Regression 比如说我们有两类数据，各有50十个点组成，当我门把这些点画出来，会有一条线区分这两组数据，我们拟合出这个曲线（因为很有可能是非线性），就是回归。我们通过大量的数据找出这条线，并拟合出这条线的表达式，再有数据，我们就以这条线为区分来实现分类。下图是我画的一个数据集的两组数据，中间有一条区分两组数据的线。 （1）sigmoid函数
我们看到了上图中两组数据的划分，那么我们怎么来找出两组数据的边界表达式呢，这里用到sigmoid函数。它的形状大致是（如下），公式 把数据集的特征值设为x1，x2，x3......。我们要求出它们的回归系数。只要设z=w1*x1+w2*x2.....用sigmoid函数出理是防止数据从0到1发生跳变，因为目标函数是0到1，我们要把带入x1，x2...多项式数据控制在这之间。 (2)梯度上升算法 梯度上升是指找到函数增长的方向。公式。在具体实现的过程中，不停地迭代运算直到w的值几乎不再变化为止。 代码 数据集在工程中有。 代码下载地址：https://https://www.360docs.net/doc/e215349259.html,/X-Brain/MachineLearning
导入数据集，并定义sigmoid函数 [python]view plaincopy 1.def loadDataSet(): 2. dataMat = []; labelMat = [] 3. fr = open('/Users/hakuri/Desktop/testSet.txt') 4.for line in fr.readlines(): 5. lineArr = line.strip().split() 6. dataMat.append([1.0, float(lineArr[0]), float(lineArr[1])]) 7. labelMat.append(int(lineArr[2])) 8.return dataMat,labelMat 9. 10.def sigmoid(inX): 11.return 1.0/(1+exp(-inX)) 返回回归系数，对应于每个特征值，for循环实现了递归梯度上升算法。 [python]view plaincopy 1.def gradAscent(dataMatIn, classLabels): 2. dataMatrix = mat(dataMatIn) #convert to NumPy matrix 3. labelMat = mat(classLabels).transpose() #convert to NumPy matrix 4. 5. m,n = shape(dataMatrix) 6. alpha = 0.001 7. maxCycles = 500 8. weights = ones((n,1)) 9. 10.for k in range(maxCycles): #heavy on matrix operations 11. h = sigmoid(dataMatrix*weights) #matrix mult 12. error = (labelMat - h) #vector subtraction 13. weights = weights + alpha * dataMatrix.transpose()* error #matrix mu lt 14.return weights