pythonops
A. python的優勢有哪些
1. 簡單：Python奉行簡潔主義，易於讀寫，它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
2. 免費：Python是開源軟體。這意味著你不用花一分錢便能復制、閱讀、改動它，這也是Python越來越優秀的原因——它是由一群希望看到一個更加優秀的Python的人創造並經常改進著的。
3. 兼容性：Python兼容眾多平台，所以開發者不會遇到使用其他語言時常會遇到的困擾。
4. 面向對象：Python既支持面向過程，也支持面向對象編程。在面向過程編程中，程序員復用代碼，在面向對象編程中，使用基於數據和函數的對象。
5. 豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助你處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI(圖形用戶界面)、Tk和其他與系統有關的操作。
6. 規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有極佳的可讀性。
7. 可擴展性和可嵌入性。如果你需要你的一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，你可以把你的部分程序用C或C++編寫，然後在你的Python程序中使用它們。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，從而向你的程序用戶提供腳本功能。
B. python問題
程序是沒有問題的，我在解釋器下運行也是正常的。在解釋器輸入的時候要注意縮進，並且一定要注意不要多個語句塊一起輸入
至於ans = ops[op](*nums)
ops = {'+':add,'-':sub} 是個字典
op則等於+或者-, 假設op是'+'，則ops[op] 則取出add這個函數
而後面的(*nums)則相當於將nums中的元素一次作為參數傳遞給add這個函數，比如nums = [3,4]
則ops[op](*nums) 相當於 add(3,4)
至於這樣的調用函數的形式，你可以去看下python2.x的內置函數apply，這里的ops[op]相當於apply的functions函數，*nums相當於apply的args函數
apply不存在於3.x版本中
C. python程序 每一步是在做什麼
注釋也寫的很清楚啊。
首先用choice從'+-'中隨意選擇操作符，就是隨機生成20個1到10之間的整數，然後排序，計算兩個數的和或者差（正確的值），
接下來就是 你輸入你認為正確的計算值，和正確的比較，如果正確就輸出correct，
如果錯誤就輸出incorrect... try again，如果輸入錯誤超過2次，就列印出正確的值（'answer\n %s%d' % (pr, ans)），這個過程一直在循環，除非你輸入n結束程序。
D. Python是什麼它有哪些優點
Python是一門大家都比較熟悉的一門計算機語言，也是比較簡單的一門計算機語言，相對於來說更加簡單一些，而且也是不少人進入行業內的首要選擇，現在從事Python培訓機構也在不斷增加。
Python是一門好用又簡單易學的計算機編程語言，在近幾年中，Python受到了不少IT人士的追捧，熱度也是越來越高了，成為了我們入門首選的編程語言，為什麼呢?因為Python具有非常廣泛的應用范圍，在人工智慧、web開發之中具有非常好的應用，同時在金融分析、爬蟲等領域也具有很大的作用。
1、Python採用C語言進行開發，但是Python不再有C語言中的指針等復雜的數據類型存在。
2、Python具有很強的面向對象特性，同時也簡單化了面向對象的實現，可以消除保護類型、抽象類、介面等面向對象的元素。
3、Python代碼可以使用空格或者製表符縮進的方式分割代碼。
4、Python僅僅只有31個保留字，而且沒有分號、begin、end等標記。
5、Python是強類型的語言，變數創建之後會對應一種數據類型，出現在統一表達式中的不同類型的變數需要做類型轉換。
E. 怎麼用python寫tensorflow
開始使用
TensorFlow並不是一個純粹的神經網路框架, 而是使用數據流圖進行數值分析的框架.
TensorFlow使用有向圖(graph)表示一個計算任務.圖的節點稱為ops(operations)表示對數據的處理,圖的邊flow 描述數據的流向.
該框架計算過程就是處理tensor組成的流. 這也是TensorFlow名稱的來源.
TensorFlow使用tensor表示數據. tensor意為張量即高維數組,在python中使用numpy.ndarray表示.
TensorFlow使用Session執行圖, 使用Variable維護狀態.tf.constant是只能輸出的ops, 常用作數據源.
下面我們構建一個只有兩個constant做輸入, 然後進行矩陣乘的簡單圖:
from tensorflow import Session, device, constant, matmul'''構建一個只有兩個constant做輸入, 然後進行矩陣乘的簡單圖:'''#如果不使用with session()語句, 需要手動執行session.close().
#with device設備指定了執行計算的設備:
# "/cpu:0": 機器的 CPU.
# "/gpu:0": 機器的第一個 GPU, 如果有的話.
# "/gpu:1": 機器的第二個 GPU, 以此類推.
with Session() as session: # 創建執行圖的上下文
with device('/cpu:0'): # 指定運算設備
mat1 = constant([[3, 3]]) # 創建源節點
mat2 = constant([[2], [2]])
proct = matmul(mat1, mat2) # 指定節點的前置節點, 創建圖
result = session.run(proct) # 執行計算 print(result)123456789101112131415161718
F. 我為什麼說 Python 是大數據全棧式開發語言
就像只要會JavaScript就可以寫出完整的Web應用，只要會Python，就可以實現一個完整的大數據處理平台。
雲基礎設施
這年頭，不支持雲平台，不支持海量數據，不支持動態伸縮，根本不敢說自己是做大數據的，頂多也就敢跟人說是做商業智能（BI）。
雲平台分為私有雲和公有雲。私有雲平台如日中天的 OpenStack
，就是Python寫的。曾經的追趕者CloudStack，在剛推出時大肆強調自己是Java寫的，比Python有優勢。結果，搬石砸腳，2015年
初，CloudStack的發起人Citrix宣布加入OpenStack基金會，CloudStack眼看著就要壽終正寢。
如果嫌麻煩不想自己搭建私有雲，用公有雲，不論是AWS，GCE，Azure，還是阿里雲，青雲，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青雲只提供Python SDK。可見各家雲平台對Python的重視。
提到基礎設施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因為其MapRece數據處理速度不夠快，已經不再作為大數據處理的首選，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的兩個組件——倒是越來越受歡迎。Hadoop的開發語言是Java，沒有官方提供Python支持，不過有很多第
三方庫封裝了Hadoop的API介面（pydoop，hadoopy等等）。
Hadoop MapRece的替代者，是號稱快上100倍的 Spark ，其開發語言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的開發介面，想要討好那麼多用Python開發的數據科學家，不支持Python，真是說不過去。HDFS的替代品，比如GlusterFS， Ceph 等，都是直接提供Python支持。Yarn的替代者， Mesos 是C++實現，除C++外，提供了Java和Python的支持包。
DevOps
DevOps有個中文名字，叫做 開發自運維 。互聯網時代，只有能夠快速試驗新想法，並在第一時間，安全、可靠的交付業務價值，才能保持競爭力。DevOps推崇的自動化構建/測試/部署，以及系統度量等技術實踐，是互聯網時代必不可少的。
自動化構建是因應用而易的，如果是Python應用，因為有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自動化構建非常簡單。而且，因為幾乎所有Linux系統都內置Python解釋器，所以用Python做自動化，不需要系統預
安裝什麼軟體。
自動化測試方面，基於Python的 Robot Framework 企業級應用最喜歡的自動化測試框架，而且和語言無關。Cucumber也有很多支持者，Python對應的Lettuce可以做到完全一樣的事情。 Locust 在自動化性能測試方面也開始受到越來越多的關注。
自動化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby開發，目前仍保持著強勁的勢頭。不過，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均為Python開發——因為較前兩者設計更為輕量化，受到越來越多開發這的歡迎，已經開始給前輩們製造了不少的壓力。
在系統監控與度量方面，傳統的Nagios逐漸沒落，新貴如 Sensu 大受好評，雲服務形式的New Relic已經成為創業公司的標配，這些都不是直接通過Python實現的，不過Python要接入這些工具，並不困難。
除了上述這些工具，基於Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，雖未成氣候，但已經得到大量關注。
網路爬蟲
大數據的數據從哪裡來？除了部分企業有能力自己產生大量的數據，大部分時候，是需要靠爬蟲來抓取互聯網數據來做分析。
網路爬蟲是Python的傳統強勢領域，最流行的爬蟲框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能夠獨當一面的類庫。
不過，網路爬蟲並不僅僅是打開網頁，解析HTML這么簡單。高效的爬蟲要能夠支持大量靈活的並發操作，常常要能夠同時幾千甚至上萬個網頁同時抓取，傳統的
線程池方式資源浪費比較大，線程數上千之後系統資源基本上就全浪費在線程調度上了。Python由於能夠很好的支持協程（ Coroutine ）操作，基於此發展起來很多並發庫，如Gevent，Eventlet，還有Celery之類的分布式任務框架。被認為是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了對高並發的支持，網路爬蟲才真正可以達到大數據規模。
抓取下來的數據，需要做分詞處理，Python在這方面也不遜色，著名的自然語言處理程序包NLTK，還有專門做中文分詞的Jieba，都是做分詞的利器。
數據處理
萬事俱備，只欠東風。這東風，就是數據處理演算法。從統計理論，到數據挖掘，機器學習，再到最近幾年提出來的深度學習理論，數據科學正處於百花齊放的時代。數據科學家們都用什麼編程？
如果是在理論研究領域，R語言也許是最受數據科學家歡迎的，但是R語言的問題也很明顯，因為是統計學家們創建了R語言，所以其語法略顯怪異。而且
R語言要想實現大規模分布式系統，還需要很長一段時間的工程之路要走。所以很多公司使用R語言做原型試驗，演算法確定之後，再翻譯成工程語言。
Python也是數據科學家最喜歡的語言之一。和R語言不同，Python本身就是一門工程性語言，數據科學家用Python實現的演算法，可以直
接用在產品中，這對於大數據初創公司節省成本是非常有幫助的。正式因為數據科學家對Python和R的熱愛，Spark為了討好數據科學家，對這兩種語言
提供了非常好的支持。
Python的數據處理相關類庫非常多。高性能的科學計算類庫NumPy和SciPy，給其他高級演算法打了非常好的基礎，matploglib讓
Python畫圖變得像Matlab一樣簡單。Scikit-learn和Milk實現了很多機器學習演算法，基於這兩個庫實現的 Pylearn2 ，是深度學習領域的重要成員。 Theano 利用GPU加速，實現了高性能數學符號計算和多維矩陣計算。當然，還有 Pandas ，一個在工程領域已經廣泛使用的大數據處理類庫，其DataFrame的設計借鑒自R語言，後來又啟發了Spark項目實現了類似機制。
對了，還有 iPython ，這個工具如此有用，以至於我差點把他當成標准庫而忘了介紹。iPython是一個互動式Python運行環境，能夠實時看到每一段Python代碼的結果。默認情況下，iPython運行在命令行，可以執行 ipython notebook 在網頁中運行。用matplotlib繪制的圖可以直接嵌入式的顯示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的筆記本文件可以共享給其他人，這樣其他人就可以在自己的環境中重現你的工作成果；如果對方沒有運行環境，還可以直接轉換成HTML或者PDF。
為什麼是Python
正是因為應用開發工程師、運維工程師、數據科學家都喜歡Python，才使得Python成為大數據系統的全棧式開發語言。
對於開發工程師而言，Python的優雅和簡潔無疑是最大的吸引力，在Python互動式環境中，執行 import this
，讀一讀Python之禪，你就明白Python為什麼如此吸引人。Python社區一直非常有活力，和NodeJS社區軟體包爆炸式增長不
同，Python的軟體包增長速度一直比較穩定，同時軟體包的質量也相對較高。有很多人詬病Python對於空格的要求過於苛刻，但正是因為這個要求，才
使得Python在做大型項目時比其他語言有優勢。OpenStack項目總共超過200萬行代碼，證明了這一點。
對於運維工程師而言，Python的最大優勢在於，幾乎所有Linux發行版都內置了Python解釋器。Shell雖然功能強大，但畢竟語法不夠優雅，寫比較復雜的任務會很痛苦。用Python替代Shell，做一些復雜的任務，對運維人員來說，是一次解放。
對於數據科學家而言，Python簡單又不失強大。和C/C++相比，不用做很多的底層工作，可以快速進行模型驗證；和Java相比，Python語法簡
潔，表達能力強，同樣的工作只需要1/3代碼；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一個編程大牛表達過，Python
是最適合作為大學計算機科學編程課程使用的語言——MIT的計算機入門課程就是使用的Python——因為Python能夠讓人學到編程最重要的東西——
如何解決問題。
G. Python編程語言有什麼獨特的優勢
1.Python有哪些優點?
Python編程語言最大的好處是簡潔易懂，容易入門。特別是對於初入門的Python學習者而言，它可以用最簡單的語言實現想要的功能。加上 Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。 Python是FLOSS(自由/開放源碼軟體)之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
2.Pthon就業前景好
Python現在在很多領域都得到廣泛的應用，比如自動化運維、DevOps，甚至大熱的AI，都將Python作為主要開發語言。此外Web項目開發、雲基礎設施服務、數據處理等方向也都需要Python人才。這也就意味著Python編程語言的學習之後會有更多的就業途徑和就業選擇。
python就業方向主要有web開發、爬蟲、人工智慧。正是因為Python自身具有這么多的優點，企業對專業的Python程序員需求大。所以，專業的技能過硬的Python程序員未來只會越來越值錢。
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H. python能做什麼
python的用途：
Python的優勢有必要作為第一步去了解，Python作為面向對象的腳本語言，優勢就是數據處理和挖掘，這也註定了它和AI、互聯網技術的緊密聯系。
網路爬蟲。顧名思義，從互聯網上爬取信息的腳本，主要由urllib、requests等庫編寫，實用性很強，小編就曾寫過爬取5w數據量的爬蟲。在大數據風靡的時代，爬蟲絕對是新秀。
人工智慧。AI使Python一戰成名，AI的實現可以通過tensorflow庫。神經網路的核心在於激活函數、損失函數和數據，數據可以通過爬蟲獲得。訓練時大量的數據運算又是Python的show time。
(8)pythonops擴展閱讀：
Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。
Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。
Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。
I. Python語言的優點是什麼
「膠水語言」
簡單易學、免費開源、高層語言、可移植性強、面向對象、可擴展性、可嵌入型、可讀性、豐富的庫、規范的代碼等
Python除了極少的事情不能做之外，其他基本上可以說全能，系統運維、圖形處理、數學處理、文本處理、資料庫編程、網路編程、web編程、多媒體應用、pymo引擎、黑客編程、爬蟲編寫、機器學習、人工智慧等等。
同一個項目，C語言需1000行，Java100行，Python可能只需30行！
希望我能幫到你
J. python實現中綴表達式轉化為後綴表達式求值
首先維護兩個空棧，（stack_exp）存放逆波蘭表達式，(stack_ops)暫存操作符，運算結束後stack_ops必為空
循環遍歷字元串(將表達式分為四種元素 1、數值; 2、操作符; 3、 左括弧; 4、右括弧)，具體情況如下
1、遇到數值， 將該值入棧stack_exp
2、遇到左括弧， 將左括弧入棧stack_ops
3、遇到右括弧，將stack_ops中的操作符從棧頂依次出棧並入棧stack_exp， 直到第一次遇到左括弧終止操作（注意： 該左括弧出棧stack_ops但不入棧stack_exp）至此消除表達式中的一對括弧
4、遇到四則運算操作符號（+ - * /）
4-1、 如果stack_ops為空， 操作符入棧stack_ops
4-2、 如果stack_ops不空，將stack_ops棧頂操作符與遍歷到的操作符(op)比較：
4-2-1： 如果stack_ops棧頂操作符為左括或者op優先順序高於棧頂操作符優先順序， op入棧stack_ops，當前遍歷結束
4-2-2： 如果op優先順序小於或者等於stack_ops棧頂操作符， stack_ops棧頂操作符出棧並入棧stack_exp，重復4-1、 4-2直到op入棧stack_ops
5、字元串遍歷結束後如果stack_ops棧不為空，則依次將操作符出棧並入棧stack_exp