pythonops
A. python的优势有哪些
1. 简单：Python奉行简洁主义，易于读写，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。
2. 免费：Python是开源软件。这意味着你不用花一分钱便能复制、阅读、改动它，这也是Python越来越优秀的原因——它是由一群希望看到一个更加优秀的Python的人创造并经常改进着的。
3. 兼容性：Python兼容众多平台，所以开发者不会遇到使用其他语言时常会遇到的困扰。
4. 面向对象：Python既支持面向过程，也支持面向对象编程。在面向过程编程中，程序员复用代码，在面向对象编程中，使用基于数据和函数的对象。
5. 丰富的库：Python标准库确实很庞大。它可以帮助你处理各种工作，包括正则表达式、文档生成、单元测试、线程、数据库、网页浏览器、CGI、FTP、电子邮件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密码系统、GUI(图形用户界面)、Tk和其他与系统有关的操作。
6. 规范的代码：Python采用强制缩进的方式使得代码具有极佳的可读性。
7. 可扩展性和可嵌入性。如果你需要你的一段关键代码运行得更快或者希望某些算法不公开，你可以把你的部分程序用C或C++编写，然后在你的Python程序中使用它们。你可以把Python嵌入你的C/C++程序，从而向你的程序用户提供脚本功能。
B. python问题
程序是没有问题的，我在解释器下运行也是正常的。在解释器输入的时候要注意缩进，并且一定要注意不要多个语句块一起输入
至于ans = ops[op](*nums)
ops = {'+':add,'-':sub} 是个字典
op则等于+或者-, 假设op是'+'，则ops[op] 则取出add这个函数
而后面的(*nums)则相当于将nums中的元素一次作为参数传递给add这个函数，比如nums = [3,4]
则ops[op](*nums) 相当于 add(3,4)
至于这样的调用函数的形式，你可以去看下python2.x的内置函数apply，这里的ops[op]相当于apply的functions函数，*nums相当于apply的args函数
apply不存在于3.x版本中
C. python程序 每一步是在做什么
注释也写的很清楚啊。
首先用choice从'+-'中随意选择操作符，就是随机生成20个1到10之间的整数，然后排序，计算两个数的和或者差（正确的值），
接下来就是 你输入你认为正确的计算值，和正确的比较，如果正确就输出correct，
如果错误就输出incorrect... try again，如果输入错误超过2次，就打印出正确的值（'answer\n %s%d' % (pr, ans)），这个过程一直在循环，除非你输入n结束程序。
D. Python是什么它有哪些优点
Python是一门大家都比较熟悉的一门计算机语言，也是比较简单的一门计算机语言，相对于来说更加简单一些，而且也是不少人进入行业内的首要选择，现在从事Python培训机构也在不断增加。
Python是一门好用又简单易学的计算机编程语言，在近几年中，Python受到了不少IT人士的追捧，热度也是越来越高了，成为了我们入门首选的编程语言，为什么呢?因为Python具有非常广泛的应用范围，在人工智能、web开发之中具有非常好的应用，同时在金融分析、爬虫等领域也具有很大的作用。
1、Python采用C语言进行开发，但是Python不再有C语言中的指针等复杂的数据类型存在。
2、Python具有很强的面向对象特性，同时也简单化了面向对象的实现，可以消除保护类型、抽象类、接口等面向对象的元素。
3、Python代码可以使用空格或者制表符缩进的方式分割代码。
4、Python仅仅只有31个保留字，而且没有分号、begin、end等标记。
5、Python是强类型的语言，变量创建之后会对应一种数据类型，出现在统一表达式中的不同类型的变量需要做类型转换。
E. 怎么用python写tensorflow
开始使用
TensorFlow并不是一个纯粹的神经网络框架, 而是使用数据流图进行数值分析的框架.
TensorFlow使用有向图(graph)表示一个计算任务.图的节点称为ops(operations)表示对数据的处理,图的边flow 描述数据的流向.
该框架计算过程就是处理tensor组成的流. 这也是TensorFlow名称的来源.
TensorFlow使用tensor表示数据. tensor意为张量即高维数组,在python中使用numpy.ndarray表示.
TensorFlow使用Session执行图, 使用Variable维护状态.tf.constant是只能输出的ops, 常用作数据源.
下面我们构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:
from tensorflow import Session, device, constant, matmul'''构建一个只有两个constant做输入, 然后进行矩阵乘的简单图:'''#如果不使用with session()语句, 需要手动执行session.close().
#with device设备指定了执行计算的设备:
# "/cpu:0": 机器的 CPU.
# "/gpu:0": 机器的第一个 GPU, 如果有的话.
# "/gpu:1": 机器的第二个 GPU, 以此类推.
with Session() as session: # 创建执行图的上下文
with device('/cpu:0'): # 指定运算设备
mat1 = constant([[3, 3]]) # 创建源节点
mat2 = constant([[2], [2]])
proct = matmul(mat1, mat2) # 指定节点的前置节点, 创建图
result = session.run(proct) # 执行计算 print(result)123456789101112131415161718
F. 我为什么说 Python 是大数据全栈式开发语言
就像只要会JavaScript就可以写出完整的Web应用，只要会Python，就可以实现一个完整的大数据处理平台。
云基础设施
这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能（BI）。
云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack
，就是Python写的。曾经的追赶者CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是Java写的，比Python有优势。结果，搬石砸脚，2015年
初，CloudStack的发起人Citrix宣布加入OpenStack基金会，CloudStack眼看着就要寿终正寝。
如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了Python SDK，其中GCE只提供Python和JavaScript的SDK，而青云只提供Python SDK。可见各家云平台对Python的重视。
提到基础设施搭建，不得不提Hadoop，在今天，Hadoop因为其MapRece数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但
是HDFS和Yarn——Hadoop的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop的开发语言是Java，没有官方提供Python支持，不过有很多第
三方库封装了Hadoop的API接口（pydoop，hadoopy等等）。
Hadoop MapRece的替代者，是号称快上100倍的 Spark ，其开发语言是Scala，但是提供了Scala，Java，Python的开发接口，想要讨好那么多用Python开发的数据科学家，不支持Python，真是说不过去。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++实现，除C++外，提供了Java和Python的支持包。
DevOps
DevOps有个中文名字，叫做 开发自运维 。互联网时代，只有能够快速试验新想法，并在第一时间，安全、可靠的交付业务价值，才能保持竞争力。DevOps推崇的自动化构建/测试/部署，以及系统度量等技术实践，是互联网时代必不可少的。
自动化构建是因应用而易的，如果是Python应用，因为有setuptools, pip, virtualenv, tox,
flake8等工具的存在，自动化构建非常简单。而且，因为几乎所有Linux系统都内置Python解释器，所以用Python做自动化，不需要系统预
安装什么软件。
自动化测试方面，基于Python的 Robot Framework 企业级应用最喜欢的自动化测试框架，而且和语言无关。Cucumber也有很多支持者，Python对应的Lettuce可以做到完全一样的事情。 Locust 在自动化性能测试方面也开始受到越来越多的关注。
自动化配置管理工具，老牌的如Chef和Puppet，是Ruby开发，目前仍保持着强劲的势头。不过，新生代 Ansible 和 SaltStack ——均为Python开发——因为较前两者设计更为轻量化，受到越来越多开发这的欢迎，已经开始给前辈们制造了不少的压力。
在系统监控与度量方面，传统的Nagios逐渐没落，新贵如 Sensu 大受好评，云服务形式的New Relic已经成为创业公司的标配，这些都不是直接通过Python实现的，不过Python要接入这些工具，并不困难。
除了上述这些工具，基于Python，提供完整DevOps功能的PaaS平台，如 Cloudify 和 Deis ，虽未成气候，但已经得到大量关注。
网络爬虫
大数据的数据从哪里来？除了部分企业有能力自己产生大量的数据，大部分时候，是需要靠爬虫来抓取互联网数据来做分析。
网络爬虫是Python的传统强势领域，最流行的爬虫框架Scrapy，HTTP工具包urlib2，HTML解析工具beautifulsoup，XML解析器lxml，等等，都是能够独当一面的类库。
不过，网络爬虫并不仅仅是打开网页，解析HTML这么简单。高效的爬虫要能够支持大量灵活的并发操作，常常要能够同时几千甚至上万个网页同时抓取，传统的
线程池方式资源浪费比较大，线程数上千之后系统资源基本上就全浪费在线程调度上了。Python由于能够很好的支持协程（ Coroutine ）操作，基于此发展起来很多并发库，如Gevent，Eventlet，还有Celery之类的分布式任务框架。被认为是比AMQP更高效的ZeroMQ也是最早就提供了Python版本。有了对高并发的支持，网络爬虫才真正可以达到大数据规模。
抓取下来的数据，需要做分词处理，Python在这方面也不逊色，着名的自然语言处理程序包NLTK，还有专门做中文分词的Jieba，都是做分词的利器。
数据处理
万事俱备，只欠东风。这东风，就是数据处理算法。从统计理论，到数据挖掘，机器学习，再到最近几年提出来的深度学习理论，数据科学正处于百花齐放的时代。数据科学家们都用什么编程？
如果是在理论研究领域，R语言也许是最受数据科学家欢迎的，但是R语言的问题也很明显，因为是统计学家们创建了R语言，所以其语法略显怪异。而且
R语言要想实现大规模分布式系统，还需要很长一段时间的工程之路要走。所以很多公司使用R语言做原型试验，算法确定之后，再翻译成工程语言。
Python也是数据科学家最喜欢的语言之一。和R语言不同，Python本身就是一门工程性语言，数据科学家用Python实现的算法，可以直
接用在产品中，这对于大数据初创公司节省成本是非常有帮助的。正式因为数据科学家对Python和R的热爱，Spark为了讨好数据科学家，对这两种语言
提供了非常好的支持。
Python的数据处理相关类库非常多。高性能的科学计算类库NumPy和SciPy，给其他高级算法打了非常好的基础，matploglib让
Python画图变得像Matlab一样简单。Scikit-learn和Milk实现了很多机器学习算法，基于这两个库实现的 Pylearn2 ，是深度学习领域的重要成员。 Theano 利用GPU加速，实现了高性能数学符号计算和多维矩阵计算。当然，还有 Pandas ，一个在工程领域已经广泛使用的大数据处理类库，其DataFrame的设计借鉴自R语言，后来又启发了Spark项目实现了类似机制。
对了，还有 iPython ，这个工具如此有用，以至于我差点把他当成标准库而忘了介绍。iPython是一个交互式Python运行环境，能够实时看到每一段Python代码的结果。默认情况下，iPython运行在命令行，可以执行 ipython notebook 在网页中运行。用matplotlib绘制的图可以直接嵌入式的显示在iPython Notebook中。
iPython Notebook的笔记本文件可以共享给其他人，这样其他人就可以在自己的环境中重现你的工作成果；如果对方没有运行环境，还可以直接转换成HTML或者PDF。
为什么是Python
正是因为应用开发工程师、运维工程师、数据科学家都喜欢Python，才使得Python成为大数据系统的全栈式开发语言。
对于开发工程师而言，Python的优雅和简洁无疑是最大的吸引力，在Python交互式环境中，执行 import this
，读一读Python之禅，你就明白Python为什么如此吸引人。Python社区一直非常有活力，和NodeJS社区软件包爆炸式增长不
同，Python的软件包增长速度一直比较稳定，同时软件包的质量也相对较高。有很多人诟病Python对于空格的要求过于苛刻，但正是因为这个要求，才
使得Python在做大型项目时比其他语言有优势。OpenStack项目总共超过200万行代码，证明了这一点。
对于运维工程师而言，Python的最大优势在于，几乎所有Linux发行版都内置了Python解释器。Shell虽然功能强大，但毕竟语法不够优雅，写比较复杂的任务会很痛苦。用Python替代Shell，做一些复杂的任务，对运维人员来说，是一次解放。
对于数据科学家而言，Python简单又不失强大。和C/C++相比，不用做很多的底层工作，可以快速进行模型验证；和Java相比，Python语法简
洁，表达能力强，同样的工作只需要1/3代码；和Matlab，Octave相比，Python的工程成熟度更高。不止一个编程大牛表达过，Python
是最适合作为大学计算机科学编程课程使用的语言——MIT的计算机入门课程就是使用的Python——因为Python能够让人学到编程最重要的东西——
如何解决问题。
G. Python编程语言有什么独特的优势
1.Python有哪些优点?
Python编程语言最大的好处是简洁易懂，容易入门。特别是对于初入门的Python学习者而言，它可以用最简单的语言实现想要的功能。加上 Python 的底层是用 C 语言写的，很多标准库和第三方库也都是用 C 写的，运行速度非常快。可以把Python嵌入C/C++程序，从而向程序用户提供脚本功能。 Python是FLOSS(自由/开放源码软件)之一。使用者可以自由地发布这个软件的拷贝、阅读它的源代码、对它做改动、把它的一部分用于新的自由软件中。FLOSS是基于一个团体分享知识的概念。
2.Pthon就业前景好
Python现在在很多领域都得到广泛的应用，比如自动化运维、DevOps，甚至大热的AI，都将Python作为主要开发语言。此外Web项目开发、云基础设施服务、数据处理等方向也都需要Python人才。这也就意味着Python编程语言的学习之后会有更多的就业途径和就业选择。
python就业方向主要有web开发、爬虫、人工智能。正是因为Python自身具有这么多的优点，企业对专业的Python程序员需求大。所以，专业的技能过硬的Python程序员未来只会越来越值钱。
关于Python编程语言有什么独特的优势，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
H. python能做什么
python的用途：
Python的优势有必要作为第一步去了解，Python作为面向对象的脚本语言，优势就是数据处理和挖掘，这也注定了它和AI、互联网技术的紧密联系。
网络爬虫。顾名思义，从互联网上爬取信息的脚本，主要由urllib、requests等库编写，实用性很强，小编就曾写过爬取5w数据量的爬虫。在大数据风靡的时代，爬虫绝对是新秀。
人工智能。AI使Python一战成名，AI的实现可以通过tensorflow库。神经网络的核心在于激活函数、损失函数和数据，数据可以通过爬虫获得。训练时大量的数据运算又是Python的show time。
(8)pythonops扩展阅读：
Python开发人员尽量避开不成熟或者不重要的优化。一些针对非重要部位的加快运行速度的补丁通常不会被合并到Python内。在某些对运行速度要求很高的情况，Python设计师倾向于使用JIT技术，或者用使用C/C++语言改写这部分程序。可用的JIT技术是PyPy。
Python是完全面向对象的语言。函数、模块、数字、字符串都是对象。并且完全支持继承、重载、派生、多继承，有益于增强源代码的复用性。
Python支持重载运算符和动态类型。相对于Lisp这种传统的函数式编程语言，Python对函数式设计只提供了有限的支持。有两个标准库(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久经考验的函数式程序设计工具。
I. Python语言的优点是什么
“胶水语言”
简单易学、免费开源、高层语言、可移植性强、面向对象、可扩展性、可嵌入型、可读性、丰富的库、规范的代码等
Python除了极少的事情不能做之外，其他基本上可以说全能，系统运维、图形处理、数学处理、文本处理、数据库编程、网络编程、web编程、多媒体应用、pymo引擎、黑客编程、爬虫编写、机器学习、人工智能等等。
同一个项目，C语言需1000行，Java100行，Python可能只需30行！
希望我能帮到你
J. python实现中缀表达式转化为后缀表达式求值
首先维护两个空栈，（stack_exp）存放逆波兰表达式，(stack_ops)暂存操作符，运算结束后stack_ops必为空
循环遍历字符串(将表达式分为四种元素 1、数值; 2、操作符; 3、 左括号; 4、右括号)，具体情况如下
1、遇到数值， 将该值入栈stack_exp
2、遇到左括号， 将左括号入栈stack_ops
3、遇到右括号，将stack_ops中的操作符从栈顶依次出栈并入栈stack_exp， 直到第一次遇到左括号终止操作（注意： 该左括号出栈stack_ops但不入栈stack_exp）至此消除表达式中的一对括号
4、遇到四则运算操作符号（+ - * /）
4-1、 如果stack_ops为空， 操作符入栈stack_ops
4-2、 如果stack_ops不空，将stack_ops栈顶操作符与遍历到的操作符(op)比较：
4-2-1： 如果stack_ops栈顶操作符为左括或者op优先级高于栈顶操作符优先级， op入栈stack_ops，当前遍历结束
4-2-2： 如果op优先级小于或者等于stack_ops栈顶操作符， stack_ops栈顶操作符出栈并入栈stack_exp，重复4-1、 4-2直到op入栈stack_ops
5、字符串遍历结束后如果stack_ops栈不为空，则依次将操作符出栈并入栈stack_exp