python配合
1、终端：Upterm
Upterm简略好用，它是一个全渠道的终端，能够说是终端里的IDE，有着强壮的自动补全功能。
2、交互式解说器：PtPython
一个交互式的Python解说器。支持语法高亮、提示乃至是vim和emacs的键入模式。其实我们在课程里提供的在线终端也内置了ptPython。
3、包管理：Anaconda
能帮你装置好许多麻烦的软件，包括：Python环境、pip包管理东西、常用的库、配置好环境路径等等。用Python搞数据方面的工作，就装置Anaconda就好了，它乃至开发了一套JIT的解说器Numba。所以Anaconda有了JIT之后，对线上科学计算功率要求比较高的东西也能够搞了。
4、脚本引擎：QPython
QPython是一个能够在安卓体系上运行Python脚本引擎，整合了Python解说器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上你照样能够玩转Python。
5、编辑器：Sublime3
Sublime更新了真·无双·三·零版别之后，有了极大的提高，而且用起来比本来还要简略。配合装置Anaconda或CodeIntel插件，就能够让Sublime具有近乎IDE的体会。Sublime的字体色彩烘托，像VSCodeAtom类的编辑器我总会觉得色彩会有点发乌、不鲜艳，就像在PS做的图拿到浏览器里会不一样，长时间看会不舒服乃至想吐
6、IPython
一个根据Python Shell的交互式解说器。它的自动补全非常好用，乃至用了它之后，很多程序员小伙伴们就不想再用自带的Python shell啦。
‘贰’ 学习python需要哪些软件
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Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的吉多·范罗苏姆于1990 年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
‘叁’ 学python能找些什么工作
1、人工智能
目前国内人工智能基础编程语言是Python，当然人工智能是一个综合类大体系，不是简单的一种编程语言就能搞定的事情。而且人工智能除了基础编程原因对于高级算法以及相关的神经学科等等都需要有一定的基础。Python只是人工智能的一个引子，相当于编程语言里面的主要脉络，脉络内部的实现，以及脉络如何部署就不是编程语言所能涉猎的，所以编程语言在一定层面就是工具般的存在。
2、爬虫开发
能够做爬虫的编程工具和编程语言非常多，但是综合起来由于Python属于高度集成化的编程语言，内部集成了大量的优质库，直接去做显得非常高效，新的事物之所以被接受肯定在模式以及在效率上有明显的优势。
3、数据处理
这是从事互联网运营的人员必备基础，互联网讲求的是数据的收集和统计然后归纳出下一步的研发方向，所以面对的数以亿计的数据就需要一种集成化的编程语言来使用。而且Python这门编程语言集成的很多图形库可以直接讲数据以数据分布图的方式展示出来。不仅仅在数据统计和处理，在很多高校的实验室里面提取的大量的实验数据也需要整理和归纳，Python也能起到非常大的作用。
4、网站后台
能够处理网站后台的主流编程语言主要还是Java和php，微软的.net也可以。Python作为集成化编程语言制作起来也能很好的提升效率，已经有很多创业公司在选择制作后台网站的时候已经有意识地向Python靠拢了，增加了网站后台的编程语言的开发方向。
以上就是分享的Python语言用到最多的几个大方向。当下Python的发展前景是十分广阔的，学完Python后，就业方向还是很广泛的。
‘肆’ 用Python编程需要哪些软件
一、终端：Upterm：简略好用，是一个全渠道终端，能够说是终端里的IDE，有着强壮的自动补全功能。
二、交互式解说器：PtPython：支持语法高亮、提示乃至是Vim和emacs的键入模式。
三、包管理：Anaconda：能帮你装置好许多麻烦的软件，包括：Python环境、pip包管理东西、常用的库、配置好环境路径等。用Python高数据方面的工作，就装置Anaconda，它乃至开发了一套JIT的解说器Numba。
四、脚本引擎：QPython：QPython是一个能够在安卓体系上运行Python脚本引擎，整合了Python解说器、Console、编辑器和SL4A库，在安卓设备上你照样可以玩转Python。
五、编辑器：Sublime3：配合装置Anaconda或Codelntel插件，就能够让Sublime具有近乎IDE的体会。
六、IPython：一个根据Python shell的交互式解说器。它的自动补全非常好用，乃至用了它之后，很多程序员小伙伴们就不想再用自带的Python shell啦。
‘伍’ 网页页面设计过程中python设计如何与其结合,代码植入方法与核心技术流程举例
摘要 您好。
‘陆’ python与什么语言配合学习最好
先和你讲讲三个语言
Python, 是一种方便使用为目地设计的语言, 语法都比较高级, 所以相对Java 和 C 都慢.
Java, 设计于跨平台使用, 相对C慢, 面向对象, 广泛使用
C, 面向过程语言, 相对比较低级, 需要处理指针, 比较难学, 但是基础, 强大.
所以, 根据你学习的目地, 如果你要很透彻的掌握编程, 学习好C/C++, 其他语言都会很快上手. 如果你是学习一下编程, 玩玩, Python 很好掌握和使用.
首先我们需要的是一个MySQLdb的库。使用import来进行测试看是否存在，这个样子就是存在的。
使用
#! /usr/bin/python
# -*- coding: UTF-8 -*-
来支持中文。
使用import MySQLdb导入库
使用connect进行数据库的连接。db=MySQLdb.connect('127.0.0.1','root','root','myself')
然后使用db.curspor()方法来获取。
最后进行sql语句执行查询命令就可以了。
‘捌’ python 多进程和多线程配合
由于python的多线程中存在PIL锁，因此python的多线程不能利用多核，那么，由于现在的计算机是多核的，就不能充分利用计算机的多核资源。但是python中的多进程是可以跑在不同的cpu上的。因此，尝试了多进程+多线程的方式，来做一个任务。比如：从中科大的镜像源中下载多个rpm包。
#!/usr/bin/pythonimport reimport commandsimport timeimport multiprocessingimport threadingdef download_image(url):
print '*****the %s rpm begin to download *******' % url
commands.getoutput('wget %s' % url)def get_rpm_url_list(url):
commands.getoutput('wget %s' % url)
rpm_info_str = open('index.html').read()
regu_mate = '(?<=<a href=")(.*?)(?=">)'
rpm_list = re.findall(regu_mate, rpm_info_str)
rpm_url_list = [url + rpm_name for rpm_name in rpm_list] print 'the count of rpm list is: ', len(rpm_url_list) return rpm_url_
def multi_thread(rpm_url_list):
threads = [] # url = 'https://mirrors.ustc.e.cn/centos/7/os/x86_64/Packages/'
# rpm_url_list = get_rpm_url_list(url)
for index in range(len(rpm_url_list)): print 'rpm_url is:', rpm_url_list[index]
one_thread = threading.Thread(target=download_image, args=(rpm_url_list[index],))
threads.append(one_thread)
thread_num = 5 # set threading pool, you have put 4 threads in it
while 1:
count = min(thread_num, len(threads)) print '**********count*********', count ###25,25,...6707%25
res = [] for index in range(count):
x = threads.pop()
res.append(x) for thread_index in res:
thread_index.start() for j in res:
j.join() if not threads:
def multi_process(rpm_url_list):
# process num at the same time is 4
process = []
rpm_url_group_0 = []
rpm_url_group_1 = []
rpm_url_group_2 = []
rpm_url_group_3 = [] for index in range(len(rpm_url_list)): if index % 4 == 0:
rpm_url_group_0.append(rpm_url_list[index]) elif index % 4 == 1:
rpm_url_group_1.append(rpm_url_list[index]) elif index % 4 == 2:
rpm_url_group_2.append(rpm_url_list[index]) elif index % 4 == 3:
rpm_url_group_3.append(rpm_url_list[index])
rpm_url_groups = [rpm_url_group_0, rpm_url_group_1, rpm_url_group_2, rpm_url_group_3] for each_rpm_group in rpm_url_groups:
each_process = multiprocessing.Process(target = multi_thread, args = (each_rpm_group,))
process.append(each_process) for one_process in process:
one_process.start() for one_process in process:
one_process.join()# for each_url in rpm_url_list:# print '*****the %s rpm begin to download *******' %each_url## commands.getoutput('wget %s' %each_url)
def main():
url = 'https://mirrors.ustc.e.cn/centos/7/os/x86_64/Packages/'
url_paas = 'http://mirrors.ustc.e.cn/centos/7.3.1611/paas/x86_64/openshift-origin/'
url_paas2 ='http://mirrors.ustc.e.cn/fedora/development/26/Server/x86_64/os/Packages/u/'
start_time = time.time()
rpm_list = get_rpm_url_list(url_paas) print multi_process(rpm_list) # print multi_thread(rpm_list)
#print multi_process()
# print multi_thread(rpm_list)
# for index in range(len(rpm_list)):
# print 'rpm_url is:', rpm_list[index]
end_time = time.time() print 'the download time is:', end_time - start_timeprint main()123456789101112131415161718
代码的功能主要是这样的：
main（）方法中调用get_rpm_url_list（base_url）方法，获取要下载的每个rpm包的具体的url地址。其中base_url即中科大基础的镜像源的地址，比如：http://mirrors.ustc.e.cn/centos/7.3.1611/paas/x86_64/openshift-origin/，这个地址下有几十个rpm包，get_rpm_url_list方法将每个rpm包的url地址拼出来并返回。
multi_process（rpm_url_list）启动多进程方法，在该方法中，会调用多线程方法。该方法启动4个多进程，将上面方法得到的rpm包的url地址进行分组，分成4组，然后每一个组中的rpm包再最后由不同的线程去执行。从而达到了多进程+多线程的配合使用。
代码还有需要改进的地方，比如多进程启动的进程个数和rpm包的url地址分组是硬编码，这个还需要改进，毕竟，不同的机器，适合同时启动的进程个数是不同的。
‘玖’ notepad++，怎么与python配合使用
1. 安装Python
1 下载
我选择了32位的2.7版本。
2. 安装
安装的时候可以修改安装路径到D盘，然后注意一点是可以将最后一项“配置环境变量”勾选上（默认是不选择的），这样就不用手动配置环境变量了。
2. 配置Notepad++
可以参考文章【1】的方法进行配置，但是注意输入的命令是参考文章【2】的。
1. Notepad++ ->"运行"菜单->"运行"按钮
2. 在弹出的窗口内输入以下命令：
cmd /k python "$(FULL_CURRENT_PATH)" & ECHO. & PAUSE & EXIT
然后点击“保存”，随意取一个名字，比如“RunPython”，为方便，配置一下快捷键（比如 Ctrl + F5），点OK即可。之后运行Python文件只要按配置的快捷键或者在运行菜单上点“RunPython”即可。
注意不要跟已有的快捷键冲突。查看已有的快捷键，可以点击"运行"菜单->"管理快捷键"按钮 查看
3. 命令解释【1】
cmd /k python "$(FULL_CURRENT_PATH)" & ECHO. & PAUSE & EXIT
cmd /k python： 表示打开Cmd窗口，运行/k后边的命令，并且执行完毕后保留窗口。此处即python（因为在环境变量里已经添加了Python目录，所以这里不用指定Python程序的目录，就可直接找到）
$(FULL_CURRENT_PATH) ：Notepad++的宏定义，表示当前文件的完整路径。
& 用来连接多条命令
ECHO：换行
PAUSE： 表示运行结束后暂停（cmd中显示“请按任意键继续. . .”），等待一个按键继续
EXIT： 表示“按任意键继续. . .”后，关闭命令行窗口。
4. Notepad++宏定义的含义
可以参考Notepad++自带的帮助文档。
点击“？”菜单->“帮助”按钮（或者Shift+F1快捷键）->在打开的页面中点击右面的“Commands”，可以查看到各个宏定义的含义
FULL_CURRENT_PATH
the fully qualified path to the current document.
CURRENT_DIRECTORY
The directory the current document resides in.
FILE_NAME
The filename of the document, without the directory.
NAME_PART
The filename without the extension.
EXT_PART
The extension of the current document.
NPP_DIRECTORY
The directory that contains the notepad++.exe executable that is currently running.
CURRENT_WORD
The currently selected text in the document.
CURRENT_LINE
The current line number that is selected in the document (0 based index, the first line is 0).
CURRENT_COLUMN
The current column the cursor resides in (0 based index, the first position on the line is 0).
5 测试
创建一个测试文件，保存为DemoRun.py。
import platform;
print "Just for demo how to do python development under windows:";
print "Current python version info is %s"%(platform.python_version());
print "uname=",platform.uname();
Ctrl + F5执行，看是否能输出结果。
‘拾’ 如何做到R和python的完美配合
python是一门标准化的编程语言，结构比较规范，但是很多时候代码写起来不如R简便。因此，在python中用rpy2包（接口）调用R代码不失为一种两全其美的办法。此外，python中直接装个ggplot的第三方模块来代替matplotlib来画图，可以有效提高工作效率的。