python运算符练习 python的list和c的数组有什么区别
python的list和c的数组有什么区别
始看Python现半月前看Python核编程Dive into
Python两本书说半月看两本都知道囫囵吞枣我暂没需求拿做型发主要平程序test用用所
我策略整体浏览用候现查说核编程第版太古讲2.2前东西我看翻译电版翻译晦涩看完
点云雾看网家说DIP啄木鸟免费电文档找看说呢讲比核编程适合第看初者我所觉讲
看核编程些概念些模糊看本书明白少要初者看本保证理解
面习程翻阅资料程总结些Cpython比较明显同处向细节肯定没总结完比态
函数lambda些我都懒往写实际作两种完全同语言面些差异冰山角已权抛砖引玉吧至少应该我相同研究
兴趣考虑否习另门语言朋友点帮助文算DIP习笔记吧顺带说句要朋友解帮忙推荐实战性强Python
教材语言东西练手光比划能
习目
我研究向嵌入式显C语言我主要语言我语言者我前觉于做研究应用说解门语言
精通门语言所看python主要python更利于快速发些程序现认识研究应用能离要
想计算机工程竞争立足必须懂C语言真要做高性能编程,
能机器体系架构抛脑让Python虚拟机（或Java虚拟机等）帮搞定所底层越越CPU
core越越恐怖内存性能瓶颈于层发员说所谓高性能程序发员说些透明应用自掌控比较
效些场合汇编C替代光知道C够掌握门面向象语言相更高层语言仅发展利自技
术认识产帮助
要问我说谁更重要我觉C更重要C习曲线更陡貌似简单实际处都陷阱看比较简单低效程序12月
能搞定谈优化深层难度嘛需要功底按算旦C语言基础打计算机理解其语言理解都裨益比
C基础说1python能写些短程序面优化算都非基本语句换换
说 Python实际层应用Python比C便层
觉既懂C进步掌握C＋＋应该水渠C C超集我喜欢C＋＋繁琐巨所才决定看看Python我喜欢Python优雅与快捷
语言类型
CPython种态类型语言强类型语言类理解呢概按照列说明类：
静态类型语言
种编译期间确定数据类型语言数静态类型语言通要求使用任变量前声明其数据类型保证点Java C 静态类型语言
态类型语言
种运行期间才确定数据类型语言与静态类型相反Python 态类型确定变量类型您第给赋值候
强类型语言
种总强制类型定义语言Java Python 强制类型定义您整数明确进行转换 能字符串
弱类型语言
种类型忽略语言与强类型相反VBScript 弱类型 VBScript 您字符串 ‘12′ 整数 3 进行连接字符串’123′看整数 123 所些都需要任何显示转换
象机制
具体理解态确定变量类型要PythonObject象机制说起Objects（称象）Python于数据
抽象Python所数据都由象或者象间关系表示函数象字符串象每东西都象概念每象都三种属性：
实体类型值理解实体理解象重要步实体旦创建直改变显式摧毁同通意义讲决定象所支持操作
式类型（type包括numberstringtuple及其）改变改变能值要找具体点说明实体相于
象内存址本质存类型值都实体外呈现Python提供些接口让使用者象交互比id(）函数用获象实体
整形表示（实际址）type()函数获取其类型
object机制c所具备主要体现面几点：
1 刚才说c静态类型语言我定义int a, char
b等等必须源代码面事先规定比我Python面任意处直接规定a =
lka类型string其赋值候才决定我须代码明确写C面我必须显式规定char *a =
lk工事先规定a类型
2 由于C没象概念数据表示比说两int变量ab我想比较用a ＝＝
b判断两字符串变量ab我用strcmp比较ab本质指向字符串指针直接用＝＝比较
比较实际指针存储值——址
Java呢我通使用 str1 == str2 确定两字符串变量否指向同块物理内存位置叫做象同性 Java 要比较两字符串值要使用 str1.equals(str2)
Python前两者都由于象引入我用is运算符比较两象实体具体象type没关系
比象tuplestring甚至class都用is比较本质象同性比较Java
＝＝类似 Cpointer比较类似Python＝＝比较值比较
3
由于象机制引入让Python使用非灵比我用自省查看内存象形式存其模块函数获取信息并进行
操作用种定义没名称函数按函数声明参数顺序调用函数甚至引用事先并知道名称函数 些操作C都想象
4 意思细节类型象行影响各面比说a = 1 b =
1语句Python面引发能ab同指向值1象能别指向两值1象例语句c = [] d
= []cd肯定指向同新创建空list没完c = d =
[]语句呢cd指向相同list象些区别都c没
我说说python慢主要原function call
overhead比较所东西现都象contruct destroy 花费连1 1 都 function
call像’12′ ’45′ 要 create a third string object, then calls the string
obj’s __add想知速度何能快起
列表数组
析PythonlistC数组总趣相信能些朋友初列表候都作数组初于list数组区别定性主要集两点首先list包含同数据类型比
["this", 1, "is", "an", "array"]
List放C其实字符串数组相于二维
其呢list其本身象C单纯数组同于List操作重载运算符带些问题比面例：
加入我要产维列表用面语句
A = [[None] * 2] *
结A值
[[None, None], [None, None], [None, None]]
初看没问题典型二维数组形式列表现我想修改第None值用语句
A[0][0] =
现我再看看A值：
[[5, None], [5, None], [5, None]]
发现问题没用 * 复制创建象引用真创建 *3 创建包含三引用列表三引用都指向同度2列表其行改变显示所行想要解决我创建
A = [None]*for i in range(3):
A[i] = [None] *
创建包含三同度2列表
所直强调越复杂东西越灵越容易错
代码优化
C简单语言我考虑优化候通想简单比系统级调用越少越（缓冲区机制）消除循环低效率必要系统引用等
等其实主要都基于系统硬件细节考虑Python完全面说些优化形式于Python仍实用由于
Python语形式千差万别库模块种所于语言本身言值注意优化要点举几例吧
比我list L1想要构建新list L2L2包括L14元素按照直接想代码应该
L2 = []
for i in range[3]:
L2.append(L1[i])
更加优化优美版本
L2 = L1[:3]
再比s1..s7字符串(10K )join([s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7])比
s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7快,者计算表达式join()则程完所复制于字符串操作
字符串象使用replace()仅没固定字符串模式才使用则表达式
所说优化评判标准说C短精悍Python博精深
includeimport
C语言include非简单形式单意义明确需要用外部函数等资源用includePython相似
机制import乍看两家伙挺像都我要用外部资源（见函数或者模块（Python））用指明其实
两者处理机制本质区别于Cinclude用于告诉预处理器include指定文件内容都给我作本源文件现
import呢简单面内容*直接*插入本面玩意更加灵事实几乎所类似机制Python都比C灵说C
C简练我其实更喜欢C
简单说说灵性importpython三种形式import X, from X import *( or a,b,c……),
X = __import__(’x)用第二种比较便像第种用X.module调用模块from X
import *import些publicmodule(般都__命名模块)指定a,b,cimport
候用哪种形式呢应该说数模块文档都明确告诉应该用哪种形式需要用象from X import
*能更合适些目前看数第三Python库都推荐使用from modulename import *
种格式做使引入者namespace混乱甚至于些专门设计用于种模式模块（包括Tkinter,
threadingmatplot）都采用种式仅仅需要某象类a用from X import a比用import
X.a更调用a函数直接用a.function()既用加X
连自希望import模块都知道办请注意Python优势体现我用
__import__(module)调用module其module字符串运行再决定底要调用module举
例：
def classFromModule (module, Name):
mod = __import__ (module)
return getattr (mod, Name)
定义函数classFromModule代码任何候调用
o = classFromModule (ModuleOfTheClass, NameOfTheAttribute)()
需要传入字符串形式希望import模块ModuleOfTheClass其属性名字NameOfTheAttribute（数据）能调用名字字符串用事先指定根据运行情况判断
顺带说句Pythonimport顺序默认规定Cinclude点类似我般都先include系统文件再
include自文件（且>区别）Python呢般应该按照顺序import模块：
1. 标准库模块 — sys, os, getopt 等
2. 第三模块
3. 本实现模块
全局变量
谈全局变量呢倒说Pythonc全局变量概念同概念相同使用机制些差异举例：
– module.py –
globalvar =
def func():
print globalvar
# This makes someglobal readonly,
# any attempt to write to someglobal
# would create a new local variable.
def func2():
global globalvar
globalvar = # this allows you to manipulate the global
# variable
func函数globalvar读使用globalvar =
xxx种赋值语句Python重新创造新本象并新值赋给原象值变func2函数由于我事先申明
globalvarglobal更改直接全局变量效
如何利用python语言实现机器学习算法
基于以下三个原因，我们选择Python作为实现机器学习算法的编程语言：(一) Python的语法清晰；(二) 易于操作纯文本文件；(三) 使用广泛，存在大量的开发文档。 可执行伪代码 Python具有清晰的语法结构，大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。默认安装的Python开发环境已经附带了很多高级数据类型，如列表、元组、字典、集合、队列等，无需进一步编程就可以使用这些数据类型的操作。使用这些数据类型使得实现抽象的数学概念非常简单。此外，读者还可以使用自己熟悉的编程风格，如面向对象编程、面向过程编程、或者函数式编程。不熟悉Python的读者可以参阅附录A，该附录详细介绍了Python语言、Python使用的数据类型以及安装指南。 Python语言处理和操作文本文件非常简单，非常易于处理非数值型数据。Python语言提供了丰富的正则表达式函数以及很多访问Web页面的函数库，使得从HTML中提取数据变得非常简单直观。 Python比较流行 Python语言使用广泛，代码范例也很多，便于读者快速学习和掌握。此外，在开发实际应用程序时，也可以利用丰富的模块库缩短开发周期。 在科学和金融领域，Python语言得到了广泛应用。SciPy和NumPy等许多科学函数库都实现了向量和矩阵操作，这些函数库增加了代码的可读性，学过线性代数的人都可以看懂代码的实际功能。另外，科学函数库SciPy和NumPy使用底层语言（C和Fortran）编写，提高了相关应用程序的计算性能。本书将大量使用Python的NumPy。 Python的科学工具可以与绘图工具Matplotlib协同工作。Matplotlib可以绘制二D、三D图形，也可以处理科学研究中经常使用到的图形，所以本书也将大量使用Matplotlib。 Python开发环境还提供了交互式shell环境，允许用户开发程序时查看和检测程序内容。 Python开发环境将来还会集成Pylab模块，它将NumPy、SciPy和Matplotlib合并为一个开发环境。在本书写作时，Pylab还没有并入Python环境，但是不远的将来我们肯定可以在Python开发环境找到它。 Python语言的特色 诸如MATLAB和Mathematica等高级程序语言也允许用户执行矩阵操作，MATLAB甚至还有许多内嵌的特征可以轻松地构造机器学习应用，而且MATLAB的运算速度也很快。然而MATLAB的不足之处是软件费用太高，单个软件授权就要花费数千美元。虽然也有适合MATLAB的第三方插件，但是没有一个有影响力的大型开源项目。 Java和C等强类型程序设计语言也有矩阵数学库，然而对于这些程序设计语言来说，最大的问题是即使完成简单的操作也要编写大量的代码。程序员首先需要定义变量的类型，对于Java来说，每次封装属性时还需要实现getter和setter方法。另外还要记着实现子类，即使并不想使用子类，也必须实现子类方法。为了完成一个简单的工作，我们必须花费大量时间编写了很多无用冗长的代码。Python语言则与Java和C完全不同，它清晰简练，而且易于理解，即使不是编程人员也能够理解程序的含义，而Java和C对于非编程人员则像天书一样难于理解。 所有人在小学二年级已经学会了写作，然而大多数人必须从事其他更重要的工作。 ——鲍比·奈特 也许某一天，我们可以在这句话中将“写作”替代为“编写代码”，虽然有些人对于编写代码很感兴趣，但是对于大多数人来说，编程仅是完成其他任务的工具而已。Python语言是高级编程语言，我们可以花费更多的时间处理数据的内在含义，而无须花费太多精力解决计算机如何得到数据结果。Python语言使得我们很容易表达自己的目的。 Python语言的缺点 Python语言唯一的不足是性能问题。Python程序运行的效率不如Java或者C代码高，但是我们可以使用Python调用C编译的代码。这样，我们就可以同时利用C和Python的优点，逐步地开发机器学习应用程序。我们可以首先使用Python编写实验程序，如果进一步想要在产品中实现机器学习，转换成C代码也不困难。如果程序是按照模块化原则组织的，我们可以先构造可运行的Python程序，然后再逐步使用C代码替换核心代码以改进程序的性能。C Boost库就适合完成这个任务，其他类似于Cython和PyPy的工具也可以编写强类型的Python代码，改进一般Python程序的性能。 如果程序的算法或者思想有缺陷，则无论程序的性能如何，都无法得到正确的结果。如果解决问题的思想存在问题，那么单纯通过提高程序的运行效率，扩展用户规模都无法解决这个核心问题。从这个角度来看，Python快速实现系统的优势就更加明显了，我们可以快速地检验算法或者思想是否正确，如果需要，再进一步优化代码
Python数据类型怎么学习
1.数字(Number)：其中又分为int（整数）、float（浮点数）、bool（布尔）、complex（复数）。
2.字符串(String)：需要用’或者""包裹起来。如果需要保留内部的’或”，需要使用进行转义。
3.列表(List)：列表的格式是写在方括号[]之间、用逗号分隔开元素。可以在列表名后加[数字]来索引目标位置的值。索引是从0开始计数。
4.元组(Tuple)：元组的格式是写在括号()之间、用逗号隔开元素。元组中的元素及顺序不可修改。但和列表一样可以后缀[数字]进行索引。
5.集合(Set)：集合的格式是写在{}之间，是一个无序不重复序列。可以使用大括号{}或者set()函数创建集合。
6.字典(Dictionary)：字典的格式也是写在{}之间，与集合的不同之处在于字典的每个元素都对应一个键作为索引。字典是一种映射类型，它是无序的键(key) : 值(value)对的集合。可以使用大括号{}或者dict()函数创建字典。
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