2023-08-11 21:57:37 85 0

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python開發excel插件教程 Python如何嵌入CC++進行開發

如何使用python開發一個api

謝邀，去年春節期間，沒事報了一個pythonweb開發的網絡課程，根據自己的學習情況來回答一下。一個頁面的開發，應該是分前端和后端的。關于后端在python中有兩個最常見的開發框架：Django，flask。Django大而全，什么功能模塊都已經封裝好了，調用即可；flask小而精，沒有很高的封裝，但是有許多功能模塊，需要我們自己去集成。

當初學習的那個網絡課程是用flask框架來做的，上手很簡單：當初學習的時候能寫一個小的網站，本來想轉行做python后端開發的，但是后來還是接著做數據挖掘了，許久不用，倒是有點生疏了。總得來說，有幾大模塊：路由route()裝飾器把一個函數綁定到對應的URL上，Flask的URL規則基于Werkzeug的路由模塊。

這個模塊背后的思想是基于Apache以及更早的HTTP服務器主張的先例，保證優雅且唯一的URL。模板渲染Jinja2用Python生成HTML十分無趣，而且相當繁瑣，因為你必須手動對HTML做轉義來保證應用的安全。為此，Flask配備了Jinja2模板引擎。

當然你也可以使用其他的模板引擎，但是建議你還是使用jinja2模板請求對象request你可以使用全局request對象訪問進入的請求數據。Flask處理進入的請求數據并允許你用這個全局對象訪問它。如果你工作在多線程環境，Flask內部保證你總會在當前線程上獲取正確的數據。

數據庫交互-Flask-SQLAlchemy通過sqlalchemy對數據庫增刪改查，使用的是orm模式，不需要寫SQL語句。在數據庫中，一個表就是一個python類，一個類的實例就是表中的行。在開發過程中，會用到一些python的高級應用：裝飾器：在權限驗證的時候很需要用到模塊的導入：防止循環導入圖像處理：驗證碼生成property使用：密碼加密時使用關于前端如果對前端不熟，想做一個小網站練練手，推薦你使用Bootstrap里面有各種的CSS樣式，各種組件，JS插件，還有一些網站實例供你參考，對前端HTML,CSS不是很熟悉的，可以通過這略微修改快速搭建一個前端頁面。

后記：將來的數據挖掘工作者可能也需要懂網站后端開發，因為以后建模不會一直都是在單機中，可能會集成到網站中，實時數據流入模型，結果展示在網站上。

python爬蟲怎么做

大到各類搜索引擎，小到日常數據采集，都離不開網絡爬蟲。爬蟲的基本原理很簡單，遍歷網絡中網頁，抓取感興趣的數據內容。這篇文章會從零開始介紹如何編寫一個網絡爬蟲抓取數據，然后會一步步逐漸完善爬蟲的抓取功能。

工具安裝

我們需要安裝python，python的requests和BeautifulSoup庫。我們用Requests庫用抓取網頁的內容，使用BeautifulSoup庫來從網頁中提取數據。

安裝python

運行pipinstallrequests

運行pipinstallBeautifulSoup

抓取網頁

完成必要工具安裝后，我們正式開始編寫我們的爬蟲。我們的第一個任務是要抓取所有豆瓣上的圖書信息。我們以https://book.douban.com/subject/26986954/為例，首先看看開如何抓取網頁的內容。

使用python的requests提供的get()方法我們可以非常簡單的獲取的指定網頁的內容,代碼如下：

提取內容

抓取到網頁的內容后，我們要做的就是提取出我們想要的內容。在我們的第一個例子中，我們只需要提取書名。首先我們導入BeautifulSoup庫，使用BeautifulSoup我們可以非常簡單的提取網頁的特定內容。

連續抓取網頁

到目前為止，我們已經可以抓取單個網頁的內容了，現在讓我們看看如何抓取整個網站的內容。我們知道網頁之間是通過超鏈接互相連接在一起的，通過鏈接我們可以訪問整個網絡。所以我們可以從每個頁面提取出包含指向其它網頁的鏈接，然后重復的對新鏈接進行抓取。

通過以上幾步我們就可以寫出一個最原始的爬蟲。在理解了爬蟲原理的基礎上，我們可以進一步對爬蟲進行完善。

寫過一個系列關于爬蟲的文章：https://www.toutiao.com/i6567289381185389064/。感興趣的可以前往查看。

Python基本環境的搭建，爬蟲的基本原理以及爬蟲的原型

Python爬蟲入門(第1部分)

如何使用BeautifulSoup對網頁內容進行提取

Python爬蟲入門(第2部分)

爬蟲運行時數據的存儲數據，以SQLite和MySQL作為示例

Python爬蟲入門(第3部分)

使用seleniumwebdriver對動態網頁進行抓取

Python爬蟲入門(第4部分)

討論了如何處理網站的反爬蟲策略

Python爬蟲入門(第5部分)

對Python的Scrapy爬蟲框架做了介紹，并簡單的演示了如何在Scrapy下進行開發

Python爬蟲入門(第6部分)

如何進行Python程序的編寫

這個問題比較寬泛。我根據我的理解給題主回答一下吧。

首先，python應用范圍是非常廣泛的，在開始python編程之前，你應該先確定好要搞哪一個方向，這樣認準一個方向深入學習，等到學的足夠深了再去擴展python別的方向是合適的。要不然的話每個方向都有涉獵會導致學藝不深，每個方向都了解一點達不到專業化的程度。

python的應用范圍包括但不限于以下部分：測試與自動化運維、數據科學、云計算、人工智能與數據挖掘、爬蟲、web網站開發、GUI圖形開發、網絡編程。這里邊比較熱的方向又有人工智能、數據科學、云計算、爬蟲、web開發等。

其中，數據科學與人工智能聯系密切。數據科學主要是對原始數據集進行清洗處理，再通過一定的手段從不同的維度上對數據進行分析，像如再金融領域、醫療領域等都需要數據分析。

在人工智能方面的應用，會將已經處理好的數據進行矩陣化處理，然后將數據放到一些機器學習或深度學習模型中進行訓練，像線性回歸、貝葉斯模型、SVM模型、神經網絡等等。這些都需要借助python來實現，特別是python里面的numpy、pandas、matplotlib這幾個數據科學庫具有天然的優勢。

同時，隨著大數據的快速發展，數據變的越來越重要，這也是爬蟲這兩年火的原因，而python被認為是爬蟲開發的最好的利器。原因同樣是其具有豐富的第三方庫。像如requests、urlib、lxml、xpath等這樣的基礎爬蟲庫，再者如果想爬大量的數據，又可以應用scrapy這個獨特的爬蟲框架來實現，甚至可以用scrapy-redis來實現分布式爬蟲的部署。當然在爬蟲領域要學習的東西很多，特別是不同的網站反爬技術不一樣，需要不同對待，這也是爬蟲領域復雜的地方。

在web開發領域，python也占有一席之地。像國內的豆瓣、知乎等網站后臺就是基于python實現的，當然這是服務器方面了。在web開發上，python有三大框架，Django、Flask、Tornado。其中Django框架比較大，插件豐富，適合于大型網站的開發。Flask比較輕量級，含有豐富的擴展庫，適合于中小型網站的開發。Tornado又是一種與Djangohe和Flask區別明顯的web框架，因為是非阻塞式服務器，所以訴苦非常快。

相信這些領域解釋的也算清楚了，題主可以根據自己的喜好選擇某一個方向深入研究和編程。同時，我最近正在頭條里持續分享有關python的一系列知識，題主如果感興趣可以關注小編相互交流！

有初學者學習python實用的編輯器嗎

世界上最好的Python編輯器或IDE是什么？炫酷的界面、流暢的體驗，機器之心投PyCharm一票，那么你呢？本文介紹了PyCharm、JupyterNotebook和Spyder在內的5種主流PythonIDE，每一種都各有優缺點。不過結合經驗教訓，不論是純文本編輯器還是集成開發環境，總有一款是你的最愛。

1991年，GuidovanRossum創建了Python并發布了第一個版本。這種解釋型高級編程語言為通用編程而開發。Linux、MacOS和Windows等操作系統中都有Python解釋器。

經過近30年的發展，Python已成為編程社區極受歡迎的語言。使用IDLE或PythonShell寫Python編碼適用于小型項目，但無法應對成熟的機器學習或數據科學項目。

在這種情況下，你需要使用一個IDE（集成開發環境）或專用的代碼編輯器。由于Python是最流行的編程語言之一，IDE的選擇也非常多。那么問題來了：「究竟什么樣的IDE最適合Python？」

很明顯，沒有哪一個IDE或代碼編輯器可以稱得上是「最好」的PythonIDE或編輯器。這是因為它們各有優劣。此外，從為數眾多的IDE中進行挑選實在太浪費時間。

但不用擔心，本文已經為你整理好了。為了幫助你做出正確的選擇，本文將介紹幾種最適合Python的IDE，專門用于處理數據科學項目。

Atom

平臺：Linux/macOS/Windows

官網：https://atom.io/

類型：通用文本編輯器

Atom是一種免費的開源文本及源代碼編輯器，適用于Java、PHP、Python等多種編程語言。該文本編輯器支持用Node.js寫成的插件。盡管Atom適用于多種語言，但它對Python情有獨鐘，其有趣的數據科學特性非常適合Python。

Atom的最大特點之一是支持SQL查詢，但你需要安裝DataAtom插件才能獲取該特性。它支持MicrosoftSQLServer、MySQL及PostgreSQL。而且，你還可以可視化Atom的結果，無需打開其他任何窗口。

可以幫助Python數據科學家的另一個Atom插件是MarkdownPreviewPlus。它可以為編輯、可視化Markdown文件提供支持，讓你可以預覽、渲染LaTeX公式等。

優點：

活躍的社區支持

與Git的完美集成

為管理多個項目提供支持

缺點：

在較老的CPU上運行可能會出現性能問題

可能遇到遷移問題

JupyterNotebook

平臺：Linux/macOS/Windows

官網：https://jupyter.org/

類型：基于Web的IDE

JupyterNetbook起源于2014年的Ipython，它是一種基于服務器-客戶端結構的網頁應用。JupyterNetbook允許我們通過「Notebook」創建和操作代碼文件，并且采用一種即時運行的方法，這是JupyterNotebook最重要的特性。對于Python數據科學家而言，JupyterNotebook基本上是必需品，因為它提供了最直觀、最精煉的交互式數據科學環境。

對于剛入門的數據科學家而言，Jupyter是最簡單也最完美的工具。我們在寫完一個代碼片段后就能直接運行這些局部代碼查看效果，因此它的交互效果是最好的。此外，JupyterNotebook中的單元可以選擇代碼或者文檔，也就是說選擇文檔后可以直接按照MarkDown的語法寫代碼或整個文件的注釋、心得和背景知識等。

通過使用Matplotlib和Seaborn等可視化工具，我們可以直接在代碼單元下輸出想要的可視化圖信息。當然我們也可以將整個Notebook文件導出為PDF、HTML或純Python代碼文件，這非常有利于文件在不同平臺間的傳播，因此像谷歌的Colab等平臺也都默認使用Notebook的這種形式。與Ipython一樣，JupyterNotebook是一系列項目的總稱，包括Notebook、Console和Qtconsole等。

優點：

允許使用Notebook直接創建博客或代碼演示

確保可復現的研究與解釋

在運行整體前可以運行并修正局部代碼塊

缺點：

復雜的安裝過程（你也可以直接安裝集成開發環境Anoconda～）

PyCharm

平臺：Linux/macOS/Windows

官網：https://www.jetbrains.com/pycharm/

類型：Python專用IDE

PyCharm是Python的專用IDE，地位類似于Java的IDEEclipse。功能齊全的集成開發環境同時提供收費版和免費版，即專業版和社區版。PyCharm是安裝最快的IDE，且安裝后的配置也非常簡單，因此PyCharm基本上是數據科學家和算法工程師的首選IDE。

對于喜歡IPython或Anaconda發行版的人而言，PyCharm同樣可以便捷地集成Matplotlib和NumPy等工具，這意味著我們在處理數據科學項目時可以便捷地使用數組查看器和交互式圖表等。除此之外，IDE還擴展了對JavaScript和AngularJS等語言的支持，這使得它同樣也適合Web端的開發。

安裝完成后，我們可以快速建立一個Python項目，并選擇解釋器和新的代碼文件。可能我們會用conda等工具維護不同的環境，例如TensorFlow或PyTorch等，在建立新項目時只需要選擇這些環境下的Python主程序就相當于選擇了新環境。最后，除了提供直接debug和運行功能外，PyCharm還提供對源代碼和項目控制的支持。

優點：

活躍的社區支持

支持全面的Python開發，不論是數據科學還是非數據科學項目

新手和老兵都易于使用

快速Reindexing

運行、編輯、debugPython代碼都不需要額外的支持

缺點：

加載可能比較慢

使用現有項目前可能需要調整默認設置

Redeo

平臺：Linux/macOS/Windows

官網：https://rodeo.yhat.com/

類型：Python專用IDE

Redeo的logo就暗示了這個IDE是專門為數據分析而開發的，如果用過RStudio，你就會發現Redeo與它有很多相似的特征。對于那些不了解RStudio的人而言，你們只需要知道它是最流行的R語言集成開發環境。與RStudio一樣，Rodeo的窗口分為四部分，即代碼文本編輯器、控制臺、變量可視化環境和圖形/庫/文件的查看窗口。有意思的是，RStudio和Redeo都與MATLAB有很多相似之處。

Redeo的最大優勢在于新手和老兵都能方便地使用。由于Redeo允許在寫代碼的同時查看變量和可視化等細節，它可以稱得上是最好的數據科學IDE之一。此外，Redeo還有內置的課程及輔助材料。

優點：

大量定制化設計

實時監控代碼到底創建了些什么

通過自動補全和語法高亮，寫代碼會更快

缺點：

有很多Bug

社區支持不是很多

內存問題

Spyder

平臺：Linux/macOS/Windows

官網：https://www.github.com/spyder-ide/spyder

類型：Python專用IDE

Spyder是Python專用的一種開源IDE，其獨特之處在于專為數據科學工作流程進行了優化。它與Anconda軟件包管理器捆綁在一起，后者是Python編程語言的標準發行版。Spyder擁有所有必需的IDE特性，包括代碼完整性及集成文件瀏覽器。

Spyder專為數據科學項目創建，具備平滑的學習曲線，即學即會。在線幫助選項允許用戶在并行開發項目的同時尋找關于庫的專門信息。而且，這個Python專用IDE與RStudio類似。因此，在從R切換到Python時這是一個恰當的選擇。

適用于Python庫的Spyder集成支持（如Matplotlib和SciPy）進一步證明，Spyder是為數據科學家量身打造的。除了可感知的IPython/Jupyter集成之外，Spyder還有一個獨特的「variableexplorer」特性，允許使用基于表格的布局展示數據。

優點：

代碼完備性和變量探索

易用性

數據科學項目的理想工具

界面整潔

活躍的社區支持

缺點：

不適用于非數據科學項目

對于高階Python開發者而言太基礎了

如何為Python選擇理想的IDE？

這完全取決于你的需求。以下是幾點建議：

如果你剛開始使用Python，找一個定制化較少、附加功能也較少的IDE。干擾越少，上手越容易。

將這些IDE功能與你的期望進行對比。

多嘗試幾種IDE就會知道哪一種最適合你的需求。

Python如何嵌入C/C++進行開發

你說的是在C/C++程序中調用Python吧，這個實現起來非常簡單，只需要在頭文件中引入Python.h文件，然后在編譯的時候鏈接到Python庫即可，下面我簡單介紹一下，以Linux系統為例，感興趣的朋友可以嘗試一下：

01安裝python-devel插件

首先，安裝python-devel插件，這個插件包含有C/C++程序調用Python的頭文件和庫文件，在編寫和編譯程序的時候會用到，安裝的話，直接在終端輸入命令“yuminstall-ypython-devel”即可，默認情況下安裝的是Python2，需要安裝Python3.x的話，運行命令“yuminstall-ypython3x-devel”即可：

02C/C++程序調用Python

插件安裝完成后，我們就可以直接編寫C/C++程序來調用Python了，測試代碼如下，這里我簡單輸出了一條Python語句，基本思想先初始化，然后調用Python，最后再結束，整個流程非常簡單，也非常容易理解：

編寫完成后，wq保存程序，接著在終端運行“gcc-lpython2.7test.c-otest”命令（這里替換成你的C/C++文件），即可正常編譯程序，運行效果如下，和預期的一樣：

當然，你也可以直接調用py文件（腳本），傳入參數，取得返回結果，這里我簡單編寫了一個add求和函數，輸入2個參數，返回一個結果：

C/C++調用代碼如下，基本流程和前面一樣，先初始化，然后加載模塊，調用函數，傳入參數，最后再取得執行結果，代碼量有些多，但理解起來不難：

至此，我們就完成了在C/C++程序中調用Python。總的來說，整個過程非常簡單，只要你有一定C/C++基礎，熟悉一下上面的示例和代碼，很快就能掌握的，Windows環境類似，也需要導入對應頭文件和庫，網上也有相關教程和資料，介紹的非常詳細，感興趣的話，可以搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧，也歡迎大家評論、留言進行補充。