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导读：今天自考教材学长给同学们收集整理了python怎么用 python怎么用ascii比较大小的相关问题，一起带同学们来了解了解这方面的疑问

python怎么运行py文件？

在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们将深入探讨如何使用Python脚本和命令行来转换数据。

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但是首先，值得提出一个您可能正在思考的问题：“Python如何适合命令行，为什么当我知道我可以使用IPython笔记本完成所有数据科学工作时，为什么还要使用命令行与Python进行交互?还是Jupyter实验室?”

笔记本非常适合快速进行数据可视化和探索，但是Python脚本是将我们学到的东西投入生产的一种方式。假设您想建立一个网站，以帮助人们发布具有理想标题和提交时间的HackerNews帖子。为此，您需要脚本。

本教程假定您具有函数的基本知识，并且有一点命令行经验也不会受到损害。如果您以前从未使用过Python，请随时查看我们涵盖Python函数基础的任务，或者更深入地研究我们的一些数据科学课程。最近，我们发布了两个新的交互式命令行课程：“命令行元素”和“命令行中的文本处理”，因此如果您想更深入地研究命令行，我们也建议您

也就是说，不必过分担心先决条件!我们将解释我们正在做的所有事情，所以让我们开始吧!

熟悉数据

HackerNews是一个站点，用户可以在该站点上通过Internet(通常是有关技术和创业公司)提交文章，而其他人可以“赞扬”这些文章，表示他们喜欢它们。提交的投票越多，在社区中就越受欢迎。热门文章进入HackerNews的“首页”，在其他网站上它们更有可能被他人看到。

我们将使用的数据集是由ArnaudDrizard使用HackerNewsAPI编译的，可以在此处找到。我们从数据中随机抽取了10000行，并删除了所有多余的列。我们的数据集只有四列：

submission_time-故事提交时。

upvotes-提交的投票数。

url—提交的基本域。

headline—提交的标题。用户可以对其进行编辑，而不必与原始文章的标题相匹配。

我们将编写脚本来回答三个关键问题：

哪些**最常出现在头条**中?

哪些域名最常提交给HackerNews?

大多数文章什么时候提交?

切记：在编程时，有多种方法可以处理任务。在本教程中，我们将逐步解决这些问题，但是肯定还有其他方法同样有效，因此请随时尝试并尝试提出自己的方法!

使用命令行和Python脚本读取数据

要加注星标，让我们Transforming_Data_with_Python在桌面上创建一个文件夹。要使用命令行创建文件夹，可以使用mkdir命令，后跟文件夹名称。例如，如果要创建一个名为的文件夹test，则可以导航到Desktop目录，然后键入mkdirtest。

我们将稍后讨论为什么创建文件夹，但是现在，让我们使用cd命令导航到创建的文件夹。该cd命令允许我们使用命令行更改目录。

尽管有多种使用命令行创建文件的方法，但我们可以利用一种称为管道传输和重定向输出的技术来一次完成两件事：将输出从stdout(命令行生成的标准输出)重定向到文件中并创建一个新文件!换句话说，我们可以让它创建一个新文件并使它的输出成为该文件的内容，而不是让命令行仅打印其输出。

要做到这一点，我们可以使用>和>>，这取决于我们想用文件来完成。如果文件不存在，两者都会创建一个文件;但是，>将使用重定向的输出覆盖文件中已有的文本，同时>>将任何重定向的输出附加到文件中。

我们希望将数据读入该文件并创建一个描述性的文件名和函数名称，因此我们将创建一个名为的函数，load_data()并将其保存在名为的文件中read.py。让我们使用读取数据的命令行创建函数。为此，我们将使用该printf函数。(我们将使用printf它，因为它允许我们打印换行符和制表符，我们将使用它们来使脚本对自己和其他人更具可读性)。

为此，我们可以在命令行中输入以下内容

printf\”importpandasaspddefload_data():hn_stories=pd.read_csv(‘hn_stories.csv’)hn_stories.colummns=[‘submission_time’,’upvotes’,’url’,’headline’]return(hn_stores)\”>read.py

检查上面的代码，有很多事情要做。让我们将其分解。在函数中，我们是：

a.请记住，我们要使脚本可读，我们正在使用printf命令通过命令行生成一些输出，以在生成输出时保留格式。

b.进口大熊猫。

c.将数据集(hn_stories.csv)读入pandas数据框。

d.使用df.columns列名添加到我们的数据帧。

e.创建一个名为的函数load_data()，其中包含用于读取和处理数据集的代码。

f.利用换行符()和制表符( )保留格式，因此Python可以读取脚本。

g.将输出重定向printf到read.py使用>运算符调用的文件。由于read.py尚不存在，因此已创建文件。

运行上面的代码后，我们可以catread.py在命令行中键入并执行命令以检查的内容read.py。如果一切正常运行，我们的read.py文件将如下所示：

创造__init__.py

在该项目的其余部分，我们将创建更多脚本来回答我们的问题并使用该load_data()函数。尽管我们可以将该函数粘贴到使用该函数的每个文件中，但是如果我们正在处理的项目很大，则可能会变得非常麻烦。

为了解决这个问题，我们可以创建一个名为的文件__init__.py。本质上，__init__.py允许文件夹将其目录文件视为包。最简单的形式__init__.py可以是一个空文件。它只需要存在就可以将目录文件视为包。您可以在Python文档中找到有关包和模块的更多信息。

因为load_data()是中的函数read.py，所以我们可以使用导入包的相同方法来导入该函数：fromreadimportload_data()。

还记得使用命令行创建文件的多种方法吗?我们可以使用另一个命令来创建文件__init__.py这次，我们将使用该touch命令来创建文件。touch是一个在您运行命令后立即为您创建一个空文件的命令：

探索标题中的单词

现在，我们已经创建了一个脚本来读取和处理数据以及创建的数据__init__.py，我们可以开始分析数据了!我们要探索的第一件事是标题中出现的独特词。为此，我们要执行以下操作：

1)count.py使用命令行创建一个名为的文件。

2)load_data从导入read.py，并调用函数以读取数据集。

3)将所有标题合并为一个长长的字符串。当您合并标题时，我们希望在每个标题之间留一个空格。在此步骤中，我们将使用Series.str.cat连接字符串。

4)将长字符串拆分成单词。

5)使用Counter类可以计算每个单词在字符串中出现的次数。

6)使用该.most_common()方法将100个最常用的单词存储到wordCount。

如果使用命令行创建此文件，则外观如下：

printf\”fromreadimportload_datafromcollectionsimportCounterstories=load_data()headlines=stories[‘headline’].str.cat(sep=”).lower()wordCount=Counter(headlines.split(”)).most_common(100)print(wordCount)\”>count.py

运行上面的代码后，您可以catcount.py在命令行中键入并执行命令以检查的内容count.py。如果一切正常运行，您的count.py文件将如下所示：

现在，我们已经创建了Python脚本，我们可以从命令行运行脚本以获取一百个最常用单词的列表。要运行脚本，我们从命令行键入pythoncount.py命令。

脚本运行后，您将看到以下打印结果：

[(‘the’,2045),(‘to’,1641),(‘a’,1276),(‘of’,1170),(‘for’,1140),(‘in’,1036),(‘and’,936),(”,733),(‘is’,620),(‘on’,568),(‘hn:’,537),(‘with’,537),(‘how’,526),(‘-‘,487),(‘your’,480),(‘you’,392),(‘ask’,371),(‘from’,310),(‘new’,304),(‘google’,303),(‘why’,262),(‘what’,258),(‘an’,243),(‘are’,223),(‘by’,219),(‘at’,213),(‘show’,205),(‘web’,192),(‘it’,192),(‘_’,184),(‘do’,183),(‘app’,178),(‘i’,173),(‘as’,161),(‘not’,160),(‘that’,160),(‘data’,157),(‘about’,154),(‘be’,154),(‘facebook’,150),(‘startup’,147),(‘my’,131),(‘|’,127),(‘using’,125),(‘free’,125),(‘online’,123),(‘apple’,123),(‘get’,122),(‘can’,115),(‘open’,114),(‘will’,112),(‘android’,110),(‘this’,110),(‘out’,109),(‘we’,106),(‘its’,102),(‘now’,101),(‘best’,101),(‘up’,100),(‘code’,98),(‘have’,97),(‘or’,96),(‘one’,95),(‘more’,93),(‘first’,93),(‘all’,93),(‘software’,93),(‘make’,92),(‘iphone’,91),(‘twitter’,91),(‘should’,91),(‘video’,90),(‘social’,89),(‘&’,88),(‘internet’,88),(‘us’,88),(‘mobile’,88),(‘use’,86),(‘has’,84),(‘just’,80),(‘world’,79),(‘design’,79),(‘business’,79),(‘5’,78),(‘apps’,77),(‘source’,77),(‘cloud’,76),(‘into’,76),(‘api’,75),(‘top’,74),(‘tech’,73),(‘javascript’,73),(‘like’,72),(‘programming’,72),(‘windows’,72),(‘when’,71),(‘ios’,70),(‘live’,69),(‘future’,69),(‘most’,68)]

在我们的网站上滚动浏览它们会有些尴尬，但是您可能会注意到最常见的词，例如等等。这些词被称为停用词the，toafor这些词对人类语音很有用，但对数据分析没有任何帮助。您可以在我们的spaCy教程中找到更多有关停用词的信息;如果要扩展此项目，则从我们的分析中删除停用词将是一个有趣的下一步。

即使包含了停用词，我们也可以发现一些趋势。除了停用词之外，这些词中的绝大多数都是与技术和创业相关的术语。考虑到HackerNews专注于科技创业公司，这并不奇怪，但是我们可以看到一些有趣的特定趋势。例如，谷歌是该数据集中最常提及的品牌。Facebook，Apple和Twitter等其他品牌也是讨论的热门话题。

探索域提交

现在我们已经探索了不同的标题并显示了前100个最常用的词，现在我们可以探索域提交了!为此，我们可以执行以下操作：

1)domains.py使用命令行创建一个名为的文件。

2)load_data从导入read.py，并调用函数以读取数据集。

3)使用value_counts()大熊猫中的方法来计算列中每个值的出现次数。

4)遍历该系列并打印索引值及其关联的总数。

这是命令行形式的外观：

printf\”fromreadimportload_datastories=load_data()domains=stories[‘url’].value_counts()forname,rowindomains.items():print(‘{0}:{1}’.format(name,row))\”>domains.py

再一次，如果我们catdomains.py在命令行中输入来检查domains.py，我们应该看到：

探索提交时间

我们想知道大多数文章何时提交。一种简单的重组方法是查看文章的提交时间。为了弄清楚这一点，我们需要使用该submission_time列。

该submission_time列包含如下时间戳：2011-11-09T21:56:22Z。这些时间以UTC表示，UTC是大多数软件用于保持一致性的通用时区(想象一个数据库中填充的时间都具有不同的时区;要使用它会非常麻烦)。

要从时间戳获取小时，我们可以使用该dateutil库。中的parser模块dateutil包含parse函数，该函数可以带一个时间戳，如何使用Python脚本转换数据和命令行并返回一个datetime对象。这是文档的链接。解析时间戳后，hour结果日期对象的属性将告诉您文章提交的时间。

为此，我们可以执行以下操作：

1)times.py使用命令行创建一个名为的文件。

2)编写一个函数以从时间戳中提取小时。此函数应首先用于dateutil.parser.parse解析时间戳，然后从结果datetime对象中提取小时，然后使用来返回小时.hour。

3)使用pandasapply()方法创建提交时间列。

4)使用value_counts()大熊猫中的方法来计算每小时发生的次数。

5)打印结果。

我们在命令行中执行以下操作：

printf\”fromdateutil.parserimportparsefromreadimportload_datadefextract_hour(timestamp):datetime=parse(timestamp)hour=datetime.hourreturnhourstories=load_data()stories[‘hour’]=stories[‘submission_time’].apply(extract_hour)time=stories[‘hour’].value_counts()print(time)\”>times.py

这是它看起来像一个单独.py文件的样子(如上所述，您可以通过cattimes.py从命令行运行以检查文件来进行确认)：

现在，我们已经创建了Python脚本，我们可以从命令行运行脚本，以获取特定时间内发布了多少篇文章的列表。为此，您可以从命令行键入pythontimes.py命令。运行此脚本，您将看到以下结果：

您会注意到大多数提交内容是在下午发布的。但是请记住，这些时间是UTC时间。如果您有兴趣扩展此项目，请尝试在脚本中添加一个部分，以将UTC的输出转换为本地时区。

下一步

在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们探索了数据并建立了一个短脚本目录，这些短脚本可相互配合以提供所需的答案。这是构建我们的数据分析项目的生产版本的第一步。

但是，当然，这仅仅是开始!在如何使用Python脚本转换数据和命令行中，我们没有使用过upvotes数据，因此这是扩展分析范围的一个不错的下一步：

a.标题长度**才能获得最多投票?

b.提交时间最多的是什么?

c.投票总数随时间变化如何?

我们鼓励您结合自己的问题，并在继续探索此数据集时发挥创造力!

/i6831049808313057804/

1、首先在资源管理器里**一下py文件存放的路径，按下windows键＋r，在运行里输入cmd，回车打开命令行：

2、在命令行里，先切换到py文件的路径下面，接着输入“python文件名.py”运行python文件：

3、按下回车键，可以看到窗口中py文件开始运行了，注意在命令行运行py文件，要将python安装路径添加到环境变量path中，否则会报错，找不到命令。至此python运行文件的操作就完成了：

python安装完后怎么用

python安装完后怎么用？

以python3.6操作为例：

1、首先需要打开电脑的桌面，如图所示，并按开始的快捷键点击安装好的python3.6程序进入。

2、然后点击进入之后，如图所示，可以看到页面上面的三个大于号出现并且后面一直有光标在闪就表示启动成功了。

3、最后，第一个程序就是打印print，在光标后面输入print（”hello”）就能在下一行打印出hello，这样使用就可以解决问题的。

以上就是小编分享的关于python安装完后怎么用的详细内容希望对大家有所帮助，更多有关python教程请关注环球青藤其它相关文章！

怎么用python实现一个页面的开发？

去年春节期间，没事报了一个pythonweb开发的网络课程，根据自己的学习情况来回答一下。

一个页面的开发，应该是分前端和后端的。

关于后端

在python中有两个最常见的开发框架：Django，flask。

Django大而全，什么功能模块都已经封装好了，调用即可；flask小而精，没有很高的封装，但是有许多功能模块，需要我们自己去集成。

当初学习的那个网络课程是用flask框架来做的，上手很简单：

当初学习的时候能写一个小的网站，本来想转行做python后端开发的，但是后来还是接着做数据挖掘了，许久不用，倒是有点生疏了。总得来说，有几大模块：

路由

route()装饰器把一个函数绑定到对应的URL上，Flask的URL规则基于Werkzeug的路由模块。这个模块背后的思想是基于Apache以及更早的HTTP服务器主张的先例，保证优雅且**的URL。

模板渲染Jinja2

用Python生成HTML十分无趣，而且相当繁琐，因为你必须手动对HTML做转义来保证应用的安全。为此，Flask配备了Jinja2模板引擎。当然你也可以使用其他的模板引擎，但是建议你还是使用jinja2模板

请求对象request

你可以使用全局request对象访问进入的请求数据。Flask处理进入的请求数据并允许你用这个全局对象访问它。如果你工作在多线程环境，Flask内部保证你总会在当前线程上获取正确的数据。

数据库交互-Flask-SQLAlchemy

通过sqlalchemy对数据库增删改查，使用的是orm模式，不需要写SQL语句。

在数据库中，一个表就是一个python类，一个类的实例就是表中的行。

在开发过程中，会用到一些python的高级应用：

装饰器：在权限验证的时候很需要用到

模块的导入：防止循环导入

图像处理：验证码生成

property使用：密码加密时使用

关于前端

如果对前端不熟，想做一个小网站练练手，推荐你使用Bootstrap

里面有各种的CSS样式，各种组件，JS插件，还有一些网站实例供你参考，对前端HTML,CSS不是很熟悉的，可以通过这略微修改快速搭建一个前端页面。

后记：

将来的数据挖掘工作者可能也需要懂网站后端开发，因为以后建模不会一直都是在单机中，可能会集成到网站中，实时数据流入模型，结果展示在网站上。

怎么用python做自动化测试？

Python是一种广泛使用的编程语言，也被广泛应用于自动化测试领域。以下是用Python进行自动化测试的步骤：

安装 Python环境和所需的测试框架，如unittest、pytest或behave等。

编写测试用例。在编写测试用例时，需要明确测试的目标和预期结果，同时指定测试数据。

建立测试框架。测试框架是负责测试用例的执行、结果处理以及报告生成的重要组成部分。

运行测试用例。使用测试框架来运行测试用例并记录测试结果。

分析测试结果。分析测试结果以确定哪些测试失败，找出失败的原因，并修复故障。

重复测试过程，直到所有测试都通过。

使用Python进行自动化测试的优势在于它非常容易学习和使用，同时还支持各种类型的测试，如单元测试、集成测试和功能测试等。此外，Python还支持各种领域特定语言（DSL），如Behave，能够简化测试脚本的编写。

怎么用python求平方？

在 Python 中，可以使用 **** 运算符来求一个数的平方。例如：

x = 5

y = x **** 2

print(y) # 输出 25

在这个例子中，我们使用 x **** 2 来计算 5 的平方，并将结果赋值给变量 y。然后使用 print() 函数输出 y 的值，即 25。

除了求平方，**** 运算符还可以用于计算其他次方，如立方、四次方等。例如，如果要计算 2 的立方，可以使用 2 **** 3，结果为 8。

需要注意的是，**** 运算符只能用于数值类型，不能用于字符串或其他非数值类型的变量。如果使用非数值类型的变量或者将字符串与数值类型相乘，Python 会报错。

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