python膠水語言示例

『壹』 python中的for i in range怎麼用

• 先要知道rang的作用。range(2,4),其代表[2,3,4]

• 其實Python 的 for i in range (m,n)

• 相當於 C++/java/C# 裡面的 for (int i = m; i < n; i++)

• 比如range(1,10)
  

『貳』 為什麼Python被稱為「膠水語言」

膠水語言，原本是Python針對一門叫做perl的語言來講的。。。。在很長一段時間里，perl語言都是python面臨的最大競爭對手。。就和java與C#之間的情況差不多。。
perl語言是捧著金飯碗出生的，剛一出生，就有當時最主流的操作系統Unix保駕護航，成為了Unix內置的標准件，一大群的編程教父為其代言，更少不了一大群瘋狂追捧的鐵桿粉。。。在很短的時間內，就建立起了一批龐大的用戶群，被稱為「夢幻腳本語言」。一時之間，所向無敵。
大概兩年之後。。與Perl採用同樣設計思路的另一門語言，Python誕生了。。一出生地位便十分尷尬。。。。因為與perl語言作用重疊，而perl語言又占據了Python可以發揮的幾乎一切領域。。無論Python如何獻殷勤，拋媚眼，最終也沒能攀上Unix這個爹。。只好硬著頭皮，以小三的身份，嫁進了linux的門。。。
作為shell和perl之後，第三種嫁入Linux大院兒的語言，python為了凸顯自己的存在價值，便以膠水語言自居。。。即可以在shell與perl之間和諧共處。。。做了幾年小三之後，隨著Unix閉源，Unix陣營的迅速消亡。。Perl的娘家突然之間倒台了。。
Linux把Perl作為標准件的主要原因，是為了兼顧Unix操作習慣。。。由於Unix陣營的倒台。。Perl也就不像以前那麼得寵了。。Python也逐漸開始做一些「本該由Perl來做的事情」。。。隨著後來Python越來越「不守本分」。。導致Perl的地位開始下滑。。直到最後雙方對調。。Python轉成了正房，Perl變成了小三。。
今天的Python，要風得風，要雨得雨，在Linux平台更是唯我獨尊，早就不是當年的膠水語言了。。。
————以上為個人2015年的回答————
本人做出以上回答時，Python還是個小語種。當時本人只是站在「動態語言」的立場下進行回復，而不是站在「所有編程語言」的立場之下。
當時本人實在沒想到，四年之後，Python會變得這么火，而且火的有些過頭。因此對之前的回復進行一些補充。
但由於歷史問題導致，Python是一門動態語言，相對於JAVA，C#之類的靜態語言來說，並不適合編寫較大的程序。盡管編寫代碼很省事兒，但卻難以維護，後續問題較多。因此Python並不能替代靜態語言，更適合作為一門輔助語言來使用。

『叄』 為什稱Python是一種膠水語言

python現在最廣為聞名的形容大概有這些：

他是很好的膠水語言。什麼是膠水語言？反正當時的我不知道。
他是新一代的系統腳本。系統腳本是什麼？
其次就是代碼可讀性。不過，這個其實還是爭議挺大的，我也不準備在這多說了。

反正我發現大家其實都沒解釋清楚。

大概是因為，那些大牛們都已經把很多東西習以為常了，卻不知道新人其實都一頭霧水。其實事情也沒那麼復雜。

膠水語言

先從Hello world開始。所有學python的童鞋都會從這句話開始：

print "Hello World!"。

問題來了：為什麼所有語言第一件做的事情，就是Hello World？

其實，他代表了UNIX統一的文本處理模型及介面。這些個玩意，Windows的編程領域是很難接觸到的也很難理解的。

下面寫個範例。比如我這么幹了：

# file: say.py
import sys
txt = sys.argv[1]
print "Hello %s!"%(txt)

那麼我就可以在Linux或Mac的終端上直接輸入：

python say.py World

輸出結果就會是：

Hello World!

這樣就確保了，在終端調用上的直觀與可編程性。

這樣，我就不用必須在別的python語言裡面調用python了，而能夠直接在shell上跟其它處理程序直接連接。

BTW，這其實也是Hello world，呵呵。

再玩復雜點的：

file: say2.py
import sys
for line in sys.stdin.readlines():
print "Hello %s!"%(line.strip())

那麼我就可以在終端這么干：echo -e 'water\nmaomaol\nkenbing\nlonger\nchuang'|python say3.py

輸出就會是：
Hello water!
Hello maomaol!
Hello kenbing!
Hello longer!
Hello chuang!

再進一步，我可以把前面的內容寫成文件，比如寫成一個這樣的文件：

names.txt
water
maomaol
kenbing
longer
chuang

就可以直接更便捷地做處理：

cat names.txt | python say2.py 這樣，我就用cat命令把文本列印出來，然後輸出到say2.py上去了。

輸出一樣的結果。

但是，我輸入到終端又有什麼用呢？？？沒錯，到終端的確沒啥用，我們把他輸出到文件吧！

cat names.txt | python say2.py > result.txt

就這樣，結果就保存到了result.txt這個文件里了。

這樣做的意義是什麼？

意義就是，在終端上我可以隨意地組合他和其它程序，作為一個中間處理模塊。

而且，他可以如此地簡單便捷，一些簡單的腳本只需要cat一下馬上就能明白是什麼意思。

一個表達式一行代碼，代碼塊有一致的標準的縮進，標準的命名方式，簡練的語言，支持注釋……

別的程序要訪問或調用，很簡單，一個命令把指定數據輸入到這里就好，然後要怎麼拼接怎麼拼接；
周期性地處理也沒問題，輸出到文件，等待別的程序調用。

比起windows各種詭異的processer，各種詭異的二進制存儲的文件，這樣一致的介面簡直能讓人想哭了。

系統腳本上：

他比SHELL多了很多數學及字元串處理能力，還多了很多很好用的迭代方法，還多了很多的原生的數據結構；
他比PERL多了很要命的代碼可讀性。
比起ruby和nodejs，他基本所有機器都預裝，而且已經經歷了時間的考驗。雖然，將來的確會有被這倆貨代替的可能性。
比起C/C++，他多了一個終端、甚至像ipython這樣的加強版神器終端，可以邊調試代碼邊把沒問題的代碼寫進文件。而且，源碼即可執行。

在我看來，這些就是python的優勢。讓他當之無愧是系統腳本的王者。

只可惜，現在就連大多數的程序員，都已經被圖形化界面給寵壞了，也習慣了各種大廠商、IDE提供的諸多工具包與功能，卻把很多很基礎的東西都給忽略了，卻在不斷地、重復地造輪子。這就叫碼農。

所以，大概也就敢於擁抱變化的系統管理員、運維工程師或數據分析工程師，才會長久地持續地喜歡python。

這個用戶群，小眾而又龐大，而且整個業界對這這方面的專家有著很大的缺口。

純以前端兼設計師的身份，向這部分人群表示高山仰止。

然後，我再繼續折騰別的東西去。

『肆』 python程序題

Python是一種編程語言，它有對象、模塊、線程、異常處理和自動內存管理。可以加入與其他語言的對比。下面是回答這一問題的幾個關鍵Python是一種解釋型語言，python代碼在運行之前不需要編譯Python是動態類型語言，在聲明變數時，不需要說明變數的類型Python適合面向對象的編程，因為它支持通過組合與繼承的方式定義類在Python語言中，函數是第一類對象 Python代碼編寫快，但是運行速度比編譯語言通常要慢Python用途廣泛，常被用作膠水語言，可幫助其他語言和組件改善運行狀況 使用Python，程序員可以專注於演算法和數據結構的設計，而不用處理底層的細節。

『伍』 標題 python 的膠水特性怎麼理解

phthon作為膠水語言，具有膠水特性，可以做以下理解:
Python就好像是一瓶膠水一樣，拿來就能用，可以把不同的東西方便地粘在一起，組成新的代碼，並且效果立竿見影。Python作為一種膠水語言的特點：交互感強、語法簡潔、編程方便、豐富的庫。

『陸』 python為啥叫膠水語言，以及如何操作shell

一般真正的膠水語言是說 shell 工具，包括負責調用程序的 shell 本身和進行管道過濾的 sed / awk 甚至 perl 等。相比 cat | grep keyword | cut | awk | xargs 這種管道組合，Python 不算正統的「膠水語言」。

『柒』 用Python能做哪些事情

Python作為一門膠水語言，其實能做的事非常多，下面我簡單介紹一下，分為八個方面，主要內容如下：

數據處理

Python提供了大量用於數據處理和科學計算的庫，像numpy,scipy,pandas等，對於矩陣計算、線性代數等，numpy可以快速計算並得到結果，pandas內置的DataFrame類型可以快速處理各種常見的文件，像CSV，Excel，JSon等，是數據分析的利器，在數據處理中經常使用：

可視化

Python數據可視化庫也非常豐富，除了經常使用的matplotlib外，還有許多其他可視化庫，像seaborn，pyecharts等，繪制的圖形種類更豐富，更漂亮，代碼量也更少，非常容易學習，對於日常作圖製表來說，是一個非常不錯的選擇：

機器學習

現在機器學習正火，其實Python裡面也有現成的機器學習模塊可供學習—scikit-learn，對於常見的機器學習演算法，像分類、回歸、聚類、降維等，這個模塊都有現成的代碼可直接使用，非常方便，對於想入門機器學習的朋友來說，這是一個非常不錯的選擇：

神經網路

神經網路起源應該比較早了，目前在圖像領域應用比較廣泛，Python也有現成的神經網路模塊可供使用，比較有名的就是谷歌開源的tensorflow，可以快速構建神經網氏轎絡模型，並支持GPU計算，對於科研人員來說，是一個非常不錯的選擇，當然，除此之虛埋外，還有更高級的theano，keras等，使用也非常方便：

財經金融

對於想快速獲取股票財經數據的朋友來說，Python也有現成的模塊可供使用—tushare，一個免費、開源的財經數據介麵包，可以快速獲取國內股票數據，而且自動整合了數據爬取、清洗到加工的過程，使用起來非常不錯，對於金融分析人員來說，是一個非常不錯的工具：

爬蟲

Python非常適合做網頁爬蟲，像常見的urllib，bs4，requests，lxml等模塊，對於爬取大部分網頁來說非常容易，請求解析於一身，可以快速獲取到我們需要的數據，當然，為了提高開發效率，避免重復造輪子，Python也提供了一個非常受歡迎的爬蟲框架—scrapy，可定製性更高，用戶只需要添加少量代碼，便可快速啟動爬蟲：

游戲開發

對於游戲開發來差核螞說，Python也有一個專門的平台—pygame，專門用於游戲開發，對於開發小型游戲來說，這是一個非常不錯的選擇，擺脫了低級語言的束縛，代碼量更少也更易學習，對於游戲感興趣的朋友來說，這是一個非常不錯的選擇：

視頻下載

對於視頻下載來說，Python也有一個下載利器—you-get，可以免費快速的下載優酷、B站、美拍等網站視頻，不需要登錄，一鍵you-get就可以下載視頻到本地，還支持在線播放功能，除此之外，還可以下載圖片、音頻等文件，是一個非常實用的工具：

目前，就分享這8個方便吧，比較實用也比較有趣，當然，還有許多其他方面的，像Web開發、桌面GUI、測試、運維、樹莓派等，網上也有相關資料可供參考，感興趣的朋友可以自己搜一下，希望以上分享的內容能對你有所幫助吧

『捌』 為什稱Python是一種膠水語言

有七大優勢所致。

1. 優質的文檔

2.平台無關，可以在現在每一個*nix版本上使用

3.和其他面向對象編程語言比學習更加簡單快速

4.Python有許多圖像加強庫像Python Imaging Libary,VTK和Maya 3D可視化工具包，Numeric Python, Scientific Python和其他很畢粗多可用工具可以於數值和虛數耐科學應用。

5.Python的設計非常好，快速，堅固，可移植，可擴展。很明顯這些對於人工智慧應用來說都是非常重要的因素。

6.對於科學用差春途的廣泛編程任務都很有用，無論從小的shell腳本還是整個網站應用。

7.最後，它是開源的。可以得到相同的社區支持。

『玖』 Python中執行系統命令常見的幾種方法

#我知道兩種（Windows系統）
#1：
os.system('commandline')#直接運行，運行成功返回0
#2：
p=os.popen('commandline')#打開一個線程運行命令，並可以像讀取文件一樣讀取返回信息
print(p.read())#讀取返回信息
p.close()#關閉

『拾』 被稱作膠水語言的Python，到底該怎麼學

「Python很簡單」的誤區

Python編譯起來對比Java和C++相對簡單一些，這邊就不舉例了。但搜梁之所以說簡單，是因為Python的庫很多，不需要你從頭開始編譯，直接調用就可以了。而且運行速度快。所以Python被大家說為簡螞罩單，僅限入門學習基礎語法以及精通掌握的人。

但是後期學到Python高階函數等內容就發現越來越難，每一個知識點都是長篇大論的內容。

Python如何學好

有一點點語法基礎後建議大家看笨辦法學Python這本書，相對來說簡單。而且講的內容都很淺，用一些集中的時間去讀完，就會發現原理你也都能理解。

書籍看完了可以找一些視頻課程，跟著敲代碼了。大家前期學Python會有很多成就感，後面要學習一下linux相關的知識，起碼一些常用的命令是一定要會的。前期最好自己可以完成一個小 游戲 類的項目，比如飛悶漏鬧機大戰這類的。

學到這里大家就可以學一些web前端相關的內容了，有一點web知識就可以接觸爬蟲和網站開發了。

一般來說按照進度學習前8天來學習Python集成開發環境以及種簡單的變數一直學到函數相關知識點。看書最好是一周的集中時間來啃完一本書。在用五天的時間學習Python面向對象以及設計模式。

後面用兩天的時間進行項目學習，再用一天的時間默寫項目中出現的代碼。以上步驟全部下來頂多一周的時間就算是入門了。

至於後面的web和爬蟲，在大家有了基礎之後只會學習得越來越輕松。

真正的難點

真正的難點在於選好方向，數據分析方向就需要有良好的演算法基礎，並且不同行業的數據分析都需要行業經驗。

人工智慧方向是一個綜合學科，不建議沒有任何工作經驗的同學直接入門人工智慧方向，容易自閉哈哈~

最後小谷來推一波課，如果大家自控力不強，想系統地學習並且又想快速地提高，歡迎了解「鏈接」從0開始培養你，讓你始終快人一步，迅速打造你的職場競爭力！