python灵魂题库

㈠ python的标准随机数生成器模块是

import random
testlist = [1,3,4,5]
a,b = 1,5
random.random() 生成0至1之间的随机浮点数，结果大于等于0.0，小于1.0
random.randint(a,b) 生成1至5之间的随机整数，结果大于等于1，小于等于5，a必须小于等于b
random.choice(testlist)从testlist中随机挑选一个数，也可以是元组、字符串

㈡ python中的a in b for a in c如何理解

我很理解你的疑惑，我相信这个对任何一个第一次接触到这种写法的人都有疑惑，不过我已经明白它的执行顺序，其实最容易明白的就是写一个等效写法，“a in b for b in c”的写法跟“x for x in y”的写法并没有本质上的区别，只不过前者输出的b又作为“in”的参数继续运算一次而已（同理它还可以是其它运算，未必是a in b，只不过现在它是一个列表，如果c是一维的列表，那循环一次出来的b就是单个元素，假设它是数字，那就可以执行比如b+1 for b in c这种操作），这种一般都用于生成一个列表，说再多不如举个例子(以下例子皆为实测通过)：

```

#二维数组(在python中这个叫列表)

c=[[7,8,9],[1,2,3],[4,5,6]]

#简易写法，结果:[7,8,9,1,2,3,4,5,6]

l1=[aforbincforainb]

print(l1)

#常规写法(相当于上边的简易写法)，结果:[7,8,9,1,2,3,4,5,6]

l2=[]

forbinc:

forainb:

l2.append(a)

print(l2)

#上述的a还可以作为参数继续传入其它函数或在表达式中使用，比如作为in的参数，结果:[False,True,False]

#解释一下执行顺序：先执行forin，循环一次就出来一个b，然后再执行numinb，numinb的结果(True/False)作为列表的

#一个元素，至此一个循环结束，然后又开始下一个forin循环，直到所有元素循环完，最后产生一个元素值为True/False组成的列表！

num=3

l3=[numinbforbinc]

print(l3)

#上面写法相当于

l4=[]

forbinc:

l4.append(numinb)

print(l4)

#a在表达式中参与表达式运算

#结果：[8,9,10,2,3,4,5,6,7]

l5=[a+1forbincforainb]

print(l5)

#该写法是上述写法的常规写法

l6=[]

forbinc:

forainb:

l6.append(a+1)

print(l6)

```

提交答案后，发现网络会把空格缩进全都去掉，而缩进作为python的灵魂，没有了缩进的python代码根本没办法运行，所以我给你截个图，你复制代码后自己去缩进吧：

python的一种写法：a in b for b in c

又一次修改答案，这次我要吐槽一下，不要来这里问关于代码的问题，前面的代码你也看到了，网络知道根本无法嵌入代码，直接把代码当普通文本，空格缩进全给你去掉，然后我想着，好，文本的空格被你去掉我上传图片总行了吧？结果，这图片被压缩的模糊不清，勉强能看见，将就着看吧。

㈢ Python最好IDE Pycharm使用小技巧总结

Python最好IDE：Pycharm使用小技巧总结：

1、pycharm的设置

从file下的setting进入设置，

然后我们进入到设置界面，首先我们可以设置界面的风格和工具栏字体大小，如红线所示

接下来我们一般会设置写代码时的字体风格，选择合适的字体和大小以及间隔，有利于编写程序时的心情舒畅，写起来一溜溜的。。。

接下来我们需要指定我们的编码形式，这样有利于我们的代码编译书写

毕竟utf-8编译码模式符合中国人的编码习惯，再接下来我们希望在每次写代码时可以在文件头写上一些关于本文件的信息，例如时间、编译器等等，这样我们可以编写一个书写

template，这样每次新建一个文件会自动在文件头为我们添上这些信息，这里以py文件为例，可以照着这个模式来写

为了方便，我就讲它们直接敲出来了，可以直接复制啦！

#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# author：albert time:${DATE}

接下来就是重头戏，我们需要指定编译器，这才是灵魂操作，

2、pycharm使用和快捷键

在pycharm里可以加载python使用的第三方库，只要在指定编译器后，点击右边的加号，进入搜索框找到你要加载的第三方库即可，但是这种方式太慢了，一般我们在终端用pip结合镜像来安装，所以在这里就不做详细说明。

至于快捷键，不同版本的可能略微有区别，常用的几个：

注释：选中后 Ctrl + /

定位：Ctrl + 鼠标左键

缩进：Tab / Tab+shift

换行：shift + enter

编译：Ctrl+shift+F10

查看路径：ctrl+l (或在终端输入pwd)

3、pycharm使用碰到的一些问题

有时候我们在写代码时会发现代码下面会出现一些波浪号（非编码错误），治根的办法就是在设置里将pycharm里的检测选项去掉

在run代码时出现无法编译情况

一般我们想运行代码，可以鼠标右键run一下当前文件即可，可是有时出现下面这种情况

我们需要做的就是将py文件的名字换一下即可。

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㈣ 为什么有那么多人选择Python，真的有那么好吗

今天我们讲的是4个关于Python编程语言的故事，看看为什么那么多人选择Python。
＃1 如果想成为一名程序员？快点学会Python
作为一个计算机初级爱好者，据我们这些年敲过的代码所反馈（是的，我的代码是有灵魂的），他们还是比较喜欢Python，因为Python干净利索，简单直接。
Python编写代码的速度非常的快，而且非常注重代码的可读性，非常适合多人参与的项目。
它具备了比以前传统的脚本语言更好的可重用性，维护起来也很方便。与现在流行的编程语言java、C、C++等相比较，同样是完成一个功能，Python编写的代码短小精干，开发的效率是其它语言的好几倍。
所以如果你想尝试成为程序员，Python将会是一个重要的选择。
＃2 想要高薪吗？成为一名Python程序员吧！
在由Indeed.com创建并由codementor.io发布的2016年开发人员薪水研究中，发现Python开发人员的平均工资是107,000美元：
基于这项研究，Swift，Python，Ruby，C ++和Java将让你赚更多的钱（PHP垫底）。
我们可以看到，Swift下面紧随其后就是Python和Ruby：前五个中只有两种脚本语言。
而作为大数据时代，Python排名如此靠前，自然可以理解。
在未来，鉴于Python不仅是一种通用的编程语言，而且也是一门科学的编程语言，我们很快就会看到学习Python将会获得更高的回报，挣得更多。
＃3 Python是AI和机器学习的未来
Python编程语言目前正在推动科学编程普及，但原来的情况并非总是如此。
多年来，学者和私人研究人员一直使用MATLAB语言进行科学研究。
这一切都开始随着Python数值计算引擎（如NumPy和SciPy）的发布而改变，允许通过单个“import”语句后跟一个函数调用来完成复杂的计算。
虽慢但确实，Python开始接管作为计算机科学研究的首选语言。
Python是人工智能的未来。
因为考虑到语言的灵活性，其速度以及提供的机器学习功能库（如scikit-learn，Keras和TensorFlow），我们将继续看到Python在机器学习领域占据主导地位。
此时，在我心中毫无疑问：如果你对人工智能或者大数据有那一丁点的兴趣，你都应该学习一下Python。
＃4 想学网络爬虫、数据分析，却不想成为专业码农，那就就用Python吧
大数据与人工智能时代的到来，让越来越多的专业，除了本身专业知识的学习，也需要网络采集和数据分析的技能，因为数据俨然已成为价值评估的一种标准。
因为出行数据，滴滴知道你是一个爱爬山的人；
因为通信数据，中国移动知道你是一个跟父母很亲近的人；
因为购物数据，阿里巴巴知道你现在还是单身。
而这一切的结论的背后，可以基本上说是数据挖掘的功劳。而作为一名非专业的销售人员、金融人员，想做一次数据分析初体验，Python无疑是最适合的入门语言。
为什么这么讲呢？
相比较java、C++，Python似乎更适合非计算机的人学习数据分析、大数据和人工智能。
因为Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。

㈤ 自学python好，还是选择北大青鸟培训班好

自学和培训都是学习Python的一种方式，但是关于自学还是培训的话，要看自己的情况来决定的，并不是说每个人都适合自学，想要自学Python课程首先要考虑自学能力、自控能力，有没有基础，如果这几个方面表现比较优势，选择自学也是没有什么问题的，但是如果没有基础或者自学能力比较差的情况下来说，建议选择培训进行学习，可以节省学习时间，更好的掌握Python课程。当然了具体选择哪家机构去学习，不是局限性的，从业Python教学的机构有很多，不同的机构课程体系不同，教学质量也是存在差异，想要判断一家机构是否合适，一定要实际去试听、考察。

㈥ 人工智能用的编程语言是哪些

楼下的回答是错的
你所说的人工智能目前主要是机器学习实现的
目前做机器学习和数据挖掘的主要语言是python
但主要原因并不是python效率高或者python和人工智能有什么不可分割的联系，而是因为python是一门很好的胶水语言，可以方便的调用别人（用各种语言）写的库，而且表达清晰灵活
所以实际上机器学习的核心知识和python并没有本质关系，python只是因为表达能力强，所以被广泛用于机器学习开发而已。

㈦ 留给我的时间不多了！现在面临 俩个选择 一个Python 一个C语言 告诉我先学哪个好

编程是一门手艺， 学习编程首先要有目的，先带大家了解一下自己需要学习什么吧!

0、学一门语言

其实学什么语言都可以，因为语言都是互通的，C语言也好， 对于初学者来说，Python 也很适合。

但有一个误区，请勿进入!那就是编程语言和编程的区别——

很多人学习语言都忽略了一个本质问题，就是语言是可以被拆开的!!!

“语言 = 文字 + 语法”

或者，更抽象一点：

“语言 = 躯干 + 灵魂”

1、学一些算法。

NOI/NOIP 得琢磨琢磨才能满足自己的好奇心。然后再开始深入了解，最后你会打开不一样的入口!

2、做一做项目

每次都写一个 main 方法，然后几个函数/方法搞定一丢丢算法，获得的成就感似乎已经不能满足了，这个时候就适合去做个项目练手。

3、多方式的学习

其实这步应该和 step. 2一起操作。
学习方法永远没有最好的，至少两种方式需要了解，一个是需求性学习，一个是系统性学习。需求性就是想学什么就去学，系统性就是一点点知识点一个不漏踩完地学。

两种方式混合学习，才能保证不会失去动力。

4、先学C语言还是Python？

非计算机专业的人，学习编程最重要的是保持住兴趣，而不是纠结技能树的问题。

至于先学C语言还是Python，比较资深的程序员给出的建议是：

Python上手简单(当然语言本身还是没那么简单的)，有交互性强的开发环境，还有众多的第三方库，学习起来乐趣会比C/C++有乐趣得多。
每个专业的程序员都应该学习，或者或多或少了解C。

但是C过于底层，强在内存操作，功能实现起来却十分复杂，并不适合作为上手语言。

另外，Python中有像Numpy、Scipy这样的科学计算库，以及Matplotlib这样的数据呈现库，从做研究的角度来讲，Python有潜质成为你的一个得力工具。

所以，Python或许更值得做为新手学习的一门编程语言。