pythongoogle規范
Ⅰ 學python用來干什麼
學python可從事的職業就很多。
python是一門語法優美的編程語言，不僅可以作為小工具使用提升我們日常工作效率，也可以單獨作為一項高新就業技能！所以學完Python編程之後，只要真的掌握了相關技術，想要找到好的工作還是比較容易的。
學完Python編程之後可以做的工作：
軟體開發，用python做軟體是很多人正在從事的工作，不管是B/S軟體，還是C/S軟體，都能做。並且需求量還是挺大的；
數據挖掘，python可以製作出色的爬蟲工具來進行數據挖掘，而在很多的網路公司中數據挖掘的崗位也不少；
游戲開發，python擴展性很好，擁有游戲開發的庫，而且游戲開發絕對是暴力職業；
大數據分析，如今是大數據的時代，用python做大數據也是可以的，大數據分析工程師也是炙手可熱的職位；
全棧工程師，如今程序員都在向著全棧的方向發展，而學習python更具備這方面的優勢；
系統運維，python在很多linux中都支持，而且語法特點很向shell腳本，學完python做個系統運維也是很不錯的。
互聯網行業目前還是最熱門的行業之一，學習IT技能之後足夠優秀是有機會進入騰訊、阿里、網易等互聯網大廠高薪就業的，發展前景非常好，普通人也可以學習。
想要系統學習，你可以考察對比一下開設有相關專業的熱門學校，好的學校擁有根據當下企業需求自主研發課程的能力，能夠在校期間取得大專或本科學歷，中博軟體學院、南京課工場、南京北大青鳥等開設相關專業的學校都是不錯的，建議實地考察對比一下。
祝你學有所成，望採納。
Ⅱ 如何用python編程式控制制GoogleEarth
Google的沒用過，網路的用過，挺簡單的。你可以使用我的開發者代碼去體驗一下。
importurllib2
importjson
address=u'沈陽市和平區三好街'
key=u'RG3NWsfviWGCbRbWEXeY78BP'
url=u'http://api.map..com/geocoder/v2/?address=%s&output=json&ak=%s'%(address,key)
url=url.encode('utf-8')
response=urllib2.urlopen(url)
response_text=response.read()
#獲取指定位置的經緯度
x=json.loads(response_text)[u'result'][u'location'][u'lng']
y=json.loads(response_text)[u'result'][u'location'][u'lat']
上面那個例子是後台獲取坐標的
<html>
<head>
<metahttp-equiv="Content-Type"content="text/html;charset=utf-8"/>
<metaname="viewport"content="initial-scale=1.0,user-scalable=no"/>
<styletype="text/css">
body,html{width:100%;height:100%;margin:0;font-family:"微軟雅黑";}
#l-map{height:70%;width:100%;}
#r-result{width:100%;font-size:14px;line-height:20px;}
</style>
<scripttype="text/javascript"src="http://api.map..com/api?v=2.0&ak=RG3NWsfviWGCbRbWEXeY78BP"></script>
<title>獲取公交換乘的數據介面</title>
</head>
<body>
<divid="l-map"></div>
<divid="r-result"></div>
</body>
</html>
<scripttype="text/javascript">
//網路地圖API功能
varmap=newBMap.Map("l-map");
map.centerAndZoom(newBMap.Point(124.23,40.07),13);
map.enableScrollWheelZoom();
vartransit=newBMap.TransitRoute(map,{renderOptions:{map:map},onSearchComplete:function(result){
if(transit.getStatus()==BMAP_STATUS_SUCCESS){
varfirstPlan=result.getPlan(0);
//繪制步行線路
for(vari=0;i<firstPlan.getNumRoutes();i++){
varwalk=firstPlan.getRoute(i);
if(walk.getDistance(false)>0){
//步行線路有可能為0
map.addOverlay(newBMap.Polyline(walk.getPath(),{lineColor:"green"}));
}
}
//繪制公交線路
for(i=0;i<firstPlan.getNumLines();i++){
varline=firstPlan.getLine(i);
map.addOverlay(newBMap.Polyline(line.getPath()));
}
//輸出方案信息
vars=[];
for(i=0;i<result.getNumPlans();i++){
s.push((i+1)+"."+result.getPlan(i).getDescription());
}
document.getElementById("r-result").innerHTML=s.join("<br/>");
}
}
});
//transit.search("沈陽市和平區三好街","北行");
</script>
這個例子是後台獲取坐標後送到前台，然後調用公交介面，
這兩個例子都是可以單獨運行的，你自己是一下吧。
Ⅲ 最近新學python,很好奇，google內部是怎樣使用python,有什麼突出的產品，有什麼優勢
著名的搜索引擎 Google 也大量使用Python。更加令人吃驚的是，在Nokia智能手機所採用的Symbian操作系統上，Python成為繼C++,Java之後的第三個編程語言！2006年的Google編程大賽已經將Python作為參賽語言之一，可見Python的影響力之巨大。 Zope-應用伺服器 Plone-內容管理系統 Django-鼓勵快速開發的web framework Twisted - Python Network Application Framework Python的網路應用程序框架 TurboGears - 另一個Web應用快速開發框架 Bit Torrent - 著名的BT下載工具 還有很多游戲也是用Python製作的
Ⅳ python是什麼意思
1、兩個值相加，然後返回值給符號左側的變數
舉例如下:
>>> a=1
>>> b=3
>>> a+=b（或者a+=3）
>>> a
4
2、用於字元串連接（變數值帶引號，數據類型為字元串）
>>> a='1'
>>> b='2'
>>> a+=b
>>> a
'12'
8、運算符優先順序
以下所列優先順序順序按照從低到高優先順序的順序；同行為相同優先順序。
Lambda #運算優先順序最低
邏輯運算符: or
邏輯運算符: and
邏輯運算符:not
成員測試: in, not in
同一性測試: is, is not
比較: <,<=,>,>=,!=,==
按位或: |
按位異或: ^
按位與: &
移位: << ,>>
加法與減法: + ,-
乘法、除法與取余: *, / ,%
正負號: +x,-x
具有相同優先順序的運算符將從左至右的方式依次進行，用小括弧()可以改變運算順序。
參考資料來源：網路-Python
Ⅳ python是什麼樣的編程語言
python是什麼類型的編程語言？ Python是一種計算機程序設計語言，是一種面向對象的動態、強類型腳本語言（解釋型語言）。 腳本語言：一般也是解釋型語言。
優點
簡單：Python是一種代表簡單主義思想的語言。閱讀一個良好的Python程序就感覺像是在讀英語一樣。它使你能夠專注於解決問題而不是去搞明白語言本身。
易學：Python極其容易上手，因為Python有極其簡單的說明文檔 。
易讀、易維護：風格清晰劃一、強制縮進
用途廣泛
速度快：Python 的底層是用 C 語言寫的，很多標准庫和第三方庫也都是用 C 寫的，運行速度非常快。
免費、開源：Python是FLOSS（自由/開放源碼軟體）之一。使用者可以自由地發布這個軟體的拷貝、閱讀它的源代碼、對它做改動、把它的一部分用於新的自由軟體中。FLOSS是基於一個團體分享知識的概念。
高層語言：用Python語言編寫程序的時候無需考慮諸如如何管理你的程序使用的內存一類的底層細節。
可移植性：由於它的開源本質，Python已經被移植在許多平台上（經過改動使它能夠工作在不同平台上）。這些平台包括Linux、Windows、FreeBSD、Macintosh、Solaris、OS/2、Amiga、AROS、AS/400、BeOS、OS/390、z/OS、Palm OS、QNX、VMS、Psion、Acom RISC OS、VxWorks、PlayStation、Sharp Zaurus、Windows CE、PocketPC、Symbian以及Google基於linux開發的android平台。
解釋性：一個用編譯性語言比如C或C++寫的程序可以從源文件（即C或C++語言）轉換到一個你的計算機使用的語言（二進制代碼，即0和1）。這個過程通過編譯器和不同的標記、選項完成。
運行程序的時候，連接/轉載器軟體把你的程序從硬碟復制到內存中並且運行。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。你可以直接從源代碼運行 程序。
在計算機內部，Python解釋器把源代碼轉換成稱為位元組碼的中間形式，然後再把它翻譯成計算機使用的機器語言並運行。這使得使用Python更加簡單。也使得Python程序更加易於移植。
面向對象：Python既支持面向過程的編程也支持面向對象的編程。在「面向過程」的語言中，程序是由過程或僅僅是可重用代碼的函數構建起來的。在「面向對象」的語言中，程序是由數據和功能組合而成的對象構建起來的。
Python是完全面向對象的語言。函數、模塊、數字、字元串都是對象。並且完全支持繼承、重載、派生、多繼承，有益於增強源代碼的復用性。Python支持重載運算符和動態類型。相對於Lisp這種傳統的函數式編程語言，Python對函數式設計只提供了有限的支持。有兩個標准庫(functools, itertools)提供了Haskell和Standard ML中久經考驗的函數式程序設計工具。
可擴展性、可擴充性：如果需要一段關鍵代碼運行得更快或者希望某些演算法不公開，可以部分程序用C或C++編寫，然後在Python程序中使用它們。
Python本身被設計為可擴充的。並非所有的特性和功能都集成到語言核心。Python提供了豐富的API和工具，以便程序員能夠輕松地使用C語言、C++、Cython來編寫擴充模塊。Python編譯器本身也可以被集成到其它需要腳本語言的程序內。因此，很多人還把Python作為一種「膠水語言」（glue language）使用。使用Python將其他語言編寫的程序進行集成和封裝。在Google內部的很多項目，例如Google Engine使用C++編寫性能要求極高的部分，然後用Python或Java/Go調用相應的模塊。《Python技術手冊》的作者馬特利（Alex Martelli）說：「這很難講，不過，2004 年，Python 已在Google內部使用，Google 召募許多 Python 高手，但在這之前就已決定使用Python，他們的目的是 Python where we can, C++ where we must，在操控硬體的場合使用C++，在快速開發時候使用 Python。」
可嵌入性：可以把Python嵌入C/C++程序，從而向程序用戶提供腳本功能。
豐富的庫：Python標准庫確實很龐大。它可以幫助處理各種工作，包括正則表達式、文檔生成、單元測試、線程、資料庫、網頁瀏覽器、CGI、FTP、電子郵件、XML、XML-RPC、HTML、WAV文件、密碼系統、GUI（圖形用戶界面）、Tk和其他與系統有關的操作。這被稱作Python的「功能齊全」理念。除了標准庫以外，還有許多其他高質量的庫，如wxPython、Twisted和Python圖像庫等等。
規范的代碼：Python採用強制縮進的方式使得代碼具有較好可讀性。而Python語言寫的程序不需要編譯成二進制代碼。Python的作者設計限制性很強的語法，使得不好的編程習慣（例如if語句的下一行不向右縮進）都不能通過編譯。其中很重要的一項就是Python的縮進規則。一個和其他大多數語言（如C）的區別就是，一個模塊的界限，完全是由每行的首字元在這一行的位置來決定（而C語言是用一對花括弧{}來明確的定出模塊的邊界，與字元的位置毫無關系）。通過強製程序員們縮進（包括if，for和函數定義等所有需要使用模塊的地方），Python確實使得程序更加清晰和美觀。
高級動態編程：雖然Python可能被粗略地分類為「腳本語言」（script language），但實際上一些大規模軟體開發計劃例如Zope、Mnet及BitTorrent，Google也廣泛地使用它。Python的支持者較喜歡稱它為一種高級動態編程語言，原因是「腳本語言」泛指僅作簡單程序設計任務的語言，如shellscript、VBScript等只能處理簡單任務的編程語言，並不能與Python相提並論。
做科學計算優點多：說起科學計算，首先會被提到的可能是MATLAB。除了MATLAB的一些專業性很強的工具箱還無法被替代之外，MATLAB的大部分常用功能都可以在Python世界中找到相應的擴展庫。和MATLAB相比，用Python做科學計算有如下優點：
● 首先，MATLAB是一款商用軟體，並且價格不菲。而Python完全免費，眾多開源的科學計算庫都提供了Python的調用介面。用戶可以在任何計算機上免費安裝Python及其絕大多數擴展庫。
● 其次，與MATLAB相比，Python是一門更易學、更嚴謹的程序設計語言。它能讓用戶編寫出更易讀、易維護的代碼。
● 最後，MATLAB主要專注於工程和科學計算。然而即使在計算領域，也經常會遇到文件管理、界面設計、網路通信等各種需求。而Python有著豐富的擴展庫，可以輕易完成各種高級任務，開發者可以用Python實現完整應用程序所需的各種功能。
缺點
單行語句和命令行輸出問題：很多時候不能將程序連寫成一行，如import sys;for i in sys.path:print i。而perl和awk就無此限制，可以較為方便的在shell下完成簡單程序，不需要如Python一樣，必須將程序寫入一個.py文件。
給初學者帶來困惑：獨特的語法，這也許不應該被稱為局限，但是它用縮進來區分語句關系的方式還是給很多初學者帶來了困惑。即便是很有經驗的Python程序員，也可能陷入陷阱當中。
運行速度慢：這里是指與C和C++相比。Python開發人員盡量避開不成熟或者不重要的優化。一些針對非重要部位的加快運行速度的補丁通常不會被合並到Python內。所以很多人認為Python很慢。不過，根據二八定律，大多數程序對速度要求不高。在某些對運行速度要求很高的情況，Python設計師傾向於使用JIT技術，或者用使用C/C++語言改寫這部分程序。可用的JIT技術是PyPy。
和其他語言區別
對於一個特定的問題，只要有一種最好的方法來解決
這在由Tim Peters寫的Python格言（稱為The Zen of Python）裡面表述為：There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it. 這正好和Perl語言（另一種功能類似的高級動態語言）的中心思想TMTOWTDI（There's More Than One Way To Do It）完全相反。
Python的設計哲學是「優雅」、「明確」、「簡單」。因此，Perl語言中「總是有多種方法來做同一件事」的理念在Python開發者中通常是難以忍受的。Python開發者的哲學是「用一種方法，最好是只有一種方法來做一件事」。在設計Python語言時，如果面臨多種選擇，Python開發者一般會拒絕花俏的語法，而選擇明確的沒有或者很少有歧義的語法。由於這種設計觀念的差異，Python源代碼通常被認為比Perl具備更好的可讀性，並且能夠支撐大規模的軟體開發。這些准則被稱為Python格言。在Python解釋器內運行import this可以獲得完整的列表。
更高級的Virtual Machine
Python在執行時，首先會將.py文件中的源代碼編譯成Python的byte code（位元組碼），然後再由Python Virtual Machine（Python虛擬機）來執行這些編譯好的byte code。這種機制的基本思想跟Java，.NET是一致的。然而，Python Virtual Machine與Java或.NET的Virtual Machine不同的是，Python的Virtual Machine是一種更高級的Virtual Machine。這里的高級並不是通常意義上的高級，不是說Python的Virtual Machine比Java或.NET的功能更強大，而是說和Java 或.NET相比，Python的Virtual Machine距離真實機器的距離更遠。或者可以這么說，Python的Virtual Machine是一種抽象層次更高的Virtual Machine。基於C的Python編譯出的位元組碼文件，通常是.pyc格式。除此之外，Python還可以以交互模式運行，比如主流操作系統Unix/Linux、Mac、Windows都可以直接在命令模式下直接運行Python交互環境。直接下達操作指令即可實現交互操作。
Ⅵ google現在用python很多嗎主要在哪些方面
Google.com 前端：JavaScript 後端：C, C++, Go, Java, Python 資料庫：BigTable, MariaDB
Google.com 前端：JavaScript 後端：C, C++, Go, Java, Python 資料庫：BigTable, MariaDB
Google.com 前端：JavaScript 後端：C, C++, Go, Java, Python 資料庫：BigTable, MariaDB
Ⅶ Python五大應用領域是什麼
一、網路爬蟲
網路爬蟲是Python比較常用的一個場景，國際上，google在前期大量地運用Python言語作為網路爬蟲的根底，帶動了整個Python言語的運用發展。
二、數據處理
Python有很齊備的生態環境。"大數據"分析中涉及到的分布式核算、數據可視化、資料庫操作等，Python中都有成熟的模塊能夠挑選完結其功能。關於Hadoop-MapRece和Spark，都能夠直接運用Python完結核算邏輯，這不管關於數據科學家仍是關於數據工程師而言都是十分便當的。
三、web開發
Python的誕生前史比Web還要早，由於Python是一種解說型的腳本言語，開發效率高，所以十分適合用來做Web開發。
Django 是 Python 編程言語驅動的一個開源模型-視圖-控制器(MVC)風格的 Web 運用程序結構。運用 Django，咱們在幾分鍾之內就能夠創建高品質、易維護、資料庫驅動的運用程序。
四、數據分析
關於數據分析師來說，不只要自己理解數據背面的含義，而且還要給更直地展現數據的含義。
Scipy是一組專門解決科學核算中各種規范問題域的包的集合。Numpy是python科學核算的根底包。Pandas處理上千萬的數據是一揮而就的工作，同時隨後咱們也將看到它比SQL有更強的表達能力，能夠做很多復雜的操作，要寫的code也更少。
五、人工智慧
人工智慧是現在十分火的一個方向，AI熱潮讓Python言語的未來充滿了無限的潛力。現在釋放出來的幾個十分有影響力的AI結構，大多是Python的實現，為什麼呢?
在人工智慧大領域領域內的數據發掘、機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程言語，得到廣泛的支持和運用。人工智慧的核心演算法大部分仍是依賴於C/C++的，由於是核算密集型，需求十分精細的優化，還需求GPU、專用硬體之類的介面，這些都只要C/C++能做到。
關於Python五大應用領域是什麼，環球青藤小編就和大家分享到這里了，學習是永無止境的，學習一項技能更是受益終身，所以，只要肯努力學，什麼時候開始都不晚。如果您還想繼續了解關於python編程的學習方法及素材等內容，可以點擊本站其他文章學習。
Ⅷ Python有什麼缺點呢
1. - 運行速度慢，因為Python是解釋型語言，是一種高級語言，代碼會在執行的時候，一行一行的使用解釋器翻譯成底層代碼，翻譯成機器碼，而這個過程非常耗時，所以他運行過程中，比很多語言的代碼都慢了很多。
- 線程不能利用多CPU，這是Python最大的確定，GIL即全局解釋器鎖（Global Interpreter Lock），是計算機程序設計語言解釋器用於同步線程的工具，使得任何時刻僅有一個線程在執行，Python的線程是操作系統的原生線程。在Linux上為pthread，在Windows上為Win thread，完全由操作系統調度線程的執行。一個python解釋器進程內有一條主線程，以及多條用戶程序的執行線程。即使在多核CPU平台上，由於GIL的存在，所以禁止多線程的並行執行。
Python的優缺點可以看看傳智播客的社區，裡面很多技術老師寫的相關文章。並且有學習線路圖適合小白學習，每個板塊下面都有配套視頻。
Ⅸ python網路編程googlemaps出錯
有可能是你這個地名搜索沒有找到。 或者是不符合規范。它沒有搜索到第一個地址【0】。所以就提示這個錯誤 。
你換一個更簡單的名子。 比如washington
Ⅹ 如何落實 Python 代碼風格
編碼規范選擇
Python 作為靈活的腳本語言，在格式方面並不存在太多的限制（相對編譯語言）。這樣會導致一個比較蛋疼的問題：在項目開發過程中，由於個人的習慣和編碼風格，導致程序缺少一個統一的標准，每個人的代碼表現形式也不同。因此，在實際項目由於新人加入、老人退出過程中會產生比較高的模塊維護成本。因此，在實際的項目開發中，選擇一個編碼標准也是比較重要的。
面對編碼風格選擇，比較常見的包括 PEP-8 和 Google Python Style Guide。在最後，我選擇了 PEP-8作為項目中的實際應用標准，要求程序需要在滿足編碼要求規范的前提下進行編碼。
除了對代碼編碼更個的要求以外，我們還對 import 等具體的細節進行了標准化。
盡量規范注釋
在降低模塊維護成本過程中，另外一個比較好的方式是盡量提供良好的代碼注釋。盡管這個算是一個和語言無關的老生常談的問題，我只是想在這里提一下另外一個 PEP：PEP-0257，這里介紹了一種約定的 docstring 編寫方法，對於編輯器而言，可以通過插件快速實現注釋。
不過我考慮到對個人習慣的影響較大，這個 PEP 實際項目開發中並未作為實際開發規范，只是鼓勵大家在項目中進行執行。
從規范到執行
從代碼開發最初的規范約定是一回事，當回到開發過程中，開發者難免會因為個人的習慣或者疏忽等各種原因導致程序開發過程中程序編碼風格不統一問題。因此在實際開發過程中，我們又需要通過工具保證程序在實際過程中能夠幫助規范化或者檢查格式錯誤。
藉助社區的力量，我們最終選擇了工具 flake8、yapf和isort。其中，flake8用於檢查我們的代碼是否正確的執行了標准；yapf工具用於快速進行PEP-8標准化，減少了人工修改的成本；isort工具則是執行我們之前提到的 import 標准化工作。
yapf是 Google 員工開發的一個 Python 格式化工具，它支持 PEP8 與 Google 編碼標准，一些具體的使用方式可以查看項目的主頁。在實際的項目落地過程中，你應該會遇到的一個問題是關於flake8與yapf標准不一致導致一個通過另一個無法正常通過的問題。這一個方面，我們選擇的方式是統一妥協成flake8的標准。對於yapf不支持的部分，我們建議活用# yapf: disable標記。
還有另一個問題是關於一些 flake8本身的標准（或者說 PEP－8 標准）問題，比如flake8常見問題：E501程序代碼長度超過 79 個字元問題，我們實際編碼過程中對這一標准做了適當妥協，允許最大單行字元串長度為 200。但是我們仍然建議縮小至 79 個字元內表示完。
從執行到檢查
在最後一關，是我們的上線前檢查。我們設置了代碼質量檢查關卡和系統集成測試。
在代碼質量檢查過程中，我們會對程序的實際代碼質量進行評估。我們對代碼質量進行打分，對於分值較低的代碼不允許提交進入 master分支。代碼質量的檢查，我們同樣的採用了flake8工具作為統一標准。最後個人的代碼質量，通過 Webhook 也會直接反饋在具體的項目管理工具中。