python調用lua
『壹』 python 如何實現類似lua中的 a = a or 0，即第一次聲明a的時候就已經可以使用此語法了。在python中會報錯
這是lua的語法or and的特殊之處
a and b 若a為真 則返回b 若a為假 則返回a本身
a or b 若a為真 則返回a 若a為假 則返回b
所以 c = a or b 對應的python語句是
if a:
c = a
else:
c = b
python很久沒用了 不知道有沒記錯
『貳』 關於c調python.h的坑
python.h是基於python-devel的開發包，比如你要用到c調用python去執行一些任務，這個時候python.h就是你的好幫手。在我所理解一般用它都有兩個場景：
1. 藉助語言優勢解決問題；
2. 簡化開發難度，偷懶；
在我這，我用它的主要目的在於加入掃描框架的依賴，畢竟lua的學習成本挺高的，如果正好這個安全人員不懂lua，只懂python咋整？能不成讓他學習lua么？成本是一個方面，更多的是怎麼快起來。一個團隊，在快節奏下才能成長起來。
正好手上有一台機器，別人給我用來測試玩的，我就拿來做些調試和環境的測試。還沒到生產環境，就遇到不少的坑，當時在線上環境也有測試，陪著運維的小哥一起搞，不斷的測試和調整，折騰到很晚才搞成功，這里記錄下過程。
默認的情況下，python.h應該在這個位置，但是測試的結果說找不到。內心是崩潰的，我在mac下是正常的。
用find命令找當前系統中的python.h的版本，發現只有2.6的，但是我按照了python2.7,這個版本完全錯亂了。
心想，坑啊～～ 為了解決問題，少不得需要重新編譯之類的屁事，當然，我們也幹了這事，最後發現仍然不行，參考的例子（知乎上的指引，坑b）如下：
首先，你需要先把所有的python環境卸載，然後安裝同步的環境，比如python2.7.12，devel也是python2.7.12，還有就是libs也必須是，不然弄不了，另外，編譯安裝默認不靠譜，最好就是rpm的方式來。包我留下，有需要的玩。
這是我的解決方案，當前完美解決我的問題，另外，推薦大家按照這個方式來搞，特別在centos環境下，這個比較坑爹。
『叄』 lua和python哪個適合小白
python更適合小白，python方便好用的slice操作，lua就沒有。
lua的初衷本就是是作為一個嵌入式語言，為了這個目的，它的一切都是減無可減，拿來寫大點兒的東西，就會感覺老是要自己發明輪子。比如，python方便好用的slice操作，lua就沒有。python3的好處就是輪子基本上都發明好了，而且語言本身也有一堆語法糖讓你用起來方便快捷。但是如果項目需要一個嵌入式腳本引擎的話，我還是會選擇lua的。
『肆』 python可以應用在哪些領%
·Web應用開發
Python常被用於Web開發，隨著Python的Web開發框架逐漸成熟，如Django、flask等等，開發者們可以更輕松地開發和管理復雜的Web程序。通過mod_wsgi模塊，Apache可以運行Python編寫的Web程序，舉個最直觀的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其網路搜索系統中就廣泛使用 Python
語言。另外，我們經常訪問的集電影、讀書、音樂於一體的豆瓣網，也是使用Python實現的。不僅如此，全球最大的視頻網站Youtube以及Dropbox也都是用
Python 開發的。
·自動化運維
Python是標準的系統組件，可以在終端下直接運行 Python。有一些 Linux 發行版的安裝器使用Python語言編寫，例如 Ubuntu的Ubiquity 安裝器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda安裝器等等。另外，Python標准庫中包含了多個可用來調用操作系統功能的庫。例如，通過pywin32 這個軟體包，我們能訪問Windows 的 COM 服務以及其他 Windows
API;使用IronPython，我們能夠直接調用.NetFramework。
·人工智慧領域
人工智慧是現如今非常火的一個方向， Python
在人工智慧領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面，都是主流的編程語言。可以這么說，基於大數據分析和深度學習發展而來的人工智慧，其本質上已經無法離開
Python 的支持了。
·網路爬蟲
Python語言很早就用來編寫網路爬蟲。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 語言編寫網路爬蟲。從技術層面上將，Python
提供有很多服務於編寫網路爬蟲的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，還提供了一個網路爬蟲框架 Scrapy。
·游戲開發
很多游戲都是使用C++編寫圖形顯示等高性能的模塊，使用Python或Lua編寫游戲的邏輯，相比Python，Lua的功能更簡單，體積也更小，但Python支持更多的特性和數據類型。除此之外，Python
可以直接調用 Open GL 實現 3D 繪制，這是高性能游戲引擎的技術基礎。事實上，有很多 Python 語言實現的游戲引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。
『伍』 腳本語言lua，perl，python等在運行的時候修改代碼會影響運行嗎
不會的，這個文件在你用Python運行的時候，是先載入到內存中進行執行，而你另一個終端打開該代碼，則是這個程序將文件讀入內存並進行修改，之間在內存中是兩個拷貝，而即使你修改後將他保存會磁碟，也不會影響Python現在運行的那個拷貝。。
當然如果是你的代碼調用另一個文件則就是另一回事了，Python不會再程序一運行就載入所有文件，而是運行到import才載入，這樣你在運行到import之前修改就會影響了。
『陸』 如何用python寫一個解釋器
大學里計算機科學最吸引我的地方就是編譯器。最神奇的是，編譯器是如何讀出我寫的那些爛代碼，並且還能生成那麼復雜的程序。當我終於選了一門編譯方面的課程時，我發現這個過程比我想的要簡單得多。
在本系列的文章中，我會試著通過為一種基本命令語言IMP寫一個解釋器，來展示這種簡易性。因為IMP是一個簡單廣為人知的語言，所以打算用 Python寫這個解釋器。Python代碼看起來很像偽代碼，所以即使你不認識 Python，你也能理解它。解析可以通過一套從頭開始實現的解析器組合完成（在本系列的下一篇文章中會有解釋）。除了sys（用於I/O）、re（用於解析正則表達式）以及unittest（用於確保一切工作正常）庫，沒有使用其他額外的庫。
IMP 語言
在開始寫之前，我們先來討論一下將要解釋的語言。IMP是擁有下面結構的最小命令語言：
賦值語句（所有變數都是全局的，而且只能存儲整數）：
Python
1
x := 1
條件語句：
Python
1
2
3
4
5
if x = 1 then
y := 2
else
y := 3
end
while循環：
Python
1
2
3
while x < 10 do
x := x + 1
end
復合語句（分號分隔）：
Python
1
2
x := 1;
y := 2
OK，所以它只是一門工具語言，但你可以很容易就把它擴展成比Lua或python更有用的語言。我希望能把這份教程能保持盡量簡單。
下面這個例子是計算階乘的程序：
Python
1
2
3
4
5
6
n := 5;
p := 1;
while n > 0 do
p := p * n;
n := n - 1
end
IMP沒有讀取輸入的方式，所以初始狀態必須是在程序最開始寫一系列的賦值語句。也沒有列印結果的方式，所以解釋器必須在程序的結尾列印所有變數的值。
解釋器的結構
解釋器的核心是「中間表示」（Intermediate representation，IR）。這就是如何在內存中表示IMP程序。因為IMP是一個很簡單的語言，中間表示將直接對應於語言的語法；每一種表達和語句都有對應的類。在一種更復雜的語言中，你不僅需要一個「語法表示」，還需要一個更容易分析或運行的「語義表示」。
解釋器將會執行三個階段：
將源碼中的字元分割成標記符（token）
將標記符組織成一棵抽象語法樹（AST）。抽象語法樹就是中間表示。
評估這棵抽象語法樹，並在最後列印這棵樹的狀態
將字元串分割成標記符的過程叫做「詞法分析」，通過一個詞法分析器完成。關鍵字是很短，易於理解的字元串，包含程序中最基本的部分，如數字、標識符、關鍵字和操作符。詞法分析器會除去空格和注釋，因為它們都會被解釋器忽略。
將標記符組織成抽象語法樹（AST）的過程稱為「解析過程」。解析器將程序的結構提取成一張我們可以評估的表格。
實際執行這個解析過的抽象語法樹的過程稱為評估。這實際上是這個解析器中最簡單的部分了。
本文會把重點放在詞法分析器上。我們將編寫一個通用的詞彙庫，然後用它來為IMP創建一個詞法分析器。下一篇文章將會重點打造一個語法分析器和評估計算器。
詞彙庫
詞法分析器的操作相當簡單。它是基於正則表達式的，所以如果你不熟悉它們，你可能需要讀一些資料。簡單來說，正則表達式就是一種能描述其他字元串的特殊的格式化的字元串。你可以使用它們去匹配電話號碼或是郵箱地址，或者是像我們遇到在這種情況，不同類型的標記符。
詞法分析器的輸入可能只是一個字元串。簡單起見，我們將整個輸入文件都讀到內存中。輸出是一個標記符列表。每個標記符包括一個值（它代表的字元串）和一個標記（表示它是一個什麼類型的標記符）。語法分析器會使用這兩個數據來決定如何構建一棵抽象語法樹。
由於不論何種語言的詞法分析器，其操作都大同小異，我們將創建一個通用的詞法分析器，包括一個正則表達式列表和對應的標簽（tag）。對每一個表達式，它都會檢查是否和當前位置的輸入文本匹配。如果匹配，匹配文本就會作為一個標記符被提取出來，並且被加上該正則表達式的標簽。如果該正則表達式沒有標簽，那麼這段文本將會被丟棄。這樣免得我們被諸如注釋和空格之類的垃圾字元干擾。如果沒有匹配的正則表達式，程序就要報錯並終止。這個過程會不斷循環直到沒有字元可匹配。
下面是一段來自詞彙庫的代碼：
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
import sys
import re
def lex(characters, token_exprs):
pos = 0
tokens = []
while pos < len(characters):
match = None
for token_expr in token_exprs:
pattern, tag = token_expr
regex = re.compile(pattern)
match = regex.match(characters, pos)
if match:
text = match.group(0)
if tag:
token = (text, tag)
tokens.append(token)
break
if not match:
sys.stderr.write('Illegal character: %sn' % characters[pos])
sys.exit(1)
else:
pos = match.end(0)
return tokens
注意，我們遍歷正則表達式的順序很重要。lex會遍歷所有的表達式，然後接受第一個匹配成功的表達式。這也就意味著，當使用詞法分析器時，我們應當首先考慮最具體的表達式（像那些匹配運算元（matching operator）和關鍵詞），其次才是比較一般的表達式（像標識符和數字）。
詞法分析器
給定上面的lex函數，為IMP定義一個詞法分析器就非常簡單了。首先我們要做的就是為標記符定義一系列的標簽。IMP只需要三個標簽。RESERVED表示一個保留字或操作符。INT表示一個文字整數。ID代表標識符。
Python
1
2
3
4
5
import lexer
RESERVED = 'RESERVED'
INT = 'INT'
ID = 'ID'
接下來定義詞法分析器將會用到的標記符表達式。前兩個表達式匹配空格和注釋。它們沒有標簽，所以 lex 會丟棄它們匹配到的所有字元。
Python
1
2
3
token_exprs = [
(r'[ nt]+', None),
(r'#[^n]*', None),
然後，只剩下所有的操作符和保留字了。記住，每個正則表達式前面的「r」表示這個字元串是「raw」；Python不會處理任何轉義字元。這使我們可以在字元串中包含進反斜線，正則表達式正是利用這一點來轉義操作符比如「＋」和「＊」。
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
(r':=', RESERVED),
(r'(', RESERVED),
(r')', RESERVED),
(r';', RESERVED),
(r'+', RESERVED),
(r'-', RESERVED),
(r'*', RESERVED),
(r'/', RESERVED),
(r'<=', RESERVED),
(r'<', RESERVED),
(r'>=', RESERVED),
(r'>', RESERVED),
(r'=', RESERVED),
(r'!=', RESERVED),
(r'and', RESERVED),
(r'or', RESERVED),
(r'not', RESERVED),
(r'if', RESERVED),
(r'then', RESERVED),
(r'else', RESERVED),
(r'while', RESERVED),
(r'do', RESERVED),
(r'end', RESERVED),
最後，輪到整數和標識符的表達式。要注意的是，標識符的正則表達式會匹配上面的所有的保留字，所以它一定要留到最後。
Python
1
2
3
(r'[0-9]+', INT),
(r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),
]
既然正則表達式已經定義好了，我們還需要創建一個實際的lexer函數。
Python
1
2
def imp_lex(characters):
return lexer.lex(characters, token_exprs)
如果你對這部分感興趣，這里有一些驅動代碼可以測試輸出：
Python
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
import sys
from imp_lexer import *
if __name__ == '__main__':
filename = sys.argv[1]
file = open(filename)
characters = file.read()
file.close()
tokens = imp_lex(characters)
for token in tokens:
print token
繼續……
『柒』 pytorch不同語言速度比較
pytorch不同語言速度比較：
1、編程語言不同：pytorch採用python語言。編程實際是C語言做底層和C++做介面torch採用lua語言。編程實際是C語言做底層和lua語言做介面的深度學習庫。
2、依賴庫：pytorch可調用python強大的第三方庫，比如opencvtorch可調用lua庫函數，目前lua庫函數沒有python多。
3、效率：python的debug功能比lua強大很多，所以pytorch效率大於torch。
『捌』 Python和Lua是什麼
Python
Python（英語發音：/ˈpaɪθən/）, 是一種面向對象、解釋型計算機程序設計語言，由Guido van Rossum於1989年底發明，第一個公開發行版發行於1991年，Python 源代碼同樣遵循 GPL(GNU General Public License)協議。Python語法簡潔而清晰，具有豐富和強大的類庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
Lua
Lua 是一個小巧的腳本語言。是巴西里約熱內盧天主教大學（Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro）里的一個研究小組，由Roberto Ierusalimschy、Waldemar Celes 和 Luiz Henrique de Figueiredo所組成並於1993年開發。 其設計目的是為了嵌入應用程序中，從而為應用程序提供靈活的擴展和定製功能。Lua由標准C編寫而成，幾乎在所有操作系統和平台上都可以編譯，運行。Lua並沒有提供強大的庫，這是由它的定位決定的。所以Lua不適合作為開發獨立應用程序的語言。Lua 有一個同時進行的JIT項目，提供在特定平台上的即時編譯功能。