python调用lua

‘壹’ python 如何实现类似lua中的 a = a or 0，即第一次声明a的时候就已经可以使用此语法了。在python中会报错

这是lua的语法or and的特殊之处
a and b 若a为真 则返回b 若a为假 则返回a本身
a or b 若a为真 则返回a 若a为假 则返回b
所以 c = a or b 对应的python语句是
if a:
c = a
else:
c = b
python很久没用了 不知道有没记错

‘贰’ 关于c调python.h的坑

python.h是基于python-devel的开发包，比如你要用到c调用python去执行一些任务，这个时候python.h就是你的好帮手。在我所理解一般用它都有两个场景：
1. 借助语言优势解决问题；
2. 简化开发难度，偷懒；
在我这，我用它的主要目的在于加入扫描框架的依赖，毕竟lua的学习成本挺高的，如果正好这个安全人员不懂lua，只懂python咋整？能不成让他学习lua么？成本是一个方面，更多的是怎么快起来。一个团队，在快节奏下才能成长起来。

正好手上有一台机器，别人给我用来测试玩的，我就拿来做些调试和环境的测试。还没到生产环境，就遇到不少的坑，当时在线上环境也有测试，陪着运维的小哥一起搞，不断的测试和调整，折腾到很晚才搞成功，这里记录下过程。

默认的情况下，python.h应该在这个位置，但是测试的结果说找不到。内心是崩溃的，我在mac下是正常的。

用find命令找当前系统中的python.h的版本，发现只有2.6的，但是我按照了python2.7,这个版本完全错乱了。

心想，坑啊～～ 为了解决问题，少不得需要重新编译之类的屁事，当然，我们也干了这事，最后发现仍然不行，参考的例子（知乎上的指引，坑b）如下：

首先，你需要先把所有的python环境卸载，然后安装同步的环境，比如python2.7.12，devel也是python2.7.12，还有就是libs也必须是，不然弄不了，另外，编译安装默认不靠谱，最好就是rpm的方式来。包我留下，有需要的玩。

这是我的解决方案，当前完美解决我的问题，另外，推荐大家按照这个方式来搞，特别在centos环境下，这个比较坑爹。

‘叁’ lua和python哪个适合小白

python更适合小白，python方便好用的slice操作，lua就没有。
lua的初衷本就是是作为一个嵌入式语言，为了这个目的，它的一切都是减无可减，拿来写大点儿的东西，就会感觉老是要自己发明轮子。比如，python方便好用的slice操作，lua就没有。python3的好处就是轮子基本上都发明好了，而且语言本身也有一堆语法糖让你用起来方便快捷。但是如果项目需要一个嵌入式脚本引擎的话，我还是会选择lua的。

‘肆’ python可以应用在哪些领%

·Web应用开发
Python常被用于Web开发，随着Python的Web开发框架逐渐成熟，如Django、flask等等，开发者们可以更轻松地开发和管理复杂的Web程序。通过mod_wsgi模块，Apache可以运行Python编写的Web程序，举个最直观的例子，全球最大的搜索引擎
Google，在其网络搜索系统中就广泛使用 Python
语言。另外，我们经常访问的集电影、读书、音乐于一体的豆瓣网，也是使用Python实现的。不仅如此，全球最大的视频网站Youtube以及Dropbox也都是用
Python 开发的。
·自动化运维
Python是标准的系统组件，可以在终端下直接运行 Python。有一些 Linux 发行版的安装器使用Python语言编写，例如 Ubuntu的Ubiquity 安装器、Red Hat Linux 和 Fedora 的 Anaconda安装器等等。另外，Python标准库中包含了多个可用来调用操作系统功能的库。例如，通过pywin32 这个软件包，我们能访问Windows 的 COM 服务以及其他 Windows
API;使用IronPython，我们能够直接调用.NetFramework。
·人工智能领域
人工智能是现如今非常火的一个方向， Python
在人工智能领域内的机器学习、神经网络、深度学习等方面，都是主流的编程语言。可以这么说，基于大数据分析和深度学习发展而来的人工智能，其本质上已经无法离开
Python 的支持了。
·网络爬虫
Python语言很早就用来编写网络爬虫。Google 等搜索引擎公司大量地使用 Python 语言编写网络爬虫。从技术层面上将，Python
提供有很多服务于编写网络爬虫的工具，例如 urllib、Selenium 和 BeautifulSoup 等，还提供了一个网络爬虫框架 Scrapy。
·游戏开发
很多游戏都是使用C++编写图形显示等高性能的模块，使用Python或Lua编写游戏的逻辑，相比Python，Lua的功能更简单，体积也更小，但Python支持更多的特性和数据类型。除此之外，Python
可以直接调用 Open GL 实现 3D 绘制，这是高性能游戏引擎的技术基础。事实上，有很多 Python 语言实现的游戏引擎，例如 Pygame、Pyglet
以及 Cocos 2d 等。

‘伍’ 脚本语言lua，perl，python等在运行的时候修改代码会影响运行吗

不会的，这个文件在你用Python运行的时候，是先加载到内存中进行执行，而你另一个终端打开该代码，则是这个程序将文件读入内存并进行修改，之间在内存中是两个拷贝，而即使你修改后将他保存会磁盘，也不会影响Python现在运行的那个拷贝。。
当然如果是你的代码调用另一个文件则就是另一回事了，Python不会再程序一运行就加载所有文件，而是运行到import才加载，这样你在运行到import之前修改就会影响了。

‘陆’ 如何用python写一个解释器

大学里计算机科学最吸引我的地方就是编译器。最神奇的是，编译器是如何读出我写的那些烂代码，并且还能生成那么复杂的程序。当我终于选了一门编译方面的课程时，我发现这个过程比我想的要简单得多。
在本系列的文章中，我会试着通过为一种基本命令语言IMP写一个解释器，来展示这种简易性。因为IMP是一个简单广为人知的语言，所以打算用 Python写这个解释器。Python代码看起来很像伪代码，所以即使你不认识 Python，你也能理解它。解析可以通过一套从头开始实现的解析器组合完成（在本系列的下一篇文章中会有解释）。除了sys（用于I/O）、re（用于解析正则表达式）以及unittest（用于确保一切工作正常）库，没有使用其他额外的库。
IMP 语言
在开始写之前，我们先来讨论一下将要解释的语言。IMP是拥有下面结构的最小命令语言：
赋值语句（所有变量都是全局的，而且只能存储整数）：

Python

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x := 1

条件语句：

Python

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if x = 1 then
y := 2
else
y := 3
end

while循环：

Python

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2
3

while x < 10 do
x := x + 1
end

复合语句（分号分隔）：

Python

1
2

x := 1;
y := 2

OK，所以它只是一门工具语言，但你可以很容易就把它扩展成比Lua或python更有用的语言。我希望能把这份教程能保持尽量简单。
下面这个例子是计算阶乘的程序：

Python

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n := 5;
p := 1;
while n > 0 do
p := p * n;
n := n - 1
end

IMP没有读取输入的方式，所以初始状态必须是在程序最开始写一系列的赋值语句。也没有打印结果的方式，所以解释器必须在程序的结尾打印所有变量的值。
解释器的结构
解释器的核心是“中间表示”（Intermediate representation，IR）。这就是如何在内存中表示IMP程序。因为IMP是一个很简单的语言，中间表示将直接对应于语言的语法；每一种表达和语句都有对应的类。在一种更复杂的语言中，你不仅需要一个“语法表示”，还需要一个更容易分析或运行的“语义表示”。
解释器将会执行三个阶段：
将源码中的字符分割成标记符（token）
将标记符组织成一棵抽象语法树（AST）。抽象语法树就是中间表示。
评估这棵抽象语法树，并在最后打印这棵树的状态
将字符串分割成标记符的过程叫做“词法分析”，通过一个词法分析器完成。关键字是很短，易于理解的字符串，包含程序中最基本的部分，如数字、标识符、关键字和操作符。词法分析器会除去空格和注释，因为它们都会被解释器忽略。

将标记符组织成抽象语法树（AST）的过程称为“解析过程”。解析器将程序的结构提取成一张我们可以评估的表格。

实际执行这个解析过的抽象语法树的过程称为评估。这实际上是这个解析器中最简单的部分了。
本文会把重点放在词法分析器上。我们将编写一个通用的词汇库，然后用它来为IMP创建一个词法分析器。下一篇文章将会重点打造一个语法分析器和评估计算器。
词汇库
词法分析器的操作相当简单。它是基于正则表达式的，所以如果你不熟悉它们，你可能需要读一些资料。简单来说，正则表达式就是一种能描述其他字符串的特殊的格式化的字符串。你可以使用它们去匹配电话号码或是邮箱地址，或者是像我们遇到在这种情况，不同类型的标记符。
词法分析器的输入可能只是一个字符串。简单起见，我们将整个输入文件都读到内存中。输出是一个标记符列表。每个标记符包括一个值（它代表的字符串）和一个标记（表示它是一个什么类型的标记符）。语法分析器会使用这两个数据来决定如何构建一棵抽象语法树。
由于不论何种语言的词法分析器，其操作都大同小异，我们将创建一个通用的词法分析器，包括一个正则表达式列表和对应的标签（tag）。对每一个表达式，它都会检查是否和当前位置的输入文本匹配。如果匹配，匹配文本就会作为一个标记符被提取出来，并且被加上该正则表达式的标签。如果该正则表达式没有标签，那么这段文本将会被丢弃。这样免得我们被诸如注释和空格之类的垃圾字符干扰。如果没有匹配的正则表达式，程序就要报错并终止。这个过程会不断循环直到没有字符可匹配。
下面是一段来自词汇库的代码：

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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，我们遍历正则表达式的顺序很重要。lex会遍历所有的表达式，然后接受第一个匹配成功的表达式。这也就意味着，当使用词法分析器时，我们应当首先考虑最具体的表达式（像那些匹配算子（matching operator）和关键词），其次才是比较一般的表达式（像标识符和数字）。
词法分析器
给定上面的lex函数，为IMP定义一个词法分析器就非常简单了。首先我们要做的就是为标记符定义一系列的标签。IMP只需要三个标签。RESERVED表示一个保留字或操作符。INT表示一个文字整数。ID代表标识符。

Python

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import lexer

RESERVED = 'RESERVED'
INT = 'INT'
ID = 'ID'

接下来定义词法分析器将会用到的标记符表达式。前两个表达式匹配空格和注释。它们没有标签，所以 lex 会丢弃它们匹配到的所有字符。

Python

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token_exprs = [
(r'[ nt]+', None),
(r'#[^n]*', None),

然后，只剩下所有的操作符和保留字了。记住，每个正则表达式前面的“r”表示这个字符串是“raw”；Python不会处理任何转义字符。这使我们可以在字符串中包含进反斜线，正则表达式正是利用这一点来转义操作符比如“＋”和“＊”。

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(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),

最后，轮到整数和标识符的表达式。要注意的是，标识符的正则表达式会匹配上面的所有的保留字，所以它一定要留到最后。

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(r'[0-9]+', INT),
(r'[A-Za-z][A-Za-z0-9_]*', ID),
]

既然正则表达式已经定义好了，我们还需要创建一个实际的lexer函数。

Python

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def imp_lex(characters):
return lexer.lex(characters, token_exprs)

如果你对这部分感兴趣，这里有一些驱动代码可以测试输出：

Python

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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

继续……

‘柒’ pytorch不同语言速度比较

pytorch不同语言速度比较：
1、编程语言不同：pytorch采用python语言。编程实际是C语言做底层和C++做接口torch采用lua语言。编程实际是C语言做底层和lua语言做接口的深度学习库。
2、依赖库：pytorch可调用python强大的第三方库，比如opencvtorch可调用lua库函数，目前lua库函数没有python多。
3、效率：python的debug功能比lua强大很多，所以pytorch效率大于torch。

‘捌’ Python和Lua是什么

Python
Python（英语发音：/ˈpaɪθən/）, 是一种面向对象、解释型计算机程序设计语言，由Guido van Rossum于1989年底发明，第一个公开发行版发行于1991年，Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。Python语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
Lua
Lua 是一个小巧的脚本语言。是巴西里约热内卢天主教大学（Pontifical Catholic University of Rio de Janeiro）里的一个研究小组，由Roberto Ierusalimschy、Waldemar Celes 和 Luiz Henrique de Figueiredo所组成并于1993年开发。 其设计目的是为了嵌入应用程序中，从而为应用程序提供灵活的扩展和定制功能。Lua由标准C编写而成，几乎在所有操作系统和平台上都可以编译，运行。Lua并没有提供强大的库，这是由它的定位决定的。所以Lua不适合作为开发独立应用程序的语言。Lua 有一个同时进行的JIT项目，提供在特定平台上的即时编译功能。