python持久化

❶ python后端开发需要学什么

第一阶段：Python语言基础

主要学习Python最基础知识，如Python3、数据类型、字符串、函数、类、文件操作等。阶段课程结束后，学员需要完成Pygame实战飞机大战、2048等项目。

第二阶段：Python语言高级

主要学习Python库、正则表达式、进程线程、爬虫、遍历以及MySQL数据库。

第三阶段：Pythonweb开发

主要学习HTML、CSS、javaScript、jQuery等前端知识，掌握python三大后端框架(Django、 Flask以及Tornado)。需要完成网页界面设计实战;能独立开发网站。

第四阶段：Linux基础

主要学习Linux相关的各种命令，如文件处理命令、压缩解压命令、权限管理以及Linux Shell开发等。

第五阶段：Linux运维自动化开发

主要学习Python开发Linux运维、Linux运维报警工具开发、Linux运维报警安全审计开发、Linux业务质量报表工具开发、Kali安全检测工具检测以及Kali 密码破解实战。

第六阶段：Python爬虫

主要学习python爬虫技术，掌握多线程爬虫技术，分布式爬虫技术。

第七阶段：Python数据分析和大数据

主要学习numpy数据处理、pandas数据分析、matplotlib数据可视化、scipy数据统计分析以及python 金融数据分析;Hadoop HDFS、python Hadoop MapRece、python Spark core、python Spark SQL以及python Spark MLlib。

第八阶段：Python机器学习

主要学习KNN算法、线性回归、逻辑斯蒂回归算法、决策树算法、朴素贝叶斯算法、支持向量机以及聚类k-means算法。

关于python后端开发需要学什么的内容，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。

❷ 小白入门：用什么写Python

怎么学python

俗话说得好，“摩天大楼从地起”，学习任何编程语言都一定要把该语言的基础打牢，而怎么打地基呢？秘诀只有一条：多敲代码多敲代码多敲代码。学习前期建议找一本讲python基础的书或博客，把里面的例题跟着操作一遍，在基础打扎实后，可上一些比较出名的竞赛项目的网站如kaggle等，通过做项目去巩固知识。

推荐书籍:《Python基础教程(第3版)》Magnus Lie Hetland着

推荐理由：全面介绍了Python的基础知识、基本概念，高级主题，还有Python程序测试、打包、发布等知识，及10个具有实际意义的Python项目的开发过程，涉及的范围较广，既能为初学者夯实基础，又能帮助程序员提升技能，适合各个层次的Python开发人员阅读参考。

基础知识

代码规范

1. 缩进

相比于其他语言用大括号和end来标识代码块，python语言比较“独特”，其通过代码的缩进来标识所属代码块，通常4个空格为一个缩进，可用tab键实现。缩进是python代码的重要组成部分，若你的代码缩进格式不正确，如同一段代码块语句缩进不一致，首句未顶格等，都会运行出错。

#一个完整的语句首句要顶格

i=0

#同一代码块的语句应缩进一致

for i in range(5):

print(i)

i+=1

2. 注释

编程语言的注释，即对代码的解释和说明。给代码加上注释，可提高代码的可读性，当你阅读一段他人写的代码时，通过注释迅速掌握代码的大致意思，读起代码将更加得心应手。

python语言的注释分为单行注释和多行注释，在注释符后的内容计算机会自动跳过不去执行。

单行注释：在需注释语句前加“#”，可在代码后使用，也可另起一行使用

i=1 #在代码后使用注释

#另起一行使用注释

多行注释：在语句开头和结尾处加三个单引号或三个双引号（前后须一致）

'''

使用单引号的多行注释

'''

"""

使用双引号的多行注释

"""

使用注释除了起到望文生义，迅速了解代码意思的作用外，还有一个小妙处，可以将某段未完成或需要修改的代码隐蔽起来，暂时不让计算机执行。

2. 输入语句

在python中获取键盘输入数据的函数是input()函数，input函数会自动将输入的数据转为字符串类型，并自动忽略换行符，同时可给出提示字符串。如果需要得到其他类型的数据，可对其进行强制性类型转换。

input( )语法：

input([prompt])

input( )参数：

prompt: 给输入者的提示信息，可选参数age=input("请输入您的年龄：")

❸ python怎么实现opencv3 svm训练模型保存和加载

在做模型训练的时候，尤其是在训练集上做交叉验证，通常想要将模型保存下来，然后放到独立的测试集上测试，下面介绍的是python中训练模型的保存和再使用。
scikit-learn已经有了模型持久化的操作，导入joblib即可
from sklearn.externals import joblib
模型保存
>>> os.chdir("workspace/model_save")>>> from sklearn import svm>>> X = [[0, 0], [1, 1]]>>> y = [0, 1]>>> clf = svm.SVC()>>> clf.fit(X, y) >>> clf.fit(train_X,train_y)>>> joblib.mp(clf, "train_model.m")
通过joblib的mp可以将模型保存到本地，clf是训练的分类器
模型从本地调回
>>> clf = joblib.load("train_model.m")
通过joblib的load方法，加载保存的模型。
然后就可以在测试集上测试了
clf.predit(test_X，test_y)

❹ Python 有哪些新手不会了解的深入细节

了解内建的几大容器list/dict/set用什么数据结构实现，以及一些基本操作的时间复杂度。这个不难，python的list实际上就是个vector，不是linked list，dict/set就是hash table。。然后避免犯频繁在list中间插入/删除之类的错误
这也使得python不适合函数式编程，像什么lambda不能跨行都是小事，但是标准库里连持久化的列表/搜索树都没有。。自己实现也不是不行，CPython函数调用开销又大。
所以还是老老实实写循环、抛异常吧，When in Rome, do as the Romans do。

❺ python字典持久化值有单引号

#有单双引号也应该没有问题啊，看下例sp'amna"me
#如果要持久化大量数据的话，推荐使用gdbm，有lock功能，动态增删纪录，
#更主要的是属于kvs，内存方面完胜，速度快，但是第一次创建时慢。
importpickle
table={'a':[1,2,3],'b':["sp'am",'eggs'],'c':{'na"me':'bob'}}
f=open('f:dic.txt','w')
pickle.mp(table,f)
f.close()
#读取字典
f=open('f:dic.txt','r')
table=pickle.load(f)
printtable#输出{'a':[1,2,3],'c':{'na"me':'bob'},'b':["sp'am",'eggs']}

❻ python redis和cache的区别

简单区别： 
1. Redis中，并不是所有的数据都一直存储在内存中的，这是和Memcached相比一个最大的区别。 
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据，同时还提供list，set，hash等数据结构的存储。 
3. Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。 
4. Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保持在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。

Redis在很多方面具备数据库的特征，或者说就是一个数据库系统，而Memcached只是简单的K/V缓存

下面是来自redis作者的说法（stackoverflow上面）。 
You should not care too much about performances. Redis is faster per core with small values, but memcached is able to use multiple cores with a single executable and TCP port without help from the client. Also memcached is faster with big values in the order of 100k. Redis recently improved a lot about big values (unstable branch) but still memcached is faster in this use case. The point here is: nor one or the other will likely going to be your bottleneck for the query-per-second they can deliver. 
You should care about memory usage. For simple key-value pairs memcached is more memory efficient

❼ python 里有没有轻量的持久化队列

python标准库里的queue是异步队列。轻量化的队列可以用collections模块里的deque。

❽ python师先编译后解释的吗

1、C++和C都是属于编译型语言，本来的.c文件都是用高级语言编写的，计算机是不能识别高级语言的，所以，必须要通过编译，链接等手段，将.c文件转换成可执行文件，可执行文件就是纯二进制文件，然后计算机才能够执行。

unix>./p:(p是可执行文件)

上述命令的过程，是外壳(shell)调用操作系统一个叫加载器的函数，它拷贝可执行文件p中的代码和数据到存储器，然后将控制转移到这个程序的开头。

2、

1. Python是一门解释型语言？

我初学Python时，听到的关于Python的第一句话就是，Python是一门解释性语言，我就这样一直相信下去，直到发现了*.pyc文件的存在。如果是解释型语言，那么生成的*.pyc文件是什么呢？c应该是compiled的缩写才对啊！

为了防止其他学习Python的人也被这句话误解，那么我们就在文中来澄清下这个问题，并且把一些基础概念给理清。

2. 解释型语言和编译型语言

计算机是不能够识别高级语言的，所以当我们运行一个高级语言程序的时候，就需要一个“翻译机”来从事把高级语言转变成计算机能读懂的机器语言的过程。这个过程分成两类，第一种是编译，第二种是解释。

编译型语言在程序执行之前，先会通过编译器对程序执行一个编译的过程，把程序转变成机器语言。运行时就不需要翻译，而直接执行就可以了。最典型的例子就是C语言。

解释型语言就没有这个编译的过程，而是在程序运行的时候，通过解释器对程序逐行作出解释，然后直接运行，最典型的例子是Ruby。

通过以上的例子，我们可以来总结一下解释型语言和编译型语言的优缺点，因为编译型语言在程序运行之前就已经对程序做出了“翻译”，所以在运行时就少掉了“翻译”的过程，所以效率比较高。但是我们也不能一概而论，一些解释型语言也可以通过解释器的优化来在对程序做出翻译时对整个程序做出优化，从而在效率上超过编译型语言。

此外，随着Java等基于虚拟机的语言的兴起，我们又不能把语言纯粹地分成解释型和编译型这两种。

用Java来举例，Java首先是通过编译器编译成字节码文件（不是二进制码），然后在运行时通过解释器给解释成机器文件。所以我们说Java是一种先编译后解释的语言。

总结：将由高级语言编写的程序文件转换为可执行文件（二进制的）有两种方式，编译和解释，编译是在程序运行前，已经将程序全部转换成二进制码，而解释是在程序执行的时候，边翻译边执行。

3. Python到底是什么

其实Python和Java/C#一样，也是一门基于虚拟机的语言，我们先来从表面上简单地了解一下Python程序的运行过程吧。

当我们在命令行中输入python hello.py时，其实是激活了Python的“解释器”，告诉“解释器”：你要开始工作了。可是在“解释”之前，其实执行的第一项工作和Java一样，是编译。

熟悉Java的同学可以想一下我们在命令行中如何执行一个Java的程序：

javac hello.java(编译的过程)

java hello（解释的过程）

只是我们在用Eclipse之类的IDE时，将这两部给融合成了一部而已。其实Python也一样，当我们执行python hello.py时，他也一样执行了这么一个过程，所以我们应该这样来描述Python，Python是一门先编译后解释的语言。

4. 简述Python的运行过程

在说这个问题之前，我们先来说两个概念，PyCodeObject和pyc文件。

我们在硬盘上看到的pyc自然不必多说，而其实PyCodeObject则是Python编译器真正编译成的结果。我们先简单知道就可以了，继续向下看。

当python程序运行时，编译的结果则是保存在位于内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。

当python程序第二次运行时，首先程序会在硬盘中寻找pyc文件，如果找到，则直接载入，否则就重复上面的过程。

所以我们应该这样来定位PyCodeObject和pyc文件，我们说pyc文件其实是PyCodeObject的一种持久化保存方式。

总结：Python也是先编译后解释的一门语言，当python程序运行时，编译的结果是保存在内存中的PyCodeObject中，当Python程序运行结束时，Python解释器则将PyCodeObject写回到pyc文件中。也就是说保存，pyc文件是为了下次再次使用该脚本时避免重复编译，以此来节省时间。也就是说，只执行一次的脚本，就没必要保存其编译结果pyc，这样只是浪费空间。下面举例解释。

5、运行一段Python程序

我们来写一段程序实际运行一下：

不用仔细看代码，我们可以很清楚地看到原理，其实每次在载入之前都会先检查一下py文件和pyc文件保存的最后修改日期，如果不一致则重新生成一份pyc文件。

8. 写在最后的

其实了解Python程序的执行过程对于大部分程序员，包括Python程序员来说意义都是不大的，那么真正有意义的是，我们可以从Python的解释器的做法上学到什么，我认为有这样的几点：

A.其实Python是否保存成pyc文件和我们在设计缓存系统时是一样的，我们可以仔细想想，到底什么是值得扔在缓存里的，什么是不值得扔在缓存里的。只有要重用的模块才是值得编译成pyc文件的。

B. 在跑一个耗时的Python脚本时，我们如何能够稍微压榨一些程序的运行时间，就是将模块从主模块分开。（虽然往往这都不是瓶颈），那么再次运行时，就可以不用编译了，直接使用上次编译后的结果。

C. 在设计一个软件系统时，重用和非重用的东西是不是也应该分开来对待，这是软件设计原则的重要部分。

D. 在设计缓存系统（或者其他系统）时，我们如何来避免程序的过期，其实Python的解释器也为我们提供了一个特别常见而且有效的解决方案。

总结：Python是编译+解释型的语言，执行的时候是由Python解释器，逐行编译+解释，然后运行，因为在运行的过程中，需要编译+解释，所以Python的运行性能会低于编译型语言，比如C++。为了提高性能，Python解释器，会将模块（以后要重用的脚本文件放在模块里）的编译+解释的结果，保存在.pyc中。这样下次执行的时候，就省了编译这个环节。提高性能。一次性的脚本文件，解释器是不会保存编译+解释的结果，也就是没有.pyc文件。