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    Python学习笔记整理(十三)Pyth

    一、模块 模块是Pyhon最高级别的程序组织单元,它将程序代码和数据封装起来以便重用。实际的角度,模块往往对应Python程序文件。 每个文件都是一个模块,并且模块导入其他模块之后就可以使用导入模块定义的变量名。模块可以由两个语句和一个重要的内置函数进行处理。 import: 使客户端(导入者)以一个整体获取一个模块。 from:容许客户端从一个模块文件中获取特定的变量名。 reload:在不中止Python程序的情况下,提供了一个重新载入模块文件代码的方法。 在一个模块文件的顶层定义的所有变量名都成为了被导入的模块对象的属性。 模块至少有三个角色: 代码重用:模块还是定义变量名的空间,被认作是属性。可以被多个外部的客户端应用。 系统命名空间的划分: 现实共享服务和数据: 1、python程序构架 一个ptyhon程序包括了多个含有Python语句的文件。程序是作为一个主体的,顶层的文件来构造的,配合有零个或多个支持文件,在Python中这些文件称作模块。 标准模块:python自带了200多个使用的模块、成为标准连接库 import如何工作 执行三个步骤 1)、找到模块文件 2)、编译成位码(需要时) 3)、执行模块的代码来创建其所定义的对象。 在之后导入相同的模块时候,会跳过这三个步骤,而只提取内存中已加载模块对象。 搜索模块 导入模块时,不带模块的后缀名,比如.py Python搜索模块的路径: 1)、程序的主目录 2)、PTYHONPATH目录(如果已经进行了设置) 3)、标准连接库目录(一般在/usr/local/lib/python2.X/) 4)、任何的.pth文件的内容(如果存在的话).新功能,允许用户把有效果的目录添加到模块搜索路径中去 .pth后缀的文本文件中一行一行的地列出目录。 这四个组建组合起来就变成了sys.path了, >>> import sys >>> sys.path 导入时,Python会自动由左到右搜索这个列表中每个目录。 第1,第3元素是自动定义的,第2,第4可以用于扩展路径,从而包括自己的源码目录。 import b的形式可能加载 源码文件b.py 字节码文件.pyc 目录b 编译扩展模块,比如linux的b.so 用C编写的编译好的内置模块,并通过静态连接至Python ZIP文件组件,导入时自动解压压缩。 java类型,在Jython版本的python中。 .NET组件,在IronPython版本中的Python中 脚本中随处可见 object.attribute这里表达式法:多数对象都有一些可用的属性。可以通过"."运算符取出。 有些是可调用的对象。例如,函数。 第三方工具:distutils 第三方扩展,通常使用标准连接库中的distutils工具来自动安装。使用distutils的系统一般附带setup.py脚本 命令空间是一种独立完备的变量包,而变量就是命名空间对象的属性。模块的命令空间包含了代码在模块文件顶层赋值的所有变量名(也就是没有嵌套与def和class语句中) 二、模块代码编写基础 1、模块的创建和使用。 创建模块 后缀.py文本文件,模块顶层指定的所有变量名都会变成其属性。 定义一个module.py模块 name='diege' age=18 def printer(x):         print x 使用模块 import全部导入 >>> import module 属性 >>> module.name 'diege' 函数 >>> module.printer('hi') hi >>> module.printer('9')  9 from语句 from将获取(复制)模块特定变量名 from 模块名 import 需要复制的属性 from 模块名 import 需要复制的属性 as 新的属性名 from会把变量名赋值到另一个作用域,所以它就可以让我们直接在脚本中使用复制后的变量名,而不是通过模块 >>> from module import name >>> name 'diege >>> from module import name as myname >>> myname 'diege' >>> from module import printer as PR >>> PR('hi python') hi python >>> PR('99')         99 from * 语句 from 模块名 import * 取得模块顶层所有赋了值的变量名的拷贝。 模块只导入一次,因为该操作开销大 import和from是赋值语句,是可执行

    05

    Python学习笔记整理(十六) 类的设计

    如何使用类来对有用的对象进行建模? 一、Python和OOP Python和OOP实现可以概括为三个概念。 继承     继承是基于Python中属性查找(在X.name表达式中) 多态     在X.method方法中,method的意义取决于X的类型(类) 封装     方法和运算符实现行为,数据隐藏默认是一种惯例。 封装指的是在Python中打包,也就是把实现的细节隐藏在对象接口之后。这并不代表有强制的私有性。封装可以让对象接口的现实 出现变动时,不影响这个对象的用户。 1、不要通过调用标记进行重载 不要在同一个类中对同一个方法名定义两次,后面的会覆盖前面,也不要对对象类型进行测试。应该把程序代码写成预期的对象接口。而不是特定类型的数据类型。 2、类作为记录 通过类的实例来创建多个记录。 3、类和继承:是“一个”关系 (is a) 从程序员的角度来看,继承是由属性点号运算启动的,由此触发实例,类以及任何超类中变量名搜索。 从设计师的角度看,继承是一种定义集合成员关系的方式:类定义了一组内容属性,可由更具体的集合(子类)继承和定制。 子类和超类的继承是1对1的关系. PizzaRobot是一种Chef,Chef是一种Employee.以OOP术语来看,我们称这些关系为“是一个连接”(is a):机器人是个主厨,主厨是一个员工。 class Employee:         def __init__(self,name,salary=0):                 self.name=name                 self.salary=salary         def giveRaise(self,percent):                 self.salary=self.salary+(self.salary*percent)         def work(self):                 print self.name,"does stuff"         def __repr__(self):                 return "<Employee:name=%s,salary=%s>" % (self.name,self.salary) class Chef(Employee):         def __init__(self,name):                 Employee.__init__(self,name,5000)         def work(self):                 print self.name,"make food" class Server(Employee):         def __init__(self,name):                 Employee.__init__(self,name,40000)         def work(self):                 print self.name,"interface with customer" class PizzaRobot(Chef):            def __init__(self,name):#有点想不明白,既然继承就够了,为什么还要在这里构造                 Chef.__init__(self,name)    #Chef.__init__(self,name) =》Employee.__init__(self,name,5000)=>__init__(self,name,salary=0)         def work(self):                 print self.name,"make pizza" if __name__=='__main__':         bob=PizzaRobot('bob')         print bob         bob.work()         bob.giveRaise(0.20)         print bob;print # python employees.py   <Employee:name=bob,salary=5000> bob make pizza <Employee:name=bob,salary=6000.0> 理解有问题的地方 class PizzaRobot(Chef):            def __init__(self,name):#有点想不明白,既然继承就够了,为什么还要在这里构造,下面拿掉这里做对比

    01

    LightGBM图解理论+视频+安装方法+python代码

    LightGBM是个快速的,分布式的,高性能的基于决策树算法的梯度提升框架。可用于排序,分类,回归以及很多其他的机器学习任务中。 在竞赛题中,我们知道XGBoost算法非常热门,它是一种优秀的拉动框架,但是在使用过程中,其训练耗时很长,内存占用比较大。在2017年年1月微软在GitHub的上开源了一个新的升压工具--LightGBM。在不降低准确率的前提下,速度提升了10倍左右,占用内存下降了3倍左右。因为他是基于决策树算法的,它采用最优的叶明智策略分裂叶子节点,然而其它的提升算法分裂树一般采用的是深度方向或者水平明智而不是叶,明智的。因此,在LightGBM算法中,当增长到相同的叶子节点,叶明智算法比水平-wise算法减少更多的损失。因此导致更高的精度,而其他的任何已存在的提升算法都不能够达。与此同时,它的速度也让人感到震惊,这就是该算法名字 灯 的原因。 2014年3月,XGBOOST最早作为研究项目,由陈天奇提出 (XGBOOST的部分在另一篇博客里:https://blog.csdn.net/huacha__/article/details/81029680 2017年1月,微软发布首个稳定版LightGBM 在微软亚洲研究院AI头条分享中的「LightGBM简介」中,机器学习组的主管研究员王太峰提到:微软DMTK团队在github上开源了性能超越其它推动决策树工具LightGBM后,三天之内星了1000+次,叉了超过200次。知乎上有近千人关注“如何看待微软开源的LightGBM?”问题,被评价为“速度惊人”,“非常有启发”,“支持分布式” “代码清晰易懂”,“占用内存小”等。以下是微软官方提到的LightGBM的各种优点,以及该项目的开源地址。

    02

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