位置:搜学搜课 > 新闻 > 武汉有好的Python在线培训机构吗
Python是一种通用的脚本开发语言,比其他编程语言更加简单、易学,其面向对象特性甚至比Java、C#、.NET更加彻底,因此非常适合开发。Python在软件质量控制、开发效率、可移植性、组件集成、库支持等方面均具有明显的优势。
行业
人才需求量大
|
前景
跟上人工智能时代的步伐
|
就业
就业领域广,就业方向多!
|
简单易学: 逻辑简单,语法更贴近英语,初中水平英语即可入门初级 Python工程师, Python的“前景广阔”却又“简单易学”吸引了不少低龄开发者;
0元开源: 逻Python开放源代码,共享时代,让 python变得更简单;
标 准 库: Python拥有强大易用的标准库,让编程更方便
代码极短: 相同功能 Java VS Python代码数量对比,结果显而易见
一码多用: 可以用相同的代码处理不同规模的数据,达到用户的需求。
Our Courses
Our Teaching
讲师团队提供项目
项目一:东方财富智能云系统 | 项目二:爬虫集群系统 | 项目三:语音识别 |
项目简介 | ||
在线金融交易系统,通过实时获取上证、深证所提供的证券金融数据,进行智能分析、显示,较终按照用户制定的交易策略进行虚拟交易。 | 通过对海量招聘数据挖掘、分析,帮助求职者更快更好的找到适合的工作。可以按照城市、薪资、行业、其他技能关键字等进行合理分析,较终得出有价值的结果。 | 采用Google的TensorFlow人工智能学习系统建立的智能语音识别系统。通过学习该项目,希望学员早日走入人工智能的大门。 |
技能掌握 | ||
1、Python核心技术,网络编程技术。 2、WEB前端开发技术:HTML5、CSS、Javascript、JQuery库、网页设计技能。 3、多种网络协议及数据格式,如:HTTP协议、JSCON。 4、数据库技术:MySql、MongoDB、Redis。 5、Django Web框架技术 6、Python SMTP smtplib、email模块 7、Python项目部署、测试技术 8、软件工程管理技能、Git、Pydoc等工具使用 |
1、熟练使用Python urllib requests等模块 2、掌握Python网络编程、多线程编程技术 3、掌握XML解析、XPath 语法,以及Python的re、json模块 4、掌握网络协议,如HTTP协议 5、理解分布式爬虫原理及实现 6、熟练使用Scrapy框架,及scrapy-redis分布式框架 |
1、掌握采用Tornado框架实现高并发请求技能。 2、掌握海量数据分析技术。 3、掌握语音识别技术原理、实现方法。 4、掌握采用Python作为开发语言的人工智能框架TensorFlow。 5、掌握第三方SDK的使用,如微软语音、百度语音的Python SDK。 6、掌握数据的云端存取访问技术 7、掌握Python图形编程技术。 |
诚信经营,拒绝虚假宣传是达内公司的经营理念。达内公司将在学员报名之前公布公开所有授课讲师的安排 及背景资料,并郑重公布《指定授课讲师承诺书》,确保学员利益。
装饰器是可调用的对象,其参数是另一个函数(被装饰的函数)。Python的装饰器有函数装饰器和类装饰器,这篇文章谈谈Python的函数装饰器。
函数装饰器的基础知识
函数装饰器用于在代码中「标记」函数,以某种方式增强函数的行为。例如一个名为decorator的装饰器:
decorator
def sayHi():
print('Say hi~')
以上代码与下述写法一样:
def sayHi():
print('Say hi~')
sayHi=decorator(sayHi)
并且这两种写法的效果一样:上述代码执行完毕后所得到的sayHi不一定是原来的sayHi函数,而是decorator(sayHi)返回的函数。
实际上,装饰器只是Python的语法糖。前面的例子表明,装饰器可以像常规的可调用对象一样调用,其参数是另一个函数。因此,装饰器的两个特点是:一把被装饰的函数替换成其他的函数,二是装饰器在加载模块时就立即执行。
registry=[]
def register(func):
print('running register(%s)'%func)
registry.append(func)
return func
register
def f1():
print('running f1()')
register
def f2():
print('running f2()')
def f3():
print('running f3()')
if __name__=='__main__':
print('running registry-->',registry)
f1()
f2()
f3()
执行上述代码得到的输出如下:
$python deco.py
running register(<function f1 at 0x1039afcf8>)
running register(<function f2 at 0x1039b5398>)
('running registry-->',[<function f1 at 0x1039afcf8>,<function f2 at 0x1039b5398>])
running f1()
running f2()
running f3()
可以看到deco.py在执行main函数之前,运行了f1()函数和f2()函数。继续验证,导入deco.py,输出如下:
>>>import deco
running register(<function f1 at 0x10392dc8b>)
running register(<function f2 at 0x10392de2a>)
查看registry的值:
>>>deco.registry
[<function f1 at 0x10392dc8b>),<function f2 at 0x10392de2a>]
看到这里你应该能明白了,函数装饰器在导入模块时是立即执行的,而被装饰的函数只在明确调用时运行。
接下来举例函数装饰器的应用。
函数装饰器的应用
现在需求是将原来代码中的sayHi函数执行之前输出当前的时间。
import datetimedef print_now(func):
def decorate():
now=datetime.datetime.now()
func_name=func.__name__
print('<%s(%s)>'%(str(now),func_name))
func()
return decorate
print_now
def sayHi():
print('say Hi~')
然后调用sayHi函数,就能看到每次输出“say Hi~”之前的装饰器里定义的输出了。这种方式避免了改动原来的代码,对于不熟悉原来的代码逻辑的程序员来说是一种很好的修改办法。然而,装饰器也有缺陷,它替换了被装饰的函数,也遮盖了被装饰的函数的__name__、__doc__和__modual__属性。
我们接着查看sayHi函数的__name__属性:
>>>sayHi.__name__
'decorate'
为什么加了print_now这个装饰器的sayHi函数的__name__属性从“sayHi”变成了“decorate”?前面说了,装饰器遮盖了被装饰的函数的__name__、__doc__和__modual__属性。通过使用Python内置的functools.wraps装饰器可以把相关属性从sayHi函数复制到print_now装饰器里。
import functoolsimport datetime
def print_now(func):functools.wraps(func)
def decorate():
now=datetime.datetime.now()
func_name=func.__name__
print('<%s(%s)>'%(str(now),func_name))
func()
return decorate
print_now
def sayHi():
print('say Hi~')
执行上述代码:
>>>sayHi()
2017-12-20 21:25:18.045965(sayHi)
say Hi~
>>>sayHi.__name__
'sayHi'
可以看到sayHi函数的__name__属性恢复正常。
那么,如果被装饰的函数带参数,该如何定义装饰器呢?将sayHi函数加上一个name参数:
def sayHi(name):
print('say Hi~',name)
那么print_now装饰器的定义如下:
import functools
import datetime
def print_now(func):
functools.wraps(func)
def decorate(arg):
now=datetime.datetime.now()
func_name=func.__name__
print('<%s(%s)>'%(str(now),func_name))func(arg)
return decorate
print_now
def sayHi(name):
print('say Hi~%s'%name)
上述代码只是在print_now装饰器里的decorate函数传递了sayHi函数的参数,执行上述代码:
>>>sayHi('Eva')
2017-12-20 21:46:48.521607(sayHi)
say Hi~Eva
重叠装饰器
重叠装饰器就是对被装饰的函数同时使用多个装饰器。
例如,有装饰器d1、d2、d3,按顺序把这三个装饰器应用于func函数:
d1
d2
d3
def func():
pass
在上面的代码中,d2应用于d3返回的函数上,d1应用于d2返回的函数上。
上述代码于下述代码的效果一样:
def func():
pass
func=d1(d2(d3(func)))
参数化装饰器
参数化装饰器就是装饰器函数也带参数,如print_now(to_prt=True)。现在,给print_now装饰器加上to_prt参数,当to_prt参数值为True时,在sayHi函数执行之前输出当前的时间;当to_prt参数值为False时,则不输出当前的时间。
import functools
import datetime
def print_now(to_prt=True):def to_prt_decorator(func):
functools.wraps(func)
def decorate(arg):if to_prt:
now=datetime.datetime.now()
func_name=func.__name__
print('<%s(%s)>'%(str(now),func_name))
func(arg)
return decorate return to_prt_decorator print_now(to_prt=False)
def sayHi(name):
print('say Hi~%s'%name)
上述代码中的print_now装饰器又增加了一层嵌套,并且使用装饰器的to_prt参数在sayHi函数执行之前来判断是否输出当前的时间。执行上述代码:
>>>sayHi('Eva')
say Hi~Eva
可以看到没有打印当前的时间了。
实际上,Python是把被装饰的函数作为个参数传给装饰器函数来实现参数化装饰器的。如果不使用装饰器的语法,则调用sayHi函数的方法如下:
sayHi=print_now(to_prt=True)(sayHi)
>>>sayHi('Eva')
<2017-12-20 22:16:39.494790(sayHi)>
say Hi~Eva
以上就是小编讲的大致内容了,还有什么相关问题要问的,达内IT教育涵盖基本行业知识,安排的合理,专业师资,小班授课,费用低,学习快,400咨询热线24小时答疑。
尊重原创文章,转载请注明出处与链接:http://www.soxsok.com/wnews124905.html 违者必究! 以上就是关于“武汉有好的Python在线培训机构吗”的全部内容了,想了解更多相关知识请持续关注本站。