如何快速入门python开发

python进行数学计算，有其独特的地方。本文，介绍一下Python的数学运算和数学函数方面的基础知识。以下是小编为你整理的如何快速入门python开发
 

先进行几个运算：
 

5/2*3+9
 

8*9-5/6
 

这两个算式，可以直接粘贴到python代码编译器里面，但是运行之后，没有输出结果。
 

其实，python已经运算了这个式子了，只不过没显示结果。

用print可以显示运算结果。
 

print(5/2*3+9)print(8*9-5/6)
 

如果我们想要看到一个完整的算式，需要把算式以字符串的形式返回。
 

print("5/2*3+9"+str(5/2*3+9))print("8*9-5/6"+str(8*9-5/6))
 

注意：
 

"5/2*3+9"就是一个字符串的形式，在英文输入法的双引号里面;
 

str(5/2*3+9)是对算式进行计算，并把计算结果转化为字符串;
 

+的作用是连接字符串。
 

基本运算
 

加减乘除的运算，和平常的一样：
 

print("5+6="+str(5+6))print("5/6="+str(5/6))print("5*6="+str(5*6))print("5-6="+str(5-6))
 

乘方运算2^100，在python里面，写为2**100：
 

print("2^100 = " + str(2**100))print("5^10 = " + str(5**10))
 

求余数，用%实现：
 

print("100除以5的余数是" + str(100%5))print("100除以90的余数是" + str(100%90))
 

# 注释：不参与程序运行，作用是给给看代码的人一些提示。
 

# 我是一个大帅哥，这行是一行注释，#号后面的表示注释
 

"""
 

多行注释
 

多行注释
 

多行注释
 

"""
 

# 一般情况下注释都直接使用#号的形式
 

# 在正常开发中，三个引号对的注释形式一般是作为对整个文件的说明出现在文# 件的顶部
 

# 针对某一行代码的注释，可以放在代码语句的上面，也可以放在代码的后面
 

print(1801) # 系统提供的展示(打印，输出)功能
 

print(666) #
 

print() #默认以换行结尾
 

print(100-6) # 可以直接进行数学运算，打印结果就是运算结果
 

print(10086, 10+6) # 可以同时打印多个内容，多个内容之间用逗号隔开
 

print(1801, 3+6, 4+7) # 打印结果里，多个内容之间会默认有一个空格

# 单引号对和双引号对是等价的
 

print('**************分割符******************')
 

print('good.123我爱中国') # 引号引起来的叫字符串，单个字符也是字符串
 

print('love'，end=' ') # end=''设置打印结尾的内容，默认是换行( )
 

print('****')
 

print('good morning', 666, '早上好', 4+6) # 字符串和数字可以混合打印
 

print('3+6') # '3+6'这是一个字符串,包含3个字符:3+6 不是数学运算
 

# 有些特殊的字符需要使用转义字符()，转义字符本身也是特殊字符print('我 的'身高'是"18')print(r'我 的'身高'是"18') # 如果字符串以r开头，那么这个字符串中所# 有的转义字符全部失效。print('good' * 3) # 字符串可以和数字相乘，得到重复的字符串print('*'*10, '分割符', '*'*10)print('good' + 'morning', 666) # 字符串可以和字符串相加，得到一个拼接的字符串print('*'*20 + '分割符' + '*'*20)
 

请勿将代码复制直接使用，可能出现中英文格式错误，请读者手打练习。
 

导入numpy模块

在python IDE导入numpy模块,我用的是自带解释器
 

>>> import numpy as np
 

>>> np.array([1,2,3,4]) #通过array函数创建数组
 

array([1, 2, 3, 4])
 

>>> c=np.array([[1,2,3,4],[4,5,6,7],[7,8,9,10]])#二维数组，第0轴长度为3，第1轴长度为4，也就分别相当于矩阵的行数和列数
 

>>> c
 

array([[ 1, 2, 3, 4],
 

[ 4, 5, 6, 7],
 

[ 7, 8, 9, 10]])
 

>>> c.shape#数组的形状可以通过其shape 属性获得，它是一个描述数组各个轴长度的元组(tuple)
 

(3L, 4L)
 

3
 

>>> np.arange(0,1,0.1)#arange()函数指定了开始值、终值和步长创建等差数列的一维数组，注意不包含终值。
 

array([ 0. , 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9])
 

4
 

>>> np.linspace(0,1,10)#指定开始值、终值和元素个数创建等差数列的一维数组，通过endpoint参数指定是否包含终值，默认为Ture，即包含终值
 

array([ 0. , 0.11111111, 0.22222222, 0.33333333, 0.44444444,
 

0.55555556, 0.66666667, 0.77777778, 0.88888889, 1. ])

>>> np.logspace(0,2,5)#logspace和linspace类似，区别在于它创建的是等比数列，起始值为10^0,而终值为10^2
 

array([ 1. , 3.16227766, 10. , 31.6227766 , 100. ])
 

Task队列

Task队列存储了需要被爬取的任务。任务之间是有关联的。我们可以保存和管理这个任务关系。这个关系也是URL之间的关系。保存下来，有助于后台形成Web图，分析数据。

Task队列在分布式爬虫集群中，需要使用集中的服务器存放。一些轻量级的数据库或者支持列表的NoSql都可以用来存储。可选方案：

l 用SQLLite存储：需要不停地插入删除，不知性能如何。

l 用Redis存储
 

Visited表

Visited表存储了已经被爬的网站。每次爬取都需要构建。

l SQLLite存储：需要动态创建表，需要不停地查询，插入，还需要后台定期地清理，不知性能如何。

l Mysql 内存表 hash index

l Redis: Key value，设过期时间

l Memcached: key value, value为bloomfilter的值

针对目前的数据量，可以采用SQLLite
 

爬虫监控管理平台

l 启动，停止爬虫，监控各爬虫状态

l 监控，管理task队列，visited表

l 配置爬虫

l 对爬虫爬取的数据进行管理。在并发情况下，很难保证不重复爬取相同的商品。在爬取完后，可以通过爬虫监控管理平台进行手动排重。