用python做生产函数,python在制造业中的运用

python如何自动生成单个随机字母(a-z)

1:mport random

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#导入random模块 用于生产随机数功能

2:a  = random.randint(97, 122)

#利用random.randint()函数生成一个随机整数a，使得97=a=122

#对应从“a”到“z”的ASCII码

3:c = chr(a)

#将a表示的ASCII码转换为对应的字母，这里的c就是你要的随机字母

4:print c

#将字母输出，完成

延展阅读：

Python具有丰富和强大的库。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[3]  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。

请问python主要应用领域是什么,哪方面用的多了.

python主要应用领域：

1、云计算：

PYTHON语言算是云计算最火的语言， 典型应用OpenStack。

2、WEB前端开发

python相比php\ruby的模块化设计，非常便于功能扩展；多年来形成了大量优秀的web开发框架，并且在不断迭代；如目前优秀的全栈的django、框架flask，都继承了python简单、明确的风格，开发效率高、易维护，与自动化运维结合性好。

python已经成为自动化运维平台领域的事实标准；众多大型网站均为Python开发，Youtube, Dropbox, 豆瓣。

3、人工智能应用

基于大数据分析和深度学习而发展出来的人工智能本质上已经无法离开python的支持，目前世界优秀的人工智能学习框架如Google的TransorFlow 、FaceBook的PyTorch以及开源社区的神经网络库Karas等是用python实现的。

甚至微软的CNTK（认知工具包）也完全支持Python，而且微软的Vscode都已经把Python作为第一级语言进行支持。

4、系统运维工程项目

Python在与操作系统结合以及管理中非常密切，目前所有linux发行版中都带有python，且对于linux中相关的管理功能都有大量的模块可以使用，例如目前主流的自动化配置管理工具：SaltStackAnsible（目前是RedHat的）。

目前在几乎所有互联网公司，自动化运维的标配就是python+Django/flask，另外，在虚拟化管理方面已经是事实标准的openstack就是python实现的，所以Python是所有运维人员的必备技能。

5、金融理财分析

量化交易，金融分析，在金融工程领域，Python语言不但在用，且用的最多，而且重要性逐年提高。原因：作为动态语言的Python，语言结构清晰简单，库丰富，成熟稳定，科学计算和统计分析都很牛逼，生产效率远远高于c,c++,java,尤其擅长策略回测。

5、大数据分析

Python语言相对于其它解释性语言最大的特点是其庞大而活跃的科学计算生态，在数据分析、交互、可视化方面有相当完善和优秀的库（python数据分析栈：Numpy Pandas ScipyMatplotlipIpython）

并且还形成了自己独特的面向科学计算的Python发行版Anaconda，而且这几年一直在快速进化和完善，对传统的数据分析语言如R MATLAB SAS Stata形成了非常强的替代性。

参考资料：百度百科_Python

可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

p class="alert alert-block alert-info"

bTip:/b Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

/p

黄色警示框：警告

p class="alert alert-block alert-warning"

bExample:/b Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

/p

绿色警示框：成功

p class="alert alert-block alert-success"

Use green box only when necessary like to display links to related content.

/p

红色警示框：高危

p class="alert alert-block alert-danger"

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

/p

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！

利用python实现数据分析

链接：

提取码：7234

炼数成金:Python数据分析。Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。也是一种功能强大而完善的通用型语言，已经具有十多年的发展历史，成熟且稳定。Python 具有脚本语言中最丰富和强大的类库，足以支持绝大多数日常应用。 Python语法简捷而清晰，具有丰富和强大的类库。它常被昵称为胶水语言，它能够很轻松的把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）轻松地联结在一起。

课程将从Python的基本使用方法开始，一步步讲解，从ETL到各种数据分析方法的使用，并结合实例，让学员能从中借鉴学习。

课程目录：

Python基础

Python的概览——Python的基本介绍、安装与基本语法、变量类型与运算符

了解Python流程控制——条件、循环语句与其他语句

常用函数——函数的定义与使用方法、主要内置函数的介绍

.....

Python|range函数用法完全解读

迭代器是 23 种设计模式中最常用的一种（之一），在 Python 中随处可见它的身影，我们经常用到它，但是却不一定意识到它的存在。在关于迭代器的系列文章中（链接见文末），我至少提到了 23 种生成迭代器的方法。有些方法是专门用于生成迭代器的，还有一些方法则是为了解决别的问题而“暗中”使用到迭代器。

在系统学习迭代器之前，我一直以为 range() 方法也是用于生成迭代器的，现在却突然发现，它生成的只是可迭代对象，而并不是迭代器！ （PS：Python2 中 range() 生成的是列表，本文基于Python3，生成的是可迭代对象）

于是，我有了这样的疑问：为什么 range() 不生成迭代器呢？在查找答案的过程中，我发现自己对 range 类型的认识存在一些误区。因此，本文将和大家全面地认识一下 range ，期待与你共同学习进步。

1、range() 是什么？

它的语法：range(start, stop [,step]) ；start 指的是计数起始值，默认是 0；stop 指的是计数结束值，但不包括 stop ；step 是步长，默认为 1，不可以为 0 。range() 方法生成一段左闭右开的整数范围。

对于 range() 函数，有几个注意点：（1）它表示的是左闭右开区间；（2）它接收的参数必须是整数，可以是负数，但不能是浮点数等其它类型；（3）它是不可变的序列类型，可以进行判断元素、查找元素、切片等操作，但不能修改元素；（4）它是可迭代对象，却不是迭代器。

2、 为什么range()不生产迭代器？

可以获得迭代器的内置方法很多，例如 zip() 、enumerate()、map()、filter() 和 reversed() 等等，但是像 range() 这样仅仅得到的是可迭代对象的方法就绝无仅有了（若有反例，欢迎告知）。这就是我存在知识误区的地方。

在 for-循环 遍历时，可迭代对象与迭代器的性能是一样的，即它们都是惰性求值的，在空间复杂度与时间复杂度上并无差异。我曾概括过两者的差别是“一同两不同”：相同的是都可惰性迭代，不同的是可迭代对象不支持自遍历（即next()方法），而迭代器本身不支持切片（即 getitem () 方法）。

虽然有这些差别，但很难得出结论说它们哪个更优。现在微妙之处就在于，为什么给 5 种内置方法都设计了迭代器，偏偏给 range() 方法设计的就是可迭代对象呢？把它们都统一起来，不是更好么？

事实上，Pyhton 为了规范性就干过不少这种事，例如，Python2 中有 range() 和 xrange() 两种方法，而 Python3 就干掉了其中一种，还用了“李代桃僵”法。为什么不更规范点，令 range() 生成的是迭代器呢？

关于这个问题，我没找到官方解释，以下纯属个人观点 。

zip() 等方法都需要接收确定的可迭代对象的参数，是对它们的一种再加工的过程，因此也希望马上产出确定的结果来，所以 Python 开发者就设计了这个结果是迭代器。这样还有一个好处，即当作为参数的可迭代对象发生变化的时候，作为结果的迭代器因为是消耗型的，不会被错误地使用。

而 range() 方法就不同了，它接收的参数不是可迭代对象，本身是一种初次加工的过程，所以设计它为可迭代对象，既可以直接使用，也可以用于其它再加工用途。例如，zip() 等方法就完全可以接收 range 类型的参数。

也就是说，range() 方法作为一种初级生产者，它生产的原料本身就有很大用途，早早把它变为迭代器的话，无疑是一种画蛇添足的行为。

对于这种解读，你是否觉得有道理呢？欢迎就这个话题与我探讨。

3、range 类型是什么？

以上是我对“为什么range()不产生迭代器”的一种解答。顺着这个思路，我研究了一下它产生的 range 对象，一研究就发现，这个 range 对象也并不简单。

首先奇怪的一点就是，它竟然是不可变序列！我从未注意过这一点。虽然说，我从未想过修改 range() 的值，但这一不可修改的特性还是令我惊讶。

翻看文档，官方是这样明确划分的——有三种基本的序列类型：列表、元组和范围（range）对象。（There are three basic sequence types: lists, tuples, and range objects.）

这我倒一直没注意，原来 range 类型居然跟列表和元组是一样地位的基础序列！我一直记挂着字符串是不可变的序列类型，不曾想，这里还有一位不可变的序列类型呢。

那 range 序列跟其它序列类型有什么差异呢？

普通序列都支持的操作有 12 种。range 序列只支持其中的 10 种，不支持进行加法拼接与乘法重复。

那么问题来了：同样是不可变序列，为什么字符串和元组就支持上述两种操作，而偏偏 range 序列不支持呢？虽然不能直接修改不可变序列，但我们可以将它们拷贝到新的序列上进行操作啊，为何 range 对象连这都不支持呢？

且看官方文档的解释：

…due to the fact that range objects can only represent sequences that follow a strict pattern and repetition and concatenation will usually violate that pattern.

原因是 range 对象仅仅表示一个遵循着严格模式的序列，而重复与拼接通常会破坏这种模式…

问题的关键就在于 range 序列的 pattern，仔细想想，其实它表示的就是一个等差数列啊（喵，高中数学知识没忘…），拼接两个等差数列，或者重复拼接一个等差数列，想想确实不妥，这就是为啥 range 类型不支持这两个操作的原因了。由此推论，其它修改动作也会破坏等差数列结构，所以统统不给修改就是了。

4、小结

回顾全文，我得到了两个偏冷门的结论：range 是可迭代对象而不是迭代器；range 对象是不可变的等差序列。

若单纯看结论的话，你也许没有感触，或许还会说这没啥了不得啊。但如果我追问，为什么 range 不是迭代器呢，为什么 range 是不可变序列呢？对这俩问题，你是否还能答出个自圆其说的设计思想呢？（PS：我决定了，若有机会面试别人，我必要问这两个问题的嘿~）

由于 range 对象这细微而有意思的特性，我觉得这篇文章写得值了。本文是作为迭代器系列文章的一篇来写的，所以对于迭代器的基础知识介绍不多，另外，还有一种特殊的迭代器也值得单独成文，那就是生成器了。

python做数据分析怎么样？

 我使用python这门语言也有三年了，被其简洁、易读、强大的库所折服，我已经深深爱上了python。其pythonic语言特性，对人极其友好，可以说，一个完全不懂编程语言的人，看懂python语言也不是难事。

 在数据分析和交互、探索性计算以及数据可视化等方面，相对于R、MATLAB、SAS、Stata等工具，Python都有其优势。近年来，由于Python库的不断发展（如pandas），使其在数据挖掘领域崭露头角。结合其在通用编程方面的强大实力，我们完全可以只使用Python这一种语言去构建以数据为中心的应用程序。

 由于python是一种解释性语言，大部分编译型语言都要比python代码运行速度快，有些同学就因此鄙视python。但是小编认为，python是一门高级语言，其生产效率更高，程序员的时间通常比CPU的时间值钱，因此为了权衡利弊，考虑用python是值得的。

Python强大的计算能力依赖于其丰富而强大的库：

Numpy

Numerical Python的简称，是Python科学计算的基础包。其功能：

1. 快速高效的多维数组对象ndarray。

2. 用于对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。

3. 线性代数运算、傅里叶变换，以及随机数生成。

4. 用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具。

除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用，即作为在算法之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。

SciPy

是一组专门解决科学计算中各种标准问题域的包的集合，主要包括下面这些包：

1. scipy.integrate：数值积分例程和微分方程求解器。

2. scipy.linalg：扩展了由numpy.linalg提供的线性代数例程和矩阵分解功能。

3. scipy.optimize：函数优化器（最小化器）以及根查找算法。

4. scipy.signal：信号处理工具。

5. scipy.sparse：稀疏矩阵和稀疏线性系统求解器。

6. scipy.special：SPECFUN（这是一个实现了许多常用数学函数（如伽玛函数）的Fortran库）的包装器。

7. scipy.stats：标准连续和离散概率分布（如密度函数、采样器、连续分布函数等）、各种统计检验方法，以及更好的描述统计法。

8. scipy.weave：利用内联C++代码加速数组计算的工具。

注：NumPy跟SciPy的有机结合完全可以替代MATLAB的计算功能（包括其插件工具箱）。

SymPy

是python的数学符号计算库，用它可以进行数学表达式的符号推导和演算。

pandas

提供了使我们能够快速便捷地处理结构化数据的大量数据结构和函数。你很快就会发现，它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。

pandas兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库(如SQL)灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，以便更为便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。

对于使用R语言进行统计计算的用户，肯定不会对DataFrame这个名字感到陌生，因为它源自于R的data.frame对象。但是这两个对象并不相同。R的data.frame对象所提供的功能只是DataFrame对象所提供的功能的一个子集。也就是说pandas的DataFrame功能比R的data.frame功能更强大。

matplotlib

是最流行的用于绘制数据图表的Python库。它最初由John D. Hunter（JDH）创建，目前由一个庞大的开发人员团队维护。它非常适合创建出版物上用的图表。它跟IPython（马上就会讲到）结合得很好，因而提供了一种非常好用的交互式数据绘图环境。绘制的图表也是交互式的，你可以利用绘图窗口中的工具栏放大图表中的某个区域或对整个图表进行平移浏览。

TVTK

是python数据三维可视化库，是一套功能十分强大的三维数据可视化库，它提供了Python风格的API，并支持Trait属性(由于Python是动态编程语言，其变量没有类型，这种灵活性有助于快速开发，但是也有缺点。而Trait库可以为对象的属性添加检校功能，从而提高程序的可读性，降低出错率。) 和NumPy数组。此库非常庞大，因此开发公司提供了一个查询文档，用户可以通过下面语句运行它：

from enthought.tvtk.toolsimport tvtk_doc

tvtk_doc.main()

Scikit-Learn

是基于python的机器学习库，建立在NumPy、SciPy和matplotlib基础上，操作简单、高效的数据挖掘和数据分析。其文档、实例都比较齐全。

小编建议：初学者使用python(x, y)，其是一个免费的科学和工程开发包，提供数学计算、数据分析和可视化展示。非常方便！

其官网：（由于某种原因，国内上不去，需要翻墙）

下载地址：（小编到网上搜到的一个地址，亲测可以用）

下图展示了python(x, y) 强大功能。