pyopengl教程,pyopencl

http://www.itjxue.com  2023-01-07 20:09  来源:未知  点击次数: 

Python 适合开发什么

Python(派森),它是一个简单的、解释型的、交互式的、可移植的、面向对象的超高级语言。这就是对Python语言的最简单的描述。

Python有一个交互式的开发环境,因为Python是解释运行,这大大节省了每次编译的时间。Python语法简单,且内置有几种高级数据结构,如字典、列表等,使得使用起来特别简单,程序员一个下午就可学会,一般人员一周内也可掌握。

Python具有大部分面向对象语言的特征,可完全进行面向对象编程。它可以在MS-DOS、Windows、Windows NT、Linux、Soloris、Amiga、BeOS、OS/2、VMS、QNX等多种OS上运行。

编程语言 ?Python语言可以用来作为批处理语言,写一些简单工具,处理些数据,作为其他软件的接口调试等。Python语言可以用来作为函数语言,进行人工智能程序的开发,具有Lisp语言的大部分功能。

Python语言可以用来作为过程语言,进行我们常见的应用程序开发,可以和VB等语言一样应用。Python语言可以用来作为面向对象语言,具有大部分面向对象语言的特征,常作为大型应用软件的原型开发,再用C++改写,有些直接用Python来开发。

数据库 ?Python在数据库方面也很优秀,可以和多种数据库进行连接,进行数据处理,从商业型的数据库到开放源码的数据库都提供支持。例如:Oracle,Ms SQL Server等等。有多种接口可以与数据库进行连接,至少包括ODBC。

有许多公司采用着Python+MySql的架构。因此,掌握了Python使你可以充分利用面向对象的特点,在数据库处理方面如虎添翼。 ?Windows编程 ?Python不仅可以在Unix类型的操作系统上应用,同样可以在Windows系统里有很好的表现。通过添加PythonWin模块,就可以通过COM形式调用和建立各种资源,包括调用注册表、ActiveX控件以及各种COM等工作,最常见的例子就是通过程序对Office文档进行处理,自动生成文档和图表。

通过Python,还可以利用py2exe模块生成exe应用程序。还有许多其他的日常维护和管理工作也可以交给Python来做,从而减少维护的工作量。利用Python,你还可以开发出象VB,VC,Delphi那样的GUI程序,但却可以在多个平台上执行。这在许多方面并不逊色于Java。 ?多媒体 ? ?

利用PIL、Piddle、ReportLab等模块,你可以处理图象、声音、视频、动画等,从而为你的程序添加亮丽的光彩。动态图表的生成、统计分析图表都可以通过Python来完成。另外,还有OpenGL。利用PyOpenGl模块,你可以非常迅速的编写出三维场景。

科学计算 ? Python可以广泛的在科学计算领域发挥独特的角色。有许多模块可以帮助你在计算巨型数组、矢量分析、神经网络等方面高效率完成工作。尤其是在教育科研方面,可以发挥出独特的优势。 ? ?

网络编程 Python可以非常方便的完成网络编程的工作,提供了众多的解决方案和模块,可以非常方便的定制出自己的服务器软件,无论是c/s,还是b/s模式,都有很好的解决方法。

总结:一个优秀的Python工程师在任何的公司待遇都是非常不错的,不仅仅领域很广,相比于其他的程序语言来说,Python更加灵活,功能强大,简单易学,是大部分企业,开发者,甚至运维和测试喜欢的语言,包括全世界最大的苹果公司。如果对于你来说想要学习,但是缺乏指引,缺乏别人的教导你会寸步难行,甚至错过一次高薪发展的机会,【新人不怕学不好,就怕没人教!】仔细阅读下面的代码,加上代码里面的内容,你就有了一次全

新的机会和改变,成为一名优秀的高薪Python开发者,你只差这一件事!资源是小,学习是大,学习全在你,注定不平凡。

毫无基础的人如何入门 Python ?

Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言,比如非常难学的C语言,非常流行的Java语言,适合初学者的Basic语言,适合网页编程的JavaScript语言等等。

那Python是一种什么语言?

首先,我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽管不同的编程语言差异极大,最后都得“翻译”成CPU可以执行的机器指令。而不同的编程语言,干同一个活,编写的代码量,差距也很大。

比如,完成同一个任务,C语言要写1000行代码,Java只需要写100行,而Python可能只要20行。

所以Python是一种相当高级的语言。

你也许会问,代码少还不好?代码少的代价是运行速度慢,C程序运行1秒钟,Java程序可能需要2秒,而Python程序可能就需要10秒。

那是不是越低级的程序越难学,越高级的程序越简单?表面上来说,是的,但是,在非常高的抽象计算中,高级的Python程序设计也是非常难学的,所以,高级程序语言不等于简单。

但是,对于初学者和完成普通任务,Python语言是非常简单易用的。连Google都在大规模使用Python,你就不用担心学了会没用。

用Python可以做什么?可以做日常任务,比如自动备份你的MP3;可以做网站,很多著名的网站包括YouTube就是Python写的;可以做网络游戏的后台,很多在线游戏的后台都是Python开发的。总之就是能干很多很多事啦。

Python当然也有不能干的事情,比如写操作系统,这个只能用C语言写;写手机应用,只能用Objective-C(针对iPhone)和Java(针对Android);写3D游戏,最好用C或C++。

如果你是小白用户,满足以下条件:

会使用电脑,但从来没写过程序;

还记得初中数学学的方程式和一点点代数知识;

想从编程小白变成专业的软件架构师;

每天能抽出一个半小时学习。可以看下面的代码

如何测试pyopengl安装成功

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1.

直接copy

下载的模块文件中已经有了模块的文件,有些模块只有一个文件,比如较早版本的BeautifulSoup,有些是一个文件夹,比如新版本BeautifulSoup就是一个叫做bs4的文件夹。

把这些文件直接copy到你的python路径下的/Lib/site-packages文件夹中,比如C:/Python27/Lib/site-packages。之后就可以在程序里直接引用了:

import BeautifulSoup

或者

from bs4 import BeautifulSoup

这是根据你放置的文件位置不同而决定的。

网上有人说直接放在Lib文件夹中就可以了。的确这样也行,但Lib文件夹中都是自带的模块,看一下就会发现我们用过的random、re等模块的代码文件。而外部模块一般放在site-packages文件夹中。

2.

setup.py

很多模块里都附带了setup.py文件,有同学直接双击了,然后发现没有用。

它的使用方法是从命令行去到setup.py所在的路径下,运行

python setup.py install

仔细看一下安装时输出的信息可以发现,在线学习这个命令做的事情其实也就是帮你把模块的代码copy到site-packages文件夹。

3.

setuptools

使用setuptools可以直接根据模块名称来自动下载安装,不需要自己再去寻找模块的安装文件。不过在使用之前,你得先安装setuptools自身。

windows平台的32位python,可以直接下载setuptools的exe文件安装。(去搜索setuptools windows可以找到,我也上传了一份在论坛本帖后面)

Linux用户可以从包管理器中安装,比如ubuntu:

apt-get install python-setuptools

windows平台64位python得用ez_setup.py进行安装(文件我也上传了)。这种方式也适用于所有平台。

在ez_setup.py所在文件夹下运行:

python ez_setup.py

setuptools会被安装在python路径\Scripts下。之后,你可以把这个路径添加到环境变量path中,也可以直接从命令行进入到Scripts文件夹下,执行easy_install,看看是否安装成功了。

之后,你就可以直接用它来安装你想要的模块,比如PIL:

easy_install PIL

视频教程程序就会帮你自动下载安装到site-packages里。

最后,介绍几个不错的模块,供大家参考使用。

PIL - 图形处理

PyXML - 解析和处理XML文件

MySQLdb - 连接MySQL数据库

Tkinter - 图形界面接口,python自带

smtplib - 发送电子邮件

ftplib - ftp编程

PyMedia - 多媒体操作

PyOpenGL - OpenGL接口

BeautifulSoup - HTML/XML的解析器

Python的应用前景。

虽然Python的开发效率较高,但是早年的Python的运行速度相对于其他语言要慢一些也是被很多程序员诟病Python的主要原因,但最近几年PyPy解释器在不断的提高着Python的运行速度 ,通过PyPy运行的程序,在某些场景下速度直接逼近C语言,相信再过几年,Python的运行速度将不再是问题。另外,由于近些年CPU处理速度的快速发展,编程语言本身的快慢在大多数业务场景下已不再被做为主要考量(除了对响应速度极为敏感的业务,如搜素),因此,可以看出Python在追求运行速度快上也是有所考虑的。想学的童鞋可以加企鹅裙前三位是227,中间是435,后三位是450可以 视频资料免费分享交流经验和讲解行情

最后一个就是Python的功能,由于环境机制和语言特性,让Python强大起来是分分钟的事情,只要会配置源,会配置环境,开发就会变得非常简单了,这是导致Python大火的另一个主要原因之一,Python的标准库和第三方库强大到你无法想象,无论你想从事任何方向的技术编程,你几乎都能找到相应的库支持,以下仅举几个栗子:

WEB开发:最火的Python web框架Django, 支持异步高并发的Tornado框架,短小精悍的flask,bottle, Django官方的标语把Django定义为the framework for perfectionist with deadlines(大意是一个为完全主义者开发的高效率web框架)

网络编程:支持高并发的Twisted网络框架, py3引入的asyncio使异步编程变的非常简单

爬虫:爬虫领域,Python几乎是霸主地位,Scrapy\Request\BeautifuSoap\urllib等,想爬啥就爬啥

云计算:目前最火最知名的云计算框架就是OpenStack,Python现在的火,很大一部分就是因为云计算

人工智能:谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?这本已是一个不需要争论的问题。如果说五年前,Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么五年之后,趋势已经非常明确了,特别是前段时间 Facebook 开源了 PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把交椅。

自动化运维:问问中国的每个运维人员,运维人员必须会的语言是什么?10个人相信会给你一个相同的答案,它的名字叫Python

金融分析:我有个朋友之前在金融行业,10年的时候,他们公司写的好多分析程序、高频交易软件就是用的Python,到目前,Python是金融分析、量化交易领域里用的最多的语言

科学运算:你知道么,97年开始,NASA就在大量使用Python在进行各种复杂的科学运算,随着NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等众多程序库的开发,使的Python越来越适合于做科学计算、绘制高质量的2D和3D图像。和科学计算领域最流行的商业软件Matlab相比,Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛

游戏开发:在网络游戏开发中Python也有很多应用。相比Lua or C++,Python 比 Lua 有更高阶的抽象能力,可以用更少的代码描述游戏业务逻辑,与 Lua 相比,Python 更适合作为一种 Host 语言,即程序的入口点是在 Python 那一端会比较好,然后用 C/C++ 在非常必要的时候写一些扩展。Python 非常适合编写 1 万行以上的项目,而且能够很好地把网游项目的规模控制在 10 万行代码以内。另外据我所知,知名的游戏文明就是用Python写的。

列举这么多之后,你会发现,Python几乎在上述每个领域都做的非常优秀,这是一门真正意义上的全栈语言,即使目前世界上使用最广泛的Java语言,在很多方面与Python相比也逊色很多!我目前还看不到有哪门语言,能同时在如此多的领域能做出这些成绩。所以,大胆来吧,不会错。

附上一张今年语言排行榜。

最后附Python岗位最新薪资

目前应用最多的:全栈开发、数据分析、运维开发,可以看到,Python工程师的起薪大多数在15K起,3年以上工程师的起薪大多超过20K。

学python可以做什么

1WEB开发

在国内,豆瓣一开始就使用Python作为web开发基础语言,知乎的整个架构也是基于Python语言,这使得web开发这块在国内发展的很不错。

尽管目前Python并不是做Web开发的首选,但一直都占有不可忽视的一席。Python中有各类Web框架,无论是简单而可以自由搭配的微框架还是全功能的大型MVC框架都一应俱全,这在需要敏捷开发的Web项目中也是十分具有优势的。广泛使用(或曾经广泛使用)Python提供的大型Web服务包括知乎、豆瓣、Dropbox等网站。加之Python本身的“胶水”特性,很容易实现在需要大规模性能级计算时整合其它语言,同时保留Web开发时的轻便快捷。

除此之外,Python中还有大量“开箱即用”的模块,用于与各种其它网站的对接等相关功能。如果希望开发个微信公众号相关功能,wechat-sdk/weixin-python等包,能够使你几乎完全不用管文档中提及的各种服务器交互细节,专注于功能实现即能完成开发。

目前,国内的Python web开发主要有两个技术栈:

(1)Django

Django是一个高级的敏捷web开发框架,如果学会了,撸一个网站很快。当然如果纯粹比撸网站的速度,基于ruby的Ruby on rails显然更快,但是Django有一个优势就是性能优秀,更适合国内网站的应用场景。国外的著名图片社区Pinterest早期也是基于Django开发的,承受了用户快速增长的冲击。所以说如果你想快速开发一个网站,还能兼顾APP客户端的API调用需求,Django是可以信赖的。

(2)Flask

相对于Django,Flask则是一个轻量级的web框架,Flask的最大的优势是性能优越,适合配合手机客户端开发后台API服务。国内基于Flask的Restful API服务这快很火,也是需求最大的。知名的比如百度、网易、小米、陌陌等等很多公司都有基于Flask的应用部署。当然,如果你想做一个传统的web网站,还是建议使用Django,Flask的优势是后端、API,不适合构建全功能网站。

2网络爬虫

网络爬虫是Python比较常用的一个场景,国际上,google在早期大量地使用Python语言作为网络爬虫的基础,带动了整个Python语言的应用发展。以前国内很多人用采集器搜刮网上的内容,现在用Python收集网上的信息比以前容易很多了。

Python在这个方面有许多工具上的积累,无论是用于模拟HTTP请求的Requests、用于HTML DOM解析的PyQuery/BeautifulSoup、用于自动化分布式爬取任务的Scrapy,还是用于最简化数据库访问的各种ORM,都使得Python成为数据爬取的首选语言之一。特别是,爬取后的数据分析与计算是Python最为擅长的领域,非常容易整合。目前Python比较流行的网络爬虫框架是功能非常强大的scrapy。

3人工智能与机器学习

人工智能是现在非常火的一个方向,AI热潮让Python语言的未来充满了无限的潜力。现在释放出来的几个非常有影响力的AI框架,大多是Python的实现,为什么呢?

因为Python足够动态、具有足够性能,这是AI技术所需要的技术特点。比如基于Python的深度学习库、深度学习方向、机器学习方向、自然语言处理方向的一些网站基本都是通过Python来实现的。机器学习,尤其是现在火爆的深度学习,其工具框架大都提供了Python接口。Python在科学计算领域一直有着较好的声誉,其简洁清晰的语法以及丰富的计算工具,深受此领域开发者喜爱。

早在深度学习以及Tensorflow等框架流行之前,Python中即有scikit-learn,能够很方便地完成几乎所有机器学习模型,从经典数据集下载到构建模型只需要简单的几行代码。配合Pandas、matplotlib等工具,能很简单地进行调整。

而Tensorflow、PyTorch、MXNet、Keras等深度学习框架更是极大地拓展了机器学习的可能。使用Keras编写一个手写数字识别的深度学习网络仅仅需要寥寥数十行代码,即可借助底层实现,方便地调用包括GPU在内的大量资源完成工作。

值得一提的是,无论什么框架,Python只是作为前端描述用的语言,实际计算则是通过底层的C/C++实现。由于Python能很方便地引入和使用C/C++项目和库,从而实现功能和性能上的扩展,这样的大规模计算中,让开发者更关注逻辑于数据本身,而从内存分配等繁杂工作中解放出来,是Python被广泛应用到机器学习领域的重要原因。

4数据分析处理

数据分析处理方面,Python有很完备的生态环境。“大数据”分析中涉及到的分布式计算、数据可视化、数据库操作等,Python中都有成熟的模块可以选择完成其功能。对于Hadoop-MapReduce和Spark,都可以直接使用Python完成计算逻辑。这无论对于数据科学家还是对于数据工程师而言都是十分便利的。

5服务器运维及其它小工具

Python对于服务器运维而言也有十分重要的用途。由于目前几乎所有Linux发行版中都自带了Python解释器,使用Python脚本进行批量化的文件部署和运行调整都成了Linux服务器上很不错的选择。Python中也包含许多方便的工具,从调控ssh/sftp用的paramiko,到监控服务用的supervisor,再到bazel等构建工具,甚至conan等用于C++的包管理工具,Python提供了全方位的工具集合,而在这基础上,结合Web,开发方便运维的工具会变得十分简单。

更有意思的是,Python社区的开发者们还制作了诸如itchat这样的开发工具包,你大可以用微信来管理服务器或是各种服务的运行。想想看,一个微信机器人,能够在出现异常时,又或者每天固定时刻汇报服务器或是程序运行情况,甚至包含用matplotlib/seaborn绘制的图表,一目了然,而你对它发上简简单单一句话,即可完成对服务器的调整。

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6桌面程序

Python也可以用于桌面软件开发(如sublime text等),甚至移动端开发(参看kivy)。Python简洁方便,各种工具包齐全的环境,能大幅度减少开发者的负担。著名的UI框架QT有Python语言的实现版本PyQT。Python简单易用的特性加上QT的优雅,可以很轻松的开发界面复杂的桌面程序,并且能轻松实现跨平台特性。

7多媒体应用

可以用Python里面的PIL、Piddle、ReportLab 等模块对图象、声音、视频、动画等进行处理,还可以用Python生成动态图表和统计分析图表。另外,还可以利用PyOpenGl模块非常快速有效的编写出三维场景。

(责任编辑:IT教学网)

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