python代码100行(python200行代码)

python建造一个100行4列的二维数组，在第一行分别写入四个标题元素，从第二行开始读入数据，代

table?=?[["col1","col2","col3","col4"]]

for?i?in?range(99):

????table.append(read_data())

没有table类，你不是说就做二位数组嘛。这样就可以了。。然后你的read_data每次返回一个具有4个数据的list就可以了。。

100行Python代码，轻松完成贪吃蛇小游戏？

你是想让我们向你提问题？你这个放错地方了，应该发布到自己的博客或论坛上面才对

如果Java要打100行的代码，一般用Python要打大概多少行？

视具体代码情况而定，视是否引用外部包而定，视个人编程书写习惯而定。

具体的来说，Python可以将任意长的代码写在一行上（其实好像java也可以这么干）。

所以行数说明不了什么问题。

平均来看，Java要打100行的代码，Python大约需要50行代码左右。

另外Python在某些问题上，处理比Java要更消耗资源，不过Python用了很多多线程优化，所以说起来，单机的运行速度不相上下，但在服务器上运行就能看出来Java是有明显优势的。

我用了100行Python代码，实现了与女神尬聊微信（附代码）

朋友圈很多人都想学python，有一个很重要的原因是它非常适合入门。对于 人工智能算法 的开发，python有其他编程语言所没有的独特优势， 代码量少 ，开发者只需把精力集中在算法研究上面。

本文介绍一个用python开发的，自动与美女尬聊的小软件。以下都是满满的干货，是我工作之余时写的，经过不断优化，现在分享给大家。那现在就让我们抓紧时间开始吧！

准备：

编程工具IDE：pycharm

python版本： 3.6.0

首先新建一个py文件，命名为：ai_chat.py

PS： 以下五步的代码直接复制到单个py文件里面就可以直接运行。为了让读者方便写代码，我把代码都贴出来了，但是排版存在问题，我又把在pycharm的代码排版给截图出来。

第一步： 引入关键包

简单介绍一下上面几个包的作用： pickle 包 是用来对数据序列化存文件、反序列化读取文件，是人类不可读的，但是计算机去读取时速度超快。（就是用记事本打开是乱码）。 而 json包 是一种文本序列化，是人类可读的，方便你对其进行修改（记事本打开，可以看到里面所有内容，而且都认识。） gensim 包 是自然语言处理的其中一个python包，简单容易使用，是入门NLP算法必用的一个python包。 jieba包 是用来分词，对于算法大咖来说效果一般般，但是它的速度非常快，适合入门使用。

以上这些包，不是关键，学习的时候，可以先跳过。等理解整个程序流程后，可以一个一个包有针对性地去看文档。

第二步：静态配置

这里path指的是对话语料（训练数据）存放的位置，model_path是模型存储的路径。

这里是个人编程的习惯，我习惯把一些配置，例如：文件路径、模型存放路径、模型参数统一放在一个类中。当然，实际项目开发的时候，是用config 文件存放，不会直接写在代码里，这里为了演示方便，就写在一起，也方便运行。

第三步： 编写一个类，实现导数据、模型训练、对话预测一体化

首次运行的时候，会从静态配置中读取训练数据的路径，读取数据，进行训练，并把训练好的模型存储到指定的模型路径。后续运行，是直接导入模型，就不用再次训练了。

对于model类，我们一个一个来介绍。

initialize() 函数和 __init__() 函数 是对象初始化和实例化，其中包括基本参数的赋值、模型的导入、模型的训练、模型的保存、最后返回用户一个对象。

__train_model() 函数，对问题进行分词，使用 gesim 实现词袋模型，统计每个特征的 tf-idf , 建立稀疏矩阵，进而建立索引。

__save_model() 函数 和 __load_model() 函数 是成对出现的，很多项目都会有这两个函数，用于保存模型和导入模型。不同的是，本项目用的是文件存储的方式，实际上线用的是数据库

get_answer() 函数使用训练好的模型，对问题进行分析，最终把预测的回答内容反馈给用户。

第四步：写三个工具类型的函数，作为读写文件。

其中，获取对话材料，可以自主修改对话内容，作为机器的训练的数据。我这里只是给了几个简单的对话语料，实际上线的项目，需要大量的语料来训练，这样对话内容才饱满。

这三个工具函数，相对比较简单一些。其中 get_data() 函数，里面的数据是我自己编的，大家可以根据自己的习惯，添加自己的对话数据，这样最终训练的模型，对话方式会更贴近自己的说话方式。

第五步： 调用模型，进行对话预测

主函数main()， 就是你整个程序运行的起点，它控制着所有步骤。

运行结果：

程序后台运行结果：

如果有疑问想获取源码（ 其实代码都在上面 ），可以后台私信我，回复：python智能对话。 我把源码发你。最后，感谢大家的阅读，祝大家工作生活愉快！

python的开发效率每天可以多少行

python的开发效率每天可以100-150行代码。对于一些熟练的程序员来说每天100行代码是正常的生产率，包括需求分析、设计、编码、单元测试和系统测试。

如何用100行Python代码做出魔性声控游戏“八分音符酱”

fnServerData": function ( sSource, aoData, fnCallback ) {

/* Add some extra data to the sender */

aoData.push( { "name": "more_data", "value": "my_value" } );

$.getJSON( sSource, aoData, function (json) {

/* Do whatever additional processing you want on the callback, then tell DataTables */

fnCallback(json)

} );

}