在当今互联网技术日新月异的背景下，Python作为一门简洁、高效、易学的语言，广受开发者欢迎。然而，由于Python解释器的特性，导致Python在一些性能要求较高的场景下表现不尽如人意。为了解决这个问题，我们可以利用Python的扩展机制，通过C语言编写扩展，将高效的C代码与Python完美结合，提升代码的性能。本文将为大家介绍在Python中如何使用C语言编写扩展，实现无缝集成与高效性能。
一、简介 Python是一门功能强大的高级脚本语言，它的强大不仅表现在其自身的功能上，而且还表现在其良好的可扩展性上，正因如此，Python已经开始受到越来越多人的青睐，并且被屡屡成功地应用于各类大型软件系统的开发过程中。 与其它普通脚本语言有所不同，Python程序员可以借助Python语言提供的API，使用C或者C++来对Python进行功能性扩展，从而即可以利用Python方便灵活的语法和功能，又可以获得与C或者C++几乎相同的执行性能。执行速度慢是几乎所有脚本语言都具有的共性，也是倍受人们指责的一个
本文以Python 3.5及其以后的版本为主进行介绍。 运算符功能说明+算术加法，列表、元组、字符串合并与连接-算术减法，集合差集*乘法，序列重复/真除法//求整商-相反数%求余数，字符串格式化**幂运算<、<=、>、>=、==、!=（值）大小关系比较，集合的包含关系比较or逻辑或and逻辑与not逻辑非in成员测试is对象实体同一性测试（地址）|、^、&、<<、>>、~位运算符&、|、^集合交集、并集、对称差集@矩阵相乘运算符 最后一个矩阵相乘运算符用来对矩阵进行计算，需要用到python扩展库numpy
上一期题目链接：1000道Python题库系列分享二（48道） 上一题题目参考答案： 2.1 31 2.2 'F' 2.3 Python采用的是基于值得内存管理方式，在Python中可以为不同变量赋值为相同值，这个值在内存中只有一份，多个变量指向同一个内存地址；Python具有自动内存管理功能，会自动跟踪内存中所有的值，对于没有任何变量指向的值，Python自动将其删除。 2.4 /表示真除法，即使整数除以整数，结果也是实数；//表示整除法，结果是向下取整的整数。 2.5 可以 2.6 是 2.
Python提供了丰富的标准库（不需要安装） ，还支持大量的第三方扩展库，它们数量众多、功能强大、涉及面广、使用方便，得到各行业领域工程师的青睐。 因此熟练运用Python扩展库，可以提高软件的开发速度。
本系列题目共约1000道，下一期题库分享时发布本期题目参考答案，可以在微信公众号菜单查看系列题目。 1.1 到Python官方网站下载并安装Python解释器环境。 1.2 到Anaconda官方网站下载并安装最新的Anaconda3开发环境。 1.3 Python程序的__name__的作用是什么？ 1.4 Python安装扩展库常用的工具是__________和conda，其中后者需要安装Python集成开发环境Anaconda3之后才可以使用，而前者是Python官方推荐和标配的。 1.5
闲言碎语不多讲，今天介绍一下Python扩展库pyexecjs。 首先进入命令提示符环境，使用pip安装Python扩展库pyexecjs，瞬间完成： 然后就可以在Python中执行JavaScrip
3、创建虚拟环境，如果有可能根据需要使用不同版本的扩展库，这就需要使用Python创建一个虚拟环境。
大家都知道Jupyter Notebook是一款编写Python的神器，然而编辑Jupyter Notebook离不开网页，很多本地的编辑器都不支持编译Notebook。最近，微软的强大编译器VsCode宣布支持Jupyter Nootbook，就让我们看一下，他们是如何做到的，以及怎么使用吧。
雷达图是一种常用的数据可视化与展示技术，可以把多个维度的信息在同一个图上展示出来，使得各项指标一目了然。本文代码通过绘制五角星演示了polar()函数的用法。
使用扩展库pycallgraph分析Python程序中函数之间的调用关系，使用软件graphviz绘制图形进行可视化。
最近一直在想用C++封装一些在工作中常用的Python扩展模块，因为之前没有用C++写过类似的东西，因此一直在网上找一些文章，但是我发现好多文章都描述的不是很清晰，对于老鸟来说应该会很容易，但是像我这种初学者，肯定会造成很大的困扰，因为总是出现很多的报错，搞的头很大，因此我将成功的案例分享一下，并且详细的解释下让我产生疑惑的地方。
在Python开发的世界中，正确的工具可以让你事半功倍。本文将向你介绍一些受欢迎的Python开发工具，以及如何使用它们来提高你的编程效率和代码质量。
本文介绍了如何利用Python的Cython和SWIG库进行C/C++与Python的交互，以及编译Python扩展和创建Python模块。
在VS这一款号称“宇宙最强”的IDE和编译器中，高度集成了对python语言的支持，并直接加入了机器学习的框架，只需要在安装的时候选择python模块就行（可以选择安装python2,、python3或者Anaconda）。VS2017安装好之后就可以新建python项目，在项目的python环境下可以管理多个python环境，还可以安装、删除或者更新python包，这点非常方便。比如安装numpy、scipy、TensorFlow、opencv等。在VS2017中写python也有不错的代码提示和补全功能。
关于支持向量机的理论知识，大家可以查阅机器学习之类的书籍或网上资源，本文主要介绍如何使用Python扩展库sklearn中的支持向量机实现数字图片分类。 1、首先编写代码生成一定数量的含有数字的图片
其他各种配置可以见Full Listing of Options and Their Descriptions — flake8 6.0.0 documentation
假设当前文件夹中有Excel文件“电影导演演员.xlsx”，其中数据格式如下图所示：
本文代码需要正确安装Python扩展库pywin32，建议下载whl文件进行离线安装。然后调用win32api的ShellExecute()函数来实现文档打印，系统会根据文档类型自动选择不同的软件进行打开并自动打印，如果要打印的是图片的话，需要手工确认一下。关于ShellExecute()函数的参数含义请查阅Windows API或pywin32帮助文档。 import win32print import win32api for fn in ['1.txt', '2.txt', '3.txt', '4.d
感谢广东东软学院计算机系赵晨杰老师的交流。 如果实（复）非奇异矩阵A能够化成正交（酉）矩阵Q与实（复）非奇异上三角矩阵R的乘积，即A=QR，则称其为A的QR分解。 Python扩展库numpy实现了矩
使用Python扩展库netifaces查看所有网络接口信息，获取指定IP地址对应的MAC地址，通过注册表查询网卡名称。
使用cython编译pyx文件输出c和h文件（带cdef public等定义才会输出头文件）,pyx添加
不论什么语言，我们都需要注意性能优化问题，提高执行效率。选择了脚本语言就要忍受其速度，这句话在某种程度上说明了Python作为脚本语言的不足之 处，那就是执行效率和性能不够亮。尽管Python从未如C和Java一般快速，但是不少Python项目都处于开发语言领先位置。 Python 很简单易用，但大多数人使用Python都知道在处理密集型cpu工作时，它的数量级依然低于C、Java和JavaScript。但不少第三方不愿赘述 Python的优点，而是决定自内而外提高其性能。如果你想让Python在同一硬件
在VSCode中编写Python程序时，由于有些地方要使用环境变量，但是发现设置的环境变量有时不起作用，花了点时间研究了一下，过程不表，直接说结论。
python3使用ctypes在windows中访问C和C++动态链接库函数示例 这是我们的第一个示例，我们尽量简单，不传参，不返回，不访问其他的动态链接库 一 测试环境介绍和准备 测试环境： 操作系统：windows10 Python版本：3.7.0 VS版本：vs2015社区版（免费） 相关工具下载： VS版本vs2015社区版（免费） Python3.7.0 （源码和安装文件） http://ffmpeg.club/python 二 C/C++部分代码 1 首先完成C/C++的动态链接库，与做python扩展库不同，ctypes调用的c++库其实与python没有代码关联，只是提供了开放公共标准。
Python本身对向量操作的支持并不是很好，需要借助列表推导式或函数式编程来实现，例如： >>> import random # 生成随机测试数据 >>> x = random.sample(range(1000), 5) >>> y = random.sample(range(1000), 5) # 列表推导式，模拟向量减法 >>> [vecX-vecY for vecX, vecY in zip(x,y)] [-171, -370, -66, 282, 231] # 列表推导式，模拟向量减法 >>>
Python扩展库numpy.linalg的eig()函数可以用来计算矩阵的特征值与特征向量，而numpy.linalg.inv()函数用来计算可逆矩阵的逆矩阵。 >>> import numpy as np >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6], [7,8,9]]) # 计算矩阵特征值与特征向量 >>> e, v = np.linalg.eig(x) # 根据特征值和特征向量得到原矩阵 >>> y = v * np.diag(e) * np.linalg.inv(v) >
在数学里，特别是将线性代数套用到物理时，爱因斯坦求和约定（Einstein summation convention）是一种标记的约定，又称为爱因斯坦标记法（Einstein notation），在处理关于坐标的方程式时非常有用。采用爱因斯坦求和约定，可以使数学表达式显得简洁明快。
Python启动时，仅加载了很少一部分模块，其它模块需要由程序员显示加载。使用“sys.modules.items()”显示所有预加载的模块信息。
（二）掌握Windows下Anaconda的简单使用，包括IDLE、Jupyter Notebook、Spyder工具的使用。
1、Python是一种跨平台、开源、免费的高级动态编程语言。（对） 2、Python 3.x完全兼容Python 2.x。（错） 3、Python 3.x和Python 2.x唯一的区别就是：print在Python 2.x中是输出语句，而在Python 3.x中是输出函数。（错） 4、在Windows平台上编写的Python程序无法在Unix平台运行。（错） 5、不可以在同一台计算机上安装多个Python版本。（错） 6、已知 x = 3，那么赋值语句 x = 'abcedfg' 是无法正常执行的。（错）
本文介绍Python扩展库numpy的函数average()的用法。 >>> import numpy as np # 创建二维矩阵 >>> x = np.matrix([[1,2,3], [4,5,6]]) # 设置权重 >>> w1 = [0.3, 0.7] # 纵向计算加权平均 >>> np.average(x, axis=0, weights=w1) matrix([[ 3.1, 4.1, 5.1]]) >>> w2 = [0.3, 0.3, 0.4] # 横向计算加权平均 >>> np.av
高级语言，面向对象，可扩展，可移植性用于在不同的平台（因为Python是用C写的，又由于C的可移植性）
python作为一门强大的脚本语言，优势自然不必说。但是，当我们的模型较复杂，运算量较大的时候，python的短板就会出现，就是运算速度慢。当然，解决这一问题有很多方法，比如pypy的jit技术，但是抛开稳定性不提，使用pypy有很多限制，而且不是那么工程化。所以，向大家介绍Cython，方便将别的应用场景中的一些重计算的部分单独取出来，然后用Cython改写，独立成模块来提高运算速度。
在Python扩展库Matplotlib中，函数spy()用来绘制和显示二维数组的稀疏模式，即使用散点符号显示二位数字中的非0位置。其完整用法如下：
老金曰：Python是支持可视化编程，进行GUI开发库有Tkinter、wxPython和 PyQt，前面两个不说了，不支持向C#程序那么方便的拖放控件编程，完全是盲人摸象，对我这种美感不强的人来说，简直是致命的威胁，而pyqt4或者 pyqt5完美的解决了我这个困惑，下面就pyqt+pycharm集成安装配置做了详细说明，经验之谈，让你觉得踏过的坑不会再一次踏了。
5. 熟练掌握使用pip管理Python扩展库，以及模块的导入与初步使用方法。（重点，难点）
本文代码重点在于演示Python扩展库matplotlib.pyplot中fill_between()函数的用法。 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 x = np.arange(0.0, 4.0*np.pi, 0.01) y = np.sin(x) # 绘制正弦曲线 plt.plot(x, y) # 绘制基准水平直线 plt.plot((x.min(),x.max()), (0,0)) # 设置坐标轴标签 plt.xla
通过本课程的学习，使得学生能够理解Python的编程模式（命令式编程、函数式编程），熟练运用Python运算符、内置函数以及列表、元组、字典、集合等基本数据类型和相关列表推导式、切片等特性来解决实际问题，熟练掌握Python分支结构、循环结构、函数设计以及类的设计与使用，熟练使用字符串方法，适当了解正则表达式，熟练使用Python读写文本文件，适当了解二进制文件操作，了解Python程序的调试方法，了解Python面向对象程序设计模式，掌握使用Python操作SQLite数据库的方法，掌握Python+pandas进行数据处理的基本用法，掌握使用Python+matplotlib进行数据可视化的用法,同时还应培养学生的代码优化与安全编程意识。
本文代码需要正确安装Python扩展库pywin32，建议下载whl文件进行离线安装。然后调用win32api的ShellExecute()函数来实现文档打印，系统会根据文档类型自动选择不同的软件进行打开并自动打印，如果要打印的是图片的话，需要手工确认一下。
编写Python程序，使用扩展库Matplotlib绘制三维曲线，实现计算机图形学中的三次贝塞尔曲线。
前言 在机器学习中，很多时候我们需要Python和C的混合编程，最重要的原因是为了性能效率的提升： 解释型语言一般比编译型语言慢，一般提高性能的有效做法是，先做性能测试，找出性能瓶颈部分，然后把瓶颈部分在扩展中实现。 本文的目标是在windows平台下（使用pycharm），实现python调用C语言编写的程序。主要参考资料： python扩展实现方法--python与c混和编程（http://www.cnblogs.com/btchenguang/archive/2012/09/04/2670849.ht
查看Visual Studio Code Tips and Tricks，快速熟悉VSCode。
Python 3.7增添了众多新的类，可用于数据处理、针对脚本编译和垃圾收集的优化以及更快的异步I/O。
当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。
对于Python应用程序，导入模块占用了大部分启动时间。例如，pipenv --version 花费了大约800ms，而import pipenv 花费了700ms。
说明： 1、需要首先安装Python扩展库scipy。 2、本文代码只适用于未压缩的WAV声音文件。 参考代码： 绘制结果：
来源:Python开发者 ID:PythonCoder 当谈到Python时，一般指的是CPython。但Python实际上是一门语言规范，只是定义了Python这门语言应该具备哪些语言要素，应当能完成什么样的任务。这种语言规范可以用不同的方式实现，可以用C实现，也可以用C++、Java、C#、JavaScript，甚至使用Python自己实现。这篇文章就是简要介绍并比较不同的Python实现，并且今后还会不断的扩充。 CPython CPython是标准Python，也是其他Python编译器的参考实现
昨天推送了使用docx2python扩展库提取文档中图片的文章之后，经网友perfect提醒，实际上使用python-docx这个扩展库也可以提取浮动图片，并给出了参考代码。经过分析和测试，确实可以，然后根据分析我把perfect朋友给出的代码又简化改进了一下，思路如下：
1）Python标准库zlib提供了字节串压缩与解压缩功能，压缩比取决于原始信息中数据重复度。
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