ページ 2-Python チュートリアルプログラミングチュートリアル: Python チュートリアルオンラインで学ぶ-php.cn

Article Tags

ホームページ

技術記事

バックエンド開発

Python チュートリアル

Pythonでforループでインデックスを取得する方法

Pythonでは、enumerate（）関数を使用することは、forループで要素値とインデックスの両方を取得する最も直接的な方法です。 1。enumerate（）を使用してインデックスと値を同時に取得し、デフォルトのクエリ開始は0です。 2.クエリ開始値は、開始パラメーターを介して指定できます。 3.範囲（len（））を使用してインデックスを手動で制御することもできますが、コードは比較的長いです。 4。それを使用する場合、変数の順序は、論理エラーを避けるためにインデックスと値である必要があることに注意してください。 5。ネストされた構造では、enumerate（）の複数の層を組み合わせて、要素の位置を正確に見つけることができます。

Jul 24, 2025 am 02:57 AM

Pythonネットワークプログラミングソケット

Pythonのソケットモジュールを使用して、TCP/UDP通信を実装できます。 1. TCPクライアントを作成するには、ソケットをインポートし、オブジェクトを作成し、サーバーに接続し、データを送信および受信し、接続を閉じる必要があります。 2。サーバーを書き込むには、アドレスをバインドし、聞き、接続を受け入れ、リクエストをプロセスする必要があります。 3.一般的な問題には、setsockoptを使用してアドレスが占有されているときに再利用できるようにすること、完全な送信を確保するためにsend/recvを循環的に処理する必要があります。また、プログラムの詰まりやDNS解像度の遅延を避けるために非ブロッキングモードを設定する必要があります。これらをマスターすることで、基本的なネットワーク通信とデバッグを実現できます。

Jul 24, 2025 am 02:55 AM

Python NLTKによる自然言語処理

NLTKは、NLPの初心者に適しています。インストールが簡単で、完全なコーパスとクリアインターフェイスを提供します。単語セグメンテーション、スピーチの一部のアニット、エンティティ認識の命名などの基本的なタスクを完了することができます。使用法には、PIPINSTALLNLTKのインストール、PunktやWordNetなどのコーパスのダウンロード、モジュールのインポート、およびWordの分離を実装するためのWord_Tokenizeなど、テキストを処理するための呼び出し機能が含まれます。また、ストップワードフィルタリング、単語形式の復元、その他の機能もサポートしていますが、テキストの前処理や中国のサポートが弱いなどの問題に注意を払う必要があります。大規模な処理にはスペイシーまたはトランスを使用することをお勧めします。

Jul 24, 2025 am 02:52 AM

Python Yoloによるオブジェクト検出

Yoloは、Pythonを使用したオブジェクト検出に推奨されます。 1。Yoloはリアルタイムオブジェクト検出モデルです。単一の推論を通じて境界ボックスとカテゴリを出力します。これは、ビデオストリームに高速で適しています。 2。実行中のプロセスには、Ultralyticsライブラリのインストール、事前に訓練されたモデルのダウンロード、モデルの読み込み、推論が含まれます。 3.一般的な問題には、モデルが大きすぎて、より小さなバージョンで選択できること、デフォルトの識別カテゴリが制限されているため、結果はカスタマイズされたトレーニングになり、結果の視覚化を調整できます。 4.カスタムモデルのトレーニングには、ラベル付きデータの準備、data.yamlファイルの構成、およびトレーニングを開始するコマンドを呼び出す必要があります。これらの手順を習得した後、練習を通じて効果を最適化できます。

Jul 24, 2025 am 02:49 AM

Python記述子について詳しく説明しました

記述子は、__get__、__set__、および__delete__メソッドを実装することにより、プロパティアクセス動作のカスタマイズに使用され、プロパティ操作を制御するために使用されるPythonのクラスです。 1. Integerfieldが属性が整数であることを保証するなど、タイプチェックを実行できます。 2。属性アクセスの優先度を制御すると、データ記述子がインスタンス__dict__よりも優先されます。 3。ORMフィールドの制約、怠zyなロード、その他のシナリオに適用されます。 4。それを使用する場合、クラス属性として記述子に注意を払い、__set__を実装して、状態の問題をバイパスして共有されないようにする必要があります。記述子を理解するには、Pythonオブジェクトシステムを深く理解し、再利用可能なコードを作成するのに役立ちます。

Jul 24, 2025 am 02:48 AM

Python initの例

initは、Pythonでオブジェクトプロパティを初期化するために使用される方法です。 1.クラスのインスタンスを作成する場合、__init__は自動的に実行されます。これは、[self.name = nameを介してパラメーターをインスタンスにバインディングするなど、オブジェクトの初期状態を設定するために使用されます。 2.犬のクラスでは、breed = "nown"やage = 1など、パラメーターのデフォルト値を設定でき、初期化を柔軟にすることができます。 3.バンクカウントクラスがバランスがマイナスであるかどうか、データセキュリティが改善されているかどうかなど、initに論理的検証を追加できます。 4。initはコンストラクターではなく初期化方法であることに注意してください。メソッドが実行される前にオブジェクトは既に存在し、正しく綴る必要があり、intまたはiniとして記述することはできません。

Jul 24, 2025 am 02:48 AM

php java プログラミング

高度なデータ視覚化のためにPythonを活用します

pythonisidealfordatavisualizationduetoitsflexibilityandpower.1）choosematplotlibforfullcontrol、seabornforstatisticalcharts、およびplotly/altairforforteractivity.2）カスタマイズビシュールクレアラベル、プロデール、および微細化されたメリット化された耐性装置の使用者

Jul 24, 2025 am 02:46 AM

PIPを使用してパッケージをインストールする方法

Pythonパッケージをインストールする最も一般的な方法は、PIPを使用することです。 1.基本的なパッケージのインストールでは、pipinstallRequestsなどのPIPINSTALLPACKAGE_NAMEを実行する必要があります。 2。指定されたバージョンは、pipinstallRequests == 2.25.1など、pipinstallpackage_name ==バージョン番号を使用してインストールできます。 3.要件からのインストールファイルは、複数の依存関係の管理に適したPipInstall-Rrequirements.txtを介して実装できます。 4.その他のヒントには、アップグレードパッケージ（Pipinstall-Upgrade）、アンインストールパッケージ（Pipunin）が含まれます。

Jul 24, 2025 am 02:45 AM

Python Scikit-Learnを使用した予測分析モデルの構築

予測分析モデルを構築するための基本的な手順には、データの準備と前処理、モデルの選択とトレーニング、モデルの評価と最適化が含まれます。 1.データの準備段階では、標準化、値の処理と機能のエンコーディングの欠損が必要であり、StandardScaler、SimpleImputer、OneHotencoderなどのツールが使用されます。 2。モデル選択段階では、線形回帰、決定ツリー、ランダムフォレスト、またはSVMを使用して、タスクタイプに基づいてアルゴリズムを選択します。 3.モデルの評価と最適化段階は、相互検証とハイパーパラメーターのチューニングを組み合わせて、交差検証とハイパーパラメーターチューニングを通じてモデルのパフォーマンスを向上させ、Cross_Val_Score、GridSearchCV、またはRADOMIZEDSEARCHCVを使用して達成します

Jul 24, 2025 am 02:41 AM

Pythonでクラスを定義する方法

Pythonでクラスを定義するための鍵は、その構造と目的を理解することです。クラスはクラスキーワードを使用して定義され、属性は__init__コンストラクターを介して初期化され、自己はインスタンス自体を表します。クラス属性はクラス自体に属し、インスタンス属性はオブジェクト自体に属します。クラスは、say_helloなどのメソッドを定義できます。親クラスの機能は継承を通じて再利用でき、親クラスのコンストラクターはsuper（）で呼び出すことができ、サブクラスはメソッドを追加または書き換えることができます。自己、コンストラクターのライティング、相続関係処理の使用に注意してください。

Jul 24, 2025 am 02:34 AM

ボトルネックのPythonコードのプロファイリングとベンチマーク

Pythonコードのパフォーマンスを改善するには、最初にCProfileを使用して時間のかかる関数を分析し、多くのコールと長い合計時間のボトルネックを見つけます。第二に、TimeITを使用して、小さなコードの実行時間を正確にテストし、複数の実行の最小値を取得します。最後に、Memory_Profilerを使用してメモリの使用量を検出し、メモリリークがあるか、高消費ポイントがあるかを確認します。特定の手順：1。Python-McProfileを使用して、機能レベルのボトルネックを見つけます。 2。TimeITモジュールを使用して、キーコードスニペットをテストします。 3. @Profileデコレーターを使用してMemory_Profilerと協力してメモリの問題を発見します。最適化の前に分析して、盲目の変化を避けます。

Jul 24, 2025 am 02:31 AM

python パフォーマンス分析

Pythonクリックを使用したコマンドラインインターフェイスを構築します

CLIプログラムの開発を簡素化するのに適した、コマンドラインツールをすばやく構築するためのPythonライブラリです。 1。クリックをインストールした後、 @click.command（）を介してコマンドを定義します。 2。 @click.argument（）を使用して位置パラメーターを追加し、 @click.option（）を追加してオプションのパラメーターを追加します。 3。click.groupを使用して複数のコマンドを整理して、gitに似たサブコマンド構造を実装します。 4.カラー出力、確認プロンプト、非表示の入力などの実用的な機能をサポートします。 5.クリックすると、使いやすさ、読みやすさ、機能性のバランスが取れており、小さなスクリプトと内部ツール開発に適しています。

Jul 24, 2025 am 02:26 AM

PythonのQ学習アルゴリズム

Qラーニングは、Qテーブルを維持し、Bellman方程式を使用してQ値を更新することで実現できます。 1。Qテーブルを2次元配列に初期化します。2。ε-greedy戦略を使用してアクションを選択します。3。式$ q（s、a）= q（s、a）\ alpha \ max_ {a '} q（s'、a '） - q（s、a）$、4。ジムを使用して、Frozenlakeなどの環境を構築することをお勧めします。ハイパーパラメータに関しては、αは通常0.1〜0.5に設定され、γは0.9または0.99、εは最初は1.0で、徐々に減衰します。状態空間が大きい場合は、関数近似（DQNなど）、特徴抽出、または状態抽象化を使用して解決できます。評価方法には、それぞれの観察が含まれます

Jul 24, 2025 am 02:26 AM

Pythonのジェネレーターとは何ですか？

Pythonでは、収量を使用して発電機関数を作成するために、関数が一度にすべての値を返すのではなく、一連の値を生成できるようにします。収量の一時停止実行を使用して機能し、状態を覚え、各反復で継続的な実行を覚えています。たとえば、リストを一度に返すのではなく、count_up_to（n）関数を定義します。発電機と通常の関数の違いは、発電機が降伏を通じて状態のままであり、通常の関数はすぐに戻り、戻りで終了することです。ジェネレーターは、大規模なデータセットの処理、無限のシーケンスの作成、またはリアルタイムデータストリームの処理のパフォーマンスの向上に適しています。ラインごとに大きなファイルを読み取るときにジェネレーターを使用すると、メモリオーバーフローを回避できます。メモには含まれます

Jul 24, 2025 am 02:22 AM