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conda
Conda自动补全
在终端激活conda环境的时候按tab不能自动补全activate和环境名。安装后可用tab进行补全。 安装 conda-bash-completion 插件#xff1a;GitHub 安装方法#xff1a;
conda install -c conda-forge conda-bash-completion常用命令
#创建虚拟…环境配置
conda
Conda自动补全
在终端激活conda环境的时候按tab不能自动补全activate和环境名。安装后可用tab进行补全。 安装 conda-bash-completion 插件GitHub 安装方法
conda install -c conda-forge conda-bash-completion常用命令
#创建虚拟环境
conda create -n your_env_name pythonX.X3.6、3.7等
#激活虚拟环境
conda activate your_env_name(虚拟环境名称)
#退出虚拟环境
conda deactivate your_env_name(虚拟环境名称)
#删除虚拟环境
conda remove -n your_env_name(虚拟环境名称) --all
#添加 python 模块
conda install [module]
#查看安装了哪些包
conda list
#查看当前存在哪些虚拟环境
conda env list
#检查更新当前conda
conda update conda
#更新anaconda
conda update anaconda
#更新所有库
conda update --all
#更新python
conda update pythonpip
换源
Python使用pip作为依赖管理工具很多时候我们在安装依赖的时候会出现无法访问网络这是因为我们的网络被墙了需要完成以下配置
方式一
运行以下命令配置pip全局使用华为云的镜像下载依赖
pip config set global.index-url http://mirrors.tools.huawei.com/pypi/simple运行以下命令配置上述局点为可信局点
pip config set global.trusted-host mirrors.tools.huawei.com方式二
pip/pip3用于python软件模块下载通过~/.pip/pip.conf文件配置如果没有这个目录和文件可以生成一个进行设置如下
mkdir ~/.pip
vim ~/.pip/pip.conf填入以下内容
[global]
index-url http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host mirrors.aliyun.com之后更新
pip install update这样就切换成国内源了安装时速度非常快。 其它的源设置类似只需要修改服务器即可如清华源等
[global]
index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
[install]
trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn语法
在Python中**是一个双星号操作符也称为指数运算符或幂运算符。它用于计算一个数的指数或幂例如2的3次方可以用2**3表示结果为8。
除了计算指数还可以用于解包操作。当在函数调用时使用字典时它会将一个字典或关键字参数的集合解包成独立的参数。例如
def foo(a, b, c):print(a, b, c)params {a: 1, b: 2, c: 3}
foo(**params) # 等价于 foo(a1, b2, c3)在这个例子中使用双星号将字典 params 解包成独立的关键字参数传递给函数 foo。在函数调用中**params 等价于 a1, b2, c3。
另外单个星号*也有类似的作用但它是用于将可迭代对象解包成单独的参数例如
numbers [1, 2, 3]
print(*numbers) # 等价于 print(1, 2, 3)在这个例子中使用单星号将列表 numbers 解包成独立的位置参数传递给函数 print。在函数调用中*numbers 等价于 1, 2, 3。
内置函数
getattr
描述
getattr() 函数用于返回一个对象属性值。
语法
getattr(object, name[, default])参数
object – 对象。name – 字符串对象属性。default – 默认返回值如果不提供该参数在没有对应属性时将触发 AttributeError。
返回值
返回对象属性值。
__import__
描述
__import__() 函数用于动态加载类和函数 。 如果一个模块经常变化就可以使用 __import__() 来动态载入。
语法
__import__(name[, globals[, locals[, fromlist[, level]]]])参数
name – 模块名
返回值
返回元组列表。
__import__(package.module)相当于from package import module如果fromlist不传入值则返回package对应的模块如果fromlist传入值则返回package.module对应的模块。
iter
使用iter()函数可以将可迭代对象转换为迭代器。
可迭代对象是指实现了__iter__()或__getitem__()方法的对象。对于一个可迭代对象可以通过调用它的迭代器来依次获取其中的元素直到所有元素都被访问完毕。
而迭代器是一种特殊的对象能够记忆遍历的位置并且可以按需产生下一个值直到没有值可以生成时抛出StopIteration异常。迭代器还实现了__next__()方法每次调用该方法可以返回下一个元素的值。因此在Python中许多内置函数例如for循环和zip()函数都是基于迭代器工作的。
next
next() 函数是 Python 中的内置函数它允许您不断从迭代器中取出下一个元素。其语法如下
next(iterator[, default])参数说明
iterator必需表示要获取下一个元素的迭代器对象。default可选如果迭代器已到达末尾该值将返回默认为 None。
基本上它用于检索序列例如列表、元组、集合等的下一个元素直到所有的元素都被迭代完为止。
在调用 next() 时它会返回迭代器中的下一个条目并将迭代器移动到下一个项目。每次调用 next() 函数时它都将返回下一个条目直到没有更多的元素并引发 StopIteration 异常。
super
super()函数的作用:
在子类中调用父类的方法实现代码复用不需要硬编码父类的名字,使继承关系更灵活根据方法解析顺序(MRO)动态确定调用的父类
super()的主要场景: 单继承 这里super()就是父类的引用,可以避免重复命名父类 多继承 super()会根据MRO调用正确的父类,不会像直接调用被覆盖 协作多继承 通过只调用部分父类的super(),实现协作式继承
super()的实现机制:
会根据调用环境动态绑定父类是通过__class__和__thisclass__确定的最终会调用父类的 __getattribute__方法
super()需要注意:
只能在新式类中使用,旧式类会报错在Python2中调用有些差异,需要使用super(Class, self)不可实例化,是个只能调用的对象
Python中方法解析顺序(Method Resolution Order, MRO)的概念。
MRO是多重继承场景下,用于确定方法调用顺序的一套规则。主要原则是:
子类会先调用广度优先,左到右顺序调用避免重复调用(C3算法)
with语句
with所求值的对象必须有一个__enter__()方法一个__exit__()方法。
紧跟with后面的语句被求值后返回对象的__enter__()方法被调用这个方法的返回值将被赋值给as后面的变量。当with后面的代码块全部被执行完之后将调用前面返回对象的__exit__()方法。
super() 是python 中调用父类超类的一种方法在子类中可以通过super()方法来调用父类的方法。【超类 是指 2层以上的继承关系假如 C类继承B类B类由继承A类那么A类就是C类的超类】
匿名函数
Lambda函数也被称为匿名函数通常是一个表达式而不是单个语句。可以使用Lambda定义简单的单行函数并将其作为参数传递给某些函数。
Lambda函数通过lambda关键字创建它的一般格式如下
lambda arguments: expression其中arguments表示函数的参数列表expression则表示函数的返回值。例如以下代码:
lambda x: x*2表示一个以x为参数并返回x乘以2的匿名函数。
通常情况下Lambda函数与高阶函数Higher-order functions一起使用。高阶函数指的是能够接收函数作为参数和/或返回函数的函数。
Lambda函数可以替代其他函数引用。假设要编写一个将两个数相加的函数可以使用Lambda函数作为输入
add lambda x, y: x y
print(add(2, 3)) # 5Lambda函数可以非常方便地与Python中map(), filter() 和reduce()函数组合使用将函数映射到一组输入上并基于规则筛选这些输入。例如
Map()
my_list [1, 2, 3, 4, 5]
result list(map(lambda x: x ** 2, my_list))
print(result) # [1, 4, 9, 16, 25]以上代码将一个Lambda函数与Python的map()函数一起使用对列表中的每个元素进行了平方运算。
Filter():
my_list [1, 2, 3, 4, 5]
result list(filter(lambda x: x % 2 0, my_list))
print(result) # [2, 4]以上代码将Lambda函数与Python的filter()函数一起使用可以在列表中过滤出所有的偶数。
Reduce():
from functools import reducemy_list [1, 2, 3, 4, 5]
result reduce(lambda x, y: x y, my_list)
print(result) # 15以上代码将Lambda函数与Python的reduce()函数一起使用计算列表中所有数字的和。
总之Lambda函数是一种非常强大的工具可以轻松创建简单的函数并与其他函数一起使用方便编写更加复杂的程序。
matplotlib
matplotlib.pyplot.subplots函数用于创建一个新的图形并在该图形上创建一个或多个子图也称为子区域。下面是该函数的语法
matplotlib.pyplot.subplots(nrows1, ncols1, **kwargs)参数说明
nrows: 子图的行数默认值为1ncols: 子图的列数默认值为1sharex: 共享x轴默认为Falsesharey: 共享y轴默认为Falsesqueeze: 如果设置为True子图数组的形状将自动调整以删除任何单元格其中没有轴绘制subplot_kw: 用于添加子图时传递给 add_subplot() 的字典参数gridspec_kw: 用于创建子图网格的参数字典
返回值
fig: 图形对象axes: 子图对象一个numpy数组对象其形状为 (nrows, ncols)
add_subplot方法是Figure对象的一个成员方法用于向指定的图形对象中添加一个子图该方法有以下参数
add_subplot(nrows, ncols, index, **kwargs)参数说明
nrows: 子图的行数ncols: 子图的列数index: 子图的位置**kwargs: 其他可选参数用于设置子图的属性例如标题、坐标轴范围等
返回值
ax: 子图对象
例如以下代码创建了一个2x2的子图其中第一个子图位于第一行第一列第二个子图位于第一行第二列第三个子图位于第二行第一列第四个子图位于第二行第二列。
import matplotlib.pyplot as plt
fig, axs plt.subplots(nrows2, ncols2)
axs[0, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axs[0, 0].set_title(Subplot 1)
axs[0, 1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axs[0, 1].set_title(Subplot 2)
axs[1, 0].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axs[1, 0].set_title(Subplot 3)
axs[1, 1].plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
axs[1, 1].set_title(Subplot 4)
plt.show()该代码创建了一个包含四个子图的2x2网格每个子图都绘制了一条简单的线并设置了一个标题。
