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为了提高模块加载的速度，每个模块都会在__pycache__文件夹中放置该模块的预编译模块，命名为module.version.pyc,version是模块的预编译版本编码，一般都包含Python的版本号。例如在CPython 发行版3.4中，fibo.py文件的预编译文件就是：__pycache__/fibo.cpython-34.pyc。这种命名规则可以保证不同版本的模块和不同版本的python编译器的预编译模块可以共存。以下是小编为你整理的初学者怎么学习python

脚本在运行之前会首先检查python文件的最后编辑日期和预编译模块的编译时间，从而决定是否需要重新编译。预编译模块也是跨平台的，所以不同的模块是可以在不同的系统和不同的架构之间共享的。

Python在两种情况下不检查缓存。第一种，从命令行中直接加载的模块总是会重新编译并且结果不保存。第二种，如果没有源模块，则不会检查缓存。为了支持无源代码的部署方式，应该将预编译模块放在源代码文件夹中而不是__pycache__中，并且不要包含源代码模块。

你可以使用-O和-OO参数来降低预编译模块的大小。-O开关会去除assert语句，-OO开关会去除assert语句和__doc__字符串。因为有些模块要依赖这些语句，因此只有当你确认模块的内容时才去使用这些开关。优化模块的后缀名是.pyo。

.pyo和.pyc文件的执行速度不会比.py文件快，快的地方在于模块加载的速度。compileall模块可以用来把某个文件夹的中的所有文件都编译成为.pyc或者.pyo文件。

lambda通常是匿名函数的代名词，我们用到lambda的时候就是创建一个匿名函数：举个简单的例子：x代表了输入，x**2代表计算方法，也代表返回内容，也就是说这个函数输入一个数，返回这个数的平方。但是因为这个函数没有函数名，所以无法在其他地方调用

除非我们将这个函数起一个名字：但通常我们不会这么做，匿名函数只是作为匿名使用。

filter函数用法是：filter(fuction,list)：将list中每一个元素带入到function中，计算返回值，将返回值为True的list中的元素形成一个新的list，当然也可以是tuple。

对于上面这个函数，我们可以用lambda来简化：它的意思是，如果alist中的值的平方小于5，就返回这个值，形成一个新的list

关于python

Python(英国发音：/?pa?θ?n/ 美国发音：/?pa?θɑ?n/), 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL(GNU General Public License)协议[1] 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(w作为语句缩进。

首先从Python官网(https://www.python.org/downloads/)下载Python安装程序,本文以Python 3.5.2为例：

web-based installer 需要通过联网完成安装2、executable installer 通过可执行文件(*.exe)方式安装3、embeddable zip file 嵌入式版本，可以集成到其它应用中

笔者开发环境是Windows所以选择红框选中的版本，Mac用户下载红框标注的版本，下载完成后，找到相应的软件包，

条件判断语句

条件判断:简单说就是满足条件就执行,不满则就不执行.这就和我们生活一样.举个买水果地栗子,西瓜10块一个,苹果5块一个,香蕉3块一个,假如你带了3块钱,就能买个香蕉,带了5块钱就能买个苹果

简单一句话:从上往下执行,满足就结束,不满足就往下找

循环是经常会用到的,循环的出现主要就是高效,想想,如果想要获取1到10之间的数,我们不可能一个个去输出这样太浪费计算机资源, 所有我们直接扔给计算机一个数,他会自动的检索输出

range(10):就是生成一个数组,也就是说只要是一个序列我们都可以去迭代函数(function)

函数的定义:def表示的就是函数为什么会有函数这样的东西?

现在有一个项目两个人(A和B)在开发, A写了上面这样的代码, 然后突然有一天B在某个地方也要写这样的代码,如果B再去写一遍就有点浪费的感觉了,所以就出现了函数,

A定义了一个add()这样的函数,B想用直接用现成的就好了如果B想要求的不是1到10的和呢,那么又来了一种传递参数

自己想要求什么传递参数就可以,如果我传递的不是一个参数呢,我想传递10个参数怎么办?这时候就是用可变参数(很高级的用法):*号就代表可变参数

PyQt5是基于Digia公司强大的图形程式框架Qt5的python接口，由一组python模块构成。PyQt5本身拥有超过620个类和6000函数及方法。在可以运行于多个平台。PyQt5拥有双重协议，自由开发者可以选择免费的GPL版本，仅当你准备将PyQt用于商业活动时，你必须为此交付commercial许可费用。以下是小编为你整理的学python要学习哪些内容

QtCore模块涵盖了包的核心的非GUI功能，此模块被用于处理程序中涉及到的 time、文件、目录、数据类型、文本流、链接、mime、线程或进程等对象。

QtGui模块涵盖多种基本图形功能的类; 包括但不限于：窗口集、事件处理、2D图形、基本的图像和界面 和字体文本。

QtWidgets模块包含了一整套UI元素组件，用于建立符合系统风格的classic界面，非常方便，可以在安装时选择是否使用此功能。

QtMultimedia模块包含了一套类库，该类库被用于处理多媒体事件，通过调用API接口访问摄像头、语音设备、收发消息(radio functionality)等。

QtBluetooth模块包含了处理蓝牙活动的类库，它的功能包括：扫描设备、连接、交互等行为。

QtNetwork模块包含用于网络编程的类库，这组类程序通过提供便捷的TCP/IP 及 UDP 的 c/s 程式码集合，使得基于Qt的网络编程更容易。

import smtplib

from email.mime.text import MIMEText

to_list=["xxx@xxxxx"]

host="smtp.xxx"

username="xxx"

password="xxx"

postfix="xxx"

def send_plain_mail(send_list,title,content):

me="<"+username+"@"+postfix+">"

msg = MIMEText(content,_subtype='plain',_charset='gb2312')

msg['Subject'] = title

msg['From'] = me

msg['To'] = ";".join(to_list)

try:

server = smtplib.SMTP()

server.connect(host)

server.login(username,password)

server.sendmail(me, to_list, msg.as_string())

server.close()

return True

except Exception, e:

print str(e)

return False

if __name__ == '__main__':

email_title = "title::"

email_content = "content::"

if send_plain_mail(to_list,email_title,email_content):

print "send success !"

else:

print "send failed !"

云基础设施

这年头，不支持云平台，不支持海量数据，不支持动态伸缩，根本不敢说自己是做大数据的，顶多也就敢跟人说是做商业智能(BI)。

云平台分为私有云和公有云。私有云平台如日中天的 OpenStack，就是 Python 写的。曾经的追赶者 CloudStack，在刚推出时大肆强调自己是 Java 写的，比 Python 有优势。结果，搬石砸脚，2015 年初，CloudStack 的发起人 Citrix 宣布加入 OpenStack 基金会，CloudStack 眼看着就要寿终正寝。

如果嫌麻烦不想自己搭建私有云，用公有云，不论是 AWS，GCE，Azure，还是阿里云，青云，在都提供了 Python SDK，其中 GCE 只提供 Python 和 JavaScript 的 SDK，而青云只提供 Python SDK。可见各家云平台对 Python 的重视。

提到基础设施搭建，不得不提 Hadoop，在今天，Hadoop 因为其 MapReduce 数据处理速度不够快，已经不再作为大数据处理的首选，但是 HDFS 和 Yarn——Hadoop 的两个组件——倒是越来越受欢迎。Hadoop 的开发语言是 Java，没有官方提供 Python 支持，不过有很多第三方库封装了 Hadoop 的 API 接口(pydoop，hadoopy 等等)。

Hadoop MapReduce 的替代者，是号称快上 100 倍的 Spark，其开发语言是 Scala，但是提供了 Scala，Java，Python 的开发接口，想要讨好那么多用 Python 开发的数据科学家，不支持 Python，真是说不过去。HDFS 的替代品，比如 GlusterFS，Ceph 等，都是直接提供 Python 支持。Yarn 的替代者，Mesos 是 C++ 实现，除 C++ 外，提供了 Java 和 Python 的支持包。

开发环境准备 这里我选用Visual Studio 2017作为Python的开发工具，要求在Visual Studio中安装Python环境支持

在进行机器学习开发时我们需要给python环境安装所需要的外部依赖包

sklearn，numpy，spicy

引入sklearn包，创建数据特征模型

from sklearn import tree

#特征模型数据，[身高,胡子] 1-有 0-无

feature =[[178,1],[155,0],[180,1],[166,0],[168,1],[152,0]]

#特征标签值

label=['male''female','fale','female','fale','female']

我们采用决策树进行分类预测

#创建一个决策树对象

clf = tree.DecisionTreeClassifier();

#将特征数据交个决策树进行判断

clf = clf.fit(feature,label)

进行新的数据预测

#预测一组新的数据

clf.predict([[158,0]])

clf.predict([[190,1]])