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Python解释器种类以及特点

引言 Python是一种高级、通用、直译的编程语言,非常受欢迎,被用于各种领域的开发和科学研究。Python解释器是执行Python代码的核心组件,可以根据不同的需求和场景选择合适的解释器。...本文将介绍几种常见的Python解释器及其特点,并提供代码示例来演示其用法。 CPython CPython是Python官方的解释器,使用C语言开发。...它是最常用、广泛支持的解释器,也是Python标准库的参考实现。CPython的特点如下: 完全兼容Python语言规范。...具有扩展和嵌入功能,可以将Python代码嵌入到C/C++程序中,或者在Python中调用C/C++的库。 适用于大多数Python应用程序和库的开发。...PyPy PyPy是一个使用Python语言开发的Python解释器,旨在提供更高的性能。PyPy的特点如下: 使用JIT(即时编译)技术,可以在运行时动态编译Python代码,提高执行效率。

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关于Python爬虫种类、法律、轮子的

数据采集的时间与质量--效率 爬与反爬的恩怨 爬虫的法律界限 法律的边界,技术无罪 对于上面几个关注点,我最先关注的便是爬虫的法律界限 ,我曾经咨询过一个律师: Q: 老师,我如果用爬虫爬取今日头条这种类型网站的千万级公开数据...当线程间需要共享变量内存时,此时会有许多不可预知的变量读写操作发生,python为了使线程同步,给每个线程共享变量加了全局解释器锁GIL。而我们的爬虫不需要共享变量,因此是线程安全的,不用加锁。...异步协程爬虫 Python3.5引入了async/await 异步协程语法。...另外还有另一个Python采集框架:pyspider。国人编写的,cool~ 感谢轮子们的父母,还有那些辛苦工作的轮子们,你们辛苦了~ 本文所用代码 均在GitHub上,地址:这里

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Python的优缺点、以及解释器种类

解释器种类   CPython   当我们从Python官方网站下载并安装好Python 3.6后,我们就直接获得了一个官方版本的解释器:CPython。...在命令行下运行python就是启动CPython解释器。   CPython是使用最广的Python解释器。教程的所有代码也都在CPython下执行。   ...PyPy   PyPy是另一个Python解释器,它的目标是执行速度。PyPy采用JIT技术,对Python代码进行动态编译(注意不是解释),所以可以显著提高Python代码的执行速度。   ...绝大部分Python代码都可以在PyPy下运行,但是PyPy和CPython有一些是不同的,这就导致相同的Python代码在两种解释器下执行可能会有不同的结果。...Jython   Jython是运行在Java平台上的Python解释器,可以直接把Python代码编译成Java字节码执行。

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【说站】Python解释器有哪些种类

Python解释器有哪些种类 1、CPython,它是用C语言开发的,所以称为CPython。...当从Python官方网站下载并安装了Python2.7之后,直接得到了一个官方版本的解释器:Cpython。在指定行下运行python,即启动CPython解释器。...PyPy采用JIT技术,动态编译Python代,因此可以显著提高Python代码的执行速度。 4、Jython运行在Java平台上。 可以直接将Python代码编译为Java字节码来执行。...Python的解释器主要是CPython,对于Python的编译,除了可以通过上面的解释器来编译之外,技术熟练的开发者也可以根据自己的需要自行编写Python解释器来执行。...以上就是Python解释器的种类,希望对大家有所帮助。

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Python种类型装饰器详解说明

装饰器说明 Python中的装饰器是一种可以装饰其它对象的工具。 该工具本质上是一个可调用的对象(callable),所以装饰器一般可以由函数、类来实现。...所以下面我们就结合代码来理解Python中的装饰器。 装饰器分类 最简单的装饰器 def warp(obj): return obj 没错!!!...它的作用就是给被装饰的对象,添加一个name属性并且设置值为python。...特殊应用的装饰器 上面都是比较常规的装饰器,python中还有另外一些特殊的装饰器。比如:类静态属性装饰器。...对于这类装饰器需要Python的特定属性和机制的支持才可以实现,不同特性的装饰器所需机制不同。如上述代码中的@property装饰器就可以使用下面的代码来实现。

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小蛇学python(14)K-means预测花朵种类

因此python的sklearn库中内置了此数据集,大家不用下载,一行代码就可以获得该数据集。 导入,清洗 因为数据规范,该数据不存在清洗的过程,导入也非常简单。...同时还有标签变量target,表示了花朵的种类,用0、1、2表示。 存在csv文件中是这样的。 ? 数据集 下面是处理数据的代码。代码中涉及了如何将花个体与标签两个表格合并的过程。...import matplotlib.pyplot as plt from pandas import DataFrame import pandas as pd import os path = 'C:/python.../python code/scikit-learn/' iris = datasets.load_iris() data = iris.data target = iris.target data_information...多变量探索 接下来我们探索并比较,花萼长宽和花瓣长宽这两组因子组合分别对花朵种类的影响。

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