定义自己的python层（怎么定义一个函数python）

本文目录一览：

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  1、如何添加python层作为数据输入层并处理
  


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  2、如何快速学习Python？
  


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  3、Python自己学习怎么开始？
  


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  4、python怎么定义addcat
  

如何添加python层作为数据输入层并处理

使用python的socket模块，在建立socket时选择RAW模式：

s = socket(AF_PACKET, SOCK_RAW)

此时，s.send()函数的输入值应包含目的MAC地址，源MAC地址，协议类型，负载。

如何快速学习Python？

1、目标：学习python我们首先要明确自己的目标，其实现在很少人在学习之前会想目标是什么，大部分都是随大流，觉得python是比较火的才想着去学习的，这个不是目标，除了这个之外，我们需要定一个更加具有新引力的目标，比如：我喜欢人工智能，想开发机器人，或者说我对数据分析感兴趣，拥有一个持久性的目标。

2、规划：确定好自己的目标之后，python学习还需要做一个系统的规划。python学习是一个比较长久的过程，需要不断的进步以及提升自己，才能够在行业内越走越远，要对python每一块学习制定一个相应的计划以及学习进度，做到严格的要求自己，如果觉得自己制定的学习不太合理，或不够专业，可以找有经验的人帮助你，老男孩教育老师很乐意为您效劳，科学合理的学习进度，能够起到事半功倍的效果，当然，坚持学习是最重要的!

3、方法：具体的学习方法选择，python学习方法手段有很多，我们需要选择找一个合适的。对于python学习来说，我们可以选择自学或者报名培训班两种学习方式，相对于来说，python自学更加吃力一些，周期比较久，所以报名培训班更加切合实际，如果有条件的话，报名培训班学习是最好的选择，现在培训班分为三种不同模式，可以满足不同人的需求。

学习Python课程一定要有目标、有计划，同时掌握合适的学习方法，这样学习起来效果更好。

Python自己学习怎么开始？

这里根据行业变化和企业用人需求整理了一份Python全栈开发的学习路线，对于不知道从哪开始的初学者而言，可参考这份大纲来进行学习，希望可以帮助到你~

第一阶段：专业核心基础

阶段目标：

1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识

2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发

3. 对Python的核心库和组件有深入理解

4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作

5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置

6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作

7. 能综合运用所学知识完成项目

知识点：

Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统。

1、Python编程基础，语法规则，函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用。

2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制，多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中。

3、类的原理，MetaClass，下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock。深入理解面向对象底层原理，掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术。

4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令，建库建表，数据的增删改查，约束，视图，存储过程，函数，触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理。为Python后台开发打下坚实基础。

5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令，管理，用户与权限，环境配置，Docker，Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统，是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用。

第二阶段：PythonWEB开发

阶段目标：

1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，Javascript及前端框架

2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议

3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发

4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC，AJAX，JSON等知识

5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理

6. 使用Web开发框架实现贯穿项目

知识点：

Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战。

1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型，Javascript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化。

2、前端开发框架Vue，JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互。

3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，COOKIE与Session，模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架。

4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数，自定义错误，视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同，并能独立开发完整的WEB系统开发。

第三阶段：爬虫与数据分析

阶段目标：

1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析

2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取

3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理

4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取

5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程

6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用

7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写

8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战

知识点：

网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas。

1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力。

2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作。

3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法，数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法。

4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用，熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战。

第四阶段：机器学习与人工智能

阶段目标：

1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程

2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题

3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等

4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等

5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目

知识点：

1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题。

2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习，熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点，掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战。

python怎么定义addcat

Python中的Module是比较重要的概念。常见的情况是，事先写好一个.py文 件，在另一个文件中需要import时，将事先写好的.py文件拷贝 到当前目录，或者是在sys.path中增加事先写好的.py文件所在的目录，然后import。这样的做法，对于少数文件是可行的，但如果程序数目很 多，层级很复杂，就很吃力了。

有没有办法，像Java的Package一样，将多个.py文件组织起来，以便在外部统一调用，和在内部互相调用呢？答案是有的。

主要是用到python的包的概念，python

__init__.py在包里起一个比较重要的作用

要弄明白这个问题，首先要知道，python在执行import语句时，到底进行了什么操作，按照python的文档，它执行了如下操作：

第1步，创建一个新的，空的module对象（它可能包含多个module）；

第2步，把这个module对象插入sys.module中

第3步，装载module的代码（如果需要，首先必须编译）

第4步，执行新的module中对应的代码。

在执行第3步时，首先要找到module程序所在的位置，其原理为：

如 果需要导入的module的名字是m1，则解释器必须找到m1.py，它首先在当前目录查找，然后是在环境变量PYTHONPATH中查找。 PYTHONPATH可以视为系统的PATH变量一类的东西，其中包含若干个目录。如果PYTHONPATH没有设定，或者找不到m1.py，则继续搜索 与python的安装设置相关的默认路径，在Unix下，通常是/usr/local/lib/python。

事实上，搜索的顺序是：当前路径 （以及从当前目录指定的sys.path），然后是PYTHONPATH，然后是python的安装设置相关的默认路径。正因为存在这样的顺序，如果当前 路径或PYTHONPATH中存在与标准module同样的module，则会覆盖标准module。也就是说，如果当前目录下存在xml.py，那么执 行import

xml时，导入的是当前目录下的module，而不是系统标准的xml。

了解了这些，我们就可以先构建一个package，以普通module的方式导入，就可以直接访问此package中的各个module了。

Python中的package定义很简单，其层次结构与程序所在目录的层次结构相同，这一点与Java类似，唯一不同的地方在于，python中的package必须包含一个__init__.py的文件。

例如，我们可以这样组织一个package:

package1/

__init__.py

subPack1/

__init__.py

module_11.py

module_12.py

module_13.py

subPack2/

__init__.py

module_21.py

module_22.py

……

__init__.py可以为空，只要它存在，就表明此目录应被作为一个package处理。当然，__init__.py中也可以设置相应的内容，下文详细介绍。

好了，现在我们在module_11.py中定义一个函数：

def funA():

print "funcA in module_11"

return

在顶层目录（也就是package1所在的目录，当然也参考上面的介绍，将package1放在解释器能够搜索到的地方）运行python:

from package1.subPack1.module_11 import funcA

funcA()

funcA in module_11

这样，我们就按照package的层次关系，正确调用了module_11中的函数。

细心的用户会发现，有时在import语句中会出现通配符*，导入某个module中的所有元素，这是怎么实现的呢？

答案就在__init__.py中。我们在subPack1的__init__.py文件中写

__all__ = ['module_13', 'module_12']

然后进入python

from package1.subPack1 import *

module_11.funcA()

Traceback (most recent call last):

File "", line 1, in

ImportError: No module named module_11

也就是说，以*导入时，package内的module是受__init__.py限制的。

好了，最后来看看，如何在package内部互相调用。

如果希望调用同一个package中的module，则直接import即可。也就是说，在module_12.py中，可以直接使用

import module_11

如果不在同一个package中，例如我们希望在module_21.py中调用module_11.py中的FuncA，则应该这样：

from module_11包名.module_11 import

funcA

包机制

# a.py

def add_func(a,b):

return a+b

# b.py

from a import add_func # Also can be : import a

print ("Import add_func from module a")

print ("Result of 1 plus 2 is: ")

print (add_func(1,2)) # If using "import a" , then here should be "a.add_func"

module可以定义在包里面.Python定义包的方式稍微有点古怪,假设我们有一个parent文件夹,该文件夹有一个child子文件夹.child中有一个module

a.py . 如何让Python知道这个文件层次结构?很简单,每个目录都放一个名为_init_.py 的文件.该文件内容可以为空.这个层次结构如下所示:

parent

--__init_.py

--child

-- __init_.py

--a.py

b.py

那么Python如何找到我们定义的module?在标准包sys中,path属性记录了Python的包路径.你可以将之打印出来:

import sys

print(sys.path)

通常我们可以将module的包路径放到环境变量PYTHONPATH中,该环境变量会自动添加到sys.path属性.另一种方便的方法是编程中直接指定我们的module路径到sys.path 中:

import sys

import os

sys.path.append(os.getcwd()+'\\parent\\child')

print(sys.path)

from a import add_func

print (sys.path)

print ("Import add_func from module a")

print ("Result of 1 plus 2 is: ")

print (add_func(1,2))

知识点:

如何定义模块和包

如何将模块路径添加到系统路径,以便python找到它们

如何得到当前路径