python是什么意思？

1、两个值相加，然后返回值给符号左侧的变量

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举例如下:

a=1

b=3

a+=b（或者a+=3）

a

4

2、用于字符串连接（变量值带引号，数据类型为字符串）

a='1'

b='2'

a+=b

a

'12'

扩展资料：

Python常用运算符

1、算术运算符

2、比较运算符

3、赋值运算符

4、位运算符

5、逻辑运算符

6、成员运算符

7、身份运算符

8、运算符优先级

以下所列优先级顺序按照从低到高优先级的顺序；同行为相同优先级。

Lambda  #运算优先级最低

逻辑运算符: or

逻辑运算符: and

逻辑运算符:not

成员测试: in, not in

同一性测试: is, is not

比较: ,=,,=,!=,==

按位或: |

按位异或: ^

按位与:

移位: ,

加法与减法: + ,-

乘法、除法与取余: *, / ,%

正负号: +x,-x

具有相同优先级的运算符将从左至右的方式依次进行，用小括号()可以改变运算顺序。

参考资料：

参考资料来源：百度百科-Python

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书名：Python学习手册（第4版）

作者：[美] Mark Lutz

译者：李军

豆瓣评分：7.9

出版社：机械工业出版社

出版年份：2011-4

页数：889

内容简介：

Google和YouTube由于Python的高可适应性、易于维护以及适合于快速开发而采用它。如果你想要编写高质量、高效的并且易于与其他语言和工具集成的代码，《Python学习手册：第4 版》将帮助你使用Python快速实现这一点，不管你是编程新手还是Python初学者。本书是易于掌握和自学的教程，根据作者Python专家Mark Lutz的著名培训课程编写而成。

《Python学习手册：第4版》每一章都包含关于Python语言的关键内容的独立的一课，并且包含了一个独特的“练习题”部分，其中带有实际的练习和测试，以便你可以练习新的技能并随着学习而测试自己的理解。你会发现众多带有注释的示例以及图表，它们将帮助你开始学习Python 3.0。

《Python学习手册：第4版》包括以下内容：

学习Python的主要内建对象类型：数字、列表和字典。

使用Python语句创建和处理对象，并且学习Python的通用语法模型。

使用函数构造和重用代码，函数是Python的基本过程工具。

学习Python模块：封装语句、函数以及其他工具，从而可以组织成较大的组件。

Python的面向对象编程工具，用于组织程序代码。

学习异常处理模型，以及用于编写较大程序的开发工具。

了解包括装饰器、描述器、元类和Unicode处理等高级Python工具。

作者简介：

作为全球Python培训界的领军人物，《Python学习手册：第4版》作者Mark Lutz是Python最畅销书籍的作者，也是Python社区的先驱。

Mark 是O'Reilly出版的《Programming Python》和《Python Pocket Reference》的作者，这两本书于2009年都已经出版了第3版。Mark自1992年开始接触Python，1995年开始撰写有关Python的书籍，从1997年开始教授Python课程。截止到2009年，他已经开办了225个Python短期培训课程，教授了大约3500名学习者，销售了大约25万册有关Python的书籍。许多书被翻译成十多种语言。

此外，Mark拥有威斯康星大学计算机科学学士和硕士学位，在过去的25年中，他主要从事编译器、编程工具、脚本程序以及各种客户端/服务器系统方面的工作。你也可以通过访问与他取得联系。

帮我翻译python文档中的内容

复数也支持了！ 虚数以后缀j或者J作为后缀。

拥有非零实部的复数写成（实部+虚部j）,也可以用 complex(实部，虚部) 函数来创建

#注释里的虚数我仍然按照数学的习惯以i做后缀

1j * 1J #就是 i * i == -1

(-1+0j)

1j * complex(0, 1) # i * i == -1 ，用函数输入而已

(-1+0j)

3+1j*3 # 3+i * 3 == 3 + 3i 乘法优先

(3+3j)

(3+1j)*3 #（3+i）*3 == 9+3i 有括号括号内优先

(9+3j)

(1+2j)/(1+1j) #（1+2i）÷（1+i） ==（1.5+0.5i） 分子分母同时乘以（1-i），则原始等于（1+2i）*（1-i）/2

(1.5+0.5j)

python 8个常用内置函数解说

8个超好用内置函数set（），eval（），sorted（），reversed（），map（），reduce（），filter（），enumerate（）

python中有许多内置函数，不像print那么广为人知，但它们却异常的强大，用好了可以大大提高代码效率。

这次来梳理下8个好用的python内置函数

1、set()

当需要对一个列表进行去重操作的时候，set()函数就派上用场了。

用于创建一个集合，集合里的元素是无序且不重复的。集合对象创建后，还能使用并集、交集、差集功能。

2、eval()之前有人问如何用python写一个四则运算器，输入字符串公式，直接产生结果。用eval()来做就很简单：eval(str_expression)作用是将字符串转换成表达式，并且执行。

3、sorted()在处理数据过程中，我们经常会用到排序操作，比如将列表、字典、元组里面的元素正/倒排序。这时候就需要用到sorted() ，它可以对任何可迭代对象进行排序，并返回列表。对列表升序操作：

对元组倒序操作：

使用参数：key，根据自定义规则，按字符串长度来排序：

根据自定义规则，对元组构成的列表进行排序：

4、reversed()如果需要对序列的元素进行反转操作，reversed()函数能帮到你。reversed()接受一个序列，将序列里的元素反转，并最终返回迭代器。

5、map()做文本处理的时候，假如要对序列里的每个单词进行大写转化操作。这个时候就可以使用map()函数。

map()会根据提供的函数，对指定的序列做映射，最终返回迭代器。也就是说map()函数会把序列里的每一个元素用指定的方法加工一遍，最终返回给你加工好的序列。举个例子，对列表里的每个数字作平方处理：

6、reduce()前面说到对列表里的每个数字作平方处理，用map()函数。那我想将列表里的每个元素相乘，该怎么做呢？这时候用到reduce()函数。

reduce()会对参数序列中元素进行累积。第一、第二个元素先进行函数操作，生成的结果再和第三个元素进行函数操作，以此类推，最终生成所有元素累积运算的结果。再举个例子，将字母连接成字符串。

你可能已经注意到，reduce()函数在python3里已经不再是内置函数，而是迁移到了functools模块中。这里把reduce()函数拎出来讲，是因为它太重要了。

7、filter()一些数字组成的列表，要把其中偶数去掉，该怎么做呢？

filter()函数轻松完成了任务，它用于过滤序列，过滤掉不符合条件的元素，返回一个迭代器对象。filter()函数和map()、reduce()函数类似，都是将序列里的每个元素映射到函数，最终返回结果。我们再试试，如何从许多单词里挑出包含字母w的单词。

8、enumerate()这样一个场景，同时打印出序列里每一个元素和它对应的顺序号，我们用enumerate()函数做做看。

enumerate翻译过来是枚举、列举的意思，所以说enumerate()函数用于对序列里的元素进行顺序标注，返回(元素、索引)组成的迭代器。再举个例子说明，对字符串进行标注，返回每个字母和其索引。

会python的进来帮我翻译一下，谢谢，新手不容易吖

__author__="Shawn"                                              #定义变量__author__，通常用来表示这段代码的作者

__date__ ="$2013-2-3 17:47:51$"                                 #定义变量__date__，通常用来表示写这段代码的时间

from Deal_XML_SQL import Excel                                  #从Deal_XML_SQL包中导入Excel类，以后代码就可以使用Excel类了

from DoXml import DoXml                                         #从DoXml包中导入DoXml类

from pyExcelerator import *                                     #导入pyExcelerator包中的所有变量、函数和类

class XlsToXml:                                                 #定义类XlsToXml

def __init__(self):                                         #类XlsToXml的构造函数，参数self用于指明对象自身，通常类的成员函数都需要这个参数作为函数的第一个参数，类似于C++中的this指针。不过调用函数的时候不需要传入这个参数

self.xls = Excel("xls/prop_type.xls")                   #为类的成员变量xls赋初始值为Excel类构造的对象

dom = DoXml("xml/prop.xml")                             #为构造函数的局部变量dom赋初始值为DoXml类构造的对象，注意这个变量因为没有self.开头，所以他不是类的成员变量，而是函数的局部变量，只能在这个函数中使用，不像前面的self.xls可以在后面其他函数中使用

prop_list = dom.getNodes("props","prop")                #调用dom的getNodes函数获取属性列表

self.props = dom.getPropNodes(prop_list, "nType","strName","nPrice","nGold","nCanBuy")  #把数据列表中指定的属性获取出来存入类成员变量props中

def getExcel(self):                                        #定义类成员函数getExcel

results = self.xls.UpdateExcel(0)                       #Excel类的UpdateExcel函数调用后返回一个结果集，把这个结果集付给函数的局部变量results

re_props = {}                                           #定义一个空字典

for result in results:                                  #循环处理结果集中的每一条记录，每次循环的当前纪录存放在变量result中

for re_key in result.keys():                        #result的keys()函数返回一个关键字列表，循环处理这个列表中的每一个关键字

for key in self.props.keys():                   #循环处理前面保存的属性列表中的每一个属性

if  int(key) == int(re_key):                #如果属性中的关键字与结果中的关键字匹配

if re_props.has_key(re_key) == 0:          #如果在字典re_props（前面定义的空字典）中不含有这个关键字

re_props[int(re_key)] = self.props[key] #那么把这个关键字以及值（值从前面保存的props中获取）保存到字典中

self.Deal(re_props)                                     #调用类XlsToXml的Deal函数处理这个字典，Deal应该是XlsToXml的另外一个成员函数，不过你给出的这段代码没有他的实现代码

Python有哪些好用的语言翻译方法

1 import re

2 import urllib.parse, urllib.request

3 import hashlib

4 import urllib

5 import random

6 import json

7 import time

8 from translate import Translator

非python自带的库，如python google translator，需要手动安装，命令pip install module_name。

1. 百度翻译

1 appid = 'your_appid'

2 secretKey = 'your_secretKey'

3 url_baidu = ''

4

5 def translateBaidu(text, f='ja', t='zh'):

6 salt = random.randint(32768, 65536)

7 sign = appid + text + str(salt) + secretKey

8 sign = hashlib.md5(sign.encode()).hexdigest()

9 url = url_baidu + '?appid=' + appid + 'q=' + urllib.parse.quote(text) + 'from=' + f + 'to=' + t + \

10 'salt=' + str(salt) + 'sign=' + sign

11 response = urllib.request.urlopen(url)

12 content = response.read().decode('utf-8')

13 data = json.loads(content)

14 result = str(data['trans_result'][0]['dst'])

15 print(result)

参数：text--待翻文本，f--初始语言，t--目标语言，后面方法类似。

2. 有道翻译

1 url_youdao = ';smartresult=rulesmartresult=ugcsessionFrom=' \

2 ''

3 dict = {}

4 dict['type'] = 'AUTO'

5 dict['doctype'] = 'json'

6 dict['xmlVersion'] = '1.8'

7 dict['keyfrom'] = 'fanyi.web'

8 dict['ue'] = 'UTF-8'

9 dict['action'] = 'FY_BY_CLICKBUTTON'

10 dict['typoResult'] = 'true'

11

12 def translateYoudao(text):

13 global dict

14 dict['i'] = text

15 data = urllib.parse.urlencode(dict).encode('utf-8')

16 response = urllib.request.urlopen(url_youdao, data)

17 content = response.read().decode('utf-8')

18 data = json.loads(content)

19 result = data['translateResult'][0][0]['tgt']

20 print(result)

参数主要由字典dict指定，发现没有地方可以指定语言（可能是我没找到），测试结果是不管输入什么语言的文本，输出均是中文。

3. 谷歌翻译

1 url_google = ''

2 reg_text = re.compile(r'(?=TRANSLATED_TEXT=).*?;')

3 user_agent = r'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) ' \

4 r'Chrome/44.0.2403.157 Safari/537.36'

5

6 def translateGoogle(text, f='ja', t='zh-cn'):

7 values = {'hl': 'zh-cn', 'ie': 'utf-8', 'text': text, 'langpair': '%s|%s' % (f, t)}

8 value = urllib.parse.urlencode(values)

9 req = urllib.request.Request(url_google + '?' + value)

10 req.add_header('User-Agent', user_agent)

11 response = urllib.request.urlopen(req)

12 content = response.read().decode('utf-8')

13 data = reg_text.search(content)

14 result = data.group(0).strip(';').strip('\'')

15 print(result)

和上面两种方法一样，采用的是访问网页的形式来进行翻译。

还有一种是利用python谷歌翻译模块Translator：

1 def translateGoogle2(text):

2 result = translator.translate(text)

3 print(result)

4. 测试代码

测试过程：

翻译5个字串为一个小的单位，输出消耗时间；

循环10次为一个大的单位，输出消耗时间；

对不同的语言字串和循环次数做过多次测试，发现情况基本类似，所以这里选择了10次。

1 text_list = ['こんにちは', 'こんばんは', 'おはようございます', 'お休(やす)みなさい', 'お元気(げんき)ですか']

2

3 time_baidu = 0

4 time_youdao = 0

5 time_google = 0

6 time_google2 = 0

7

8 for i in list(range(1, 11)):

9 time1 = time.time()

10 for text in text_list:

11 translateBaidu(text)

12 time2 = time.time()

13 print('百度翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))

14 time_baidu += (time2 - time1)

15

16 time1 = time.time()

17 for text in text_list:

18 translateYoudao(text)

19 time2 = time.time()

20 print('有道翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))

21 time_youdao += (time2 - time1)

22

23 time1 = time.time()

24 for text in text_list:

25 translateGoogle(text)

26 time2 = time.time()

27 print('谷歌翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))

28 time_google += (time2 - time1)

29

30 time1 = time.time()

31 for text in text_list:

32 translateGoogle2(text)

33 time2 = time.time()

34 print('谷歌2翻译第%s次时间：%s' % (i, time2 - time1))

35 time_google2 += (time2 - time1)

36

37

38 print('百度翻译时间：%s' % (time_baidu / 10))

39 print('有道翻译时间：%s' % (time_youdao / 10))

40 print('谷歌翻译时间：%s' % (time_google / 10))

41 print('谷歌2翻译时间：%s' % (time_google2 / 10))

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