python主要部分组成？

一、python主要部分组成？

python程序主要是由：模块、语句、函数、类、数据、注释等组成。

Python是解释性语言，写的代码不用编译，其实是个脚本，由Python解释器解释代码再运行。

Python语言的核心只包含数字、字符串、列表、字典、文件等常见类型和函数，而由Python标准库提供了系统管理、网络通信、文本处理、数据库接口、图形系统、XML处理等额外的功能。

二、python需要网络吗？

python爬虫要网络的。

python网络爬虫是一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

通过HTTP/HTTPS协议来获取对应的HTML页面，提取HTML页面里有用的数据，如果是需要的数据就保存起来，如果是页面里的其他URL，那就继续执行第二步。 HTTP请求的处理：urllib,urllib2,request 处理后的请求可以模拟浏览器发送请求，获取服务器响应的文件。

三、python怎么去除部分数组？

几种操作方式，效率差不多： In [4]: %timeit l=range(10000);l=[]; 10000 loops, best of 3: 115 �0�8s per loop In [5]: %timeit l=range(10000);del l[:] 10000 loops, best of 3: 107 �0�8s per loop In [6]: %timeit l=range(10000);l=None; 10000 loops, best of 3: 114 �0�8s per loop 所以从性能上来看，这几种删除方式都可以。 从功能上来讲，有一点区别： 1. l=[]和l=None是给l赋一个新的值，不影响原来数组的内容 In [1]: l=range(5) In [2]: l2=l In [3]: l2=None In [4]: l Out[4]: [0, 1, 2, 3, 4] 2. del l[:]则是删除了原数组的所有元素 In [5]: l2=l In [6]: del l2[:] In [7]: l Out[7]: []

四、python网络爬虫的意义？

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取网络信息的程序或者脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。

抓取目标的描述和定义是决定网页分析算法与URL搜索策略如何制订的基础。而网页分析算法和候选URL排序算法是决定搜索引擎所提供的服务形式和爬虫网页抓取行为的关键所在。这两个部分的算法又是紧密相关的。

五、python爬虫要网络吗？

python爬虫要网络的。

python网络爬虫是一段自动抓取互联网信息的程序，从互联网上抓取对于我们有价值的信息。

通过HTTP/HTTPS协议来获取对应的HTML页面，提取HTML页面里有用的数据，如果是需要的数据就保存起来，如果是页面里的其他URL，那就继续执行第二步。 HTTP请求的处理：urllib,urllib2,request 处理后的请求可以模拟浏览器发送请求，获取服务器响应的文件。

六、python网络编程都有什么？

Python 网络编程

Python 提供了两个级别访问的网络服务：

1、低级别的网络服务支持基本的 Socket，它提供了标准的 BSD Sockets API，可以访问底层操作系统 Socket 接口的全部方法。

2、高级别的网络服务模块 SocketServer， 它提供了服务器中心类，可以简化网络服务器的开发。

什么是 Socket?

Socket又称"套接字"，应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求，使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯。

socket()函数

Python 中，我们用 socket（）函数来创建套接字

七、python神经网络详解？

神经网络是一种模仿人脑神经系统结构与功能的计算模型，其可用于进行机器学习和深度学习任务。Python是一种流行的编程语言，提供了丰富的库和工具，方便构建和训练神经网络模型。下面是用Python构建神经网络的详细步骤：1. 导入所需库：通常使用NumPy库来进行数值计算、数据处理和矩阵运算，使用Matplotlib库进行可视化等。此外，还可以使用TensorFlow、PyTorch等库来提供更高级的神经网络功能。2. 准备数据集：加载和预处理数据集，将其分为训练集和测试集。通常，输入数据会被标准化，以便更好地适应神经网络模型。3. 构建神经网络模型：选择适当的神经网络架构，包括输入层、隐藏层和输出层。可以使用全连接层、卷积层、循环层等不同类型的层来构建模型。每个层都包含一些神经元，这些神经元在图像识别、分类、回归等任务中起着重要作用。4. 定义损失函数：选择合适的损失函数来度量预测值与实际值之间的差异。对于分类问题，常使用交叉熵损失函数；对于回归问题，常使用均方误差损失函数。5. 选择优化器：神经网络通过优化器来学习和更新权重。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam、RMSprop等。每种优化器都有其特定的更新规则和参数设置。6. 训练模型：以批量方式将数据传入神经网络模型中，并通过反向传播算法来计算梯度。梯度表示预测误差与权重之间的关系，通过根据梯度更新权重来逐步减小误差。通常，训练过程需要多个迭代循环，每个迭代循环称为一个epoch。7. 评估模型性能：使用测试集来评估训练好的神经网络模型的性能。可以使用准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估模型的性能。8. 调整模型参数：根据评估结果，调整模型的超参数和架构，以提高模型的性能。常见的调整方法包括调整学习率、增加或减少隐藏层神经元数量、调整批量大小等。9. 使用模型进行预测：通过输入新的数据样本，使用训练好的模型进行预测。输出结果可以是类别标签或连续值。这是构建神经网络模型的基本步骤，Python提供了丰富的库和工具，使得神经网络的开发和训练变得更加简单和高效。

八、python怎么修改网络配置？

搭建，桥接，初始化配置。

给每台路由器做好初始化配置，即配置修改设备默认名称、配置管理IP地址、配置SSH及登录用户名和密码。

以R2为例（小白，其他设备参考R2配置），修改设备名、配置IP地址：

[Huawei]SYS R2

[R2]

[R2]int g0/0/0

[R2-GigabitEthernet0/0/0]ip add 192.168.56.20 24

[R2-GigabitEthernet0/0/0]

[R2-GigabitEthernet0/0/0]qu

[R2]

以R2为例，配置SSH，其他设备参考如下即可：

[R2]rsa local-key-pair create

The key name will be: Host

% RSA keys defined for Host already exist.

Confirm to replace them? (y/n)[n]:y

The range of public key size is (512 ~ 2048).

NOTES: If the key modulus is greater than 512,

It will take a few minutes.

Input the bits in the modulus[default = 512]:2048

Generating keys...

.......+++

..............+++

.....++++++++

...............++++++++

[R2]user-interface vty 0 4

[R2-ui-vty0-4]authentication-mode aaa

[R2-ui-vty0-4]protocol inbound ssh

[R2]aaa

[R2-aaa]local-user along password cipher along123

[R2-aaa]local-user along privilege level 15

[R2-aaa]local-user along service-type ssh

[R2-aaa]ssh user along authentication-type password

[R2]

[R2]stelnet server enable

[R2]

上述配置完，建议用secureCRT先登录一下各个设备，验证网络连通性、ssh连通性是否ok？

这里以R1为例，验证一下。测试时，你们可以每台都验证一下。

这样验证的好处，假如待会我们写的python脚本如果有问题，那跟网络、ssh配置就没关了，便于后续排错就对啦！

九、python中可选参数是哪部分？

python中可选参数是默认值参数。在定义函数时，可以为形参设置默认值。在调用带有默认值参数的函数时，可以不用为设置了默认值的形参进行传值，此时函数将会直接使用函数定义时设置的默认值，当然也可以通过显示赋值来替换其默认值。也就是说，在调用函数时，是否为默认值参数传递实参是可选的。

十、python如何输出小数的整数部分？

可以使用 Python 中的 `int()` 函数将小数转换为整数部分，如下所示：

```python

num = 3.1415926

int_part = int(num)

print(int_part) # 输出 3

```

另外，如果你只是想要看到小数的整数部分，可以使用 Python 的格式化字符串，在字符串里面指定输出格式，如下所示：

```python

num = 3.1415926

print("num 的整数部分是 %d" % num) # 输出 num 的整数部分是 3

```

在这个字符串中，`%d` 表示输出一个整数。当你使用这种方式输出小数的整数部分时，Python 会自动将小数近似为比它小的整数，而不是对它进行四舍五入。