ctypes使用教程？

一、ctypes使用教程？

ctypes提供了三种调用动态库的对象：cdll、windll、oledll。

其中cdll主要用来加载C语言调用方式，windll主要用来加载WIN32调用方式，而oledll使用WIN32调用方式且返回值是Windows里返回的HRESULT值。

从而实现在python代码中调用C函数的功能。是不是很神奇。

ctypes内置函数，不需要安装

from ctypes import * # 导入

CDLL('/usr/local/lib/libusb-1.0.so', mode=ctypes.RTLD_GLOBAL) # 加载。

so动态库，mode=ctypes.RTLD_GLOBAL实现如果调用的动态库有其它依赖库时，提前加载的功能

libc = cdll.LoadLibrary('/opt/bin/lib/libqkey.so') # 例如，libqkey.so依赖了上述libusb-1.0.so库，就需要加载libusb-1.0.so库为全局加载

DeviceId = [0x00] * 8

DeviceId = (c_ubyte * 8)(*DeviceId) # 这个是之前比较傻的做法，因为要先给这个变量分配一段地址，其实这里用

libc.GenStartInfo(byref(DeviceId)) # 调用C语言接口函数 GenStartInfo

deviceId = ctypes.c_void_p()

DeviceId = ctypes.pointer(deviceId)

libc.GenStartInfo(DeviceId) # 使用指针即可

byref(n)返回的相当于C的指针右值&n，本身没有被分配空间

pointer返回的相当于指针左值T* p=&n，可以改变，可以取地址

这样就完成了最基本的调用C接口函数的功能

有时候希望打印出来，但如果返回值不对的时候，打印总是出错，于是写了一个打印函数

二、python expect模块详解？

try/except语句用来检测try语句块中的错误，从而让except语句捕获异常信息并处理。如果你不想在异常发生时结束你的程序，只需在try里捕获它。

语法：

以下为简单的try....except...else的语法：

try:

<语句> #运行别的代码

except <名字>：

<语句> #如果在try部份引发了'name'异常

except <名字>，<数据>:

<语句> #如果引发了'name'异常，获得附加的数据

else:

<语句> #如果没有异常发生

三、python闭包详解？

1.什么是python闭包

闭包就是外部函数中定义一个内部函数，内部函数引用外部函数中的变量，外部函数的返回值是内部函数;

闭包是由函数及其相关的引用环境组合而成的实体(即：闭包=函数+引用环境) 在计算机科学中，闭包（英语：Closure），又称词法闭包（Lexical Closure）或函数闭包（function closures）， 是引用了自由变量的函数。这个被引用的自由变量将和这个函数一同存在，即使已经离开了创造它的环境也不例外。 所以，有另一种说法认为闭包是由函数和与其相关的引用环境组合而成的实体。

python闭包的特征

特征:

1.嵌套函数

2.内层函数引用了外层函数的变量

3.内层函数作为返回值返回给外层函数

特征2：

自由变量: 既不是局部变量，也不是模块全局变量；在闭包的时候：内层引用外层函数的变量

保存我们要执行代码的环境

执行的代码块和为自由变量提供绑定的计算环境两者的结合

四、python保留字详解？

python的保留字为关键字，指被编程语言内部定义并保留使用的标识符。

1、Python 没有定义常量的关键字，意即 Python 中没有常量的概念。保留字是 Python 语言中一些已经被赋予特定意义的单词，所以说要求开发者在开发程序时，不能将这些保留字作为标识符给变量、函数、类、模板以及其他对象命名。

2、使用 Python 面向对象的方法编写一个“常量”模块。在 Python 中，标识符中的字母是严格区分大小写的，也就是说，两个同样的单词，如果大小格式不一样，多代表的意义也是完全不同的。

3、保留字即其他语言中的关键字，是指在语言本身的编译器中已经定义过的单词。f语句用来检验一个条件，如果条件为真，运行一块语句(称为if…块)，否则处理另外一块语句（称为else…块）。else从句是可选的。

五、python random模块详解？

Python的random模块提供了生成随机数的功能，包括生成随机整数、选择随机元素、生成随机浮点数等功能。通过使用random模块，可以实现随机选择、随机洗牌、随机采样等操作，用于模拟和实验、密码学、游戏开发等领域。

同时，random模块还提供了设置随机数种子、控制随机数范围、生成高质量的随机数等功能，具有灵活性和可定制性。在Python中，random模块是生成随机数的重要工具，常用于各种程序和项目中。

六、python 模型训练详解？

Python 模型训练的流程通常包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：首先需要加载数据并进行预处理，例如数据清洗、数据归一化、缺失值填充等。

2. 特征工程：将数据转化为特征向量，可以采用特定的算法或方法提取特征，例如主成分分析（PCA）、奇异值分解（SVD）等。

3. 模型选择：选择合适的模型，如线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机等。

4. 模型训练：使用训练数据对模型进行训练，并对模型进行评估，例如交叉验证、ROC曲线、精度、召回率等。

5. 调整模型参数：通过调整模型参数来进一步提升模型的性能，例如学习率、迭代次数、正则化参数等。

6. 模型预测：使用训练好的模型进行预测，例如分类问题中的多类别分类、二分类问题，也可以用于回归问题中的预测。

7. 模型评估：对模型进行评估，检查训练效果，并考虑是否需要再次优化调整。

以上七个步骤是 Python 模型训练的基本流程，在具体使用中需要根据不同的情况适当调整。

七、python语言入门详解？

Python 是一门非常容易上手的语言，通过查阅资料和教程，也许一晚上就能写出一个简单的爬虫。但 Python 也是一门很难精通的语言，因为简洁的语法背后隐藏了许多黑科技。本文主要针对的读者是：

毫无 Python 经验的小白

有一些简单 Python 经验，但只会复制粘贴代码，不知其所以然的读者

觉得单独一篇文章太琐碎，质量没保证，却没空读完一本书，但又想对 Python 有全面了解

对 Python 的整体知识结构形成初步的概念

了解 Python 特有的知识点，比如装饰器、上下文、生成器等等，不仅会写 Demo，还对背后的原理有一定了解

避免 C++/Java 等风格的 Python 代码，能够写出地道的 Python 代码

能够熟练的使用 Python 编写脚本实现日常的简单需求，能够维护小型 Python 项目，能够阅读较复杂的 Python 源码

八、python len函数详解？

python的len函数用于返回字符串、列表、字典、元组等长度，语法为【len(str)】，其中str是要计算的字符串、列表、字典、元组等。

Python中的len()函数

1：作用：返回字符串、列表、字典、元组等长度

2：语法：len(str)

3：参数：

str：要计算的字符串、列表、字典、元组等

4：返回值：字符串、列表、字典、元组等元素的长度

九、python index函数详解？

Python index() 方法检测字符串中是否包含子字符串 str ，如果指定 beg（开始） 和 end（结束） 范围，则检查是否包含在指定范围内，该方法与 python find() 方法一样，只不过如果str不在 string中会报一个异常。

语法

index()方法语法：

1

str.index(str, beg=0, end=len(string))

参数

str -- 指定检索的字符串。

beg -- 开始索引，默认为0。

end -- 结束索引，默认为字符串的长度。

返回值

如果包含子字符串返回开始的索引值，否则抛出异常。

十、python gevent使用详解？

gevent 程序员指南

gevent是一个基于 libev的并发库。它为各种并发和网络相关的任务提供了整洁的API。

介绍

本指南假定读者有中级Python水平，但不要求有其它更多的知识，不期待读者有 并发方面的知识。本指南的目标在于给予你需要的工具来开始使用gevent，帮助你 驯服现有的并发问题，并从今开始编写异步应用程序。

Greenlets

在gevent中用到的主要模式是Greenlet, 它是以C扩展模块形式接入Python的轻量级协程。 Greenlet全部运行在主程序操作系统进程的内部，但它们被协作式地调度。

在任何时刻，只有一个协程在运行。

这与multiprocessing或threading等提供真正并行构造的库是不同的。 这些库轮转使用操作系统调度的进程和线程，是真正的并行。