既然Python是用C實現(xiàn)的，那為什么Python不能直接生成exe呢？C語言實際上是一種“舊”和“底層”語言。其執(zhí)行效率僅次于匯編語言。它之所以古老是因為C語言出現(xiàn)得很早。盡管FORTRAN和COB

既然Python是用C實現(xiàn)的，那為什么Python不能直接生成exe呢？

C語言實際上是一種“舊”和“底層”語言。其執(zhí)行效率僅次于匯編語言。

它之所以古老是因為C語言出現(xiàn)得很早。

盡管FORTRAN和COBOL比C語言出現(xiàn)得早，但現(xiàn)代主流操作系統(tǒng)（windows、Mac OS、Linux、IOS、Android、Unix）都是從C語言中誕生的。

最根本的原因是C語言被設計用來同時編寫匯編語言。從理論上講，它可以用外匯來表示。匯編語言是最有效的語言。

所以Python是用C語言編寫的也就不足為奇了。它與能否生成exe無關。

Exe文件是Windows平臺的專用格式。最簡單的exe是com可執(zhí)行文件。EXE實際上是一個解釋器文件。

由Python語言生成的代碼只能通過引導加載程序和解釋器作為EXE文件執(zhí)行。

因此Python生成EXE文件并不困難。只是它是否愿意提供的問題。

作為一名研究生，除了可以用python寫各種算法之外，還應該如何提高自己的python水平？

作為一名研究生，您用Python編寫算法。我認為你想發(fā)展大數(shù)據(jù)和人工智能。

近年來，隨著大數(shù)據(jù)和人工智能的爆炸式發(fā)展，Python變得越來越流行。如果你想提高你的Python水平，我想你可以從以下幾點開始

！Apache spark是一個大數(shù)據(jù)處理框架，計算速度快，使用方便，支持復雜分析，有可能取代MapReduce。

盡管Python在機器學習和人工智能方面有很好的應用，但Python有一個很大的缺陷。它不支持分布式計算，但這并不重要。Spark提供了一個優(yōu)秀的Python接口pyspark。有了它，python在分布式計算和流計算方面有了很大的改進。

另外，spark的核心RDD彈性分布式數(shù)據(jù)集與Python中panda的數(shù)據(jù)幀非常相似，可以很容易地相互轉換。因此spark賦予Python以分布式方式處理大型數(shù)據(jù)集的能力。

Python有許多強大的web后端框架，如Django、flash等。學習這一點可以鞏固Python的基礎，并使用Python的高級用法，如裝飾器、類、魔術方法、數(shù)據(jù)庫等。

您不能總是在一臺機器上使用該型號。您可以在大數(shù)據(jù)框架和網(wǎng)站中部署模型。這要求您了解后端和分布式計算。學習這兩個方面，不僅可以提高python的水平，也可以讓你在未來的大數(shù)據(jù)和人工智能領域發(fā)力。

Python如何實現(xiàn)對系統(tǒng)的API接口功能實現(xiàn)自動化測試？

根據(jù)課題的描述，課題要解決的主要問題是：如何基于復雜場景（多接口耦合）進行接口自動測試。

以上最佳實踐也是很多洞，涉水而出。我嘗試了很多方法，甚至開發(fā)了一個關鍵字驅動的自動化測試框架。讓我們談談基于場景的自動化的困難，以及為什么最終選擇Python robot框架。

參照關鍵字驅動測試的思想，將接口請求發(fā)送、響應驗證和響應內(nèi)容返回三部分封裝為“請求驗證”關鍵字。

同時封裝“content extraction”關鍵字，提取接口響應體的具體數(shù)據(jù)。這樣就可以得到前一個接口返回的具體數(shù)據(jù)作為下一個接口的輸入?yún)?shù)。

就是這樣。任何場景都可以通過“request verification”關鍵字、“content extraction”關鍵字和“request verification”關鍵字進行驗證

這里我們需要考慮選擇哪些方法和工具。首先，基于測試庫體系結構框架的思想，用Python實現(xiàn)了關鍵字方法。robot框架工具的核心思想是關鍵字驅動，其主要功能是關鍵字庫、資源導入和用例編寫。建議將關鍵字方法作為庫導入后，每個關鍵字在自然語言中映射一次，方便業(yè)務測試人員使用。

Robot框架還支持數(shù)據(jù)驅動。你可以了解它。

python一般用來做什么？

感謝您的邀請：作為一種非常流行的語言，python有著廣泛的應用場景。事實上，許多開發(fā)語言可以用于不同的領域。Python不是為特定目的而產(chǎn)生的。但是，它是一種通用的腳本語言，也稱為glue語言。Glue意味著Python可以在C語言接口的幫助下驅動幾乎所有已知的軟件和模塊。只要我們使用它，你通?？梢哉业揭粋€開源庫。安裝后，您可以驅動它。無論是數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡、互聯(lián)網(wǎng)、圖形、游戲、科學計算、GUI、OA、自動控制，甚至宇航員都在使用它。

現(xiàn)在我們來談談Python，它可以用來做：

1。系統(tǒng)編程2。圖形處理3。數(shù)學處理4。文本處理5。數(shù)據(jù)庫編程6。網(wǎng)絡編程7。網(wǎng)絡編程8。多媒體應用9。Pymo發(fā)動機10。黑客編程11。用Python12編寫的簡單爬蟲：人工智能

看到這么多應用場景非常強大，但Python通常不會作為工程語言出現(xiàn)。也就是說，常規(guī)軟件生產(chǎn)不使用它。主要使用Java，C#，XML，C。至于為什么，這是軟件工程的需要。Python沒有完整的語法檢查。

但它現(xiàn)在不影響Python的狀態(tài)。很多人加入Python的大軍是因為Python很容易入門，而且學習成本相對較低。它有一個豐富的支持庫，可以直接調(diào)用，以高效地完成不同需要的工作。

你知道，谷歌最早的搜索引擎是由python編寫的。

希望我的回答能對你有所幫助。我剛開始的時候很興奮，你不必把算法學好。但是隨著技術的發(fā)展，仍然需要算法，否則只能做一些工作。

1. 學好軟件開發(fā)離不開計算機理論基礎，比如數(shù)據(jù)結構、操作系統(tǒng)、網(wǎng)絡技術、算法研究等，如果你喜歡這項技術，那就不是問題。先開始，你可以彌補。

2. 算法是軟件開發(fā)的靈魂。好的算法寫不出好的程序。

3. 如何學習算法，首先選擇經(jīng)典算法教材。基本的可以從數(shù)據(jù)結構中學習，其中包含一些基本的算法，然后再學習特殊的算法（實際上，在數(shù)據(jù)結構領域學習算法一般就足夠了）。網(wǎng)上還有很多論壇、算法網(wǎng)站，為了吸引眼球，它們一般都很通俗易懂。大多數(shù)算法都是C語言，但是語言在算法層次上是相互聯(lián)系的，因此理解算法模型是最重要的。

4. 只要我們從技術開始，一切都是困難的。該算法在實際應用中是最快、最強的。

我希望我能幫助你