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python背后是一项科技运动
比较官方的说法，python是一种解释型语言，解释型语言是指代码一行一行的解释执行，就好像有个 同声传译 ，你每说一句话，他都能不间断地给你翻译，把你说的话（意指写好的代码）翻译成机器能够理解的语言。对于机器来说，这些翻译后的语言就是机器语言，就是指令，机器收到指令后，就会根据指令执行对应的操作。
与解释型语言相对的，有编译型语言，编译型语言则通过编译器先将代码翻译成机器语言，再交给机器去执行。举个例子，我方主持了一个会议，参会的分别有英国人、俄国人和西班牙人，他们三方都带了自己的同声传译。假如是解释型语言呢，我在开会的时候用一种每个同声传译都听得懂的的语言，也就是一种官方用语。这样我可以不间断地用这种语言来做交流，因为这些翻译人员都会为这三国参会人员同步翻译成目标语言，你应该也注意到了，解释型语言类似于一种通用的语言。而如果是编译型语言呢，我会让我这边的3个翻译人员将我的一份中文演讲稿，分别翻译成英文版的、俄文版的和西班牙语版的，在开会的时候，我只要交给参会的国际友人去翻阅就好了。解释型语言侧重的是一种通用的、能够实时解释翻译的特性，而编译型语言侧重的是有针对性、提前准备的特性。然而，在开会的时候，解释型效率是没有那么高的，因为需要同声传译消耗时间去做翻译，而编译型的效率会高些，因为翻译工作已经在开会前做好了，只需要参会人员理解并且执行就好。
1989年的圣诞节，荷兰程序员Guido van Rossum（ 吉多·范罗苏姆 ，以下简称吉多）在家休假无聊，为了打发时间，他开发了一种新的解释型语言。可见，该程序员无聊的时候，就是写代码。因为作者非常喜欢 Monty Python's Flying Circus （巨蟒剧团之飞翔的马戏团，这是英国的一个电视喜剧），就拿python作为这个新语言的名字。我想大家不一定都知道这部喜剧，但是可能都听说过python，可能微信在几天前给你推过python相关的培训广告，可能一些学校已经将掌握python基础概念作为一门选修课，可能你的智能家居里的操作系统有一部分核心代码是用python实现的，可能你的手机里有一个插件也是用python实现的，python现在的应用范围非常广泛，功能也非常强大。
吉多之前在 荷兰数学和计算机科学研究学会 上班，在那里，他为ABC编程语言工作了好多年。 ABC语言长这样的
这是一个函数，你也许看不懂，根据英文单词，或许可以大概猜出点什么。这里只想让你知道，python也差不多长这样，相比较会更容易理解些。
ABC虽然是一门编程语言，它的定位是作为教学或原型设计的工具，是专门为学校老师或者科研人员设计的。ABC的定位决定了它受众不是很广泛，并且它也有使用门槛，对计算机不了解的人，没有经过一段时间的学习，可能根本就上不了手。所以，ABC并不能作为一门通用的编程语言，在业内也无法获得成功。虽然说ABC没有python那么成功，但是ABC可以说是"the mother of python"，作者在很多地方都借鉴了ABC，取其精华、取其糟粕。现如今，python是长这样的
可能对于没接触过编程的人来说，它们两不都是一样的，不都是一堆英文字母么，我都看不懂。但是对于初学计算机课程，那些需要学习C语言的人来说，python相比较算是更容易理解了。python非常简短，一些复杂的流程，在C语言中，可能需要几十行代码，但是在python中，可能就只需要几行代码。当然不同的业务场景，可能不是这样的，但是普遍情况下，用python的开发效率是非常高的。python适合快速开发，适合产品快速迭代出新。
1999年1月，也就是语言面世的10年后， 吉多 向DARPA(Defense Advanced Research Projects Agency，美国国防部一个负责科研的下属机构)申请资金。我去翻了下该申请的修订版，修订版在1999年8月份提交，修订版比第一版内容更具有概括性，并且内容翔实，条理清晰，值得翻阅。
该修订版叫 Computer Programming for Everybody ，直译过来，就是针对每个人的计算机编程，翻译为通俗易懂的词——人人编程，人人编程是一种 社会 现象，每个人都有一定的编程能力，并且对计算机有一定的认识，了解软硬件是怎么运转起来的，了解一些软硬件的设计规范，能够通过编程来表达自己的想法，能够通过编程来配置自己的软件，通过编程来控制自己的机器，以改善自己的生活。举个例子，你在某宝买了一个扫地机器人，该机器人支持定义打扫路线，支持设置扫地机器人在需要更换扫把的时候，指示灯显示指定的颜色。你知道扫地机器人可以做什么，有什么操作习惯，这是基于你对一些机器的理解，如果你用过很多软件，或者参与过软件的设计，你大概都知道一些软件可能都有“设置”、“编辑”或“帮助”等菜单键。这种设计思维，或者操作习惯，都是很多软件都有的，有了这种认识之后，你面对很多同类型的软件、或者同类型的产品，就大概能够知道从那里入手，以及对它有什么功能，都有一个初步的期待或者认识。既然大家都了解计算机了，那么计算机的一些概念或者说是理念，可以说是属于常识的一部分，面对一些计算机或者说智能设备，也大概知道从哪里上手使用。我觉得这就是作者要达到的愿景。
该修订版主要有几个目的：
在这里，他想从推广python开始，因为python作为一门适合快速开发的工具，既适合专家，也适合初学者，同时python有一个活跃的且不断增长的用户群体，这个用户群体对他这个申请也非常感兴趣，愿意为之努力。python的用户数多，说明已经在市场得到了一定的认可，并且这个用户群体也愿意为python的发展做贡献，这对于一门编程语言来说，最好不过了。
该提案的 基本论点 部分写得很好，他说他想普及计算机应用，但并非通过介绍新的硬件，或者新软件这种形式，而是通过赋予每个人编程能力来实现。信息技术的发展给了人们各种强大的计算机，它们以桌面电脑、笔记本电脑或者嵌入式系统的形式存在，如果用户在软件设计和实现上有一个通用的认知，那将会极大地促进生产和创造，并且对未来有深远的影响。试想一下，如果你有一种修改和配置软件的能力，并且你可以把你的修改通过社区网站分享其他人，其他人碰到同样的问题的话，就可以参照你的方法。这种能力在紧急的情况下是很重要的，你不必等专家来给你解决问题，你自己就可以尝试解决这些问题。说到这里，你有没有想起贴吧，或者论坛，论坛有很多个板块，不同的领域分不同的板块，假如你想root手机（手机越狱，指解除手机厂商的限制，获取手机的用户最高权限，以实现对手机的某种控制），你可以到论坛上root板块找答案，这种形式可谓跟吉多提到的是一样的。如果你对你的手机或者电脑有更深入的了解，你可以通过编程改善你的输入法，或者改变你的显示器冷暖色等等，这些都是对你生活有帮助的。吉多在这里就是想达到这种状态，简单点说，人人都对计算机有一定的了解，且都有处理计算机问题的能力。
为了实现这个目标，作者制定了5年计划，这个5年计划如下：
5年计划循序渐进，由浅入深。1999年3月，美国国防部对此进行了回应，同意拨款给他。作者的5年计划在1999年底开始实施，虽然想推进5年，但是只收到1年的资金支持。不过，作者还是没有放弃这个项目，一直推进，直到他不再参与python的工作。当时美国国防部对他们提供了多少资金呢，我没看到官方公开的数据。2013年有报道称，DARPA向Continuum Analytics提供3百万美元的支持，让该公司给python开发数据处理以及数据可视化工具。具体数字是否可靠，这个尚不清楚，但管中窥豹，可见美国国防部对该项目表示认可，并提供了资金支持。Continuum Analytics有一个比较有名的工具，叫Anaconda，Anaconda可以理解为是python + 各种科学计算库的工具箱，Anaconda官网有这么一句话
翻译为“Continuum Analytics的Anaconda是使用python的、领先的开源科学计算平台，我们赋予那些正在改变世界的人超能力。”
在查资料的时候，我发现了一个wiki论坛, 该论坛对该项目进行了评价，论坛列出了该项目成功的地方和失败的地方，以及一些 社会 人士的看法。论坛这样总结道，这个项目成功的地方在于：
这个项目失败的地方在于：
回想自己初学python的时候，我觉得这个总结是很公正的。python确实容易入门，有编程基础的人可能只需要一个星期就能掌握python的一些基本语法。相比C语言，python对于初学者是很友好的，很容易让人上手。但是，要深入理解python，并没有这么简单，需要花很多时间去磨练。接手一个使用python的项目，你需要花一些时间精力去熟悉，去摸透里面的逻辑，这对于初学者来说，是无法避免的。 对于一个程序员来说，作者能想象到以后计算机的普及应用，以及用户的认知水平，还有他能够做什么，通过什么来实现，能有这些远大的抱负，这是非常不容易的。西方世界经常说到“change the world，make the world a better place”，作者也确实做到了，他设计的python在计算机世界里扮演者一个非常重要的角色。如果通过 科技 能够改变世界，那么python就是改变世界的其中一步。1980-2000年，美国对 科技 公司是政策扶持、技术扩散，这期间涌现了如IBM、HP、思科等 科技 公司，大家熟知的微软和苹果都是在这期间上市的。python可以说是这个 科技 运动的一个缩影，在 科技 浪潮的推动下，python得到了长足的发展。
很多 科技 或工业相关的网站会根据当年编程语言的流行度做下排名，它们会列出当年在业界最受欢迎的编程语言。其中，IEEE Spectrum 和 TIOBE 的2021年度编程语言是python，如果我还没记错的话，TIOBE的2020年度编程语言也是python。可见python是非常受欢迎的，用现在的话讲，就是“网红”编程语言。现在，很多计算设备上都有python的身影，小到智能家居、手机、智能手表，大到锂电车、工控车床、甚至航天飞机都有python的身影。你可能在浏览网页的时候，右下角弹出一个“7天python入门”的广告，可见python现在还是有很多需求，因为有需求，所以才有人去投广告，才会有人去找培训机构。
作者在给美国国防部的提案中写到，他想跟高中或大学展开合作，设计一些python的课程，针对不同年级，设计不同水平的课程。现在来看，他确实是做到了，现在哈佛、密歇根大学等排名靠前的大学，都有python课程，python在这些大学的CS（计算机科学）课程中应用非常广泛，可以说是作为CS导论的一个教学工具。在一些比较高级的课程，比如数据科学、人工智能等都可以看到python的身影，这是因为学术界以及工业界为python提供了一些处理科学计算和大数据的工具，这也归功于美国国防部的支持。美国有许多编程夏令营，针对不同年龄段有不同的课程，并且也有许多支持python代码的编程竞赛。Google在coursera上有一个面向初学者的课程，该课程叫 Google IT Automation with Python，完成课程大约需要 8 个月，课程建议每周花5小时学习，课程结束后就可以获得Google颁发的证书。可见，不管是工业界，还是教育界，都对python有不同程度的支持。这里打个岔，第一版的Google搜索引擎还是用python写的，作者也在Google工作了一段时间。
现如今，每隔一段时间，就有一个PyCon活动，这个活动汇聚世界各地的开发者，每年都有开发者来展示他们使用python的成功案例，或者表达自己对python的新功能或者缺陷的看法。可见，python用户社区一直都是很活跃的。这让我想到了某新能源 汽车 ，该 汽车 用户有很高的粘性，有一位车主跟我说过，他们有一个微信群，里面有该新能源 汽车 的高管，很多车主乐意在里面指出问题，或者提建议，因为这些高管会对问题或者建议做出相应的反馈。用户愿意提意见，产品经理愿意广开言路，采纳多方建议，实属不易。python社区也差不多如此。
几年前，你是否看过一个新闻，《人工智能“网红”编程语言Python进入山东小学课本》，这是2017年澎湃网的一则新闻，里面讲了python进入了山东省小学六年级教材，作为一门“网红”编程语言，它是否适合低龄学生，这个倒是没细说，但是可见国内有些地方是把编程作为一种比较基础的能力来考量。python往低龄阶段渗透是否合适呢，我在翻资料的时候瞥到韩国高丽大学的一篇论文，论文讲述小学生在学习python的过程中会碰到一些困难，比如经常少打了一些括号，经常拼错单词，经常碰到语法错误，以及对这些现象的看法。还有，南京师范大学有一篇报道，讲述了中学生学习在学习python时，采用面向问题的学习模式，我理解是case by case的教学模式，这种模式有利于学生培养学生的计算机思维，以及帮助他们理解一些计算机相关的概念，解决计算机相关的问题。
python是否适合低龄学生呢，我觉得这个是值得讨论的话题。最后还要问你一句，你会让你的小孩学习python么，从什么时候开始学呢？你的娃因为不知道打多少个括号嚎啕大哭时，你能帮得上忙么？你到时候需要专门请一个程序员来给你的娃做家教么？
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python动态心形代码怎么弄
python动态心形代码操作方法如下：
1、新建文件python编辑器中，点击“File—NewFile”，新建文件。
2、保存文件输入需要的代码之后，点击“File—SaveAs”，新建文件。
3、进行保存选择保存路径，输入文件名称后，点击“保存”即可保存文件。
代码就是程序员用开发工具所支持的语言写出来的源文件，是一组由字符、符号或信号码元以离散形式表示信息的明确的规则体系。
python三个条件满足任意两个的代码
python三个条件满足任意两个的代码有aj1209，ak4719。python三个条件分别是数字，字母，符号，满足任意两个都可，aj1209，ak4719，满足的是数字和字母。
求python支持向量机多元回归预测代码
这是一段用 Python 来实现 SVM 多元回归预测的代码示例：
# 导入相关库
from sklearn import datasets
from sklearn.svm import SVR
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 加载数据集
X, y = datasets.load_boston(return_X_y=True)
# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 创建SVM多元回归模型
reg = SVR(C=1.0, epsilon=0.2)
# 训练模型
reg.fit(X_train, y_train)
# 预测结果
y_pred = reg.predict(X_test)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)
在这段代码中，首先导入了相关的库，包括 SVR 函数、train_test_split 函数和 mean_squared_error 函数。然后，使用 load_boston 函数加载数据集，并将数据集分为训练集和测试集。接着，使用 SVR 函数创建了一个 SVM 多元回归模型，并使用 fit 函数对模型进行训练。最后，使用 predict 函数进行预测，并使用 mean_squared_error 函数计算均方误差。
需要注意的是，这仅仅是一个示例代码，在实际应用中，可能需要根据项目的需求进行更改，例如使用不同的超参数
python代码转化为sas代码
，Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。
拥抱开源，越来越多的爱好者造出优秀的Python轮子，比如当下比较流行的万金油模型Xgboost、LightGBM，在各种竞赛的top级方案中均有被使用。而SAS的脚步就比较慢了，对于一些比较新的东西都无法直接提供，所以对于那些使用SAS的朋友，就很难受了。
一直以来很多粉丝问过东哥这个问题：有没有一种可以将Python模型转成SAS的工具？
因为我本身是两个技能都具备的，实际工作中一般都是配合使用，也很少想过进行转换。但是，最近东哥逛技术论坛刚好发现了一个骚操作，借助Python的三方库m2cgen和Python脚本即可完成Python模型到SAS的转换。
m2cgen是什么？
m2cgen是一个Python的第三方库，主要功能就是将Python训练过的模型转换为其它语言，比如 R 和 VBA。遗憾的是，目前m2cgen尚不支持SAS，但这并不影响我们最终转换为SAS。
我们仍然使用m2cgen，需要借助它间接转换成SAS。具体的方案就是先将Python模型转换为VBA代码，然后再将VBA代码更改为 SAS脚本，曲线救国。
如何使用m2cgen？
我直接用一个例子说明下如何操作。
数据我们使用sklearn自带的iris dataset，链接如下：
The Iris Dataset — scikit-learn 1.1.1 documentation
下面，演示一下如何将Python的XGBoost模型转成SAS代码。
首先导入所需的库包和数据。
# 导入库
import pandas as pd
import numpy as np
import os
import re
from sklearn import datasets
from xgboost import XGBClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
import m2cgen as m2c
# 导入数据
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
Y = iris.target
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然后，我们划分数据集，直接扔进XGBoost里面，建立base模型。
# 划分数据为训练集和测试集
seed = 2020
test_size = 0.3
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed)
# 训练数据
model = XGBClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
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然后，再将XGBoost模型转换为VBA。使用m2cgen的export_to_visual_basic方法就可以直接转成VBA了。转换成其他语言脚本也是同理，非常简单。
code = m2c.export_to_visual_basic(model, function_name = 'pred')
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核心的骚操作来了！
m2cgen不支持SAS，但我们可以把VBA代码稍加改动，就能变成符合SAS标准的代码了。而这个改动也无需手动一个个改，写一段Python脚本即可实现VBA脚本转换为SAS脚本。
改动的地方不多，主要包括：删除在SAS环境中不能使用的代码，像上面结果中的Module xxx，Function yyy ，Dim var Z As Double，还有在语句结尾加上;，这些为的就是遵循SAS的语法规则。
下面就是转换的Python脚本，可以自动执行上面所说的转换操作。
# 1、移除SAS中不能使用的代码
code = re.sub('Dim var.* As Double', '', code)
code = re.sub('End If', '', code)
# 下面操作将修改成符合SAS的代码
# 2、修改起始
code = re.sub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',
'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)
# 3、修改结尾
code = re.sub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)
# 4、在结尾加上分号';'
all_match_list = re.findall('[0-9]+\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
all_match_list = re.findall(')\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
# 用var来替代inputVector
dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',
'inputVector(1)':'sepal_width',
'inputVector(2)':'petal_length',
'inputVector(3)':'petal_width'}
for key in dictionary.keys():
code = code.replace(key, dictionary[key])
# 修改预测标签
code = re.sub('Math.Exp', 'Exp', code)
code = re.sub('pred = .*\n', '', code)
temp_var_list = re.findall(r"var[0-9]+(\d)", code)
for var_idx in range(len(temp_var_list)):
code = re.sub(re.sub('\(', '\(', re.sub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iris.target_names[var_idx]+'_prob', code)
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对以上脚本分步解释说明一下。
1、开头、结尾、输出名称
前三个部分非常简单。使用正则表达式删除多余的行，然后将脚本的开头更改为DATA pred_result; \ nSETdataset_name;。
使用过SAS的同学就很熟悉了，pred_result是运行SAS脚本后的输出表名称，dataset_name是我们需要预测的输入表名称。
最后再将脚本的结尾更改为RUN;。
# 移除SAS中不能使用的代码
code = re.sub('Dim var.* As Double', '', code)
code = re.sub('End If', '', code)
# 下面操作将修改成符合SAS的代码
# 修改起始
code = re.sub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',
'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)
# 修改结尾
code = re.sub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)
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2、语句末尾添加分号
为遵循SAS中的语法规则，还需将每个语句的结尾加上;。仍用正则表达式，然后for循环在每一行最后添加字符;即可。
# 在结尾加上分号';'
all_match_list = re.findall('[0-9]+\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
all_match_list = re.findall(')\n', code)
for idx in range(len(all_match_list)):
original_str = all_match_list[idx]
new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'
code = code.replace(original_str, new_str)
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3、映射变量名称
使用字典将InputVector与变量名称映射到输入数据集中，一次性更改所有InputVector。
# 用var来替代inputVector
dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',
'inputVector(1)':'sepal_width',
'inputVector(2)':'petal_length',
'inputVector(3)':'petal_width'}
for key in dictionary.keys():
code = code.replace(key, dictionary[key])
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4、映射变量名称
最后一步就是更改预测标签。
# 修改预测标签
code = re.sub('Math.Exp', 'Exp', code)
code = re.sub('pred = .*\n', '', code)
temp_var_list = re.findall(r"var[0-9]+(\d)", code)
for var_idx in range(len(temp_var_list)):
code = re.sub(re.sub('\(', '\(', re.sub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iris.target_names[var_idx]+'_prob', code)
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然后保存sas模型文件。
＃保存输出
vb = open('vb1.sas', 'w')
vb.write(code)
vb.close()
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最后，为了验证sas脚本是否正确，我们将sas模型的预测结果和Python的结果进行一下对比。
# python 预测
python_pred = pd.DataFrame(model.predict_proba(X_test))
python_pred.columns = ['setosa_prob','versicolor_prob','virginica_prob']
python_pred
# sas 预测
sas_pred = pd.read_csv('pred_result.csv')
sas_pred = sas_pred.iloc[:,-3:]
sas_pred
(abs(python_pred - sas_pred) 0.00001).sum()
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可以看到，两个预测的结果基本上一样，基本没问题，我们就可以在sas中跑xgboost模型了。
总结
上面只是个最简单的示例，没有对特征处理。对于复杂的建模过程，比如很多特征工程，那就要对Python脚本进一步调整了。
以上就是本次分享的所有内容，如果你觉得文章还不错，欢迎关注公众号：Python编程学习圈，每日干货分享，发送“J”还可领取大量学习资料，内容覆盖Python电子书、教程、数据库编程、Django，爬虫，云计算等等。或是前往编程学习网，了解更多编程技术知识。
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