python菜鸟教程（Python异步编程全攻略）

本文目录

• Python异步编程全攻略
• Python热力图绘制方法—新手教程
• 新手怎么学习python
• python新手应该怎么学习更好

Python异步编程全攻略

如果你厌倦了多线程，不妨试试python的异步编程，再引入async, await关键字之后语法变得更加简洁和直观，又经过几年的生态发展，现在是一个很不错的并发模型。

下面介绍一下python异步编程的方方面面。

因为GIL的存在，所以Python的多线程在CPU密集的任务下显得无力，但是对于IO密集的任务，多线程还是足以发挥多线程的优势的，而异步也是为了应对IO密集的任务，所以两者是一个可以相互替代的方案，因为设计的不同，理论上异步要比多线程快，因为异步的花销更少, 因为不需要额外系统申请额外的内存，而线程的创建跟系统有关，需要分配一定量的内存，一般是几兆，比如linux默认是8MB。

虽然异步很好，比如可以使用更少的内存，比如更好地控制并发(也许你并不这么认为:))。但是由于async/await 语法的存在导致与之前的语法有些割裂，所以需要适配，需要付出额外的努力，再者就是生态远远没有同步编程强大，比如很多库还不支持异步，所以你需要一些额外的适配。

为了不给其他网站带来困扰，这里首先在自己电脑启动web服务用于测试，代码很简单。

本文所有依赖如下:

所有依赖可通过代码仓库的requirements.txt一次性安装。

首先看一个错误的例子

输出如下:

发现花费了3秒，不符合预期呀。。。。这是因为虽然用了协程，但是每个协程是串行的运行，也就是说后一个等前一个完成之后才开始，那么这样的异步代码并没有并发，所以我们需要让这些协程并行起来

为了让代码变动的不是太多，所以这里用了一个笨办法来等待所有任务完成, 之所以在main函数中等待是为了不让ClientSession关闭, 如果你移除了main函数中的等待代码会发现报告异常 RuntimeError: Session is closed ,而代码里的解决方案非常的不优雅，需要手动的等待，为了解决这个问题，我们再次改进代码。

这里解决的方式是通过 asyncio.wait 方法等待一个协程列表，默认是等待所有协程结束后返回，会返回一个完成(done)列表，以及一个待办(pending)列表。

如果我们不想要协程对象而是结果，那么我们可以使用 asyncio.gather

结果输出如下:

通过 asyncio.ensure_future 我们就能创建一个协程，跟调用一个函数差别不大，为了等待所有任务完成之后退出，我们需要使用 asyncio.wait 等方法来等待，如果只想要协程输出的结果，我们可以使用 asyncio.gather 来获取结果。

虽然前面能够随心所欲的创建协程，但是就像多线程一样，我们也需要处理协程之间的同步问题，为了保持语法及使用情况的一致，多线程中用到的同步功能，asyncio中基本也能找到, 并且用法基本一致，不一致的地方主要是需要用异步的关键字，比如 async with/ awa

Python热力图绘制方法—新手教程

# Python热力图绘制方法

热力图的使用场景有 

1.描述数据在空间的密集程度，常见有城市热力图，区域热力图

2.描述多个变量之间相关性高低程度

# step 1 准备数据集，读取excel列表内容，usecols = index, 这里是表里的第一列不读取。

index =range(1, 11)

dataset = np.array(pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’, usecols=index))

# step 2  读取excel行索引转成列表，作为热力图的y轴标签

a = (pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’, usecols=))

y_label =list(a.stack())

# step 3 读取excel列索引转成列表，作为热力图的x轴标签

b = (pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’))

column_index=(b.columns.tolist())

x_label = column_index

# 这一步是为了计算热力图的数据的最大值，可以进行标准化处理，也可以直接显示数据，dataframe转成list，从list里面寻找最大值

dataset_max = (pd.read_csv(r’C:\Users\Administrator\Desktop\heatmap.csv’, usecols=index))

list1 = np.array(dataset_max.stack())

max_number =max(list1)

# step 4 开始绘制热力图

plt.figure(figsize=(14, 8))# 定义输出图像大小，annot参数决定是否在热力图上显示数值，Vmax,Vmin表示最大最小值，cmap表示颜色

sns.heatmap(dataset, fmt=’.0f’, annot=True, vmin=0, vmax=max_number, cmap=’Reds’, yticklabels=y_label,

            xticklabels=x_label)

# 绘制标签

plt.xlabel(’This is x label’, labelpad=15)

plt.ylabel(’This is y label’, labelpad=20)

plt.show()

新手怎么学习python

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python新手应该怎么学习更好

Python是一中面向对象的编程语言，语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库。对于初学编程者来说，首选Python是个非常棒的选择。

1、零基础学编程，用python入门是个不错的选择，虽然国内基本上还是以c语言作为入门开发语言，但在国外，已经有比较多的学校使用python作为入门编程语言。

— python2x、python3x直接可以去python官网下载

— pycharm：python世界最好的一款IDE（建议装上）

— ipython：一款python解释器，比原装的好用

2、找到合适的入门书籍仔细阅读有关Python的书籍，好记心不如烂不同，一定要做笔记，过后回顾笔记。书上给出的练习，一定要做，并且争取全部弄懂。书上有的练习代码，一定要自己调试一遍，知其所以然。【看书练习】

个人建议：简明Python教程这本书可以入手本书写得和Python一样，简洁优美，没废话。

笨办法学 Python(第四版）也不错

3、加入Python讨论群，推荐个不错的qun-  227-435-450态度友好笑眯眯（很重要，这样高手才会耐心纠正你错误常识）。很多小问题，纠结许久，对方一句话点播思路，就可以使你绕很多弯路。

每天的编码必不可少，既然选择学习编程，学习Python，坚持编码应该是必须做到的。没有代码积累，要写出高质量的代码，几乎不可能。

4、要善于总结。如果你光学不练，这是不好的，如果你不善于总结，这也是不好的。语言都是用不上的时候开始学习。都是用的上的时候开始复习。要是用得上的时候开始学习，除非你抗压能力一流，不然我想你心情烦躁，效果会很不好的。学习的时候多总结一下，复习的时候可以翻出来看看，这样就不至于完全荒废了，并且恢复相当快速。

学习编程不要太排斥英文。如果让你直接从英文开始学习，我想这个很难，但是如果用英文版本开始复习，这个就很好了。

5、保持兴趣，用最简单的方式解决问题，什么底层驱动，各种交换，留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。

俗话说的好：兴趣是最好的老师

6、在写过不少基础代码之后，可以去各大Python相关的网站阅读别人的代码，多阅读别人的也是提高自己的编码水平的很好途径，同时，有把自己的代码分享给别人阅读，一边互相交流促进。

教别人的时候，其实你已经自己再次思考一次了。

最后祝你学有所成，希望对你有所帮助。