Python中函數(shù)和類的生命周期是怎樣的

那要看你在哪里定義，如果你定義的全局的，那就是整個(gè)程序的生命周期；而如果在 if for 等子塊中定義那就在該子塊局部作用域有效，除非被其他作用域引用

成都創(chuàng)新互聯(lián)服務(wù)項(xiàng)目包括勉縣網(wǎng)站建設(shè)、勉縣網(wǎng)站制作、勉縣網(wǎng)頁制作以及勉縣網(wǎng)絡(luò)營銷策劃等。多年來，我們專注于互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)，利用自身積累的技術(shù)優(yōu)勢(shì)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)、深度合作伙伴關(guān)系等，向廣大中小型企業(yè)、政府機(jī)構(gòu)等提供互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的解決方案，勉縣網(wǎng)站推廣取得了明顯的社會(huì)效益與經(jīng)濟(jì)效益。目前，我們服務(wù)的客戶以成都為中心已經(jīng)輻射到勉縣省份的部分城市，未來相信會(huì)繼續(xù)擴(kuò)大服務(wù)區(qū)域并繼續(xù)獲得客戶的支持與信任！

python中函數(shù)包括

1. print()函數(shù)：打印字符串

2. raw_input()函數(shù)：從用戶鍵盤捕獲字符

3. len()函數(shù)：計(jì)算字符長(zhǎng)度

4. format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函數(shù)：實(shí)現(xiàn)格式化輸出

5. type()函數(shù)：查詢對(duì)象的類型

6. int()函數(shù)、float()函數(shù)、str()函數(shù)等：類型的轉(zhuǎn)化函數(shù)

7. id()函數(shù)：獲取對(duì)象的內(nèi)存地址

8. help()函數(shù)：Python的幫助函數(shù)

9. s.islower()函數(shù)：判斷字符小寫

10. s.sppace()函數(shù)：判斷是否為空格

11. str.replace()函數(shù)：替換字符

12. import()函數(shù)：引進(jìn)庫

13. math.sin()函數(shù)：sin()函數(shù)

14. math.pow()函數(shù)：計(jì)算次方函數(shù)

15. 3**4: 3的4次方

16. pow(3,4)函數(shù)：3的4次方

17. os.getcwd()函數(shù)：獲取當(dāng)前工作目錄

18. listdir()函數(shù)：顯示當(dāng)前目錄下的文件

19. socket.gethostbyname()函數(shù)：獲得某主機(jī)的IP地址

20. urllib.urlopen(url).read():打開網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容并存儲(chǔ)

21. open().write()函數(shù)：寫入文件

22. webbrowser.open_new_tab()函數(shù)：新建標(biāo)簽并使用瀏覽器打開指定的網(wǎng)頁

23. def function_name(parameters):自定義函數(shù)

24. time.sleep()函數(shù)：停止一段時(shí)間

25. random.randint()函數(shù)：產(chǎn)生隨機(jī)數(shù)

簡(jiǎn)單強(qiáng)大的Python庫！Schedule—實(shí)用的周期任務(wù)調(diào)度工具

如果你想在Linux服務(wù)器上周期性地執(zhí)行某個(gè) Python 腳本，最出名的選擇應(yīng)該是 Crontab 腳本，但是 Crontab 具有以下缺點(diǎn)：

1.不方便執(zhí)行 秒級(jí)的任務(wù) 。

2.當(dāng)需要執(zhí)行的定時(shí)任務(wù)有上百個(gè)的時(shí)候，Crontab的 管理就會(huì)特別不方便 。

另外一個(gè)選擇是 Celery，但是 Celery 的配置比較麻煩，如果你只是需要一個(gè)輕量級(jí)的調(diào)度工具，Celery 不會(huì)是一個(gè)好選擇。

在你想要使用一個(gè)輕量級(jí)的任務(wù)調(diào)度工具，而且希望它盡量簡(jiǎn)單、容易使用、不需要外部依賴，最好能夠容納 Crontab 的所有基本功能，那么 Schedule 模塊是你的不二之選。

使用它來調(diào)度任務(wù)可能只需要幾行代碼，感受一下：

上面的代碼表示每10分鐘執(zhí)行一次 job 函數(shù)，非常簡(jiǎn)單方便。你只需要引入 schedule 模塊，通過調(diào)用 scedule.every(時(shí)間數(shù)).時(shí)間類型.do(job) 發(fā)布周期任務(wù)。

發(fā)布后的周期任務(wù)需要用 run_pending 函數(shù)來檢測(cè)是否執(zhí)行，因此需要一個(gè) While 循環(huán)不斷地輪詢這個(gè)函數(shù)。

下面具體講講Schedule模塊的安裝和初級(jí)、進(jìn)階使用方法。

1.準(zhǔn)備

請(qǐng)選擇以下任一種方式輸入命令安裝依賴 ：

1. Windows 環(huán)境 打開 Cmd (開始-運(yùn)行-CMD)。

2. MacOS 環(huán)境 打開 Terminal (command+空格輸入Terminal)。

3. 如果你用的是 VSCode編輯器 或 Pycharm，可以直接使用界面下方的Terminal.

2.基本使用

最基本的使用在文首已經(jīng)提到過，下面給大家展示更多的調(diào)度任務(wù)例子：

可以看到，從月到秒的配置，上面的例子都覆蓋到了。不過 如果你想只運(yùn)行一次任務(wù) 的話，可以這么配：

參數(shù)傳遞

如果你有參數(shù)需要傳遞給作業(yè)去執(zhí)行，你只需要這么做：

獲取目前所有的作業(yè)

如果你想獲取目前所有的作業(yè)：

取消所有作業(yè)

如果某些機(jī)制觸發(fā)了，你需要立即清除當(dāng)前程序的所有作業(yè)：

標(biāo)簽功能

在設(shè)置作業(yè)的時(shí)候，為了后續(xù)方便管理作業(yè)，你可以給作業(yè)打個(gè)標(biāo)簽，這樣你可以通過標(biāo)簽過濾獲取作業(yè)或取消作業(yè)。

設(shè)定作業(yè)截止時(shí)間

如果你需要讓某個(gè)作業(yè)到某個(gè)時(shí)間截止，你可以通過這個(gè)方法：

截止日期之后，該作業(yè)將無法運(yùn)行。

立即運(yùn)行所有作業(yè)，而不管其安排如何

如果某個(gè)機(jī)制觸發(fā)了，你需要立即運(yùn)行所有作業(yè)，可以調(diào)用 schedule.run_all :

3.高級(jí)使用

裝飾器安排作業(yè)

如果你覺得設(shè)定作業(yè)這種形式太啰嗦了，也可以使用裝飾器模式：

并行執(zhí)行

默認(rèn)情況下，Schedule 按順序執(zhí)行所有作業(yè)。其背后的原因是，很難找到讓每個(gè)人都高興的并行執(zhí)行模型。

不過你可以通過多線程的形式來運(yùn)行每個(gè)作業(yè)以解決此限制：

日志記錄

Schedule 模塊同時(shí)也支持 logging 日志記錄，這么使用：

效果如下：

異常處理

Schedule 不會(huì)自動(dòng)捕捉異常，它遇到異常會(huì)直接拋出，這會(huì)導(dǎo)致一個(gè)嚴(yán)重的問題： 后續(xù)所有的作業(yè)都會(huì)被中斷執(zhí)行 ，因此我們需要捕捉到這些異常。

你可以手動(dòng)捕捉，但是某些你預(yù)料不到的情況需要程序進(jìn)行自動(dòng)捕獲，加一個(gè)裝飾器就能做到了：

這樣， bad_task 在執(zhí)行時(shí)遇到的任何錯(cuò)誤，都會(huì)被 catch_exceptions 捕獲，這點(diǎn)在保證調(diào)度任務(wù)正常運(yùn)轉(zhuǎn)的時(shí)候非常關(guān)鍵。

python函數(shù)有哪些

1、print()函數(shù)：打印字符串;

2、raw_input()函數(shù)：從用戶鍵盤捕獲字符;

3、len()函數(shù)：計(jì)算字符長(zhǎng)度;

4、format()函數(shù)：實(shí)現(xiàn)格式化輸出;

5、type()函數(shù)：查詢對(duì)象的類型;

6、int()函數(shù)、float()函數(shù)、str()函數(shù)等：類型的轉(zhuǎn)化函數(shù);

7、id()函數(shù)：獲取對(duì)象的內(nèi)存地址;

8、help()函數(shù)：Python的幫助函數(shù);

9、s.islower()函數(shù)：判斷字符小寫;

10、s.sppace()函數(shù)：判斷是否為空格;

11、str.replace()函數(shù)：替換字符;

12、import()函數(shù)：引進(jìn)庫;

13、math.sin()函數(shù)：sin()函數(shù);

14、math.pow()函數(shù)：計(jì)算次方函數(shù);

15、os.getcwd()函數(shù)：獲取當(dāng)前工作目錄;

16、listdir()函數(shù)：顯示當(dāng)前目錄下的文件;

17、time.sleep()函數(shù)：停止一段時(shí)間;

18、random.randint()函數(shù)：產(chǎn)生隨機(jī)數(shù);

19、range()函數(shù)：返回一個(gè)列表，打印從1到100;

20、file.read()函數(shù)：讀取文件返回字符串;

21、file.readlines()函數(shù)：讀取文件返回列表;

22、file.readline()函數(shù)：讀取一行文件并返回字符串;

23、split()函數(shù)：用什么來間隔字符串;

24、isalnum()函數(shù)：判斷是否為有效數(shù)字或字符;

25、isalpha()函數(shù)：判斷是否全為字符;

26、isdigit()函數(shù)：判斷是否全為數(shù)字;

27、 lower()函數(shù)：將數(shù)據(jù)改成小寫;

28、upper()函數(shù)：將數(shù)據(jù)改成大寫;

29、startswith(s)函數(shù)：判斷字符串是否以s開始的;

30、endwith(s)函數(shù)：判斷字符串是否以s結(jié)尾的;

31、file.write()函數(shù)：寫入函數(shù);

32、file.writeline()函數(shù)：寫入文件;

33、abs()函數(shù)：得到某數(shù)的絕對(duì)值;

34、file.sort()函數(shù)：對(duì)書數(shù)據(jù)排序;

35、tuple()函數(shù)：創(chuàng)建一個(gè)元組;

36、find()函數(shù)：查找 返回的是索引;

37、dict()函數(shù)：創(chuàng)建字典;

38、clear()函數(shù)：清楚字典中的所有項(xiàng);

39、copy()函數(shù)：復(fù)制一個(gè)字典，會(huì)修改所有的字典;

40、 get()函數(shù)：查詢字典中的元素。

…………

用Python預(yù)測(cè)「周期性時(shí)間序列」的正確姿勢(shì)

公司平臺(tái)上有不同的api，供內(nèi)部或外部調(diào)用，這些api承擔(dān)著不同的功能，如查詢賬號(hào)、發(fā)版、搶紅包等等。日志會(huì)記錄下每分鐘某api被訪問了多少次，即一個(gè)api每天會(huì)有1440條記錄（1440分鐘），將每天的數(shù)據(jù)連起來觀察，有點(diǎn)類似于股票走勢(shì)的意思。我想通過前N天的歷史數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)出第N+1天的流量訪問情況，預(yù)測(cè)值即作為合理參考，供新一天與真實(shí)值做實(shí)時(shí)對(duì)比。當(dāng)真實(shí)流量跟預(yù)測(cè)值有較大出入，則認(rèn)為有異常訪問，觸發(fā)報(bào)警。

我放了一份樣例數(shù)據(jù)在data文件夾下，

看一下數(shù)據(jù)大小和結(jié)構(gòu)

畫圖看一下序列的走勢(shì):（一些畫圖等探索類的方法放在了test_stationarity.py 文件中，包含時(shí)間序列圖，移動(dòng)平均圖，有興趣的可以自己嘗試下）。

看這糟心的圖，那些驟降為0的點(diǎn)這就是我遇到的第一個(gè)坑，我當(dāng)初一拿到這份數(shù)據(jù)就開始做了。后來折騰了好久才發(fā)現(xiàn)，那些驟降為0的點(diǎn)是由于數(shù)據(jù)缺失，ETL的同學(xué)自動(dòng)補(bǔ)零造成的，溝通晚了(TДT)。

把坑填上，用前后值的均值把缺失值補(bǔ)上，再看一眼：

發(fā)現(xiàn)這份數(shù)據(jù)有這樣幾個(gè)特點(diǎn)，在模型設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)預(yù)處理的時(shí)候要考慮到：

前六天的數(shù)據(jù)做訓(xùn)練，第七天做測(cè)試集。

消除數(shù)據(jù)的毛刺，可以用移動(dòng)平均法，我這里沒有采用，因?yàn)槲以囘^發(fā)現(xiàn)對(duì)于我的數(shù)據(jù)來說，移動(dòng)平均處理完后并不能使數(shù)據(jù)平滑，我這里采用的方法很簡(jiǎn)單，但效果還不錯(cuò)：把每個(gè)點(diǎn)與上一點(diǎn)的變化值作為一個(gè)新的序列，對(duì)這里邊的異常值，也就是變化比較離譜的值剃掉，用前后數(shù)據(jù)的均值填充，注意可能會(huì)連續(xù)出現(xiàn)變化較大的點(diǎn)：

平滑后的訓(xùn)練數(shù)據(jù)：

采用statsmodels工具包：

對(duì)分解出來的趨勢(shì)部分單獨(dú)用arima模型做訓(xùn)練：

預(yù)測(cè)出趨勢(shì)數(shù)據(jù)后，加上周期數(shù)據(jù)即作為最終的預(yù)測(cè)結(jié)果，但更重要的是，我們要得到的不是具體的值，而是一個(gè)合理區(qū)間，當(dāng)真實(shí)數(shù)據(jù)超過了這個(gè)區(qū)間，則觸發(fā)報(bào)警，誤差高低區(qū)間的設(shè)定來自剛剛分解出來的殘差residual數(shù)據(jù)：

預(yù)測(cè)并完成最后的加法處理，得到第七天的預(yù)測(cè)值即高低置信區(qū)間：

對(duì)第七天作出預(yù)測(cè)，評(píng)估的指標(biāo)為均方根誤差rmse，畫圖對(duì)比和真實(shí)值的差距：

可以看到，均方根誤差462.8，相對(duì)于原始數(shù)據(jù)幾千的量級(jí)，還是可以的。測(cè)試數(shù)據(jù)中的兩個(gè)突變的點(diǎn)，也超過了置信區(qū)間，能準(zhǔn)確報(bào)出來。

前文提到不同的api形態(tài)差異巨大，本文只展示了一個(gè)，我在該項(xiàng)目中還接觸了其他形態(tài)的序列，有的有明顯的上升或下降趨勢(shì)；有的開始比較平緩，后面開始增長(zhǎng)... ... ,但是都屬于典型的周期性時(shí)間序列，它的核心思想很簡(jiǎn)單：做好分解，做好預(yù)測(cè)結(jié)果的還原，和置信區(qū)間的設(shè)置，具體操作可根據(jù)具體業(yè)務(wù)邏輯做調(diào)整，祝大家建模愉快:-D。

分享名稱：python周期計(jì)劃函數(shù),python計(jì)算周期
當(dāng)前鏈接：http://aaarwkj.com/article42/dssgjhc.html

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