本文目录一览：
- 1、python中含__init__.py 的文件才会被认作是一个包，为什么呢，这个文件有什么作用呢
- 2、c# 调用带含第三方库的python函数
- 3、什么是python编程
- 4、python包含数据包用什么命令
- 5、求python书籍推荐
- 6、Python是什么？
python中含__init__.py 的文件才会被认作是一个包，为什么呢，这个文件有什么作用呢
1、__init__.py是Python中package的标识
__init__.py 文件的一个主要作用是将文件夹变为一个Python模块，Python 中的每个模块的包中，都有__init__.py 文件
2、批量引入（定义__all__用来模糊导入）
我们在python中导入一个包时，实际上是导入了它的__init__.py文件，这样我们可以在__init__.py文件中批量导入我们所需要的模块，而不再需要一个一个的导入。
3、配置模块的初始化操作，这个文件也是一个正常的python代码文件，因此可以将初始化代码放入该文件中。
扩展资料
python中__init__.py文件的作用实例：
python的每个模块的包中，都有一个__init__.py文件，有了这个文件，我们才能导入这个目录下的module。__init__.py里面还是可以有内容的，我们在导入一个包时，实际上导入了它的__init__.py文件。
我们可以再__init__.py文件中再导入其他的包，或者模块。
[python]
import readers
import writers
import commands
import users
import meta
import auth
import admin
这样，当我们导入这个包的时候，__init__.py文件自动运行。帮我们导入了这么多个模块，我们就不需要将所有的import语句写在一个文件里了，也可以减少代码量。不需要一个个去导入module了。
c# 调用带含第三方库的python函数
在C#中调用Python方法
添加一个按钮控件，双击按钮为其添加代码：
首先添加引用，它们定义了Python和ScriptRuntime两个类型：
using IronPython.Hosting;
using Microsoft.Scripting.Hosting;
实现功能如下：
复制代码
private void button1_Click(object sender, EventArgs e)
{
ScriptRuntime pyRunTime = Python.CreateRuntime();
dynamic obj = pyRunTime.UseFile(“PythonFiles/hello.py”);
int val = obj.Strengthen_Money_WuQi(5, 2);
MessageBox.Show(val + “”);
}
复制代码
第一句代码创建了一个Python的运行环境，第二句则使用.net4.0的语法创建了一个动态的对象， OK，下面就可以用这个dynamic类型的对象去调用刚才在定义的welcome方法了。
注意：在运行前一定要把hello.py文件设为：Copy always.
什么是python编程
Python是一门新兴的编程语言，编程语言有很多，比如C++、Java、C#、PHP、JavaScript等，Python也是其中之一，在学习Python前，我们需要对它有一定的了解。
Python支持多种编程范型，如函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++或其他可以通过C调用的语言扩展新的功能和数据类型。
Python编写的程序不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序，在计算机内部，Python解释器把源代码转换成字节码的中间形式，然后再把它翻译成计算机使用的机器语言并运行。
语法简洁而清晰，具有丰富和强大的类库，使用Python快速生成程序的原型，然后对其中有特别要求的部分，用更合适的语言改写，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。
只有基础建牢固了，才会更利于我们以后的发展及进步，现如今Python的发展十分迅速，已经将C++语言甩在了后边，在不久的将来，可能会超过C和Java这些主流语言。
python包含数据包用什么命令
python包含数据包命令如下。
easy_insert包名。
其中python有多种数据包以下为常用数据包，Numpy提供了两种基本的对象：ndarray和ufunc。ndarray是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc是能够对数组进行处理的函数。N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，他提供矢量化数学运算。可以不需要使用循环，就能对整个数组内的数据进行标准数学运算。非常便于传送数据到用低级语言编写(C\C++)的外部库，也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。Numpy不提供高级数据分析功能，但可以更加深刻的理解Numpy数组和面向数组的计算，可以进行：数组的算数和逻辑运算。傅立叶变换和用于图形操作的例程。与线性代数有关的操作。NumPy拥有线性代数和随机数生成的内置函数。2，Scipy是一款方便、易于使用、专门为科学和工程设计的Python包，它包括统计、优化、整合、线性代数模块、傅里叶变换、信号和图像处理、常微分方程求解器等。Scipy依赖于Numpy，并提供许多对用户友好的和有效的数值例程，如数值积分和优化。3、PPandas是Python的一个数据分析包，Pandas最初被用作金融数据分析工具而开发出来，因此Pandas为时间序列分析提供了很好的支持。Pandas是为了解决数据分析任务而创建的，Pandas纳入了大量的库和一些标准的数据模型，提供了高效的操作大型数据集所需要的工具。Pandas提供了大量是我们快速便捷的处理数据的函数和方法。Pandas包含了高级数据结构， 以及让数据分析变得快速、简单的工具。它建立在Numpy之上，使得Numpy应用变得简单。
求python书籍推荐
零基础如何学好python，作为一个学了python两三年的过来人，我当初也是从0开始一路摸索过来的，这里给想学python的小白们分享一点我的学习心得。
1.《笨方法学Python》、《流畅的python》、《EffectivePython：编写高质量Python代码的59个有效方法》、《PythonCookbook》。
2.《利用Python进行数据分析（原书第2版）》、《Python数据科学手册(图灵出品)》。
Python是什么？
Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum 于1990
年代初设计，作为一门叫做ABC语言的替代品。Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。
Python解释器易于扩展，可以使用C或C++(或者其他可以通过C调用的语言)扩展新的功能和数据类型。Python
也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。Python丰富的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。
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