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  • 本发明涉及EDA开发的技术领域,尤其是指一种基于Python语言的EDA开发平台及其使用方法。背景技术:目前,主流的EDA设计语言Verilog HDL能实现完整的芯片硬件逻辑电路开发,但是其代码密度低,可移植性和编程效率等等...

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    本发明涉及EDA开发的技术领域,尤其是指一种基于Python语言的EDA开发平台及其使用方法。

    背景技术:

    目前,主流的EDA设计语言Verilog HDL能实现完整的芯片硬件逻辑电路开发,但是其代码密度低,可移植性和编程效率等等都存在问题。芯片设计耗时,绝大多数需求的实现都必须从头开始设计,编写大量的HDL代码,很难实现复用。一旦需求改变,大量接口需要重新设计。同时,对于硬件架构好坏的评估通常都要在所有设计工作都完成的前提下,才能得到关于架构设计的反馈。该过程非常耗时,根据反馈做出的调整还必须再次验证。上述情况造成的硬件芯片开发周期过长已经成为阻碍EDA设计快速发展的重要瓶颈。

    在现代编程语言和编译器技术的支持下,EDA业界也尝试改善EDA设计方法的设计效率,例如基于C/C++语言的高层次综合(high-level synthesis,HLS)硬件描述方式。但是,HLS硬件描述方法目前仅仅在信号处理及人工智能等特定算法领域获得一些进展,在面向对象和高级语言特性支持方面有所欠缺。

    Chisel是U.C.Berkeley大学在2012年提出的另一种基于Scala语言的硬件描述方式。不同于传统的Verilog硬件描述语言,Chisel利用Scala语言的面向对象、函数式编程等特点,使得硬件描述的抽象水平大大提高。在很大程度上简化和加速了硬件设计,但是,Chisel的基础——Scala语言使用相对复杂,应用领域狭窄,很少人能了解和掌握,不利于Chisel大规模推广应用。

    Python语言是近些年来新兴的编程语言,拥有很强的面向对象编程能力,它的类模块支持多态,操作符重载和多继承等高级概念。Python语法简洁,使用范围广,学习成本低,通过调用有大量现成的函数库就能进行开发。Python的使用和分发是完全免费的,同时Python在线社区对用户需求的响应和商业软件一样非常快,在不同系统平台上进行移植也非常简单。综上所述,Python语言是EDA设计中实现硬件描述的理想编程语言。

    技术实现要素:

    本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足,提出了一种基于Python语言的EDA开发平台及其使用方法,通过增加Python语言及FIRRTL语言的解释器,充分利用Python语言面向对象,支持函数式编程,以及支持多态,操作符重载和多继承等的特点,使得开发平台的用户可以直接使用Python语言实现对FPGA/ASIC芯片的硬件描述及测试,极大提高了EDA开发的效率。

    为实现上述目的,本发明所提供的技术方案如下:

    一种基于Python语言的EDA开发平台,包括:

    基于Python的硬件描述类库,为使用Python语言编写的专为描述硬件电路逻辑描述的Python库,定义一系列硬件描述所用到的对象以及特性;

    语言解释器,用于将Python语言解释为RTL级Verilog代码,包括Python到FIRRTL的P2F解释器和FIRRTL到RTL级Verilog的F2V解释器;

    Verilator仿真工具,用于将基于Python语言的测试用例,转换到能够综合的Verilog代码后,使用Verilator编译为能够仿真的C++代码进行仿真测试。

    进一步,对于基于Python的硬件描述类库,在Python脚本代码中,能够通过import接口引用Python语言构造的硬件描述类库来描述硬件逻辑,该库实现了一系列硬件逻辑电路构造所必须的组件,封装在Python库当中,包括寄存器、模块、存储器和信号输入输出;该库还实现了一系列专为硬件设计的类型,能够用于位操作、可综合为硬件算术、逻辑运算的对象类型,包括无符号、有符号和布尔类型,以及一系列的重载符号,包括赋值和重赋值符号。

    进一步,在编写Python代码时,能够直接调用已有的硬件描述类库,也能够加载第三方类库,还能够在平台上编写及封装自定义的类库。

    进一步,所述语言解释器包括:

    FIRRTL中间表示层,为平台框架中的中间层,是一种高层次抽象的RTL级描述语言,不同于底层的平台指向的RTL级Verilog语言,它能够作为独立的编译层次,生成不同平台的RTL级Verilog代码;同样,不同的高级编程语言前端也能够灵活替换;它在本平台的编译框架中的角色,类似于高级编程语言解析中的LLVM所扮演的角色;

    Python语言到FIRRTL中间表示层的P2F解释器,用于将用户编写的Python硬件描述代码解释为FIRRTL中间表示层语言,对其中调用的硬件描述类库中的各类组件对象解释为FIRRTL对应的模块;

    FIRRTL中间表示层到RTL级Verilog的F2V解释器,用于将FIRRTL中间表示层语言解释为底层RTL级能够综合的Verilog代码,该代码能够通过EDA工具进行综合,进而下载到FPGA芯片或用于ASIC芯片流片;用户能够通过对F2V解释器进行参数配置,使得同一段FIRRTL代码根据用户最终开发的需要,生成基于不同架构的RTL级Verilog代码。

    进一步,对于Verilator仿真工具,用户使用Python语言编写仿真用例进行测试,仿真用例以及包含在硬件描述类库中的测试功能首先解释为能够综合的Verilog代码,然后调用Verilator工具生成相应的能够仿真的C++代码,并进一步生成相应的时序精确的结果波形文件.vcd,通过gtkwave工具进行测试分析。

    上述基于Python语言的EDA开发平台的使用方法,包括以下步骤:

    1)使用Python语言编写硬件描述脚本以及对应的测试用例;其中在编写Python代码时,能够直接调用已有的硬件描述类库,也能够加载第三方类库,还能够在平台上编写及封装自定义的类库;

    2)调用P2F解释器,将Python代码,即脚本或测试用例解释为FIRRTL语言中间表示层;

    3)调用F2V解释器,将FIRRTL语言中间表示层的代码解释为RTL级Verilog代码;

    4)调用Verilator仿真工具,根据Verilog代码描述的测试用例,对Verilog代码描述的脚本进行测试,生成相应的时序精确的结果波形文件.vcd,再通过gtkwave工具进行测试分析;其中,需先用Verilator仿真工具把Verilog代码描述的测试用例编译为可仿真的C++代码,然后再进行仿真测试。

    本发明与现有技术相比,具有如下优点与有益效果:

    本发明充分利用Python语言面向对象、支持函数式编程以及支持多态、操作符重载和多继承等的特点,通过增加了基于Python的硬件描述类库、Python语言到FIRRTL的语言解释器以及FIRRTL到Verilog的语言解释器,实现了基于Python的硬件描述方法,使得开发平台的用户可以直接使用Python语言实现对FPGA/ASIC芯片的硬件描述及测试,提高了硬件描述代码的抽象性,缩减了EDA开发的迭代周期,提高了EDA设计以及验证效率,具有实际推广价值。

    附图说明

    图1为本发明基于Python语言的EDA开发平台的基本结构示意图。

    图2为本发明基于Python语言的EDA开发平台的运行流程图。

    具体实施方式

    下面结合具体实施例对本发明作进一步说明。

    如图1所示,本实施例所提供的基于Python语言的EDA开发平台,包括:

    基于Python的硬件描述类库,为使用Python语言编写的专为描述硬件电路逻辑描述的Python库,定义一系列硬件描述所用到的对象以及特性。在Python脚本代码中,可以通过import接口引用Python语言构造的硬件描述类库来描述硬件逻辑。该库实现了一系列硬件逻辑电路构造所必须的组件,封装在Python库当中,如寄存器、模块、存储器、信号输入输出等。该库还实现了一系列专为硬件设计的类型,如可用于位操作、可综合为硬件算术(加、减、位移)、逻辑(与、或、异或)运算的对象类型,包括无符号、有符号以及布尔(布尔串)类型,以及一系列的重载符号,如赋值(“=”)、重赋值(“:=”)等符号。在编写Python代码时,可以直接调用已有的硬件描述类库,也可以加载第三方类库,还可以在平台上编写及封装自定义的类库。

    语言解释器,用于将Python语言解释为RTL级Verilog代码,包括:

    FIRRTL中间表示层,为平台框架中的中间层,是一种灵活的、高层次抽象的RTL级描述语言,不同于底层的平台指向的RTL级Verilog语言,它可以作为独立的编译层次,生成不同平台的RTL级Verilog代码(ASIC或FPGA);同样,不同的高级编程语言前端也可以灵活替换。它在本平台的编译框架中的角色,与高级编程语言解析中的LLVM所扮演的角色类似;

    Python语言到FIRRTL中间表示层的P2F解释器,用于将用户编写的Python硬件描述代码解释为FIRRTL中间表示层语言,对其中调用的硬件描述类库中的各类组件对象解释为FIRRTL对应的模块;

    FIRRTL中间表示层到RTL级Verilog的F2V解释器,用于将FIRRTL中间表示层语言解释为底层RTL级能够综合的Verilog代码,该代码可以通过EDA工具进行综合,进而下载到FPGA芯片或用于ASIC芯片流片;用户可以通过对F2V解释器进行参数配置,使得同一段FIRRTL代码根据用户最终开发的需要,生成基于不同架构的RTL级Verilog代码。

    Verilator仿真工具,用于将基于Python语言的测试用例,转换到可综合的Verilog代码后,使用Verilator编译为可仿真的C++代码进行仿真测试;用户使用Python语言编写仿真用例进行测试,仿真用例以及包含在硬件描述类库中的测试功能首先解释为可综合的Verilog代码,然后调用Verilator工具生成相应的可仿真的C++代码,并进一步生成相应的时序精确的结果波形文件.vcd,通过gtkwave等工具进行测试分析。

    如图2所示,本实施例上述的基于Python语言的EDA开发平台的具体运行流程,如下:

    1)用户调用Python硬件描述类库,编写硬件逻辑描述的Python脚本。

    2)用户根据所设计的脚本,使用硬件描述类库中提供的仿真测试组件,编写相对应的Python测试用例。

    3)根据用户编写的基于硬件描述类库的Python脚本及其测试用例,调用P2F解释器,解释生成对应的FIRRTL中间表示代码。

    4)调用F2V解释器,将FIRRTL解释为RTL级Verilog代码,并且可以通过EDA工具进行综合并下载到FPGA芯片或直接用于ASIC芯片流片。

    5)调用Verilator仿真工具,把可综合的RTL级Verilog代码生成可仿真的C++代码。

    6)运行C++代码进行仿真测试,生成相应的时序精确的结果波形文件.vcd,通过gtkwave等工具进行测试分析。

    以上所述实施例只为本发明之较佳实施例,并非以此限制本发明的实施范围,故凡依本发明之形状、原理所作的变化,均应涵盖在本发明的保护范围内。

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  • from __future__ import print_functionfrom keras.preprocessing.image import load_img, img_to_arrayfrom scipy.misc import imsaveimport numpy as npfrom scipy.optimize import fmin_l_bfgs_bimport timeimpor...

    from __future__ import print_function

    from keras.preprocessing.image import load_img, img_to_array

    from scipy.misc import imsave

    import numpy as np

    from scipy.optimize import fmin_l_bfgs_b

    import time

    import argparse

    from keras.applications import vgg16

    from keras import backend as K

    parser = argparse.ArgumentParser(description='Neural style transfer with Keras.')

    parser.add_argument('base_image_path', metavar='base', type=str,

    help='Path to the image to transform.')

    parser.add_argument('style_reference_image_path', metavar='ref', type=str,

    help='Path to the style reference image.')

    parser.add_argument('result_prefix', metavar='res_prefix', type=str,

    help='Prefix for the saved results.')

    parser.add_argument('--iter', type=int, default=10, required=False,

    help='Number of iterations to run.')

    parser.add_argument('--content_weight', type=float, default=0.025, required=False,

    help='Content weight.')

    parser.add_argument('--style_weight', type=float, default=1.0, required=False,

    help='Style weight.')

    parser.add_argument('--tv_weight', type=float, default=1.0, required=False,

    help='Total Variation weight.')

    args = parser.parse_args()

    base_image_path = args.base_image_path

    style_reference_image_path = args.style_reference_image_path

    result_prefix = args.result_prefix

    iterations = args.iter

    # these are the weights of the different loss components

    total_variation_weight = args.tv_weight

    style_weight = args.style_weight

    content_weight = args.content_weight

    # dimensions of the generated picture.

    width, height = load_img(base_image_path).size

    img_nrows = 400

    img_ncols = int(width * img_nrows / height)

    # util function to open, resize and format pictures into appropriate tensors

    def preprocess_image(image_path):

    img = load_img(image_path, target_size=(img_nrows, img_ncols))

    img = img_to_array(img)

    img = np.expand_dims(img, axis=0)

    img = vgg16.preprocess_input(img)

    return img

    # util function to convert a tensor into a valid image

    def deprocess_image(x):

    if K.image_data_format() == 'channels_first':

    x = x.reshape((3, img_nrows, img_ncols))

    x = x.transpose((1, 2, 0))

    else:

    x = x.reshape((img_nrows, img_ncols, 3))

    # Remove zero-center by mean pixel

    x[:, :, 0] += 103.939

    x[:, :, 1] += 116.779

    x[:, :, 2] += 123.68

    # 'BGR'->'RGB'

    x = x[:, :, ::-1]

    x = np.clip(x, 0, 255).astype('uint8')

    return x

    # get tensor representations of our images

    base_image = K.variable(preprocess_image(base_image_path))

    style_reference_image = K.variable(preprocess_image(style_reference_image_path))

    # this will contain our generated image

    if K.image_data_format() == 'channels_first':

    combination_image = K.placeholder((1, 3, img_nrows, img_ncols))

    else:

    combination_image = K.placeholder((1, img_nrows, img_ncols, 3))

    # combine the 3 images into a single Keras tensor

    input_tensor = K.concatenate([base_image,

    style_reference_image,

    combination_image], axis=0)

    # build the VGG16 network with our 3 images as input

    # the model will be loaded with pre-trained ImageNet weights

    model = vgg16.VGG16(input_tensor=input_tensor,

    weights='imagenet', include_top=False)

    print('Model loaded.')

    # get the symbolic outputs of each "key" layer (we gave them unique names).

    outputs_dict = dict([(layer.name, layer.output) for layer in model.layers])

    # compute the neural style loss

    # first we need to define 4 util functions

    # the gram matrix of an image tensor (feature-wise outer product)

    def gram_matrix(x):

    assert K.ndim(x) == 3

    if K.image_data_format() == 'channels_first':

    features = K.batch_flatten(x)

    else:

    features = K.batch_flatten(K.permute_dimensions(x, (2, 0, 1)))

    gram = K.dot(features, K.transpose(features))

    return gram

    # the "style loss" is designed to maintain

    # the style of the reference image in the generated image.

    # It is based on the gram matrices (which capture style) of

    # feature maps from the style reference image

    # and from the generated image

    def style_loss(style, combination):

    assert K.ndim(style) == 3

    assert K.ndim(combination) == 3

    S = gram_matrix(style)

    C = gram_matrix(combination)

    channels = 3

    size = img_nrows * img_ncols

    return K.sum(K.square(S - C)) / (4. * (channels ** 2) * (size ** 2))

    # an auxiliary loss function

    # designed to maintain the "content" of the

    # base image in the generated image

    def content_loss(base, combination):

    return K.sum(K.square(combination - base))

    # the 3rd loss function, total variation loss,

    # designed to keep the generated image locally coherent

    def total_variation_loss(x):

    assert K.ndim(x) == 4

    if K.image_data_format() == 'channels_first':

    a = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, 1:, :img_ncols - 1])

    b = K.square(x[:, :, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1] - x[:, :, :img_nrows - 1, 1:])

    else:

    a = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, 1:, :img_ncols - 1, :])

    b = K.square(x[:, :img_nrows - 1, :img_ncols - 1, :] - x[:, :img_nrows - 1, 1:, :])

    return K.sum(K.pow(a + b, 1.25))

    # combine these loss functions into a single scalar

    loss = K.variable(0.)

    layer_features = outputs_dict['block4_conv2']

    base_image_features = layer_features[0, :, :, :]

    combination_features = layer_features[2, :, :, :]

    loss += content_weight * content_loss(base_image_features,

    combination_features)

    feature_layers = ['block1_conv1', 'block2_conv1',

    'block3_conv1', 'block4_conv1',

    'block5_conv1']

    for layer_name in feature_layers:

    layer_features = outputs_dict[layer_name]

    style_reference_features = layer_features[1, :, :, :]

    combination_features = layer_features[2, :, :, :]

    sl = style_loss(style_reference_features, combination_features)

    loss += (style_weight / len(feature_layers)) * sl

    loss += total_variation_weight * total_variation_loss(combination_image)

    # get the gradients of the generated image wrt the loss

    grads = K.gradients(loss, combination_image)

    outputs = [loss]

    if isinstance(grads, (list, tuple)):

    outputs += grads

    else:

    outputs.append(grads)

    f_outputs = K.function([combination_image], outputs)

    def eval_loss_and_grads(x):

    if K.image_data_format() == 'channels_first':

    x = x.reshape((1, 3, img_nrows, img_ncols))

    else:

    x = x.reshape((1, img_nrows, img_ncols, 3))

    outs = f_outputs([x])

    loss_value = outs[0]

    if len(outs[1:]) == 1:

    grad_values = outs[1].flatten().astype('float64')

    else:

    grad_values = np.array(outs[1:]).flatten().astype('float64')

    return loss_value, grad_values

    # this Evaluator class makes it possible

    # to compute loss and gradients in one pass

    # while retrieving them via two separate functions,

    # "loss" and "grads". This is done because scipy.optimize

    # requires separate functions for loss and gradients,

    # but computing them separately would be inefficient.

    class Evaluator(object):

    def __init__(self):

    self.loss_value = None

    self.grads_values = None

    def loss(self, x):

    assert self.loss_value is None

    loss_value, grad_values = eval_loss_and_grads(x)

    self.loss_value = loss_value

    self.grad_values = grad_values

    return self.loss_value

    def grads(self, x):

    assert self.loss_value is not None

    grad_values = np.copy(self.grad_values)

    self.loss_value = None

    self.grad_values = None

    return grad_values

    evaluator = Evaluator()

    # run scipy-based optimization (L-BFGS) over the pixels of the generated image

    # so as to minimize the neural style loss

    if K.image_data_format() == 'channels_first':

    x = np.random.uniform(0, 255, (1, 3, img_nrows, img_ncols)) - 128.

    else:

    x = np.random.uniform(0, 255, (1, img_nrows, img_ncols, 3)) - 128.

    for i in range(iterations):

    print('Start of iteration', i)

    start_time = time.time()

    x, min_val, info = fmin_l_bfgs_b(evaluator.loss, x.flatten(),

    fprime=evaluator.grads, maxfun=20)

    print('Current loss value:', min_val)

    # save current generated image

    img = deprocess_image(x.copy())

    fname = result_prefix + '_at_iteration_%d.png' % i

    imsave(fname, img)

    end_time = time.time()

    print('Image saved as', fname)

    print('Iteration%dcompleted in%ds' % (i, end_time - start_time))

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  • 编程语言主要从以下几个角度为进行分类,编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言,每个分类代表什么意思呢,我们一起来看一下。2.1 编译型与解释型。编译器是把源程序的每一条语句都...

    编程语言主要从以下几个角度为进行分类,编译型和解释型、静态语言和动态语言、强类型定义语言和弱类型定义语言,每个分类代表什么意思呢,我们一起来看一下。

    2.1 编译型与解释型。

    编译器是把源程序的每一条语句都编译成机器语言,并保存成二进制文件,这样运行时计算机可以直接以机器语言来运行此程序,速度很快;

    而解释器则是只在执行程序时,才一条一条的解释成机器语言给计算机来执行,所以运行速度是不如编译后的程序运行的快的.

    这是因为计算机不能直接认识并执行我们写的语句,它只能认识机器语言(是二进制的形式)

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    编译型

    优点:编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次,运行时不需要编译,所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。

    缺点:编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机器码,不同的操作系统之间移植就会有问题,需要根据运行的操作系统环境编

    解释型

    优点:有良好的平台兼容性,在任何环境中都可以运行,前提是安装了解释器(虚拟机)。灵活,修改代码的时候直接修改就可以,可以快速部署,不用停机维护。

    缺点:每次运行的时候都要解释一遍,性能上不如编译型语言。

    2.2动态语言和静态语言

    通常我们所说的动态语言、静态语言是指动态类型语言和静态类型语言。

    (1)动态类型语言:动态类型语言是指在运行期间才去做数据类型检查的语言,也就是说,在用动态类型的语言编程时,永远也不用给任何变量指定数据类型,该语言会在你第一次赋值给变量时,在内部将数据类型记录下来。Python和Ruby就是一种典型的动态类型语言,其他的各种脚本语言如VBScript也多少属于动态类型语言。

    (2)静态类型语言:静态类型语言与动态类型语言刚好相反,它的数据类型是在编译其间检查的,也就是说在写程序时要声明所有变量的数据类型,C/C++是静态类型语言的典型代表,其他的静态类型语言还有C#、JAVA等。

    2.3强类型定义语言和弱类型定义语言

    (1)强类型定义语言:强制数据类型定义的语言。也就是说,一旦一个变量被指定了某个数据类型,如果不经过强制转换,那么它就永远是这个数据类型了。举个例子:如果你定义了一个整型变量a,那么程序根本不可能将a当作字符串类型处理。强类型定义语言是类型安全的语言。

    (2)弱类型定义语言:数据类型可以被忽略的语言。它与强类型定义语言相反, 一个变量可以赋不同数据类型的值。

    强类型定义语言在速度上可能略逊色于弱类型定义语言,但是强类型定义语言带来的严谨性能够有效的避免许多错误。另外,“这门语言是不是动态语言”与“这门语言是否类型安全”之间是完全没有联系的!

    例如:Python是动态语言,是强类型定义语言(类型安全的语言); VBScript是动态语言,是弱类型定义语言(类型不安全的语言); JAVA是静态语言,是强类型定义语言(类型安全的语言)。

    通过上面这些介绍,我们可以得出,python是一门动态解释性的强类型定义语言。

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  • 想要学习好Python课程,不仅要知道Python什么样的编程语言,同时还需要对Python的从业方向有所了解,才可以确定好自己的兴趣,踏踏实实的进行学习。首先为大家介绍一下Python什么?有什么优势?Python是一种代表...

    想要学习好Python课程,不仅要知道Python是什么样的编程语言,同时还需要对Python的从业方向有所了解,才可以确定好自己的兴趣,踏踏实实的进行学习。

    首先为大家介绍一下Python是什么?有什么优势?

    Python是一种代表简单主义思想的编程语言,最大的特点就是非常的简单;同时Python是非常容易上手的,有极其简单的说明文档。

    最让我喜欢Python的原因就是因为它速度快,Python有很多标准库和第三方库,都是基于C语言撰写的,运行速度非常之快,而且开源、免费,在开发的过程之中,有很多东西可以直接进行使用,节省了很多的时间。

    Python可以做什么开发?从业方向有哪些?

    ·1、软件开发:Python语言支持多函数编程,可以担任任何软件的开发工作,是它的标配能力。

    2、科学计算:Python是一门通用的程序设计语言,比Matlab所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多的程序库的支持,做科学计算是非常合适的选择。

    3、自动化运维:Python是作为运维工程师的首选编程语言,有诸多优势所在,是非常受喜欢的编程语言。

    4、云计算:开源云计算解决方案OpenStack就是基于Python开发的。

    5、web开发:基于Python的Web开发框架不要太多,比如耳熟能详的Django,还有Tornado,Flask。

    6、网络爬虫:也称网络蜘蛛,是大数据行业获取数据的核心工具。能够编写网络爬虫的编程语言有不少,但Python绝对是其中的主流之一。

    7、数据分析:结合科学计算、机器学习等技术,对数据进行清洗、去重、规格化和针对性的分析是大数据行业的基石,Python是数据分析领域首选的编程语言。

    8、人工智能:对于人工智能我想不用多介绍,是现在非常流行的一个行业,而人工智能也是未来的发展,Python是人工智能的首选编程语言。

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  • python是Google的吉多·范罗苏姆设计的,Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。作为一种面向对象的动态类型语言,它最初设计用于编写自动化脚本。是Google的吉多·范罗苏姆设计的。Python是一种跨平台的计算机...
  • Python 由 Guido van Rossum 于 1989 年年底出于某种娱乐目的而开发, Python 语言基于 ABC 教学语言的,而 ABC 这种语言非常强大,是专门为非专业程序员设计的。但 ABC 语言并没有获得广泛的应用,
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  • 本文使用的语言Python,至于为什么Python,当然是他简单啦!好吧,其实我是被逼的,我们老师逼我们用python写爬虫。 这里的采集豆瓣电影的网址是(**https://movie.douban.com/tag/#**),如下图 ![在这里...
  • 新的版本加量不少,前面添加 Python 基础,主要帮助新手在初次接触 Python 时一些基础问题的解决。 最后添加了 Web Service 接口开发与测试与接口测试工具介绍。Web Service 一章详细介绍了各种相关概念, 让你真正...
  • 基于Python和R语言的分词/词频统计/词云图前几天发现了一个好东西,[WordCloud2]~能够画出词云图,很想知道是什么就拿来用一用。步骤如下:1、分词 首先使用分词工具去把一个文档的词语中文划分。 所以就不管三七二...
  • Selenium 是什么?一句话,自动化测试工具。它支持各种浏览器,包括 Chrome,Safari,Firefox 等主流界面式浏览器,如果你在这些浏览器里面安装一个 Selenium 的插件,那么便可以方便地实现Web界面的测试。 Selenium...
  • 本书根据普通高等院校计算机专业本科生的教学需求,并按照数据结构课程教学大纲的规定,同时在参考兄弟院校使用的经典教材和教案的基础上,基于Python作为描述语言编写而成。本书介绍了线性表、栈、队列、串...
  • Python 作为一种功能强大的编程语言,因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么,Python 的应用领域有哪些呢?概括起来,Python 的应用领域主要有如下几个。Web应用开发Python 经常被用于 Web 开发。例如,通过 mod...
  • 什么是爬虫?  请求网站并提取数据的自动化程序 爬虫基本流程 ▌发起请求 通过HTTP库向目标站点发起请求,即发起一个Request,请求可以包含额外的headers等信息,等待服务器响应; ▌获取响应内容 如果...
  • 如何项目紧,任务重,如何保证测试质量??? 测试上线一般测试几轮??? 三角形如何测试??? 单接口测试,用例和框架如何进行设计?...你自己的优势是什么??? fi...
  • 我到底可以用Python什么?”这是个棘手的问题,因为Python有很多用途。但是随着时间的推移,我发现Python主要可用于一下三个方面:Web开发数据科学——包括机器学习、数据分析和数据可视化脚本编写我们就依次来看...
  • Python是一种什么语言? 首先,我们普及一下编程语言的基础知识。用任何编程语言来开发程序,都是为了让计算机干活,比如下载一个MP3,编写一个文档等等,而计算机干活的CPU只认识机器指令,所以,尽...
  • Python定义了WSGI(是Python应用程序或框架和Web服务器之间的一种接口)标准应用接口来协调Http服务器与基于Python的Web程序之间的通信。一些Web框架,如Django,TurboGears,web2py,Zope等,可以让程序员轻...
  • 深度学习基于Python语言和Tensorflow平台第1章人工智能极简历史为什么要了解人工智能的发展历史简要了解在人工智能发展历程中重要人物及其贡献主要理论和关键技术重要事件出现的经纬时间顺序和逻辑关系有助于更好地...
  • 在这篇文章中,我们将基于 Python 讨论自然语言处理(NLP)。本教程将会使用 Python NLTK 库。NLTK 是一个当下流行的,用于自然语言处理的 Python 库。 那么 NLP 到底是什么?学习 NLP 能带来什么好处? 简单的说,...
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  •  豆瓣使用Python作为web开发基础语言,知乎的整个架构也是基于Python语言,这使得web开发这块在国内有不错的发展。  Python在Web开发中的作用不可忽视。Python中有各类Web框架,这使其成为开发web项目的一大优势。...
  • Selenium IDE:Firefox的一个扩展,它可以进行录制回放,并可以把录制的操作以多种语言(例如java,python等)的形式导出成测试用例。 Selenium WebDriver:提供Web自动化所需的API,主要用作浏览器控制、页面元素...
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  • 远程过程调用(RPC) 在第二节里我们学会了如何使用工作队列在多个工人中分布时间消耗性任务。但如果我们想要运行存在于远程计算机上的方法并等待返回结果该如何去做呢?...由于我们没什么真正的时间消耗型任务去分...
  • 什么PythonPython是一种功能强大的高级编程语言,主要用于科学和工程计算。它是一种高效的语言,优雅务实,简单而强大,适合新手和专业人士的编程。...Python是一种基于面向对象编程的多范式,命令式和函数

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