python和lua先学哪个？

一、python和lua先学哪个？

这个问题的答案取决于您的学习目的和使用场景。

如果您想要开发网站、数据分析或机器学习等应用，那么Python可能是更好的选择。Python是一种高级编程语言，易于学习和使用，具有广泛的应用领域和大量的第三方库和工具支持。Python在数据处理、科学计算、机器学习等方面有着广泛的应用，也是人工智能领域中最流行的语言之一。

如果您想要开发游戏、移动应用或嵌入式系统等应用，那么Lua可能是更好的选择。Lua是一种轻量级脚本语言，具有快速和灵活的特点，适合用于游戏开发和嵌入式系统中。Lua的语法简单易学，同时也具有扩展性和可嵌入性，可以方便地与其他语言集成。

综上所述，选择Python还是Lua取决于您的具体需求和使用场景。如果您想要从事数据分析、机器学习等领域，那么Python可能更适合您；如果您想要从事游戏开发、嵌入式系统等领域，那么Lua可能更适合您。

二、lua和python哪个适合做脚本？

Lua，因为：

Lua 比Python 更容易编程，这里更容易编程的意思是指更容易做扩展和嵌入编程，也就是对解释器做事情，Lua 的跨语言编程模型非常简单好用，数据交互都是通过栈，而 Python 要复杂得多，作为 Python 和 C/C++混合编程的专家，我在最熟练的时候要把引用计数处理对也要核对文档，睁大眼睛仔细看好几次。Lua 的解释器就是一个数据结构，你可以在一个进程里面造出 很多来，而且彼此是完全隔离的，这在并发、错误处理上都极大得简化了问题，而 Python 的解释器是全局的，用了 Python，涉及这部分的东西就告别并行了，因为 进入Python解释器那里串行化了，如果出现了错误，也比较难以可靠地恢复（Lua 只要保护好涉及的资源，把解释器销毁重建一个就好了）Lua 的效率比 Python 好，如果用 API 兼容的 LuaJIT 那就更好了（最快没有之一的脚本语言实现），做绘图软件的插件，这可能还是一个重要的考虑 事实上 Adobe Photoshop 就是用 Lua 做的脚本

Python 的优势在于库丰富。它的语言表现力可以打 80 分，基本合格，给生态系统拖后腿的情况不严重，但语言本身用今天的标准看并不出彩。

Lua 的优势在于语言本身实现简洁（除了 keyword 比较长）：比如 coroutine，还有比较好的 closure 优化。缺点是库比较少。如果是对已有的 C 代码进行 scripting，Lua 的缺点就不算缺点。

如果是用C++/QT写绘图软件，然后要找个脚本做插件提高软件的灵活性和扩展性，那必然Lua比Python好

如果是用Python/PyQT写绘图软件，然后用C++对性能要求高的部分进行优化，那必然是Python比Lua好

三、python怎么筛选excel？

在 Python 中，可以使用 openpyxl 模块来读取和操作 Excel 文件，并通过筛选、遍历单元格等方式实现 Excel 数据的筛选和处理。具体操作步骤如下：

1. 首先，利用 openpyxl 模块中的 load_workbook() 方法，读取需要操作的 Excel 文件，例如：

   ```

   from openpyxl import load_workbook

   wb = load_workbook("example.xlsx")

   sheet = wb["Sheet1"] # 选取需要操作的表格

   ```

2. 然后，可以使用 Python 循环语句遍历行或列，实现通过指定条件进行过滤的功能，例如：

   ```

   # 遍历第五行，筛选数值大于 10 的单元格

   for cell in sheet[5]:

       if cell.value and cell.value > 10:

           print(cell.value)

   ```

3. 如果要对整个表格进行筛选，可以使用 Excel 自带的筛选功能，然后将所需范围的数据导入 Python 中再进行进一步的处理，例如：

   ```

   # 选中表格中 A1:B5 区域进行筛选，然后导出所需数据

   sheet.auto_filter.ref = "A1:B5"

   result = []

   for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_col=2):

       if row[1].value and row[1].value > 10: # 筛选数值大于 10 的单元格

           result.append([cell.value for cell in row])

   ```

通过上述操作，可以在 Python 中实现 Excel 表格的筛选和处理，进而进行更为复杂的数据分析和处理。需要注意的是，openpyxl 模块仅支持 Excel 中 xlsx 格式的文件读取和写入。

四、python怎么导入excel？

要在Python中导入excel，可以使用pandas库中的read_excel函数来实现。首先需要安装pandas库，然后通过import关键字将其导入到Python程序中。

接着，使用read_excel函数指定excel文件的路径，并将数据加载到DataFrame中。

DataFrame是pandas中用于数据处理的主要数据结构，可以对其中的数据进行方便的操作和分析。

导入excel文件后，可以通过pandas库提供的各种方法对excel中的数据进行读写、筛选、处理等操作，从而实现对excel文件的灵活处理和分析。

五、python怎么开发excel？

在Python中，你可以使用第三方库openpyxl来开发Excel。openpyxl提供了一组功能强大的方法，可以创建、读取和修改Excel文件。

你可以使用openpyxl创建工作簿、工作表，设置单元格的值、样式和格式，还可以进行数据筛选、排序和图表生成等操作。

通过openpyxl，你可以轻松地处理Excel文件，实现数据的导入、导出和分析。此外，openpyxl还支持Excel文件的合并、拆分和保护等高级功能。无论是处理大量数据还是生成复杂的报表，openpyxl都是一个非常实用的工具。

六、python处理excel表格？

创建一个工作薄：wb = openpyxl.Workbook()

新增一个sheet表单：wb.create_sheet('test_case')

保存case.xlsx文件：wb.save('cases.xlsx')

打开工作簿：wb = openpyxl.load_workbook('cases.xlsx')

选取表单：sh = wb['Sheet1'

读取第一行、第一列的数据：ce = sh.cell(row = 1,column = 1)

按行读取数据：row_data = list(sh.rows)

关闭工作薄：wb.close()

按列读取数据：columns_data = list(sh.columns)

写入数据之前，该文件一定要处于关闭状态

写入第一行、第四列的数据 value = 'result'：sh.cell(row = 1,column = 4,value = 'result')

获取最大行总数、最大列总数：sh.max_row、sh.max_column

del 删除表单的用法：del wb['sheet_name']

remove 删除表单的用法：sh = wb['sheet_name'] wb.remove(sh)

七、python解析excel例子？

使用python的openpyxl模块来解析Excel。

1、读取Excel文件

excel = openpyxl.load_workbook('learn.xlsx')

2、获取sheet页里面的数据

# 获取当前活动的表单

sheet = excel.active

# 获取指定的表单

for sheets in excel.sheetnames: #获取所有表单的名称

  print(sheets) 

sheet = excel[sheets] #获取指定表单

3、获取单元格里面的内容

for values in sheet.values:

 if type(value[0]) == int: #从第二行开始

  print(values)

八、python操作excel方法？

　　在有关大数据分析Python API的本教程中，我们将学习如何从远程网站检索数据以进行数据科学项目。像baidu，Twitter和Facebook之类的网站都通过其应用程序编程接口(API)向程序员提供某些数据。要使用API，你需要向远程Web服务器发出请求，然后检索所需的数据。

　　但是，为什么要使用API而不是可以下载的静态数据集呢?API在以下情况下很有用：

　　a.数据变化很快。股票价格数据就是一个例子。重新生成数据集并每分钟下载一次并没有实际意义-这会占用大量带宽，而且速度很慢。

　　b.您需要一小部分更大的数据。Reddit评论就是一个例子。如果您只想在Reddit上发表自己的评论该怎么办?下载整个Reddit数据库，然后仅过滤您自己的注释并没有多大意义。

　　c.涉及重复计算。Spotify的API可以告诉您音乐的流派。从理论上讲，您可以创建自己的分类器，并使用它对音乐进行分类，但您将永远不会拥有Spotify所拥有的数据。

　　在上述情况下，API是正确的解决方案。对于本数据科学教程，我们将查询一个简单的API，以检索有关国际空间站(ISS)的数据。使用API可以节省我们自己进行所有计算的时间和精力。

　　大数据分析Python中的API请求

　　API托管在Web服务器上。当您www.google.com在浏览器的地址栏中键入内容时，您的计算机实际上是在向www.google.com服务器询问网页，然后该网页返回到您的浏览器。

　　API的工作方式几乎相同，除了您的程序要求数据而不是您的Web浏览器询问网页之外。这些数据通常以JSON格式返回(有关更多信息，请参阅有关使用JSON数据的教程)。

　　为了获取数据，我们向Web服务器发出请求。然后，服务器将回复我们的数据。在大数据分析Python中，我们将使用请求库来执行此操作。在此大数据分析Python API教程中，我们将为所有示例使用大数据分析Python 3.4。

　　请求类型

　　有许多不同类型的请求。最常用的一个GET请求用于检索数据。

　　我们可以使用一个简单的GET请求从OpenNotify API 检索信息。

　　OpenNotify具有多个API端点。端点是用于从API检索不同数据的服务器路由。例如，/commentsReddit API上的端点可能会检索有关注释的信息，而/users端点可能会检索有关用户的数据。要访问它们，您可以将端点添加到API 的基本URL中。

　　我们将在OpenNotify上看到的第一个端点是iss-now.json端点。该端点获取国际空间站的当前纬度和经度。如您所见，检索此数据不适用于数据集，因为它涉及服务器上的一些计算，并且变化很快。

　　您可以在此处查看OpenNotify上所有端点的列表。

　　OpenNotify API 的基本网址是http://api.open-notify.org，因此我们将其添加到所有端点的开头。

　　状态码

　　我们刚刚发出的请求的状态码为200。向Web服务器发出的每个请求都返回状态代码。状态代码指示有关请求发生的情况的信息。以下是与GET请求相关的一些代码：

　　a)200 -一切正常，结果已返回(如果有)

　　b)301—服务器正在将您重定向到其他端点。当公司切换域名或更改端点名称时，可能会发生这种情况。

　　c)401-服务器认为您未通过身份验证。当您没有发送正确的凭据来访问API时就会发生这种情况(我们将在以后的文章中讨论身份验证)。

　　d)400-服务器认为您提出了错误的请求。当您没有正确发送数据时，可能会发生这种情况。

　　e)403 —您尝试访问的资源被禁止—您没有正确的权限查看它。

　　f)404 -在服务器上找不到您尝试访问的资源。

　　现在http://api.open-notify.org/iss-pass，根据API文档，向不存在的端点发出GET请求。

　　击中正确的终点

　　iss-pass不是有效的端点，因此我们得到了一个404状态码作为相应。.json正如API文档所述，我们忘记在最后添加。

　　现在，我们将向发出GET请求http://api.open-notify.org/iss-pass.json。

　　查询参数

　　您将在上一个示例中看到，我们得到了一个400状态码，表示请求错误。如果您查看OpenNotify API的文档，我们会发现ISS Pass端点需要两个参数。

　　当ISS下次通过地球上的给定位置时，将返回ISS Pass端点。为了对此进行计算，我们需要将位置的坐标传递给API。为此，我们传递了两个参数-纬度和经度。

　　为此，我们可以在params请求中添加可选的关键字参数。在这种情况下，我们需要传递两个参数：

　　1)lat —我们想要的位置的纬度。

　　2)lon —我们想要的位置的经度。

　　我们可以使用这些参数制作字典，然后将它们传递给requests.get函数。

　　我们还可以通过将查询参数添加到url中来直接做同样的事情，如下所示：http://api.open-notify.org/iss-pass.json?lat=40.71&lon=-74。

　　将参数设置为字典几乎总是可取的，因为requests它可以处理一些事情，例如正确设置查询参数的格式。

　　我们将使用纽约市的坐标进行请求，然后查看得到的答复。

　　b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 330, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'

　　b'{n "message": "success", n "request": {n "altitude": 100, n "datetime": 1441417753, n "latitude": 40.71, n "longitude": -74.0, n "passes": 5n }, n "response": [n {n "duration": 329, n "risetime": 1441445639n }, n {n "duration": 629, n "risetime": 1441451226n }, n {n "duration": 606, n "risetime": 1441457027n }, n {n "duration": 542, n "risetime": 1441462894n }, n {n "duration": 565, n "risetime": 1441468731n }n ]n}'

　　使用JSON数据

　　您可能已经注意到，响应的内容之前是a string(尽管它显示为bytes对象，但是我们可以使用轻松地将内容转换为字符串response.content.decode("utf-8"))。

　　字符串是我们将信息来回传递给API的方式，但是很难从字符串中获取我们想要的信息。我们如何知道如何解码返回的字符串并在大数据分析Python中使用它?我们如何altitude从字符串响应中找出ISS的含义?

　　幸运的是，有一种名为JavaScript Object Notation(JSON)的格式。JSON是一种将列表和字典之类的数据结构编码为字符串的方法，以确保它们易于被机器读取。JSON是将数据来回传递给API的主要格式，大多数API服务器将以JSON格式发送其响应。

　　json套件随附大数据分析Python强大的JSON支持。该json软件包是标准库的一部分，因此我们无需安装任何程序即可使用它。我们既可以将列表和字典转换为JSON，也可以将字符串转换为列表和字典。就我们的ISS Pass数据而言，它是一个字典，编码为JSON格式的字符串。

　　json库有两种主要方法：

　　1)dumps —接收一个大数据分析Python对象，并将其转换为字符串。

　　2)loads —接收JSON字符串，并将其转换为大数据分析Python对象。

　　从API请求获取JSON

　　通过使用.json()响应上的方法，您可以将响应的内容作为大数据分析Python对象获取。

　　{'response': [{'risetime': 1441456672, 'duration': 369}, {'risetime': 1441462284, 'duration': 626}, {'risetime': 1441468104, 'duration': 581}, {'risetime': 1441474000, 'duration': 482}, {'risetime': 1441479853, 'duration': 509}], 'message': 'success', 'request': {'latitude': 37.78, 'passes': 5, 'longitude': -122.41, 'altitude': 100, 'datetime': 1441417753}}

　　内容类型

　　服务器不仅会在生成响应时发送状态码和数据。它还发送包含有关如何生成数据以及如何对其进行解码的信息的元数据。这存储在响应头中。在大数据分析Python中，我们可以使用headers响应对象的属性来访问它。

　　标头将显示为字典。在标题中，content-type是目前最重要的键。它告诉我们响应的格式以及如何对其进行解码。大数据分析Python API入门教程https://www.aaa-cg.com.cn/data/2308.html对于OpenNotify API，格式为JSON，这就是为什么我们可以json更早地使用包对其进行解码的原因。

　　寻找太空中的人数

　　OpenNotify还有一个API端点astros.json。它告诉你当前有多少人在太空中。相应的格式可以在这里找到。

　　9

　　{'number': 9, 'people': [{'name': 'Gennady Padalka', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Mikhail Kornienko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Scott Kelly', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Oleg Kononenko', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kimiya Yui', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Kjell Lindgren', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Sergey Volkov', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Andreas Mogensen', 'craft': 'ISS'}, {'name': 'Aidyn Aimbetov', 'craft': 'ISS'}], 'message': 'success'}

　　大数据分析Python API数据科学教程：后续步骤

　　现在，您已经完成了大数据分析Python API教程，现在应该可以访问简单的API并发出get请求了。requests在我们的dataquest API和抓取课程中，还有其他几种类型，您可以了解更多信息以及与API身份验证一起使用。

　　建议的其他后续步骤是阅读请求文档，并使用Reddit API。有一个名为PRAW 的程序包，它使在大数据分析Python中使用Reddit API更加容易，但是建议requests首先使用它来了解一切的工作原理。

https://www.toutiao.com/i6832146415016215043/

九、excel怎么运行python？

Excel运行Python的方法有多种，包括但不限于以下三种：1. 使用Excel的VBA宏，将Python代码嵌入到宏中，然后运行宏即可。但需要注意的是，这种方法需要您在Excel中启用宏，并确保您的计算机上已经安装了Python引擎，如Windows的pywin32等。2. 使用Python插件，如PyXLL或xlwings等，这些插件可以将Python代码嵌入到Excel工作簿中，以便在Excel中运行Python代码。这种方法需要您在Excel中安装相应的插件，并按照插件的说明进行操作。3. 使用Python加载项，如pandas或numpy等，这些加载项可以使得Python与Excel无缝集成。这种方法需要您在Excel中安装相应的加载项，并使用加载项的函数或方法来运行Python代码。需要注意的是，无论使用哪种方法，都需要确保您的计算机上已经安装了Python引擎，并且Excel能够正确地调用Python代码。同时，也需要注意数据的安全性和隐私保护。

十、quick lua 和cocos lua区别？

在说之前，我还是把这个两个名词区分一下，毕竟太长，后面打起来肯定麻烦，quick-cocos2d-x就简称quick，cocos2d-x lua就姑且叫原生lua吧。 我觉得对于第一次接触这两个的小伙伴们肯定多多少少会跟我有一样的疑惑，这两个是使用两种不同的API吧。我只能说说对了一半，确实，quick有一套自己的API，但是，quick还是支持原生lua的api，就好比C和C++的关系，quick是一个超集。 还记得第一次打开quick主页的时候，那时候还没有被触控收购，就看到标题写到—— “这是一个志在提高 cocos2d-x 开发效率的社区” ，是啊，要是不提高怎么会叫quick呢。

还有一次看了一下他们的人才招聘，有一条是这么写到——“有强烈的冲动想让别人被自己开发的工具感动到哭”，哈哈，确实现在慢慢觉得是有点被感动到哭，提供的一些API的确便捷很多很多。