weka和python的比较？

一、weka和python的比较？

weka整合了一些现成的机器学习算法，有程序界面可以直接使用，而Python没有界面，需要自己编写代码或者调用函数进行机器学习开发。

二、python orm框架比较？

ORM概念

ORM(Object Ralational Mapping，对象关系映射)用来把对象模型表示的对象映射到基于S Q L 的关系模型数据库结构中去。这样，我们在具体的操作实体对象的时候，就不需要再去和复杂的 SQ L 语句打交道，只需简单的操作实体对象的属性和方法。O R M 技术是在对象和关系之间提供了一条桥梁，前台的对象型数据和数据库中的关系型的数据通过这个桥梁来相互转化 。

Python中常用的ORM

SQLObject

SQLObject是一种流行的对象关系管理器，用于为数据库提供对象接口，其中表为类，行为实例，列为属性。

SQLObject包含一个基于Python对象的查询语言，使SQL更抽象，并为应用程序提供了大量的数据库独立性。

优点：

采用了易懂的ActiveRecord 模式

一个相对较小的代码库

缺点：

方法和类的命名遵循了Java 的小驼峰风格

不支持数据库session隔离工作单元

Storm

Storm 是一个介于 单个或多个数据库与Python之间 映射对象的 Python ORM 。为了支持动态存储和取回对象信息，它允许开发者构建跨数据表的复杂查询。Stom中 table class 不需要是框架特定基类 的子类 。每个table class是 的sqlobject.SQLObject 的子类。

优点：

清爽轻量的API，短学习曲线和长期可维护性

不需要特殊的类构造函数，也没有必要的基类

缺点：

迫使程序员手工写表格创建的DDL语句，而不是从模型类自动派生

Storm的贡献者必须把他们的贡献的版权给Canonical公司

Django's ORM

因为Django的ORM 是紧嵌到web框架的，所以就算可以也不推荐，在一个独立的非Django的Python项目中使用它的ORM。

Django，一个最流行的Python web框架， 有它独有的 ORM。 相比 SQLAlchemy， Django 的 ORM 更吻合于直接操作SQL对象，操作暴露了简单直接映射数据表和Python类的SQL对象 。

优点：

易用，学习曲线短

和Django紧密集合，用Django时使用约定俗成的方法去操作数据库

缺点：

不好处理复杂的查询，强制开发者回到原生SQL

紧密和Django集成，使得在Django环境外很难使用

peewee：

优点：

Django式的API，使其易用

轻量实现，很容易和任意web框架集成

缺点：

不支持自动化 schema 迁移

多对多查询写起来不直观

SQLAlchemy：

SQLAlchemy 采用了数据映射模式，其工作单元 主要使得 有必要限制所有的数据库操作代码到一个特定的数据库session，在该session中控制每个对象的生命周期 。

优点：

企业级 API，使得代码有健壮性和适应性

灵活的设计，使得能轻松写复杂查询

缺点：

工作单元概念不常见

重量级 API，导致长学习曲线

总结

相比其他的ORM， SQLAlchemy 意味着，无论你何时写SQLAlchemy代码， 都专注于工作单元的前沿概念 。DB Session 的概念可能最初很难理解和正确使用，但是后来你会欣赏这额外的复杂性，这让意外的时序提交相关的数据库bug减少到0。在SQLAlchemy中处理多数据库是棘手的， 因为每个DB session 都限定了一个数据库连接。但是，这种类型的限制实际上是好事， 因为这样强制你绞尽脑汁去想在多个数据库之间的交互， 从而使得数据库交互代码很容易调试

三、Python诞生时间？

1991年，第一个Python编译器(同时也是解释器)诞生。

它是用C语言实现的，并能够调用C库(.so文件)。从一出生，Python已经具有了：

类(class)，函数(function)，异常处理(exception)，包括表(list)和词典(dictionary)在内的核心数据类型，以及模块(module)为基础的拓展系统。

四、时间序列分析 python

时间序列分析的重要性及Python实现

时间序列分析是一种在统计学和数据分析中常用的方法，它通过对时间序列数据进行分析，以识别数据的变化趋势、周期性、异常值等特征。随着数据科学的发展，时间序列分析的应用越来越广泛，特别是在金融、医疗、交通等领域。 在Python中，有许多库可以用于时间序列分析，其中最受欢迎的是Statsmodels和pandas。Statsmodels是一个包含大量统计模型的库，而pandas则是一个强大的数据处理库，提供了许多用于时间序列分析的功能。 首先，让我们通过一个简单的例子来介绍如何在Python中使用这些库进行时间序列分析。假设我们有一组股票价格数据，我们可以使用pandas来读取和处理这些数据，然后使用Statsmodels中的ARIMA模型来预测未来的价格趋势。

首先，我们需要安装必要的库。可以使用以下命令在终端中安装：

五、python 时间序列分析

时间序列分析概述

时间序列分析是一种用于研究时间序列数据的方法，它可以帮助我们理解数据的变化趋势、周期性、随机性以及其他统计特征。在Python中，有许多库可以用于时间序列分析，如pandas、numpy和matplotlib等。这些库提供了强大的功能，可以帮助我们处理和分析时间序列数据。

Python时间序列分析的应用

时间序列分析在许多领域都有应用，如金融、经济、气象、医疗等。在金融领域，时间序列分析可以帮助我们预测股票价格、市场趋势和风险评估。在医疗领域，时间序列分析可以帮助我们理解疾病的发展趋势和治疗效果。

下面是一个使用Python进行时间序列分析的简单示例代码，我们将使用pandas库来加载和处理数据，并使用matplotlib库来可视化结果。

示例代码

首先，我们需要安装必要的库。可以使用以下命令在终端中安装：

pip install pandas numpy matplotlib

接下来，我们使用pandas库加载数据。在这个示例中，我们将使用一组股票价格数据。首先创建一个CSV文件并命名为`stock_data.csv`，然后插入以下数据：

六、Python中如何比较虚数？

在python中，复数的表示是【实数部+虚数部】，而虚数在pytho中是使用后缀大写字母J表示的。因此复数3+4i在python 中表示为3+4J: ff=3+4J print(ff.real) # 实数部 print(ff.imag) # 虚数部 在python中复数可以直接进行加减乘除运算，你可以使用变量来进行也可以使用括号来进行： f1=3+4J f2=7-8J print(f1*f2) print((3+4J) * (7-8J))

七、Python几种主流框架比较？

从GitHub中整理出的15个最受欢迎的Python开源框架。这些框架包括事件I/O，OLAP，Web开发，高性能网络通信，测试，爬虫等。

Django: Python Web应用开发框架

Django 应该是最出名的Python框架，GAE甚至Erlang都有框架受它影响。Django是走大而全的方向，它最出名的是其全自动化的管理后台：只需要使用起ORM，做简单的对象定义，它就能自动生成数据库结构、以及全功能的管理后台。

Diesel：基于Greenlet的事件I/O框架

Diesel提供一个整洁的API来编写网络客户端和服务器。支持TCP和UDP。

Flask：一个用Python编写的轻量级Web应用框架

Flask是一个使用Python编写的轻量级Web应用框架。基于Werkzeug WSGI工具箱和Jinja2

模板引擎。Flask也被称为“microframework”，因为它使用简单的核心，用extension增加其他功能。Flask没有默认使用的数

据库、窗体验证工具。

Cubes：轻量级Python OLAP框架

Cubes是一个轻量级Python框架，包含OLAP、多维数据分析和浏览聚合数据（aggregated data）等工具。

Kartograph.py

：创造矢量地图的轻量级Python框架

Kartograph是一个Python库，用来为ESRI生成SVG地图。

Kartograph.py

目前仍处于beta阶段，你可以在virtualenv环境下来测试。

Pulsar：Python的事件驱动并发框架

Pulsar是一个事件驱动的并发框架，有了pulsar，你可以写出在不同进程或线程中运行一个或多个活动的异步服务器。

Web2py：全栈式Web框架

Web2py是一个为Python语言提供的全功能Web应用框架，旨在敏捷快速的开发Web应用，具有快速、安全以及可移植的数据库驱动的应用，兼容Google App Engine。

Falcon：构建云API和网络应用后端的高性能Python框架

Falcon是一个构建云API的高性能Python框架，它鼓励使用REST架构风格，尽可能以最少的力气做最多的事情。

Dpark：Python版的Spark

DPark是Spark的Python克隆，是一个Python实现的分布式计算框架，可以非常方便地实现大规模数据处理和迭代计算。DPark由豆瓣实现，目前豆瓣内部的绝大多数数据分析都使用DPark完成，正日趋完善。

Buildbot：基于Python的持续集成测试框架

Buildbot是一个开源框架，可以自动化软件构建、测试和发布等过程。每当代码有改变，服务器要求不同平台上的客户端立即进行代码构建和测试，收集并报告不同平台的构建和测试结果。

Zerorpc：基于ZeroMQ的高性能分布式RPC框架

Zerorpc是一个基于ZeroMQ和MessagePack开发的远程过程调用协议（RPC）实现。和 Zerorpc 一起使用的 Service API 被称为 zeroservice。Zerorpc 可以通过编程或命令行方式调用。

Bottle: 微型Python Web框架

Bottle是一个简单高效的遵循WSGI的微型python Web框架。说微型，是因为它只有一个文件，除Python标准库外，它不依赖于任何第三方模块。

Tornado：异步非阻塞IO的Python Web框架

Tornado的全称是Torado Web Server，从名字上看就可知道它可以用作Web服务器，但同时它也是一个Python Web的开发框架。最初是在FriendFeed公司的网站上使用，FaceBook收购了之后便开源了出来。

webpy: 轻量级的Python Web框架

webpy的设计理念力求精简（Keep it simple and powerful），源码很简短，只提供一个框架所必须的东西，不依赖大量的第三方模块，它没有URL路由、没有模板也没有数据库的访问。

Scrapy：Python的爬虫框架

Scrapy是一个使用Python编写的，轻量级的，简单轻巧，并且使用起来非常的方便。

八、python谁的课比较好？

清华远见，即以前的创客，有个程老师，我听过他的课程，整体感觉好不错，语速不快，并且用的jupyter交互式讲解，能看到自己代码的运行结果，还能找到错误的地方，并且课下辅导特别仔细，几乎是一对一，有什么只要问就有回答，我是跟着学了5天基本都掌握了。

九、python与matlab的优缺点比较？

Python和Matlab都是科学计算和数据分析领域常用的编程语言，它们都有一些优缺点，如下：Python优点：

1. 简单易学，开发效率高；

2. 具有强大的数据处理和科学计算能力；

3. 开源，拥有庞大的支持社区，有大量的第三方库和工具可以使用；

4. 具有强大的机器学习和人工智能库（如TensorFlow、PyTorch等）；

5. 能够编写Web应用程序和自动化脚本。

Python缺点：

1. 虽然Python速度已有所提升，但仍比C、C++等语言要慢；

2. 不适合处理大型数据或需要高性能计算的计算任务。

Matlab优点：

1. 面向科学计算，语法简单易学，对于数学建模和数值计算等问题有非常方便的支持；

2. 拥有强大的数据可视化和图形问题输出能力；

3. 集成了大量的数学、科学和工程计算库；

4. 适合进行短期的、小规模的科学计算和数据分析工作。

Matlab缺点：

1. 闭源，需要花费昂贵的费用获取；

2. 适合小规模的数据处理，不能很好地处理大型数据；

3. 缺少机器学习和数据科学领域相关的第三方库。

总之，Python和Matlab各有优缺点，应根据具体需求进行选择。如果需要开发较为复杂的机器学习和人工智能方面的应用程序，则应选择Python，而如果是进行科学计算、数值模拟等问题，则Matlab可能是更好的选择。

十、python自动生成时间？

可以使用Python内置的datetime模块来生成时间，例如：

```

import datetime

# 获取当前时间

now = datetime.datetime.now()

print(now)

# 根据给定日期时间生成datetime对象

dt = datetime.datetime(2021, 10, 10, 12, 30, 59)

print(dt)

```

运行结果：

```

2021-10-11 13:42:24.533641

2021-10-10 12:30:59

```

还可以使用time模块的sleep函数来实现时间的延迟，例如：

```

import time

print("开始操作")

time.sleep(5) # 暂停5秒钟

print("操作完成")

```

运行结果：

```

开始操作

（等待5秒钟）

操作完成

```