Python程序的工作一般流程为

Python程序的工作一般流程为以下几个步骤：

代码编写：程序员使用Python语言编写代码，可以使用各种Python开发环境比如PyCharm，Jupyter Notebook等。

代码解释：Python是一种解释型语言，代码不需要编译成机器码，它是直接执行解释解释器中的代码。

词法分析（Lexical Analysis）: 解释器读取代码，并将其分成小的代码块，称为词法单元。同时，解释器会移除不必要的空格和注释，并将每一行代码都解析成一个语法单元。这些词法单元是Python程序中的保留字、变量名、 *** 作符、常量等等。

语法分析（Syntax Analysis）: 解释器检查词法单元流是否语法正确，并构建一颗语法树。如果语法不正确，解释器将发出错误消息，表示代码有错误并无法继续执行。

解释执行：Python解释器解释每个节点，并将它们转化为Python字节码。字节码是编译Python程序所得到的一种中间代码，Python解释器可以将其作为输入并执行它们。

运行环境：Python程序需要在运行时，运行在Python解释器中。Python解释器负责创建和管理Python对象，并在运行时维护这些对象的生命周期。

运行结果：最终，解释器会将计算结果发送给输出流，或者以其他方式将程序的输出返回给用户。

需要注意的是，Python解释器可以在交互模式下或作为脚本方式执行。交互模式是指在终端窗口中直接输入Python代码并执行；脚本方式是指将代码保存在文件中，然后通过执行该文件来运行Python程序。两种方式下程序的工作流程是基本一致的，只是在程序加载和交互方面略有不同。

这个非常简单，PyQt就可以轻松实现，一个基于Qt的接口包，可以直接拖拽控件设计UI界面，下面我简单介绍一下这个包的安装和使用，感兴趣的朋友可以自己尝试一下：

1首先，安装PyQt模块，这个直接在cmd窗口输入命令“pipinstallpyqt5”就行，如下，整个模块比较大，下载过程需要等待一会儿，保持联网：

2安装完成后，我们就可以直接打开Qt自带的QtDesigner设计师设计界面了，这里默认会安装到site-packages->PyQt5->Qt->bin目录，打开后的界面如下，可以直接新建对话框等窗口，所有的控件都可以直接拖拽，编辑属性，非常方便：

3这里我简单的设计了一个登录窗口，2个输入框和2个按钮，如下，这里可以直接使用QSS对界面进行美化（设置styleSheet属性即可），类似网页的CSS，如果你有一定的前端基础，那么美化起来会非常容易：

设计完成后，还只是一个ui文件，不是现成的Python代码，还需要借助pyuic5工具（也在bin目录下）才能将ui文件转化为Python代码，切换到ui文件所在目录，输入命令“pyuic5-ologinpyloginui”即可（这里替换成你的ui文件），转化成功后的Python代码如下（部分截图）：

还需要在最下面添加一个main函数，创建上面Ui_Form类对象显示窗口即可，如下：

最后点击运行程序，效果如下，和刚才设计的界面效果一模一样：

至此，我们就完成了利用Python的PyQt模块直接拖拽控件来设计UI界面。总的来说，整个过程非常简单，只要你有一定的Python基础，熟悉一下 *** 作过程，很快就能掌握的，当然，还有许多其他UI开发模块，像tkinter，wxPython，Eric6等，也都非常不错，网上也有相关教程和资料，介绍的非常详细，感兴趣的话，可以搜一下，希望以上分享的内容能对你有所帮助吧，也欢迎大家评论、留言进行补充。

数字化改变了我们生活的方方面面：信息获取方式、沟通方式、购物方式，以及衣、食、住、行的方方面面。数字化的惊人力量正日益改变着商业模式。

因此，企业的创新步伐以及变革的意愿与能力便成为行业竞争中取得成功的关键因素。为了把握住汽车行业的快速变革机遇，汽车厂商和经销商必须从产业价值链到用户连接、用户服务体系、用户经营体系，进行全方位重构。如果想提高自身的商业价值和商业竞争力，企业必须要采用数字驱动的创新技术和体系。

2020年初的全球性的新管疫情，对汽车行业所造成的冲击可谓是异常严重。对于传统经销商则出现了危机和挑战:无论是新车还是售后，到店买车和保养客户锐减、资金面临巨大挑战。

第一部分：汽车经销商:如何结合数字化，提供差异化特色化服务

疫情将加速线下汽车经销商的洗牌和集中度提升-各类经销商都因此次疫情面临着前所未有的挑战，过去现金流绷紧的汽车经销商遭遇的创伤更大。房租、人员工资等固定成本难以支付，小型经销商的生存环境更加恶化，大的经销商也同样面临损失，纷纷下调营收预期。而疫情的持续和蔓延也将加速线下汽车经销商的集中度的提升，经营不善的经销商退网或转型，这一市场将被更有盈利能力、服务能力的经销商接手。相对而言，这些经销商的管理、经营更为规范，服务更有质量，也具有更强的抗风险能力。

线上卖车离真正成熟尚有较大提升空间-从员工到客户，临时变身在线直播的销售顾问意识到，汽车销售绝非把线下的卖车直接搬到在线直播这么简单。无论是卖新车还是卖二手车，在线直播不是一对一为用户讲解和服务，所以销售顾问在销售过程中，需要对销售流程有更强的掌控。如何在在线互动过程中把控互动节奏，借助多媒体手段吸引客户注意力，特别是汽车专业知识方面，对直播顾问提出了更高的要求。许多在线化业务，以保证用户对于经销商的粘性和基本销售线索、销售业务的达成，营销效果上往往差强人意，临时转型在线直播，从线下和在线的营销方式、互动方式、销售流程和节奏的区别也是对顾问卖车方式的巨大挑战。

汽车经销商线下门店不会被颠覆，线上线下的融合是长久之道-未来线下4S经销商，无论是新车销售还是二手车销售，线下门店的客户体验、客户服务，都是在线所无法替代的资源。具备优质数字化能力的汽车经销商除了积极强化线上获客户能力外，与线下门店的优势结合，才能完善营销和服务。长期而论，在线上汽车的直播、营销，更多的在于帮助营销获客，获得线索，最终都是需要邀约到店、试驾、签约、成交。兼具线上与线下形态的体验，融合线上与线下营销的汽车营销和服务形态，也会被更多经销商作为数字化转型战略重点思考。

提升数据业务化能力是经销商数字化转型的一个契机。

若从运营现状来看，线上和线下都各自有各自的痛点，无论是新车还是二手车业务，那么这次疫情事件更多是对经销商自身能力的一个考验，同时也是经销商数字化转型的一个契机，而这一转型的背后更是数据业务化能力的提升。在疫情过后，OMO(线上线下融合)的表象下是经销商从模式、业务流程到工具拥抱数字化的进阶之路。从模式上，经销商聚焦以线下门店业务为核心，利用用户数据、运营数据多方位进行业务创新和业务能力提升，从而提升用户体验、保有客户的转化和持续服务。从业务流程上，通过前台、中台和后台的流程梳理，形成完整的数据通道和闭环，从而通过优化运营效率和提升销售转化效果，最终形成整个企业的降本增效和差异化发展。具体来说，数字化汽车经销商包括以微店、小程序、官网、第三方平台等私域、公域流量为基础的线索获客和客服前台，以CRM和保有客户挖掘转化为核心的中台以及数据分析、智能决策、运营分析等数据分析后台。而前台线索、营销数据将对销售过程和厂商产品迭代的关键数据形成数据资产，而数字化后台对于从决策分析、运营端口数据的汇总将不光为前台和中台，同时也为后台如组织架构、财务指标等的多维度反馈，从而最终赋能经销商的动态战略。

第二部分：利用智能数字化和用户经营体系驱动用户增长，增加可持续发展

无论是新车销售还是二手车销售，线上并非万能，也无法取代线下场景和线下服务。线上直接转化为营利的可能性仍需探索。部分经销商也在通过搭建小程序，微店、甚至自行组建团队开发APP、构建数据中台，以期通过拥抱数字化来帮助企业转型、提升竞争力和盈利能力。但是，毕竟数字化是属于体系化的工程，需要专业的人才团队和丰富的实践经验，才能真正落地并产生实质价值。而且，构建小程序、微店、门户，并不意味着立马流量会到来，需要有较强的运营团队进行运营体系的搭建和落地运营，才能取得成绩。即使是有了流量，是否意味着转化率的提高，短期的线上流量是否能转化为线下留存，对于大部分经销商仍是面临大考。目前，绝大多数经销商仅仅停留在线上获客和疫情期间短期活跃的状态，真正拥有高质量内容运营、制作和服务可以进行自传播的经销商并非多数。

汽车销售个性化服务。促进用户留存和向收入转化-高质量有线上营销，还是有较高转化率的。针对潜在线索和潜在客户，及时没有到店，也是可以通过建立标签库（如地域、车系车型需求、用户画像等）进行关联分析，通过与已成交用户对比寻找共性，预判潜在购车用户可能性，进而定向精准营销，增加用户转化几率。例如一二线城市对汽车的个性化服务需求更大，可以通过人工智能分析客户销售转化模式以及个体差异，突破过往营销手段和营销内容、营销模式千篇一律的弊端。大量数据证明，在这一种模式之下线索和客户成交转化均有大幅度提高，在线索转化时间、试乘试驾率、试乘试驾评价等方面相对于传统汽车服务模式下的客户均有突出的表现。

无论是新车销售还是二手车销售，都要把握市场下沉机会。受疫情影响恰恰相反，抖音、快手等在线营销渠道几乎对全国一二三四五线城市的全面覆盖，快速实现了低线城市用户下沉。以豪华品牌为例，目前的豪华品牌经销商和销售业务集中在一二线城市，在三四线城市网点门店布局较少。需求与供给的不匹配决定了未来三、四、五线城市有望成为未来增量市场的新高地。

中国汽车厂商和经销商的数字化转型机会和增长机会在哪里，如何红海求生，我想无论作为厂商还是经销商，您都已经从本文找到一些启发或答案。我们对于数字化的未来趋势是一贯的、坚定的。

在过去几年深耕汽车产业互联网，丰车服务过众多知名汽车厂商，其中包括世界五百强企业。为他们提供数字化解决方案、战略咨询服务、交易和营销方案、置换补贴体系、经销商培训体系等全方位的一站式服务体系搭建。核心是通过“管理运营营销交易”四位一体的价值体系，帮助厂商构建具有宏观战略的数字化解决方案，共建业务生态体系。

“管理运营营销交易”即通过我们搭建的“四位一体”数字化系统，构建从线索获客、置换评估、检测定价、库存管理、B2B拍卖、B2C零售、金融保险、延保售后、智能分析等全生命周期的服务体系，以线下经销商门店为服务场景商，连接人和车，以服务体系为核心，提升整体的业务能力和服务水平。

未来三年，丰车将与全国60%的汽车厂商合作共建产业链生态。通过数字化打通产业链上下游、赋能经销商，通过科技手段，帮助经销商打造智能服务型网点和交易场景，助力厂商和经销商，通过数字化和服务创新升级，提升客户服务水平，提升品牌保值率、提升盈利能力，真正靠数字化、高标准的服务体系，赢得未来。

，Python 和 SAS 是两个很常用的数据挖掘工具。Python 开源、免费、有丰富的三方库，一般在互联网公司广泛使用。而SAS需付费，且费用较高，一般互联网公司无法承担，更多的是在银行等传统金融机构中使用，不过这两年由于Python太火，原本使用SAS的也开始逐渐转向Python了。

拥抱开源，越来越多的爱好者造出优秀的Python轮子，比如当下比较流行的万金油模型Xgboost、LightGBM，在各种竞赛的top级方案中均有被使用。而SAS的脚步就比较慢了，对于一些比较新的东西都无法直接提供，所以对于那些使用SAS的朋友，就很难受了。

一直以来很多粉丝问过东哥这个问题：有没有一种可以将Python模型转成SAS的工具？

因为我本身是两个技能都具备的，实际工作中一般都是配合使用，也很少想过进行转换。但是，最近东哥逛技术论坛刚好发现了一个骚 *** 作，借助Python的三方库m2cgen和Python脚本即可完成Python模型到SAS的转换。

m2cgen是什么？

m2cgen是一个Python的第三方库，主要功能就是将Python训练过的模型转换为其它语言，比如 R 和 VBA。遗憾的是，目前m2cgen尚不支持SAS，但这并不影响我们最终转换为SAS。

我们仍然使用m2cgen，需要借助它间接转换成SAS。具体的方案就是先将Python模型转换为VBA代码，然后再将VBA代码更改为 SAS脚本，曲线救国。

如何使用m2cgen？

我直接用一个例子说明下如何 *** 作。

数据我们使用sklearn自带的iris dataset，链接如下：

The Iris Dataset — scikit-learn 111 documentation

下面，演示一下如何将Python的XGBoost模型转成SAS代码。

首先导入所需的库包和数据。

# 导入库

import pandas as pd

import numpy as np

import os

import re

from sklearn import datasets

from xgboost import XGBClassifier

from sklearnmodel_selection import train_test_split

from sklearnmetrics import accuracy_score

import m2cgen as m2c

# 导入数据

iris = datasetsload_iris()

X = irisdata

Y = iristarget

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然后，我们划分数据集，直接扔进XGBoost里面，建立base模型。

# 划分数据为训练集和测试集

seed = 2020

test_size = 03

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=test_size, random_state=seed)

# 训练数据

model = XGBClassifier()

modelfit(X_train, y_train)

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然后，再将XGBoost模型转换为VBA。使用m2cgen的export_to_visual_basic方法就可以直接转成VBA了。转换成其他语言脚本也是同理，非常简单。

code = m2cexport_to_visual_basic(model, function_name = 'pred')

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核心的骚 *** 作来了！

m2cgen不支持SAS，但我们可以把VBA代码稍加改动，就能变成符合SAS标准的代码了。而这个改动也无需手动一个个改，写一段Python脚本即可实现VBA脚本转换为SAS脚本。

改动的地方不多，主要包括：删除在SAS环境中不能使用的代码，像上面结果中的Module xxx，Function yyy ，Dim var Z As Double，还有在语句结尾加上;，这些为的就是遵循SAS的语法规则。

下面就是转换的Python脚本，可以自动执行上面所说的转换 *** 作。

# 1、移除SAS中不能使用的代码

code = resub('Dim var As Double', '', code)

code = resub('End If', '', code)

# 下面 *** 作将修改成符合SAS的代码

# 2、修改起始

code = resub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',

'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)

# 3、修改结尾

code = resub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)

# 4、在结尾加上分号';'

all_match_list = refindall('[0-9]+\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = codereplace(original_str, new_str)

all_match_list = refindall(')\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = codereplace(original_str, new_str)

# 用var来替代inputVector

dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',

'inputVector(1)':'sepal_width',

'inputVector(2)':'petal_length',

'inputVector(3)':'petal_width'}

for key in dictionarykeys():

code = codereplace(key, dictionary[key])

# 修改预测标签

code = resub('MathExp', 'Exp', code)

code = resub('pred = \n', '', code)

temp_var_list = refindall(r"var[0-9]+(\d)", code)

for var_idx in range(len(temp_var_list)):

code = resub(resub('\(', '\(', resub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iristarget_names[var_idx]+'_prob', code)

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对以上脚本分步解释说明一下。

1、开头、结尾、输出名称

前三个部分非常简单。使用正则表达式删除多余的行，然后将脚本的开头更改为DATA pred_result; \ nSETdataset_name;。

使用过SAS的同学就很熟悉了，pred_result是运行SAS脚本后的输出表名称，dataset_name是我们需要预测的输入表名称。

最后再将脚本的结尾更改为RUN;。

# 移除SAS中不能使用的代码

code = resub('Dim var As Double', '', code)

code = resub('End If', '', code)

# 下面 *** 作将修改成符合SAS的代码

# 修改起始

code = resub('Module Model\nFunction pred(ByRef inputVector() As Double) As Double()\n',

'DATA pred_result;\nSET dataset_name;', code)

# 修改结尾

code = resub('End Function\nEnd Module\n', 'RUN;', code)

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2、语句末尾添加分号

为遵循SAS中的语法规则，还需将每个语句的结尾加上;。仍用正则表达式，然后for循环在每一行最后添加字符;即可。

# 在结尾加上分号';'

all_match_list = refindall('[0-9]+\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = codereplace(original_str, new_str)

all_match_list = refindall(')\n', code)

for idx in range(len(all_match_list)):

original_str = all_match_list[idx]

new_str = all_match_list[idx][:-1]+';\n'

code = codereplace(original_str, new_str)

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3、映射变量名称

使用字典将InputVector与变量名称映射到输入数据集中，一次性更改所有InputVector。

# 用var来替代inputVector

dictionary = {'inputVector(0)':'sepal_length',

'inputVector(1)':'sepal_width',

'inputVector(2)':'petal_length',

'inputVector(3)':'petal_width'}

for key in dictionarykeys():

code = codereplace(key, dictionary[key])

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4、映射变量名称

最后一步就是更改预测标签。

# 修改预测标签

code = resub('MathExp', 'Exp', code)

code = resub('pred = \n', '', code)

temp_var_list = refindall(r"var[0-9]+(\d)", code)

for var_idx in range(len(temp_var_list)):

code = resub(resub('\(', '\(', resub('\)', '\)', temp_var_list[var_idx])), iristarget_names[var_idx]+'_prob', code)

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然后保存sas模型文件。

＃保存输出

vb = open('vb1sas', 'w')

vbwrite(code)

vbclose()

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最后，为了验证sas脚本是否正确，我们将sas模型的预测结果和Python的结果进行一下对比。

# python 预测

python_pred = pdDataFrame(modelpredict_proba(X_test))

python_predcolumns = ['setosa_prob','versicolor_prob','virginica_prob']

python_pred

# sas 预测

sas_pred = pdread_csv('pred_resultcsv')

sas_pred = sas_prediloc[:,-3:]

sas_pred

(abs(python_pred - sas_pred) > 000001)sum()

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可以看到，两个预测的结果基本上一样，基本没问题，我们就可以在sas中跑xgboost模型了。

总结

上面只是个最简单的示例，没有对特征处理。对于复杂的建模过程，比如很多特征工程，那就要对Python脚本进一步调整了。

以上就是本次分享的所有内容，如果你觉得文章还不错，欢迎关注公众号：Python编程学习圈，每日干货分享，发送“J”还可领取大量学习资料，内容覆盖Python电子书、教程、数据库编程、Django，爬虫，云计算等等。或是前往编程学习网，了解更多编程技术知识。

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print("￥")或者print('￥')。

“￥”既作为人民币的书写符号，又代表人民币的币制，还表示人民币的单位“元”，同时也是中国货币的符号。“￥”符号的产生要追溯到民国时期。

人民币的单位为元（圆）（人民币Ren Min Bi，简写“RMB”， 以“￥”为代号）。人民币辅币单位为角分。人民币没有规定法定含金量，它执行价值尺度、流通手段、支付手段等职能。

python是一门高级的编程语言，广泛应用在各种领域之中，同时也是人工智能领域首选的语言。

为什么将python用于金融？因为Python的语法很容易实现金融算法和数学计算，可以将数学语句转化成python代码，没有任何语言能像Python这样适用于数学。

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