好程序员Python技术之五分钟了解Django框架设计

好程序员Python技术之五分钟了解Django框架设计,第1张

Python编程语言的持续火爆,在最新Tiobe编程语言排行榜中位列第五,热度持续增加,尤其是在 AI 和 大数据时代,Python是 AI 和大数据时代的第一开发语言。这已经是一个不争的事实了,唯一的悬念就是谁能坐上第二把交椅了。

问题1:什么是软件框架 举个简单的例子,对于一个公司来说,公司中有各个职能部门,每个部门各司其职,通过部门之间的配合来完成工作,这些部门就形成了一个公司的组织架构。从某种意义上来说,公司就是一种框架。那么对应到软件设计上来说,软件框架是由其中的各个模块组成的,每个模块负责特定的功能,模块与模块之间相互协作来完成软件开发。 一个公司,它是针对某一市场而成立的,而软件框架的设计,也是针对某一类软件问题而设计的,其目的主要是提高软件开发效率

问题2:Django的简介和设计思想 Django是用python语言写的开源web开发框架,并遵循MVC设计。劳伦斯出版集团为了开发以新闻内容为主的网站,而开发出来了这个框架,于2005年7月在BSD许可证下发布。Django的主要目的是简便、快速的开发数据库驱动的网站。它强调代码复用,多个组件可以很方便的以“插件”形式服务于整个框架,Django有许多功能强大的第三方插件,你甚至可以很方便的开发出自己的工具包。这使得Django具有很强的可扩展性。它还强调快速开发原则。

问题3:MVC简介 MVC的全拼为Model-View-Controller,最早在20世纪80年代为程序语言Smalltalk发明的一种软件设计模式,是为了将传统的输入(input)、处理(processing)、输出(output)任务运用到图形化用户交互模型中而设计的。 现MVC是一种架构设计模式,是一种设计理念。是为了达到分层设计的目的,从而使代码解耦,便于维护和代码的复用。MVC是3个单词的缩写,全称:Model-View-Controller(模型-视图-控制器)。MVC就是提供一种规则,让你把相同类型的代码放在一起,这样就形成了层次,从而达到分层解耦、复用、便于测试和维护的目的。

当前主流的开发语言如Java、PHP、Python中都有MVC框架。 Web MVC各部分的功能 M全拼为Model,主要封装对数据库层的访问,对数据库中的数据进行增、删、改、查 *** 作。 V全拼为View,用于封装结果,生成页面展示的html内容。 C全拼为Controller,用于接收请求,处理业务逻辑,与Model和View交互,返回结果

问题4:Django框架遵循MVC设计,并且有一个专有名词:MVT MVT各部分的功能: M全拼为Model,与MVC中的M功能相同,负责和数据库交互,进行数据处理。 V全拼为View,与MVC中的C功能相同,接收请求,进行业务处理,返回应答。 T全拼为Template,与MVC中的V功能相同,负责封装构造要返回的html。

如何在Python中生成异方差模型?

我希望使用Numpy在Python中创建异构数据。

bias=100

N=10

X = nparange(1,N,02)reshape(-1,1)

y_true = npravel(Xdot(03) + bias)

noise = nprandomnormal(0, 1, (N-1)5)

y = y_true + noise

对于异方差,我需要噪声中的每个元素都来自正态分布,并有不同的方差。理想的情况下,方差必须是X的对应值的函数,如何确保这一点?

1、Scikit Learn

在沉溺于“深度学习”之前,所有人都应当从使用Scikit Learn来开启自己的机器学习之旅。Scikit Learn有六大主要模块,如下:

· 数据预处理

· 维度缩减

· 数据回归

· 数据分类

· 数据聚类分析

· 模型选择

只要能用好Scikit Learn,就已经算得上是一名优秀的数据科学家了。

2、Tensorflow

Tensorflow是由谷歌推出的开源机器学习库。它最受欢迎的功能便是Tensorboard上的数据流图像。

Tensorboard是一个基于网页自动生成的仪表盘,它将数据学习流和结果进行了可视化处理,这一功能对于排错和展示都十分有用。

3、 PyTorch

PyTorch是由Facebook发布的一个开源库,用作Python的公用机器学习框架。与Tensorflow相比,PyTorch的语句更加适用于Python。正因此,学习使用PyTorch也更加容易。

作为一个专注于深度学习的库,PyTorch还具有非常丰富的应用程序接口函数和内置函数来协助数据科学家更加快捷地训练自己的深度学习模型。

更多Python知识,请关注Python视频教程!

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