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一、python求两个数的立方和代码
##Python求两个数的立方和代码重点概述
1.理解题目要求：首先需要明确题目的需求，即计算两个数的立方和。立方和是指将两个数分别进行立方运算后，再将结果相加。
2.输入数据：在编写代码之前，需要获取两个数值作为输入数据。可以使用Python内置的input函数来接收用户输入的值。
3.定义函数：为了方便后续的调用和复用，可以将求立方和的功能封装成一个函数。函数名可以命名为`cube_sum`，接收两个参数，即需要进行立方和计算的两个数。
4.计算立方和：在函数内部，首先需要对每个数进行立方运算。可以使用Python中的幂运算符`**`来计算立方。然后，将两个立方结果相加得到立方和。
5.返回结果：最后，函数应当返回计算得到的立方和结果。
6.调用函数：在主程序中，通过调用定义好的`cube_sum`函数，并传入用户输入的两个数作为参数，即可得到计算结果。
7.打印结果：为了展示最终的计算结果，可以使用Python的print函数将结果打印输出到屏幕上。
8.异常处理：在编写代码时，需要注意异常情况的处理。例如，用户输入的数据可能不是数字类型，此时需要进行异常捕获并进行相应处理。
9.代码注释：为了让代码更易读和理解，可以在关键部分添加适当的注释来解释代码的作用和逻辑。
10.优化与改进：在实际编程过程中，可以根据具体需求和情况进行代码的优化与改进，以提高代码的效率和可读性。
二、怎样用Python求n的平方+2的平方+.+n的三次方的和
要使用Python求n的平方、2的平方到n的三次方之和，可以使用循环来计算并累加结果。下面是一个示例代码：
```python
n=int(input("输入一个整数n："))
sum_of_cubes=0
foriinrange(1，n+1):
sum_of_cubes+=i**2+i**3
print("n的平方+2的平方+...+n的三次方的和为："，sum_of_cubes)
```
首先，使用`input()`函数获取用户输入的整数n，并将其转换为整数类型。然后，初始化一个变量`sum_of_cubes`为0，用于存储求和结果。
接下来，使用`for`循环从1到n进行迭代。在每次迭代中，计算当前数字的平方和立方，并将其累加到`sum_of_cubes`变量中。
最后，通过`print()`函数输出求和结果。
六种打包Python代码方法优缺点分析
Python是一种高级编程语言，它具有易学易用、跨平台等优点，因此在开发中得到了广泛的应用。然而，Python代码需要在Python解释器中运行，这对于一些用户来说可能不太方便。Python作为解释型语言，发布即公开源码，虽然是提倡开源但是有些时候就是忍不住想打包成exe，不仅仅是为了对代码进行加密，而是为了跨平台。防止有些没有安装py环境的电脑无法运行软件。
因此，将Python代码打包成可执行文件（exe）是一种很好的解决方案。本文将分析几种打包方式的优缺点。
01
使用pyinstaller
pyinstaller是一个流行的Python打包工具，它可以将Python代码打包成独立的可执行文件。
使用pyinstaller打包Python代码非常简单，只需要在命令行中输入以下命令：pyinstalleryour_script.py
这将生成一个可执行文件，可以在Windows、Linux和MacOS上运行。
02
使用cx_Freeze
cx_Freeze是另一个流行的Python打包工具，它可以将Python代码打包成独立的可执行文件。
使用cx_Freeze打包Python代码也很简单，只需要在命令行中输入以下命令：cxfreezeyour_script.py--target-dirdist
这将生成一个可执行文件，可以在Windows、Linux和MacOS上运行。
03
使用py2exe
py2exe是一个Python打包工具，它可以将Python代码打包成Windows可执行文件。
使用py2exe打包Python代码也很简单，只需要在命令行中输入以下命令：pythonsetup.pypy2exe
这将生成一个Windows可执行文件。
04
使用py2app
py2app是一个Python打包工具，它可以将Python代码打包成MacOS可执行文件。
使用py2app打包Python代码也很简单，只需要在命令行中输入以下命令：pythonsetup.pypy2app
这将生成一个MacOS可执行文件。
05
使用Nuitka
Nuitka是一个Python编译器，它可以将Python代码编译成C++代码，然后将其打包成可执行文件。
使用Nuitka打包Python代码也很简单，只需要在命令行中输入以下命令：nuitkayour_script.py
这将生成一个可执行文件，可以在Windows、Linux和MacOS上运行。
06
使用Nuitka+pyinstaller
Nuitka和pyinstaller可以结合使用，将Python代码编译成C++代码，然后使用pyinstaller将其打包成可执行文件。
使用Nuitka+pyinstaller打包Python代码也很简单，只需要在命令行中输入以下命令：
nuitka--standaloneyour_script.py
pyinstalleryour_script.spec
这将生成一个可执行文件，可以在Windows、Linux和MacOS上运行。
07
总结
本文介绍了6种将Python代码打包成exe应用的方式，包括pyinstaller、cx_Freeze、py2exe、py2app、Nuitka和Nuitka+pyinstaller。每种方式都有其优点和缺点。比如pyinstaller，也是我最常用的。
优点：可将python文件转成可执行文件；跨平台；输出的可以是单一目录，也可以是一个单独的打好包的可执行文件；py2exe貌似输出目录；智能支持python的第三方模块如PyQt，外部数据文件等；支持EGG格式文件；可执行文件可以用UPX压缩，二进制压缩方式；支持控制台和视窗两种方式；可以选择exe文件的图标(Windowsonly)；支持COMserver(Windowsonly)。
缺点：import导入的问题：pyinstaller是很智能的，只要指定了入口py文件，那么它就会根据代码自动查找需要导入的包。但是隐式导入的话，平常运行是没有问题的。例子：
#test1.py
fromsqlalchemyimportcreate_engine
fromsqlalchemy.ormimportsessionmaker
DB_CONNECT_STRING='mysql+pymysql://root:123456@localhost/study'
engine=create_engine(DB_CONNECT_STRING，echo=False)
DB_Session=sessionmaker(bind=engine)
session=DB_Session()
print('thisismytest')
运行这个ORM库的初始化引擎，是没有问题的，在console得到结果：thisismytest
那么我们开始打包，使用最简单的pyinstallertest1.py。打包完成后，在当前目录下有个dist文件夹，进入dist下的test1文件夹，然后打开cmd，运行这个exe，我们就会发现：
提示：nomodelnamed'pymysql'
这是怎么回事呢？那么问题来了，sqlalchemy这个库在初始化的时候是不需要显示导入引擎库的，它自己有一个create_engine()的函数来初始化，这个字符串是使用者根据规则来自己填写的。其实解决的方法很简单，我们只要在显式导入pymysql这个库即可。现在我们导入这个库：importpymysql
重新打包一遍（重新打包的时候记得删除掉spec文件，否则会有缓存，或者是加上——clean选项清除掉），再次运行，现在就没有这个问题了。
多进程打包的问题
官方的CPython存在一个GIL锁，这个锁的存在有很多优点，很多库都是线程安全的，单线程执行的效率也高。在python早期的一个版本中取消掉了GIL，代之以高粒度的锁来实现多线程，但是实际应用中单个线程的效率大大降低。故后来又将GIL这个锁还原回去，所以至今的python2也好还是python3中都会有这个锁。但是这个锁有很大一个问题，那就是效率问题，它导致了python仅仅只能利用一个core来进行数据的计算。所以后面为了弥补这个GIL带来的问题，专家们设计了multiprocessing库，gevent库等。
前一个是多进程库，为了解决python用于数据密集型处理的情况；后一个用于异步IO处理的情况，基本原理就是在CPU时钟之间来回切换，简单的例子就是爬虫程序爬取网页的时候。假如有10个url，我们都要去GET它，实际上网络之间的延迟是大大高于计算机内部的，那么这个时间内计算机就切换到下一个。有时候运用多进程是必须的，这个替代不了，哪怕它占用资源很多。
总之开发者可以根据自己的需求选择合适的方式。无论选择哪种方式，都可以将Python代码打包成独立的可执行文件，方便用户使用。
编辑｜张毅
审核｜吴新
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