python语言gps,Python语言保留字

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于python语言gps的问题，于是小编就整理了3个相关介绍Python语言gps的解答，让我们一起看看吧。

1. 如何用python获取当前真实地理位置？
2. 各种集成开发环境（IDE）都是用什么语言写的？
3. 大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

如何用python获取当前真实地理？

这个实现起来挺简单的，无非就是2步，先获取本地外网ip，然后根据外网ip查询相关网站，就可获取到当前的真实地理位置，下面我大概介绍一下实现过程，实验环境win7+python3.6+pycharm5.0，主要内容如下：

1.获取本地的外网ip，这个实现起来很简单，只要打开***://txt.go.sohu***/ip/soip这个网址，本地外网ip就可在里面找到，如下：

然后我们利用正则表达式提取ip就行，主要代码如下，很简单：

程序运行截图如下，已经成功打印出本地外网ip：

2.根据本地外网ip获取当前真实地理位置，这里可以根据“***://ip-api***/json/你的外网ip”这个网站查询地理位置，如下：

因为是一个json网页，所以利用json包解析上面网页就行，提取出地理信息，代码如下：

各种集成开发环境（IDE）都是用什么语言写的？

格式： IDE （用何种程序设计语言)

GNU EMacs (elisp, C)

Vim (C)

IDLE (Python)

Pycharm (Java, Python)

Spyder (Python)

Microsoft Visual Studio （C, C++）

集成开发环境，简称IDE，是一种***程序开发人员开发软件的应用软件，在开发工具内部就可以***编写原始码文本、并编译打包成为可用的程序，有些甚至可以设计图形介面。

IDE通常包括程式语言编辑器、自动构建工具、通常还包括除错器。有些IDE包含编译器／直译器，如微软的Microsoft Visual Studio，有些则不包含，如Eclipse、SharpDevelop等，这些IDE是通过调用第三方编译器来实现代码的编译工作的。有时IDE还会包含版本控制系统和一些可以设计图形界面的工具。许多支援物件导向的现代化IDE还包括了类别浏览器、物件检视器、物件结构图。虽然目前有一些IDE支援多种程式语言（例如Eclipse、NetBeans、Microsoft Visual Studio），但是一般而言，IDE主要还是针对特定的程序语言而量身打造（例如Visual Basic）。

大数据究竟是什么？大数据有哪些技术呢？

就以悟空问答为例说说大数据的故事。以下说的数字都不是真实的，都是我的***设。

比如每天都有1亿的用户在悟空问答上回答问题或者阅读问答。

***设平均有1000万的用户每天回答一个问题。一个问题平均有1000的字, 平均一个汉字占2个字节byte，三张图片, 平均一帐图片300KB。那么一天的数据量就是：

文字总量：10,000,000 * 1,000 * 2 B = 20 GB

图片总量: 10,000,000 * 3 * 300KB = 9 TB

为了收集用户行为，所有的进出悟空问答页面的用户。点击，查询，停留，点赞，转发，收藏都会产生一条记录存储下来。这个量级更大。

所以粗略估计一天20TB的数据量. 一般的PC电脑配置大概1TB，一天就需要20台PC的存储。

如果一个月的，一年的数据可以算一下有多少。传统的数据库系统在量上就很难做到。

另外这些数据都是文档类型的数据。需要各种不同的存储系统支持，比如NoSQL数据库。

这是我通常与想要了解大数据的人进行对话：

问：什么是大数据？

答：大数据是描述庞大数据的术语。

问：现在，大数据有多大？

答：如此庞大，以至于无法用常规工具处理？

问：通常的工具是什么意思？

答：普通文件系统，数据库等工具。

所有这些大数据工具都有一个共同的特性：分布式计算。

因此，大数据是一个通常只能通过分布式的工具才能解决的问题。我知道这些天，每个人都在尝试将他们的BI（商业情报）工具描绘成大数据工具，但不要被喧闹声所欺骗。

问：哪些典型的大数据问题？

大数据包括结构化、半结构化和非结构化数据，非结构化数据越来越成为数据的主要部分。据IDC的调查报告[_a***_]：企业中80%的数据都是非结构化数据，这些数据每年都按指数增长60%。 [6] 大数据就是互联网发展到现今阶段的一种表象或特征而已，没有必要神话它或对它保持敬畏之心，在以云计算为代表的技术创新大幕的衬托下，这些原本看起来很难收集和使用的数据开始容易被利用起来了，通过各行各业的不断创新，大数据会逐步为人类创造更多的价值。

想要系统的认知大数据，必须要全面而细致的分解它，着手从三个层面来展开：

第一层面是理论，理论是认知的必经途径，也是被广泛认同和传播的基线。在这里从大数据的特征定义理解行业对大数据的整体描绘和定性；从对大数据价值的探讨来深入解析大数据的珍贵所在；洞悉大数据的发展趋势；从大数据隐私这个特别而重要的视角审视人和数据之间的长久博弈。

第二层面是技术，技术是大数据价值体现的手段和前进的基石。在这里分别从云计算、分布式处理技术、存储技术和感知技术的发展来说明大数据从***集、处理、存储到形成结果的整个过程。

第三层面是实践，实践是大数据的最终价值体现。在这里分别从互联网的大数据，***的大数据，企业的大数据和个人的大数据四个方面来描绘大数据已经展现的美好景象及即将实现的蓝图。

大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。

到此，以上就是小编对于python语言gps的问题就介绍到这了，希望介绍关于python语言gps的3点解答对大家有用。

标签： 数据 语言 python