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学习Python的需求非常紧迫,所以我想快速学习掌握Python,有没有什么好的办法可以缩短学习周期。我觉得比较好的一种学习方式就是通过对比。今天无意中看到一篇文章,很有意思。就是详细的对比了Java和Python在实现相同功能的代码实现差异。
本文整体梳理了 Python 的基本语法与使用方法,并重点介绍了对机器学习十分重要且常见的语法,如基本的条件、循环语句,基本的列表和字典等数据结构,此外还介绍了函数的构建和对象与类的声明。这些在使用 Python 执行机器学习任务中十分常见,它可以为我们搭建一个基本的使用框架。
最近在使用 Python3.4 做一些脚本实现,发现对于编码的处理上和 Python2.6 有很大的不同,就此机会把相关知识做个梳理,方便需要的时候查阅。
我们在学习python的时候,接触最多的往往则是那些函数,对于python函数,在这里为大家精心准备了这些,话不多说,干货来袭!
Python爬虫之微打赏爬虫
我总结了多年来自己所编写的 Python 代码的质量变化过程。它们变得更加简洁、健壮、易读。但是什么原因使得 Python 代码变得更好呢?
言归正传,当年我在学python的时候也是同样的感觉,学完python基础的我觉得我已经了解了整个python语言,就像打游戏时候打通关的感觉。但是后来一次次踩坑的时候有一种很奇怪的感觉,我对python似曾相识,又觉得陌生。打游戏发现新的隐藏关卡带来的是喜悦,而python的坑带来的是自我怀疑,甚至可能是实实在在的经济损失,所以,坑,我们踩过的,一定带你绕过去。
非原创,是我在github上无意中翻到的。 是从老外的文章翻译过来的。内容浅显。文章有点老,但是还是有价值的,适合编程基础较差的同学。 这是一套python系列教程,学习本套教程不需要你有任何编程背景。教程由最简单的hello world到信息安全应用实例。逐个难点击破:
虽然一段代码可以完成既定的任务,大大提升了效率;但有时因为需要,我们的代码要帮忙处理一定的输入数据,并将处理结果打印出来;这时就要用到今天要讲的print()函数与input()函数了;
自从1991年Python出现在编程场景中,比于其他编程语言,Python取得了少有的地位,而且未来还会继续下去,其中包括它的语法、Python开发人员可用的科学生态系统和数据分析库、易于和几乎所有其它技术集成。开源是一个很明显的优势,跨平台的有效性,多目标,垃圾回收(自动的),代码的简洁性,以及整齐的缩进是Python其他的显著特点。而且Python易学习,由此产生的低维护成本,这是Python持续获得好评的一部分原因。
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