2020-04-30 09:33发布
想要学习Python，你得首先有自己的学习目的：
1、是为了转行就业？
2、还是学会当做一个工具来使用，提升工作效率？
如果你情况1，建议你通过报班的形式来学习，报班可以在5个月左右达到找工作的水平，有老师带着学带着做项目，遇到问题及时解决，学习更高效。
如果你是情况2，建议你找网课自学或者报个线上班学习，花费小，关键是你自制力比较重要，要不然很容易半途而废。
如果还有其他问题可以给我留言
前言
机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少：汇总工作流及传输渠道、设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流。
所以使用工具提升你的工作效率实在很关键，而且像这样的工具越多越好。
好在你学的是Python，作为一门威力巨大的工具语言，Python可以给你提供足够的辅助工具，让你在大数据和机器学习项目中游刃有余。
唯一的问题在于Python海量的资源库让患有选择困难症的你难以取舍，因此糖豆贴心的给你找来了目前评价最高的五个Python库。
Python学习资料或者需要代码、视频加Python学习群：960410445
PyWren
项目地址：https://github.com/ericmjonas/pywren
PyWren项目
PyWren，简单而强大，用于进行基于Python的科学计算工作。
项目AtTheNewStack的简介这样描述PyWren:
把AWSLambda作为一个巨大的平行处理系统，以处理那些可被切割成诸多小任务的项目，同时还可以节约很多内存和硬盘空间。
Lambda函数的一个缺点是运行时间最长不能超过300秒。
但是，如果你有一个只花费几分钟就能完成却需要在数据集中运行数千次的工作，那么PyWren也许是一个好选择，它可以在云端完成一种用户硬件上不可用的规模平行化的工作。
2.Tfdeploy
项目地址：https://github.com/riga/tfdeploy
Tfdeploy项目
如果你需要使用基于谷歌的TensorFlow框架的训练模型却不想使用框架本身的话，Tfdeploy可以帮你。
借由Tfdeploy，可以在Python中使用模型，而且仅仅需要Numpy的数学和统计库作为支撑。
几乎所有能在TensorFlow上跑的运行也能在Tfdeploy上跑，而且你可以通过标准Python隐喻方式来延伸库的行为（比如，超载一个类别）。
但是，Tf部署并不支持GPU加速。
3.Luigi
项目地址：https://github.com/spotify/luigi
Luigi项目
编写成批作业通常只是处理海量数据的其中一步：你也不得不将所有这些工作串联起来，做成类似工作流程的东西。
Luigi是Spotify打造的，用于解决所有通常与长期运行成批处理作业有关的管道问题。
有了Luigi，研发人员就可以从事几个很难、与数据无关的任务处理——「Hive询问，在Jave上完成的Hadoop任务，Scala上的Spark任务，从数据库中导出表格」——创造一个端到端运行它们的工作流。
对任务的整个描述以及依存性被打造为Python模块，和XML配置文档或其他数据形式不同，因此，可以被组合到其他以Python为中心的项目中去。
4.Kubelib
项目地址：https://github.com/safarijv/kubelib
Kubelib项目
如果你采用Kubernetes作为完成机器学习工作的编排系统（orchestrationsystem），那你可能要小心的维护以免其自身运行的BUG比它能解决的问题都多。
Kubelib为Kubernetes提供了一系列的Python接口，虽说需要Jekinsing作为支持，但没有Jenkins的情况下也能够使用。
它能够完成暴露在kubectlCLI或者KubernetesAPI中的所有事。
5.PyTorch
项目地址：https://github.com/pytorch/pytorch
PyTorch项目
最后一个成员还比较新，但却已经制造了足够大的声势：Python库新成员Pytorch，这一个Torch机器学习框架工具。
PyTorch不仅为Torch添加了Python端口，也增加了许多其他的便利，比如GPU加速，共享内存完成多重处理（multiprocessing，特别是多核上隔离开的工作。)
最大的亮点在于它们能为Numpy中的无加速功能提供GPU驱动的替代选择。
换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下
最多设置5个标签!
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想要学习Python，你得首先有自己的学习目的：
1、是为了转行就业？
2、还是学会当做一个工具来使用，提升工作效率？
如果你情况1，建议你通过报班的形式来学习，报班可以在5个月左右达到找工作的水平，有老师带着学带着做项目，遇到问题及时解决，学习更高效。
如果你是情况2，建议你找网课自学或者报个线上班学习，花费小，关键是你自制力比较重要，要不然很容易半途而废。
如果还有其他问题可以给我留言
前言
机器学习的工作内容往往复杂枯燥又困难——通过大量重复工作进行提升必不可少：汇总工作流及传输渠道、设置数据源以及在内部部署和云部署的资源之间来回分流。
所以使用工具提升你的工作效率实在很关键，而且像这样的工具越多越好。
好在你学的是Python，作为一门威力巨大的工具语言，Python可以给你提供足够的辅助工具，让你在大数据和机器学习项目中游刃有余。
唯一的问题在于Python海量的资源库让患有选择困难症的你难以取舍，因此糖豆贴心的给你找来了目前评价最高的五个Python库。
Python学习资料或者需要代码、视频加Python学习群：960410445
PyWren
项目地址：https://github.com/ericmjonas/pywren
PyWren项目
PyWren，简单而强大，用于进行基于Python的科学计算工作。
项目AtTheNewStack的简介这样描述PyWren:
把AWSLambda作为一个巨大的平行处理系统，以处理那些可被切割成诸多小任务的项目，同时还可以节约很多内存和硬盘空间。
Lambda函数的一个缺点是运行时间最长不能超过300秒。
但是，如果你有一个只花费几分钟就能完成却需要在数据集中运行数千次的工作，那么PyWren也许是一个好选择，它可以在云端完成一种用户硬件上不可用的规模平行化的工作。
2.Tfdeploy
项目地址：https://github.com/riga/tfdeploy
Tfdeploy项目
如果你需要使用基于谷歌的TensorFlow框架的训练模型却不想使用框架本身的话，Tfdeploy可以帮你。
借由Tfdeploy，可以在Python中使用模型，而且仅仅需要Numpy的数学和统计库作为支撑。
几乎所有能在TensorFlow上跑的运行也能在Tfdeploy上跑，而且你可以通过标准Python隐喻方式来延伸库的行为（比如，超载一个类别）。
但是，Tf部署并不支持GPU加速。
3.Luigi
项目地址：https://github.com/spotify/luigi
Luigi项目
编写成批作业通常只是处理海量数据的其中一步：你也不得不将所有这些工作串联起来，做成类似工作流程的东西。
Luigi是Spotify打造的，用于解决所有通常与长期运行成批处理作业有关的管道问题。
有了Luigi，研发人员就可以从事几个很难、与数据无关的任务处理——「Hive询问，在Jave上完成的Hadoop任务，Scala上的Spark任务，从数据库中导出表格」——创造一个端到端运行它们的工作流。
对任务的整个描述以及依存性被打造为Python模块，和XML配置文档或其他数据形式不同，因此，可以被组合到其他以Python为中心的项目中去。
4.Kubelib
项目地址：https://github.com/safarijv/kubelib
Kubelib项目
如果你采用Kubernetes作为完成机器学习工作的编排系统（orchestrationsystem），那你可能要小心的维护以免其自身运行的BUG比它能解决的问题都多。
Kubelib为Kubernetes提供了一系列的Python接口，虽说需要Jekinsing作为支持，但没有Jenkins的情况下也能够使用。
它能够完成暴露在kubectlCLI或者KubernetesAPI中的所有事。
5.PyTorch
项目地址：https://github.com/pytorch/pytorch
PyTorch项目
最后一个成员还比较新，但却已经制造了足够大的声势：Python库新成员Pytorch，这一个Torch机器学习框架工具。
PyTorch不仅为Torch添加了Python端口，也增加了许多其他的便利，比如GPU加速，共享内存完成多重处理（multiprocessing，特别是多核上隔离开的工作。)
最大的亮点在于它们能为Numpy中的无加速功能提供GPU驱动的替代选择。
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换行。比如，print hello\nworld效果就是helloworld\n就是一个换行符。\是转义的意思，'\n'是换行，'\t'是tab，'\\'是，\ 是在编写程序中句子太长百，人为换行后加上\但print出来是一整行。...
十种常见排序算法一般分为以下几种：（1）非线性时间比较类排序：a. 交换类排序（快速排序、冒泡排序）b. 插入类排序（简单插入排序、希尔排序）c. 选择类排序（简单选择排序、堆排序）d. 归并排序（二路归并排序、多路归并排序）（2）线性时间非比较类排序：...
前景很好，中国正在产业升级，工业机器人和人工智能方面都会是强烈的热点，而且正好是在3~5年以后的时间。难度，肯定高，要求你有创新的思维能力，高数中的微积分、数列等等必须得非常好，软件编程(基础的应用最广泛的语言：C/C++)必须得很好，微电子(数字电...
迭代器与生成器的区别：（1）生成器：生成器本质上就是一个函数，它记住了上一次返回时在函数体中的位置。对生成器函数的第二次（或第n次）调用，跳转到函数上一次挂起的位置。而且记录了程序执行的上下文。生成器不仅记住了它的数据状态，生成器还记住了程序...
python中title( )属于python中字符串函数，返回’标题化‘的字符串，就是单词的开头为大写，其余为小写
第一种解释：代码中的cnt是count的简称，一种电脑计算机内部的数学函数的名字，在Excel办公软件中计算参数列表中的数字项的个数；在数据库( sq| server或者access )中可以用来统计符合条件的数据条数。函数COUNT在计数时，将把数值型的数字计算进去；但是...
head是方法，所以需要取小括号，即dataset.head()显示的则是前5行。data[:, :-1]和data[:, -1]。另外，如果想通过位置取数据，请使用iloc，即dataset.iloc[:, :-1]和dataset.iloc[:, -1]，前者表示的是取所有行，但不包括最后一列的数据，结果是个DataFrame。...
挺简单的，其实课程内容没有我们想象的那么难、像我之前同学，完全零基础，培训了半年，直接出来就工作了，人家还在北京大公司上班，一个月15k，实力老厉害了
Python针对众多的类型，提供了众多的内建函数来处理(内建是相对于导入import来说的，后面学习到包package时，将会介绍)，这些内建函数功用在于其往往可对多种类型对象进行类似的操作，即多种类型对象的共有的操作；如果某种操作只对特殊的某一类对象可行，Pyt...
相当于 ... 这里不是注释
还有FIXME
python的两个库:xlrd和xlutils。 xlrd打开excel,但是打开的excel并不能直接写入数据,需要用xlutils主要是复制一份出来,实现后续的写入功能。
单行注释：Python中的单行注释一般是以#开头的，#右边的文字都会被当做解释说明的内容，不会被当做执行的程序。为了保证代码的可读性，一般会在#后面加一两个空格然后在编写解释内容。示例：# 单行注释print(hello world)注释可以放在代码上面也可以放在代...
主要是按行读取，然后就是写出判断逻辑来勘测行是否为注视行，空行，编码行其他的：import linecachefile=open('3_2.txt','r')linecount=len(file.readlines())linecache.getline('3_2.txt',linecount)这样做的过程中发现一个问题，...
或许是里面有没被注释的代码
自学的话要看个人情况，可以先在B站找一下视频看一下