学习python的一些资料（收集，随时更新）

最新推荐文章于 2025-12-03 12:28:21 发布
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博客主要介绍Python各个模块，聚焦信息技术领域中Python的模块知识，为相关开发者或学习者提供模块方面的信息。
星空金
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收集的一些python程序，实用并且有趣
花非花
04-07 2万+
这几天有空就做做python,下面是我收集的一些代码，大家可以看看，python真的很有有趣！1。生成随机数           import random    #这个是注释，引入模块          rnd = random.randint(1,500)#生成1-500之间的随机数 2。读文件          f = open("c://1.txt","r")          lines
两个简短的python小程序
buaa_shang的专栏
12-08 2259
1这是一个创建一个文件,并在控制台写入行到新建的文件中. #!/usr/bin/env python 'makeTextFile.py -- create text file' import os ls = os.linesep #get filename while True: fname = raw_input('Enter filename:') if os.pa
Python3爬虫小程序——爬取各类天气信息
学习容易上瘾
06-02 1万+
本来是想从网上找找有没有现成的爬取空气质量状况和天气情况的爬虫程序，结果找了一会儿感觉还是自己写一个吧。 主要是爬取北京包括北京周边省会城市的空气质量数据和天气数据。 过程中出现了一个错误：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xa1 in position 250。 原来发现是页面的编码是gbk，把语句改成data=url...
简单聊聊一些有关Python的学习方法
The Return of the King
10-23 335
Python，学习，知识点，基础，开发工具，持续学习
基于Python的机器学习入门指南
qq_74383080的博客
03-24 2625
Python作为一门强大的编程语言，因其简洁易懂和丰富的库支持，成为机器学习领域的首选语言之一。机器学习是人工智能的一个分支，它通过让计算机从数据中学习模式和规律，从而实现自动化的预测和决策。结语：通过本文的介绍，相信你对基于Python的机器学习有了初步的了解。2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：在这种学习方式中，算法处理的是未标记的数据，目标是发现数据中的隐藏结构或模式。例如，可以调整模型的超参数（如学习率、正则化参数等），或者使用交叉验证等方法来提高模型的泛化能力。
2022黑马Python学习笔记
热门推荐
xuansoyo的博客
10-08 1万+
学习B站2022黑马程序的Python课程的学习笔记，第一次创作，如有问题，请评论区或私信告知我，感谢大家的观看！
重生之学习Python编程之路
m0_59145816的博客
08-12 2276
先说说什么是编程语言，编程语言是一种用于向计算机传达指令，让计算机执行特定任务的语言。它是人与计算机之间进行交流的工具。举个栗子，当你在电脑中使用计算器进行计算1+1=2时，输入1+1=？是向计算机传达指令，返回结果为2是让计算机执行特定任务，在这一过程中就是人与计算机之间进行交流。不过这种交流形式只是表面，你并不知道计算机是如何进行1+1=2这操作的，或者说我们可以使用编程语言来探索计算机，自己编写一个计算器。Python是一种简洁但功能强大的面向对象编程语言。
Python（一）：为什么我们要学习Python？
AnChenliang_1002的博客
07-10 1261
以上仅仅是Python应用的一小部分。它在爬虫、人工智能、机器学习、数据分析、Web开发、游戏开发等方面展现出强大的潜力和灵活性。此外，Python社区庞大而活跃，提供了丰富的学习资源和支持，我们可以轻松找到解答、学习资料和开源项目。这些都使得学习Python变得更加有趣和有意义。如果你对爬虫和数据获取感兴趣，Python可以帮助你收集并分析大量数据。你可以编写爬虫程序来抓取特定网站的信息，从而获取所需的数据。这对于市场研究、竞争情报分析以及新闻信息的收集等方面非常有用。
python毕设高频电路学习系统程序+论文
sheji301的博客
01-07 900
本选题将以Python毕设高频电路学习系统为研究情景，重点分析和研究如何通过Python的强大功能构建一个整合学习资源、针对不同用户需求、涵盖各种资源类型和知识点的高效学习系统，以期探寻高频电路学习中资源整合与交互性提升的问题原因和机制等，提出对策建议，为后续更加深入的研究提供基础。本选题研究将对高频电路学习系统的相关理论基础进行深入剖析。例如，探索如何根据用户的学习进度和能力水平进行个性化学习资源推荐，如何构建高效的知识点关联体系等，这些研究将为教育技术学、电路学科的理论发展提供新的思路和依据。
对使用 Python 学习数据结构和算法的资料进行收集并学习.zip
01-11
其他资料：除了以上内容，我们还整理了一些其他有用的Python学习资料，如教程、视频教程、习题集等。这些资料将帮助你进一步拓展Python技能，满足你不同方向的学习需求。 无论你是初学者还是有一定Python基础的...
出色的机器学习 Python 库排名列表 每周更新 .zip
11-23
如果您想添加或更新项目，请随时打开问题、提交拉取请求或直接编辑projects.yaml。非常欢迎贡献！‍​​♂️ 发现其他最佳列表或创建您自己的列表。订阅我们的时事通讯以获取最新资讯和热门项目。内容机器学习框架 ...
python各应用方向学习资料之知识图谱和知识库导航
02-18
这份导航文档是由资深的开源社区开发者搜集整理而成，并且作者将其整理成了PDF格式，方便学习者随时查阅。比如，对于数据分析领域，该文档会列出Pandas、SciPy、Matplotlib等库，并提供直接跳转到各自官方网站的链接...
信息科学技术学院19春python深度学习基础课程相关课程资料及作业.zip
08-27
项目工程资源经过严格测试可直接运行成功且功能正常的情况才上传，可轻松copy复刻，拿到资料包后可轻松复现出一样的项目，本人系统开发经验充足（全栈开发），有任何使用问题欢迎随时与我联系，我会及时为您解惑，...
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 442
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 855
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
【Android逆向工程】第19章：协议分析与接口还原
最新发布
w987333120的博客
12-03 355
本文介绍了网络协议分析的关键技术与工具。主要内容包括HTTP/HTTPS协议分析流程、常用抓包工具配置（Charles/Burp Suite）、协议格式解析方法以及签名算法还原技术。通过示例展示了完整的请求/响应分析过程，涵盖请求行、请求头、请求体的解析方法，特别关注签名相关字段的识别。文章还提供了Python代码示例演示如何自动分析HTTP请求结构，帮助逆向工程师理解业务逻辑、还原接口签名算法并实现自动化脚本。
使用 DeepSeek 提升工作效率
Deng872347348的博客
12-03 561
摘要：本文系统介绍了如何利用DeepSeek AI工具提升工作效率。文章首先分析职场痛点，指出DeepSeek在技术文档、代码开发、数据处理等专业场景的优势。随后详细解析核心功能模块，包括文本生成、代码支持、数据分析和知识管理，并明确其适用边界。重点提供了可直接复用的指令模板，涵盖技术文档撰写、脚本开发、数据可视化等典型场景，如自动生成API文档、Python数据分析脚本等。最后给出集成办公软件的最佳实践，并针对不同行业提供适配方案，强调AI工具"增强而非替代"的定位，帮助用户将重复性工
python中快速更新ini文件之方法~
英布之剑的优快云 Blog
12-02 137
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 568
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
Python学习资源分享：LeanCoding资料库介绍
资源摘要信息: "LeanCoding:我的学习资料库" 是一个专注于Python编程语言的学习资源集合。...同时，通过不断更新资料库中的内容，学习者也能保持对Python最新技术动态的了解，紧跟技术发展的步伐。
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