python資源列表大全,Python中的列表

本文目錄一覽：

• 1、【技術貼】python數據類型之列表
• 2、自學python的學習路線是什麼？推薦一些python學習資源
• 3、13個最常用的Python深度學習庫介紹
• 4、Python培訓中有哪些優秀的資源
• 5、送你八本Python神書，讓你修成程序員神功！

【技術貼】python數據類型之列表

列表是由一系列按特定順序排列的元素組成的。在Python中，用[]來表示列表，並用逗號來分隔其中的元素。

我們可以創建包含字母，數字或者任何東西的列表。其中列表中的元素之間可以沒有任何的關係。由於列表通常包含多個元素，再給創建的列表命名時，一般使用複數的名稱，如names.

names = [“kitty”,”anne”,”jerry”]

print(names)

輸出的結果為方括號[] 引號 ” 元素

[‘kitty’, ‘anne’, ‘jerry’]

注意：列表的偏移量是從0開始的，而不是我們習慣的 1 開始

teacher=[‘七七’,’卡西’,’延君’]

teacher[0]=’七七’

teacher[1]=’卡西’

teacher[2]=’延君’

口訣：“左右空，取到頭；左要取，右不取”

teacher=[‘七七’,’卡西’,’延君’]

teacher[：2]=[‘七七’,’卡西’]

格式：列表.append(‘元素名’)

teacher=[‘七七’,’卡西’,’延君’]

teacher.append(‘琦玉’)  

# 結果為 teacher=[‘七七’,’卡西’,’延君’，’琦玉’]

list.extend([元素1，元素2])：在list列表末端增加多個元素；

list.insert(元素序號，元素)：在list列表任意位置增加一個元素

teacher=[‘七七’,’卡西’,’延君’,’琦玉’]

del teacher[3]

# 結果為 teacher=[‘七七’,’卡西’,’延君’]

str=[0,1,2,3,4,5,6]

del str[2:4] #刪除從第2個元素開始，到第4個為止的元素(但是不包括尾部元素)

str

[0, 1, 4, 5, 6]

str=[0,1,2,3,4,5,6]

del str

str #刪除後，找不到對象

Traceback (most recent call last):File “pyshell#27”, line 1, in modulestrNameError: name ‘str’ is not defined

注意：del是刪除引用(變量)而不是刪除對象(數據)，對象由自動垃圾回收機制（GC）刪除。

1，a = list.count(元素)：計算它的參數在列表中出現的次數，並將次數返回；

2，a = list.index(元素)：返回它的參數在列表中的位置，返回元素序號；#若有多個元素相同，此為只返回首端起第一個。

3，a = list.index(元素， 序號1，序號2)：在序號1和序號2範圍內，返回列表中元素位置。 #若有多個元素相同，此為只返回首端起第一個。

4，list.reverse() == list[::-1]：將整個列表內元素反過來排列：[1, 2, 3, 4].reverse() == [4, 3, 2, 1]；

5，list.sort()：將所有元素，從小到大排列；

6.sorted方法

sorted返回一個有序的副本，並且類型總是列表，如下：

自學python的學習路線是什麼？推薦一些python學習資源

第一個階段

初級，掌握Python的語法和一些常用庫的使用

這裡首先推薦廖雪鋒在網上的書籍，這是Python2.7版本的，這本書適合於重頭開始一直讀完，作為一個開發人員，除了基本的語法，這本書裡面提到了一些其他的常用的庫，看了廖老師寫的很多東西，感覺他的思路，以及寫博客寫書的高度，概括性，原理性都十分好，這本書讀完之後，相信就可以動手寫很多東西了，可以盡情的玩轉Python解釋器了。

另外還有一本書《Python參考手冊》，這本書也十分的有用，關於Python的方方面面基本都囊括在內，可以作為一本Python字典來查詢使用方法，十分好用。

掌握一門語言最好的方法就是用它，所以我覺得邊學語法邊刷Leetcode是掌握Python最快的方式之一。

很多只需要將Python作為腳本或者就是寫一些小程序處理處理文本的話，到這一個階段就足夠了，這個階段已經可以幫我們完成很多很多的事情了。但是如果是一個專業學習Python的，恐怕還需要努力的升級：

第二個階段

中級，掌握自己特定領域的庫，掌握pythonic寫法，非常熟悉Python的特性

推薦的第一本書是《編寫高質量代碼–改善python程序的91個建議》，這本書大概的提了下Python工程的文件布局，更多的總結了如何寫出pythonic的代碼，另外，也介紹了一些常用的庫。

要想深入的了解Python，有的時候看看Python的源碼也是很重要的，自己通過讀懂源碼，來徹底的了解Python的核心機制，這裡推薦《Python源碼剖析——深度探索動態語言核心技術》，這本書並沒有看完，只是在需要深入了解Python某個功能或者數據結構的時候看看相關章節，也覺得受益匪淺。

自己領域的書籍和資料也肯定很多，比如web開發的構架都有很多，只有了解熟悉了所有構架，在選擇的時候才能衡量利弊，然後深入掌握某些構架。

這個階段過後，可以寫出pythonic代碼，可以通過PEP8的檢查，可以為開源社區做貢獻了，可以將一個Python文件寫的十分好，但是如果要用Python開發一個大型項目，還是有很多東西需要掌握的，比如項目的文檔，項目的發布，下載，項目性能和案例等等。

第三個階段

高級，從整個工程項目着眼，考慮document，distribution，性能優化等

目前只看了一本書《the hacker guide to python》，看的是英文版的，這本書對項目的布局，文檔，性能，發布等做了很多詳細的介紹，我覺得寫的還是很不錯，只不過本人還需要再讀幾遍。

對於大多數人來說，很難有機會從頭開始一個有意義的大型工程項目，所以自己可以用Python實現一些簡單的功能，簡單的項目，這個靈感可以去知乎或者quora搜索，很多前輩都分享了自己的經驗。

從大局入手，規劃好項目的布局，設定好相應的文檔說明，提供工程下載安裝的方法，帶幾個demo，每個類，每個函數，每行代碼都反覆推敲，寫出pythonic的程序，相信這時候Python於我們便是信手拈來了!

13個最常用的Python深度學習庫介紹

13個最常用的Python深度學習庫介紹

如果你對深度學習和卷積神經網絡感興趣，但是並不知道從哪裡開始，也不知道使用哪種庫，那麼這裡就為你提供了許多幫助。

在這篇文章里，我詳細解讀了9個我最喜歡的Python深度學習庫。

這個名單並不詳盡，它只是我在計算機視覺的職業生涯中使用並在某個時間段發現特別有用的一個庫的列表。

這其中的一些庫我比別人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。

其他的一些我是間接的使用，比如Theano和TensorFlow（庫包括Keras、deepy和Blocks等）。

另外的我只是在一些特別的任務中用過（比如nolearn和他們的Deep Belief Network implementation）。

這篇文章的目的是向你介紹這些庫。我建議你認真了解這裡的每一個庫，然後在某個具體工作情境中你就可以確定一個最適用的庫。

我想再次重申，這份名單並不詳盡。此外，由於我是計算機視覺研究人員並長期活躍在這個領域，對卷積神經網絡（細胞神經網絡）方面的庫會關注更多。

我把這個深度學習庫的列表分為三個部分。

第一部分是比較流行的庫，你可能已經很熟悉了。對於這些庫，我提供了一個通俗的、高層次的概述。然後，針對每個庫我詳細解說了我的喜歡之處和不喜歡之處，並列舉了一些適當的應用案例。

第二部分進入到我個人最喜歡的深度學習庫，也是我日常工作中使用最多的，包括：Keras、mxnet和sklearn-theano等。

最後，我對第一部分中不經常使用的庫做了一個“福利”板塊，你或許還會從中發現有用的或者是在第二板塊中我還沒有嘗試過但看起來很有趣的庫。

接下來就讓我們繼續探索。

針對初學者：

Caffe

提到“深度學習庫”就不可能不說到Caffe。事實上，自從你打開這個頁面學習深度學習庫，我就敢打保票你肯定聽說Caffe。

那麼，究竟Caffe是什麼呢？

Caffe是由Berkeley Vision and Learning Center（BVLC）建立的深度學習框架。它是模塊化的，速度極快。而且被應用於學術界和產業界的start-of-the-art應用程序中。

事實上，如果你去翻閱最新的深度學習出版物（也提供源代碼），你就很可能會在它們相關的GitHub庫中找到Caffe模型。

雖然Caffe本身並不是一個Python庫，但它提供綁定到Python上的編程語言。我們通常在新領域開拓網絡的時候使用這些綁定。

我把Caffe放在這個列表的原因是它幾乎被應用在各個方面。你可以在一個空白文檔里定義你的模型架構和解決方案，建立一個JSON文件類型的.prototxt配置文件。Caffe二進制文件提取這些.prototxt文件並培訓你的網絡。Caffe完成培訓之後，你可以把你的網絡和經過分類的新圖像通過Caffe二進制文件，更好的就直接通過Python或MATLAB的API。

雖然我很喜歡Caffe的性能（它每天可以在K40 GPU上處理60萬張圖片），但相比之下我更喜歡Keras和mxnet。

主要的原因是，在.prototxt文件內部構建架構可能會變得相當乏味和無聊。更重要的是， Caffe不能用編程方式調整超參數！由於這兩個原因，在基於Python的API中我傾向於對允許我實現終端到終端聯播網的庫傾斜（包括交叉驗證和調整超參數）。

Theano

在最開始我想說Theano是美麗的。如果沒有Theano，我們根本不會達到現有的深度學習庫的數量（特別是在Python）。同樣的，如果沒有numpy，我們就不會有SciPy、scikit-learn和 scikit-image,，同樣可以說是關於Theano和深度學習更高級別的抽象。

非常核心的是，Theano是一個Python庫，用來定義、優化和評估涉及多維數組的數學表達式。 Theano通過與numpy的緊密集成，透明地使用GPU來完成這些工作。

雖然可以利用Theano建立深度學習網絡，但我傾向於認為Theano是神經網絡的基石，同樣的numpy是作為科學計算的基石。事實上，大多數我在文章中提到的庫都是圍繞着Theano，使自己變得更加便利。

不要誤會我的意思，我愛Theano，我只是不喜歡用Theano編寫代碼。

在Theano建設卷積神經網絡就像只用本機Python中的numpy寫一個定製的支持向量機（SVM），當然這個對比並不是很完美。

你可以做到嗎？

當然可以。

它值得花費您的時間和精力嗎？

嗯，也許吧。這取決於你是否想擺脫低級別或你的應用是否需要。

就個人而言，我寧願使用像Keras這樣的庫，它把Theano包裝成更有人性化的API，同樣的方式，scikit-learn使機器學習算法工作變得更加容易。

TensorFlow

與Theano類似，TensorFlow是使用數據流圖進行數值計算的開源庫（這是所有神經網絡固有的特徵）。最初由谷歌的機器智能研究機構內的Google Brain Team研究人員開發，此後庫一直開源，並提供給公眾。

相比於Theano ，TensorFlow的主要優點是分布式計算，特別是在多GPU的環境中（雖然這是Theano正在攻克的項目）。

除了用TensorFlow而不是Theano替換Keras後端，對於TensorFlow庫我並沒有太多的經驗。然而在接下來的幾個月里，我希望這有所改變。

Lasagne

Lasagne是Theano中用於構建和訓練網絡的輕量級庫。這裡的關鍵詞是輕量級的，也就意味着它不是一個像Keras一樣圍繞着Theano的重包裝的庫。雖然這會導致你的代碼更加繁瑣，但它會把你從各種限制中解脫出來，同時還可以讓您根據Theano進行模塊化的構建。

簡而言之：Lasagne的功能是Theano的低級編程和Keras的高級抽象之間的一個折中。

我最喜歡的：

Keras

如果我必須選出一個最喜歡的深度學習Python庫，我將很難在Keras和mxnet中做出抉擇——但最後，我想我會選Keras。

說真的，Keras的好處我說都說不完。

Keras是一個最低限度的、模塊化的神經網絡庫，可以使用Theano或TensorFlow作為後端。Keras最主要的用戶體驗是，從構思到產生結果將會是一個非常迅速的過程。

在Keras中架構網絡設計是十分輕鬆自然的。它包括一些state-of-the-art中針對優化（Adam，RMSProp）、標準化（BatchNorm）和激活層（PReLU，ELU，LeakyReLU）最新的算法。

Keras也非常注重卷積神經網絡，這也是我十分需要的。無論它是有意還是無意的，我覺得從計算機視覺的角度來看這是非常有價值的。

更重要的是，你既可以輕鬆地構建基於序列的網絡（其中輸入線性流經網絡）又可以創建基於圖形的網絡（輸入可以“跳過”某些層直接和後面對接）。這使得創建像GoogLeNet和SqueezeNet這樣複雜的網絡結構變得容易得多。

我認為Keras唯一的問題是它不支持多GPU環境中並行地訓練網絡。這可能會也可能不會成為你的大忌。

如果我想儘快地訓練網絡，那麼我可能會使用mxnet。但是如果我需要調整超參數，我就會用Keras設置四個獨立的實驗（分別在我的Titan X GPUs上運行）並評估結果。

mxnet

我第二喜歡的深度學習Python庫無疑就是mxnet（重點也是訓練圖像分類網絡）。雖然在mxnet中站立一個網絡可能需要較多的代碼，但它會提供給你驚人數量的語言綁定（C ++、Python、R、JavaScript等）。

Mxnet庫真正出色的是分布式計算，它支持在多個CPU / GPU機訓練你的網絡，甚至可以在AWS、Azure以及YARN集群。

它確實需要更多的代碼來設立一個實驗並在mxnet上運行（與Keras相比），但如果你需要跨多個GPU或系統分配訓練，我推薦mxnet。

sklearn-theano

有時候你並不需要終端到終端的培養一個卷積神經網絡。相反，你需要把CNN看作一個特徵提取器。當你沒有足夠的數據來從頭培養一個完整的CNN時它就會變得特別有用。僅僅需要把你的輸入圖像放入流行的預先訓練架構，如OverFeat、AlexNet、VGGNet或GoogLeNet，然後從FC層提取特徵（或任何您要使用的層）。

總之，這就是sklearn-theano的功能所在。你不能用它從頭到尾的訓練一個模型，但它的神奇之處就是可以把網絡作為特徵提取器。當需要評估一個特定的問題是否適合使用深度學習來解決時，我傾向於使用這個庫作為我的第一手判斷。

nolearn

我在PyImageSearch博客上用過幾次nolearn，主要是在我的MacBook Pro上進行一些初步的GPU實驗和在Amazon EC2 GPU實例中進行深度學習。

Keras把 Theano和TensorFlow包裝成了更具人性化的API，而nolearn也為Lasagne做了相同的事。此外，nolearn中所有的代碼都是與scikit-learn兼容的，這對我來說絕對是個超級的福利。

我個人不使用nolearn做卷積神經網絡（CNNs），但你當然也可以用（我更喜歡用Keras和mxnet來做CNNs）。我主要用nolearn來製作Deep Belief Networks (DBNs)。

DIGITS

DIGITS並不是一個真正的深度學習庫（雖然它是用Python寫的）。DIGITS（深度學習GPU培訓系統）實際上是用於培訓Caffe深度學習模式的web應用程序（雖然我認為你可以破解源代碼然後使用Caffe以外其他的後端進行工作，但這聽起來就像一場噩夢）。

如果你曾經用過Caffe，那麼你就會知道通過它的終端來定義.prototxt文件、生成圖像數據、運行網絡並監管你的網絡訓練是相當繁瑣的。 DIGITS旨在通過讓你在瀏覽器中執行這些任務來解決這個問題。

此外，DIGITS的用戶界面非常出色，它可以為你提供有價值的統計數據和圖表作為你的模型訓練。另外，你可以通過各種輸入輕鬆地可視化網絡中的激活層。最後，如果您想測試一個特定的圖像，您可以把圖片上傳到你的DIGITS服務器或進入圖片的URL，然後你的Caffe模型將會自動分類圖像並把結果顯示在瀏覽器中。乾淨利落！

Blocks

說實話，雖然我一直想嘗試，但截至目前我的確從來沒用過Blocks（這也是我把它包括在這個列表裡的原因）。就像許多個在這個列表中的其他庫一樣，Blocks建立在Theano之上，呈現出一個用戶友好型的API。

deepy

如果讓你猜deepy是圍繞哪個庫建立的，你會猜什麼？

沒錯，就是Theano。

我記得在前一段時間用過deepy（做了初始提交），但在接下里的大概6-8個月我都沒有碰它了。我打算在接下來的博客文章里再嘗試一下。

pylearn2

雖然我從沒有主動地使用pylearn2，但由於歷史原因，我覺得很有必要把它包括在這個列表裡。 Pylearn2不僅僅是一般的機器學習庫（地位類似於scikit-learn），也包含了深度學習算法的實現。

對於pylearn2我最大的擔憂就是（在撰寫本文時），它沒有一個活躍的開發者。正因為如此，相比於像Keras和mxnet這樣的有積極維護的庫，推薦pylearn2我還有些猶豫。

Deeplearning4j

這本應是一個基於Python的列表，但我想我會把Deeplearning4j包括在這裡，主要是出於對他們所做事迹的無比崇敬——Deeplearning4j為JVM建立了一個開源的、分布式的深度學習庫。

如果您在企業工作，你可能會有一個塞滿了用過的Hadoop和MapReduce服務器的儲存器。也許這些你還在用，也許早就不用了。

你怎樣才能把這些相同的服務器應用到深度學習里？

事實證明是可以的——你只需要Deeplearning4j。

總計

以上就是本文關於13個最常用的Python深度學習庫介紹的全部內容

Python培訓中有哪些優秀的資源

Python培訓中優秀的資源有很多，比如機構的教學視頻、資源庫以及專業老Python優秀書籍：《Learn Python the Hard Way》的作者將書中的內容製作成網絡教程免費提供，包括很多值得花時間完成的習題，只有多寫代碼，你才能從菜鳥變成老鷹。師的答疑等。

1.Python教學視頻：如果你習慣視頻學習，那麼可以考慮選擇Udacity的Python for the Web免費課程，通過學習該課程，你將對web數據的流轉有着更深入的認識。2.Python的機器學習資源庫：這個Github上的Python機器學習庫提供大量優秀資源，讓你快速入門3.Learn-Python：GitHub與learning-python3類似，learn-python可以作為初學者和中級學習者的Python資源集合。該項目使用一組Python腳本來涵蓋Python中的各個主題，例如運算符，數據類型，類，模塊等等，並帶有精確的說明和示例。4.full-speed-python。涵蓋了Python的基礎知識以及更高級的主題，着重於實踐學習。提供充足的練習來鞏固對概念的理解。關於Python培訓的更多相關知識，建議到千鋒教育進行更詳細的了解，目前，千鋒教育已在北京、深圳、上海、廣州、鄭州、大連等20餘個核心城市建立直營校區，等待你的隨聽。

送你八本Python神書，讓你修成程序員神功！

自從上班以來，我就很少看紙質書了，逐漸養成了看電子書的習慣，究其原因是紙質書每年要花掉我近千元錢，哈哈，其實主要原因是我養成了收集電子書的習慣，總能找到自己喜歡的電子書，在搜尋中， 我收集了8本python電子書資料，這8本書籍適合初學python丶進階python丶精通python！

而最近幾年內容付費如火如荼，付費成了互聯網經濟的主流，我也很珍視自己的python電子書資源，眼下很多書在電商平台的電子版都是十幾塊一本， 現在我決定全部免費贈送給大家啦 。

本書內容

本書描述了Python程序的基本構件：類型、操作符、語句、函數、模塊、類以及異常，介紹了更多高級主題，包括複雜的實例。

本書適合Python初學者，以及已經入門但想繼續學習和提高自身Python技巧的程序員。

本書內容

本書是一本Python入門書籍，適合對計算機了解不多，沒有學過編程，但對編程感興趣的讀者學習使用。這本書以習題的方式引導讀者一步一步學習編程，從簡單的打印一直講到完整項目的實現，讓初學者從基礎的編程技術入手，最終體驗到軟件開發的基本過程。

本書結構非常簡單，共包括52個習題，其中26個覆蓋了輸入/輸出、變量和函數三個主題，另外26個覆蓋了一些比較高級的話題，如條件判斷、循環、類和對象、代碼測試及項目的實現等。每一章的格式基本相同，以代碼習題開始，按照說明編寫代碼，運行並檢查結果，然後再做附加練習。

本書內容

【技術大咖推薦】

【本書特色】

【主要內容】

本書致力於幫助Python開發人員挖掘這門語言及相關程序庫的優秀特性，避免重複勞動，同時寫出簡潔、流暢、易讀、易維護，並且具有地道Python風格的代碼。本書尤其深入探討了Python語言的高級用法，涵蓋數據結構、Python風格的對象、並行與並發，以及元編程等不同的方面。

本書適合中高級Python軟件開發人員閱讀參考。

本書內容

本書包括Python程序設計的方方面面，首先從Python的安裝開始，隨後介紹了Python的基礎知識和基本概念，包括列表、元組、字符串、字典以及各種語句。然後循序漸進地介紹了一些相對高級的主題，包括抽象、異常、魔法方法、屬性、迭代器。此後探討了如何將Python與數據庫、網絡、C語言等工具結合使用，從而發揮出Python的強大功能，同時介紹了Python程序測試、打包、發布等知識。最後，作者結合前面講述的內容，按照實際項目開發的步驟向讀者介紹了幾個具有實際意義的Python項目的開發過程。

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Google和YouTube由於Python的高可適應性、易於維護以及適合於快速開發而採用它。如果你想要編寫高質量、高效的並且易於與其他語言和工具集成的代碼，《Python學習手冊：第4 版》將幫助你使用Python快速實現這一點，不管你是編程新手還是Python初學者。本書是易於掌握和自學的教程，根據作者Python專家Mark Lutz的著名培訓課程編寫而成。

《Python學習手冊：第4版》每一章都包含關於Python語言的關鍵內容的獨立的一課，並且包含了一個獨特的“練習題”部分，其中帶有實際的練習和測試，以便你可以練習新的技能並隨着學習而測試自己的理解。你會發現眾多帶有注釋的示例以及圖表，它們將幫助你開始學習Python 3.0。

《Python學習手冊：第4版》包括以下內容：

本書適合任何想要通過Python學習編程的讀者，尤其適合缺乏編程基礎的初學者。通過閱讀本書，讀者將能利用強大的編程語言和工具，並且會體會到Python編程的快樂。

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