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python函数编程教程 python函数代码大全

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python入门学习：
第一阶段Python基础与Linux数据库 。这是Python的入门阶段 ， 也是帮助零基础学员打好基础的重要阶段 。需要掌握【Python】基本语法规则及变量、逻辑控制、内置数据结构、文件操作、高级函数、模块、常用标准库模块、函数、异常处理、MySQL使用、协程等知识点 。
第二阶段WEB全栈 。这一部分主要学习Web前端相关技术，需要掌握HTML、CSS、JavaScript、jQuery、BootStrap、Web开发基础、VUE、FlaskViews、Flask模板、数据库操作、Flask配置等知识 。
第三阶段数据分析 人工智能 。这部分主要是学习爬虫相关的知识点，需要掌握数据抓取、数据提取、数据存储、爬虫并发、动态网页抓取、scrapy框架、分布式爬虫、爬虫攻防、数据结构、算法等知识 。感兴趣的话点击此处，免费学习一下
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如何快速学习Python？技巧1：每天python函数编程教程的代码
当你学习一门新语言时python函数编程教程，一致性是非常重要的 。我们建议每天都致力于编写代码 。这很难相信python函数编程教程，但是肌肉记忆在编程中起着很大的作用 。每天进行编码将有助于发展肌肉记忆 。虽然乍看起来可能令人畏惧 ， 但还是要考虑每天从25分钟做起，然后从那里做起 。
用Python指南查看第一个步骤 ， python函数编程教程了解安装程序的信息以及启动的练习 。

　技巧2：写出来
当你作为一个新的程序员在你的旅程中进步时，你可能会怀疑你是否应该做笔记 。是的，你应该！事实上 ， 研究表明，用手记笔记最有利于长期保持 。这对于那些致力于成为全职开发者的人来说是特别有益的 ， 因为许多采访将涉及在白板上编写代码 。
一旦开始处理小项目和程序，手工编写也可以帮助您在移动到计算机之前规划代码 。如果你写出你需要的函数和类，以及它们将如何交互，你可以节省很多时间 。
提示3：去互动！
无论您是第一次学习基本的Python数据结构（字符串、列表、字典等），还是在调试应用程序 ， 交互Python shell都将是您最好的学习工具之一 。我们也在这个网站上使用python函数编程教程了很多！
要使用交互式Python外壳（有时也称为Python RePL） ， 首先要确保Python安装在您的计算机上 。我们有一个循序渐进的教程来帮助你做到这一点 。若要激活交互式Python外壳，只需打开终端并根据您的安装运行Python或Python 3 。你可以在这里找到更具体的方向 。
既然你知道如何启动shell，这里有几个例子，说明你在学习时如何使用shell 。
了解使用元素（）可以在元素上执行什么操作
万字干货，Python语法大合集 ， 一篇文章带你入门 这份资料非常纯粹，只有Python的基础语法，专门针对想要学习Python的小白 。
Python中用#表示单行注释，#之后的同行的内容都会被注释掉 。
使用三个连续的双引号表示多行注释，两个多行注释标识之间内容会被视作是注释 。
Python当中的数字定义和其他语言一样：
我们分别使用 , -, *, /表示加减乘除四则运算符 。
这里要注意的是，在Python2当中 ， 10/3这个操作会得到3，而不是3.33333 。因为除数和被除数都是整数，所以Python会自动执行整数的计算，帮我们把得到的商取整 。如果是10.0 / 3，就会得到3.33333 。目前Python2已经不再维护了 ， 可以不用关心其中的细节 。
但问题是Python是一个 弱类型 的语言，如果我们在一个函数当中得到两个变量，是无法直接判断它们的类型的 。这就导致了同样的计算符可能会得到不同的结果 ， 这非常蛋疼 。以至于程序员在运算除法的时候，往往都需要手工加上类型转化符，将被除数转成浮点数 。
在Python3当中拨乱反正，修正了这个问题 ， 即使是两个整数相除，并且可以整除的情况下，得到的结果也一定是浮点数 。
如果我们想要得到整数，我们可以这么操作：
两个除号表示 取整除，Python会为我们保留去除余数的结果 。
除了取整除操作之外还有取余数操作，数学上称为取模，Python中用%表示 。
Python中支持 乘方运算 ，我们可以不用调用额外的函数 ， 而使用**符号来完成：
当运算比较复杂的时候，我们可以用括号来强制改变运算顺序 。
Python中用首字母大写的True和False表示真和假 。
用and表示与操作，or表示或操作，not表示非操作 。而不是C或者是Java当中的, || 和！ 。
在Python底层，True和False其实是1和0 ，所以如果我们执行以下操作，是不会报错的，但是在逻辑上毫无意义 。
我们用==判断相等的操作，可以看出来True==1，False == 0.
我们要小心Python当中的bool()这个函数，它并不是转成bool类型的意思 。如果我们执行这个函数，那么 只有0会被视作是False，其他所有数值都是True ：
Python中用==判断相等，表示大于 ， =表示大于等于， 表示小于，=表示小于等于，!=表示不等 。
我们可以用and和or拼装各个逻辑运算：
注意not，and，or之间的优先级 ， 其中notandor 。如果分不清楚的话，可以用括号强行改变运行顺序 。
关于list的判断，我们常用的判断有两种，一种是刚才介绍的==，还有一种是is 。我们有时候也会简单实用is来判断，那么这两者有什么区别呢？我们来看下面的例子：
Python是全引用的语言，其中的对象都使用引用来表示 。is判断的就是 两个引用是否指向同一个对象，而==则是判断两个引用指向的具体内容是否相等 。举个例子，如果我们把引用比喻成地址的话，is就是判断两个变量的是否指向同一个地址 ， 比如说都是沿河东路XX号 。而==则是判断这两个地址的收件人是否都叫张三 。
显然，住在同一个地址的人一定都叫张三，但是住在不同地址的两个人也可以都叫张三，也可以叫不同的名字 。所以如果a is b，那么a == b一定成立，反之则不然 。
Python当中对字符串的限制比较松，双引号和单引号都可以表示字符串 ，看个人喜好使用单引号或者是双引号 。我个人比较喜欢单引号，因为写起来方便 。
字符串也支持 操作 ， 表示两个字符串相连 。除此之外，我们把两个字符串写在一起，即使没有 ， Python也会为我们拼接：
我们可以使用[]来查找字符串当中某个位置的字符，用 len 来计算字符串的长度 。
我们可以在字符串前面 加上f表示格式操作 ，并且在格式操作当中也支持运算，比如可以嵌套上len函数等 。不过要注意，只有Python3.6以上的版本支持f操作 。
最后是None的判断，在Python当中None也是一个对象，所有为None的变量都会指向这个对象。根据我们前面所说的 ， 既然所有的None都指向同一个地址，我们需要判断一个变量是否是None的时候，可以使用is来进行判断，当然用==也是可以的，不过我们通常使用is 。
理解了None之后，我们再回到之前介绍过的bool()函数 ， 它的用途其实就是判断值是否是空 。所有类型的 默认空值会被返回False，否则都是True 。比如0，""，[], {}, ()等 。
除了上面这些值以外的所有值传入都会得到True 。
Python当中的标准输入输出是 input和print。
print会输出一个字符串，如果传入的不是字符串会自动调用__str__方法转成字符串进行输出 。默认输出会自动换行，如果想要以不同的字符结尾代替换行，可以传入end参数：
使用input时，Python会在命令行接收一行字符串作为输入 。可以在input当中传入字符串，会被当成提示输出：
Python支持 三元表达式 ，但是语法和C不同，使用if else结构 ， 写成：
上段代码等价于：
Python中用[]表示空的list，我们也可以直接在其中填充元素进行初始化：
使用append和pop可以在list的末尾插入或者删除元素：
list可以通过[]加上下标访问指定位置的元素，如果是负数 ， 则表示 倒序访问。-1表示最后一个元素，-2表示倒数第二个，以此类推 。如果访问的元素超过数组长度，则会出发 IndexError 的错误 。
list支持切片操作 ， 所谓的切片则是从原list当中 拷贝 出指定的一段 。我们用start: end的格式来获取切片，注意，这是一个 左闭右开区间。如果留空表示全部获取 ， 我们也可以额外再加入一个参数表示步长，比如[1:5:2]表示从1号位置开始，步长为2获取元素 。得到的结果为[1, 3] 。如果步长设置成-1则代表反向遍历 。
如果我们要指定一段区间倒序，则前面的start和end也需要反过来，例如我想要获取[3: 6]区间的倒序，应该写成[6:3:-1] 。
只写一个: ， 表示全部拷贝 ， 如果用is判断拷贝前后的list会得到False 。可以使用del删除指定位置的元素，或者可以使用remove方法 。
insert方法可以 指定位置插入元素 ， index方法可以查询某个元素第一次出现的下标 。
list可以进行加法运算，两个list相加表示list当中的元素合并 。等价于使用extend 方法：
我们想要判断元素是否在list中出现，可以使用 in关键字 ， 通过使用len计算list的长度：
tuple和list非常接近，tuple通过()初始化 。和list不同 ， tuple是不可变对象。也就是说tuple一旦生成不可以改变 。如果我们修改tuple，会引发TypeError异常 。
由于小括号是有改变优先级的含义，所以我们定义单个元素的tuple， 末尾必须加上逗号 ，否则会被当成是单个元素：
tuple支持list当中绝大部分操作：
我们可以用多个变量来解压一个tuple：
解释一下这行代码：
我们在b的前面加上了星号，表示这是一个list。所以Python会在将其他变量对应上值的情况下，将剩下的元素都赋值给b 。
补充一点 ， tuple本身虽然是不可变的，但是 tuple当中的可变元素是可以改变的。比如我们有这样一个tuple：
我们虽然不能往a当中添加或者删除元素，但是a当中含有一个list，我们可以改变这个list类型的元素，这并不会触发tuple的异常：
dict也是Python当中经常使用的容器，它等价于C当中的map，即 存储key和value的键值对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
对。我们用{}表示一个dict，用:分隔key和value 。
dict的key必须为不可变对象 ， 所以 list、set和dict不可以作为另一个dict的key ，否则会抛出异常：
我们同样用[]查找dict当中的元素 ， 我们传入key，获得value ， 等价于get方法 。
我们可以call dict当中的keys和values方法，获取dict当中的所有key和value的集合，会得到一个list 。在Python3.7以下版本当中 ， 返回的结果的顺序可能和插入顺序不同，在Python3.7及以上版本中，Python会保证返回的顺序和插入顺序一致：
我们也可以用in判断一个key是否在dict当中，注意只能判断key 。
如果使用[]查找不存在的key，会引发KeyError的异常 。如果使用 get方法则不会引起异常，只会得到一个None ：
setdefault方法可以 为不存在的key 插入一个value ， 如果key已经存在，则不会覆盖它：
我们可以使用update方法用另外一个dict来更新当前dict，比如a.update(b) 。对于a和b交集的key会被b覆盖，a当中不存在的key会被插入进来：
我们一样可以使用del删除dict当中的元素，同样只能传入key 。
Python3.5以上的版本支持使用**来解压一个dict：
set是用来存储 不重复元素 的容器，当中的元素都是不同的，相同的元素会被删除 。我们可以通过set()，或者通过{}来进行初始化 。注意当我们使用{}的时候，必须要传入数据，否则Python会将它和dict弄混 。
set当中的元素也必须是不可变对象，因此list不能传入set 。
可以调用add方法为set插入元素：
set还可以被认为是集合 ， 所以它还支持一些集合交叉并补的操作 。
set还支持 超集和子集的判断 ，我们可以用大于等于和小于等于号判断一个set是不是另一个的超集或子集：
和dict一样，我们可以使用in判断元素在不在set当中 。用copy可以拷贝一个set 。
Python当中的判断语句非常简单，并且Python不支持switch，所以即使是多个条件 ， 我们也只能 罗列if-else。
我们可以用in来循环迭代一个list当中的内容 ， 这也是Python当中基本的循环方式 。
如果我们要循环一个范围，可以使用range 。range加上一个参数表示从0开始的序列，比如range(10)，表示[0, 10)区间内的所有整数：
如果我们传入两个参数，则 代表迭代区间的首尾。
如果我们传入第三个元素，表示每次 循环变量自增的步长。
如果使用enumerate函数 ， 可以 同时迭代一个list的下标和元素 ：
while循环和C类似，当条件为True时执行，为false时退出 。并且判断条件不需要加上括号：
Python当中使用 try和except捕获异常 ， 我们可以在except后面限制异常的类型 。如果有多个类型可以写多个except ， 还可以使用else语句表示其他所有的类型 。finally语句内的语法 无论是否会触发异常都必定执行 ：
在Python当中我们经常会使用资源，最常见的就是open打开一个文件 。我们 打开了文件句柄就一定要关闭，但是如果我们手动来编码，经常会忘记执行close操作 。并且如果文件异常，还会触发异常 。这个时候我们可以使用with语句来代替这部分处理，使用with会 自动在with块执行结束或者是触发异常时关闭打开的资源。
以下是with的几种用法和功能：
凡是可以使用in语句来迭代的对象都叫做 可迭代对象 ，它和迭代器不是一个含义 。这里只有可迭代对象的介绍，想要了解迭代器的具体内容，请移步传送门：
Python——五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
当我们调用dict当中的keys方法的时候，返回的结果就是一个可迭代对象 。
我们 不能使用下标来访问 可迭代对象 ， 但我们可以用iter将它转化成迭代器 ， 使用next关键字来获取下一个元素 。也可以将它转化成list类型 ， 变成一个list 。
使用def关键字来定义函数，我们在传参的时候如果指定函数内的参数名， 可以不按照函数定义的顺序 传参：
可以在参数名之前加上*表示任意长度的参数，参数会被转化成list：
也可以指定任意长度的关键字参数，在参数前加上**表示接受一个dict：
当然我们也可以两个都用上，这样可以接受任何参数：
传入参数的时候我们也可以使用*和**来解压list或者是dict：
Python中的参数 可以返回多个值 ：
函数内部定义的变量即使和全局变量重名，也 不会覆盖全局变量的值。想要在函数内部使用全局变量，需要加上 global 关键字，表示这是一个全局变量：
Python支持 函数式编程，我们可以在一个函数内部返回一个函数：
Python中可以使用lambda表示 匿名函数 ，使用:作为分隔，:前面表示匿名函数的参数，:后面的是函数的返回值：
我们还可以将函数作为参数使用map和filter ， 实现元素的批量处理和过滤 。关于Python中map、reduce和filter的使用，具体可以查看之前的文章：
五分钟带你了解map、reduce和filter
我们还可以结合循环和判断语来给list或者是dict进行初始化：
使用 import语句引入一个Python模块 ，我们可以用.来访问模块中的函数或者是类 。
我们也可以使用from import的语句，单独引入模块内的函数或者是类，而不再需要写出完整路径 。使用from import *可以引入模块内所有内容（不推荐这么干）
可以使用as给模块内的方法或者类起别名：
我们可以使用dir查看我们用的模块的路径：
这么做的原因是如果我们当前的路径下也有一个叫做math的Python文件，那么 会覆盖系统自带的math的模块。这是尤其需要注意的，不小心会导致很多奇怪的bug 。
我们来看一个完整的类，相关的介绍都在注释当中
以上内容的详细介绍之前也有过相关文章，可以查看：
Python—— slots ，property和对象命名规范
下面我们来看看Python当中类的使用：
这里解释一下，实例和对象可以理解成一个概念，实例的英文是instance，对象的英文是object 。都是指类经过实例化之后得到的对象 。
继承可以让子类 继承父类的变量以及方法 ， 并且我们还可以在子类当中指定一些属于自己的特性，并且还可以重写父类的一些方法 。一般我们会将不同的类放在不同的文件当中 ， 使用import引入，一样可以实现继承 。
我们创建一个蝙蝠类：
我们再创建一个蝙蝠侠的类 ， 同时继承Superhero和Bat：
执行这个类：
我们可以通过yield关键字创建一个生成器，每次我们调用的时候执行到yield关键字处则停止 。下次再次调用则还是从yield处开始往下执行：
除了yield之外，我们还可以使用()小括号来生成一个生成器：
关于生成器和迭代器更多的内容 ， 可以查看下面这篇文章：
五分钟带你弄懂迭代器与生成器，夯实代码能力
我们引入functools当中的wraps之后，可以创建一个装饰器 。装饰器可以在不修改函数内部代码的前提下，在外面包装一层其他的逻辑:
装饰器之前也有专门的文章详细介绍，可以移步下面的传送门：
一文搞定Python装饰器，看完面试不再慌
不知道有多少小伙伴可以看到结束，原作者的确非常厉害，把Python的基本操作基本上都囊括在里面了 。如果都能读懂并且理解的话，那么Python这门语言就算是入门了 。
如果你之前就有其他语言的语言基础 ， 我想本文读完应该不用30分钟 。当然在30分钟内学会一门语言是不可能的，也不是我所提倡的 。但至少通过本文我们可以做到熟悉Python的语法，知道大概有哪些操作 ， 剩下的就要我们亲自去写代码的时候去体会和运用了 。
根据我的经验 ， 在学习一门新语言的前期，不停地查阅资料是免不了的 。希望本文可以作为你在使用Python时候的查阅文档 。
最后，我这里有各种免费的编程类资料，有需要的及时私聊我，回复"学习" ， 分享给大家，正在发放中............
怎样才可以自学Python呢对于自学的小伙伴python函数编程教程，小蜗这里整理了一份Python全栈开发的学习路线 ， 可按照这份大纲进行一些学习计划，避免多走弯路 。
第一阶段python函数编程教程：专业核心基础
阶段目标python函数编程教程：
1. 熟练掌握Python的开发环境与编程核心知识
2. 熟练运用Python面向对象知识进行程序开发
3. 对Python的核心库和组件有深入理解
4. 熟练应用SQL语句进行数据库常用操作
5. 熟练运用Linux操作系统命令及环境配置
6. 熟练使用MySQL，掌握数据库高级操作
7. 能综合运用所学知识完成项目
知识点：
Python编程基础、Python面向对象、Python高级进阶、MySQL数据库、Linux操作系统 。
1、Python编程基?。?语法规则 ， 函数与参数，数据类型，模块与包，文件IO，培养扎实的Python编程基本功，同时对Python核心对象和库的编程有熟练的运用 。
2、Python面向对象，核心对象，异常处理，多线程，网络编程，深入理解面向对象编程，异常处理机制 ， 多线程原理，网络协议知识，并熟练运用于项目中 。
3、类的原理，MetaClass ， 下划线的特殊方法，递归，魔术方法，反射，迭代器，装饰器，UnitTest，Mock 。深入理解面向对象底层原理 ， 掌握Python开发高级进阶技术，理解单元测试技术 。
4、数据库知识，范式，MySQL配置，命令 ， 建库建表，数据的增删改查，约束 ， 视图，存储过程，函数 ， 触发器，事务，游标，PDBC，深入理解数据库管理系统通用知识及MySQL数据库的使用与管理 。为Python后台开发打下坚实基础 。
5、Linux安装配置，文件目录操作，VI命令 ， 管理，用户与权限 ， 环境配置 ， Docker ， Shell编程Linux作为一个主流的服务器操作系统 ， 是每一个开发工程师必须掌握的重点技术，并且能够熟练运用 。
第二阶段：PythonWEB开发
阶段目标：
1. 熟练掌握Web前端开发技术，HTML，CSS，JavaScript及前端框架
2. 深入理解Web系统中的前后端交互过程与通信协议
3. 熟练运用Web前端和Django和Flask等主流框架完成Web系统开发
4. 深入理解网络协议，分布式，PDBC ， AJAX，JSON等知识
5. 能够运用所学知识开发一个MiniWeb框架，掌握框架实现原理
6. 使用Web开发框架实现贯穿项目
知识点：
Web前端编程、Web前端高级、Django开发框架、Flask开发框架、Web开发项目实战 。
1、Web页面元素，布局，CSS样式，盒模型 ， JavaScript，JQuery与Bootstrap掌握前端开发技术，掌握JQuery与BootStrap前端开发框架，完成页面布局与美化 。
2、前端开发框架Vue ， JSON数据，网络通信协议，Web服务器与前端交互熟练使用Vue框架，深入理解HTTP网络协议，熟练使用Swagger，AJAX技术实现前后端交互 。
3、自定义Web开发框架，Django框架的基本使用，Model属性及后端配置，Cookie与Session ， 模板Templates，ORM数据模型，Redis二级缓存，RESTful，MVC模型掌握Django框架常用API，整合前端技术，开发完整的WEB系统和框架 。
4、Flask安装配置，App对象的初始化和配置，视图函数的路由，Request对象，Abort函数 ， 自定义错误 ， 视图函数的返回值，Flask上下文和请求钩子，模板，数据库扩展包Flask-Sqlalchemy，数据库迁移扩展包Flask-Migrate，邮件扩展包Flask-Mail 。掌握Flask框架的常用API，与Django框架的异同 ， 并能独立开发完整的WEB系统开发 。
第三阶段：爬虫与数据分析
阶段目标：
1. 熟练掌握爬虫运行原理及常见网络抓包工具使用，能够对HTTP及HTTPS协议进行抓包分析
2. 熟练掌握各种常见的网页结构解析库对抓取结果进行解析和提取
3. 熟练掌握各种常见反爬机制及应对策略，能够针对常见的反爬措施进行处理
4. 熟练使用商业爬虫框架Scrapy编写大型网络爬虫进行分布式内容爬取
5. 熟练掌握数据分析相关概念及工作流程
6. 熟练掌握主流数据分析工具Numpy、Pandas和Matplotlib的使用
7. 熟练掌握数据清洗、整理、格式转换、数据分析报告编写
8. 能够综合利用爬虫爬取豆瓣网电影评论数据并完成数据分析全流程项目实战
知识点：
网络爬虫开发、数据分析之Numpy、数据分析之Pandas 。
1、爬虫页面爬取原理、爬取流程、页面解析工具LXML，Beautifulfoup，正则表达式，代理池编写和架构、常见反爬措施及解决方案、爬虫框架结构、商业爬虫框架Scrapy，基于对爬虫爬取原理、网站数据爬取流程及网络协议的分析和了解，掌握网页解析工具的使用，能够灵活应对大部分网站的反爬策略，具备独立完成爬虫框架的编写能力和熟练应用大型商业爬虫框架编写分布式爬虫的能力 。
2、Numpy中的ndarray数据结构特点、numpy所支持的数据类型、自带的数组创建方法、算术运算符、矩阵积、自增和自减、通用函数和聚合函数、切片索引、ndarray的向量化和广播机制，熟悉数据分析三大利器之一Numpy的常见使用，熟悉ndarray数据结构的特点和常见操作，掌握针对不同维度的ndarray数组的分片、索引、矩阵运算等操作 。
3、Pandas里面的三大数据结构，包括Dataframe、Series和Index对象的基本概念和使用，索引对象的更换及删除索引、算术和数据对齐方法 ， 数据清洗和数据规整、结构转换，熟悉数据分析三大利器之一Pandas的常见使用，熟悉Pandas中三大数据对象的使用方法，能够使用Pandas完成数据分析中最重要的数据清洗、格式转换和数据规整工作、Pandas对文件的读取和操作方法 。
4、matplotlib三层结构体系、各种常见图表类型折线图、柱状图、堆积柱状图、饼图的绘制、图例、文本、标线的添加、可视化文件的保存，熟悉数据分析三大利器之一Matplotlib的常见使用 ， 熟悉Matplotlib的三层结构，能够熟练使用Matplotlib绘制各种常见的数据分析图表 。能够综合利用课程中所讲的各种数据分析和可视化工具完成股票市场数据分析和预测、共享单车用户群里数据分析、全球幸福指数数据分析等项目的全程实战 。
第四阶段：机器学习与人工智能
阶段目标：
1. 理解机器学习相关的基本概念及系统处理流程
2. 能够熟练应用各种常见的机器学习模型解决监督学习和非监督学习训练和测试问题，解决回归、分类问题
3. 熟练掌握常见的分类算法和回归算法模型，如KNN、决策树、随机森林、K-Means等
4. 掌握卷积神经网络对图像识别、自然语言识别问题的处理方式，熟悉深度学习框架TF里面的张量、会话、梯度优化模型等
5. 掌握深度学习卷积神经网络运行机制，能够自定义卷积层、池化层、FC层完成图像识别、手写字体识别、验证码识别等常规深度学习实战项目
知识点：
1、机器学习常见算法、sklearn数据集的使用、字典特征抽取、文本特征抽取、归一化、标准化、数据主成分分析PCA、KNN算法、决策树模型、随机森林、线性回归及逻辑回归模型和算法 。熟悉机器学习相关基础概念，熟练掌握机器学习基本工作流程，熟悉特征工程、能够使用各种常见机器学习算法模型解决分类、回归、聚类等问题 。
2、Tensorflow相关的基本概念，TF数据流图、会话、张量、tensorboard可视化、张量修改、TF文件读取、tensorflow playround使用、神经网络结构、卷积计算、激活函数计算、池化层设计，掌握机器学习和深度学习之前的区别和练习 ， 熟练掌握深度学习基本工作流程，熟练掌握神经网络的结构层次及特点 ， 掌握张量、图结构、OP对象等的使用，熟悉输入层、卷积层、池化层和全连接层的设计，完成验证码识别、图像识别、手写输入识别等常见深度学习项目全程实战 。
Python编程怎么显示自己想要的东西？要在Python中显示您想要的东西 ， 可以使用以下方法：
使用print函数：这是Python中用于输出文本和变量值的标准方法 。例如，要打印一个字符串 ， 您可以使用以下代码：
print("Hello World!")
使用格式化字符串：这是一种将变量值插入到字符串中的方法 。例如，您可以使用以下代码打印一个包含变量值的字符串：
name = "Alice"
age = 25
print(f"My name is {name} and I am {age} years old.")
使用文本文件：如果您想要保存输出并将其写入文本文件中，可以使用Python中的文件操作 。例如，您可以使用以下代码将输出写入文件：
with open("output.txt", "w") as f:
f.write("Hello World!")
以上是一些常用的Python输出方法，您可以根据自己的需求选择其中一种或多种方法来输出您想要的内容 。
【python函数编程教程 python函数代码大全】关于python函数编程教程和python函数代码大全的介绍到此就结束了 ， 不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站 。

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