名稱空間和作用域的概念我們之前也提到過，比如內建函式 globals() ，函式中變數的作用域，模組使用的import等等。這些可能讓我們對這兩個概念有了大致的理解。本節再詳細探討一下。

首先我們要了解Python函式的基本定義: 函式是什麼？ 函式是可以實現一些特定功能的小方法或是小程式。在Python中有很多內建函式，當然隨著學習的深入，你也可以學會建立對自己有用的函式。簡單的理解下

namedtuple 是一個簡化 tuple 操作的工廠函式，對於普通元組我們在訪問上只能通過遊標的訪問，在表現力上有時候比不上物件。 命名的元組例項沒有每個例項的字典，因此它們是輕量級的，並且不需要比

本文以 Eric Matthes 的《Python程式設計：從入門到實踐》為基礎，以有一定其他語言經驗的程式設計師視角，對書中內容提煉總結，化繁為簡，將這本書的精髓融合成一篇10分鐘能讀完的文章。 讀完本篇

Python是世界上最受歡迎，最流行的程式語言之一。這有很多原因： 它很容易學習 它是超級多用途的 它有大量的模組和庫 每天使用Python是我內在工作的一部分。在這個過程中，

本次分享從抓取、解析、儲存、反爬、加速五個方面介紹了利用 Python 進行網路爬蟲開發的相關知識點和技巧，介紹了不同場景下如何採取不同措施高效地進行資料抓取的方法，包括 Web 抓取、App 抓取、資料儲

1.資料採集 事情的起源是這樣的，某個風和日麗的下午... 習慣性的開啟知乎準備劃下水，看到一個問題剛好邀請回答 於是就萌生了採集下某招聘網站Python崗位招聘的資訊，看一下目前的

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影象顏色的反轉，比較簡單的思路就是使用255減去當前值，從而得到反轉後的影象。原始圖片: 原始圖片 1、灰度影象的顏色反轉 import cv2 import numpy as np #

直方圖均衡化是影象處理領域中利用影象直方圖對對比度進行調整的方法。 基本思想：把原始圖的直方圖變換為均勻分 布的形式，這樣就增加了畫素灰度值的動態 範圍，從而達到增強影象整體對比度的效果。 直方圖均衡化

Python的asyncio是使用 async/await 語法編寫併發程式碼的標準庫。通過上一節的講解，我們瞭解了它不斷變化的發展歷史。到了Python最新穩定版 3.7 這個版本，asyncio又做了比較大

程式設計中，我們經常會遇到“併發”這個概念，目的是讓軟體能充分利用硬體資源，提高效能。併發的方式有多種，多執行緒，多程序，非同步IO等。多執行緒和多程序更多應用於CPU密集型的場景，比如科學計算的時間都耗費在C

我們講以Python 3.7 上的asyncio為例講解如何使用Python的非同步IO。 如果你的系統中還沒有 Python 3.7，你可以參考Python的虛擬環境一文，來建立你的

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