Python是面向物件的高階程式語言，在Python裡面“一切都是物件”：數字、字串、元組、列表、字典、集合等內建資料型別，以及函式、方法、類、模組都是物件。 語言本身提供了上述的基本物件，但在實際程式設

在前面介紹Python語法的過程中，我們已經接觸到了直譯器給的錯誤和異常，但並沒有詳細講解它們。現在我們就全面的來學習Python是對語法錯誤等錯誤進行定義和處理的，這包括至少有兩種可以區分的錯誤，它們是 語

大資料文摘出品 作者：蔣寶尚 學完Python基礎，研究機器學習，聽說只需要呼叫scikit-learn庫就可以了？ 圖樣圖森破！如果不瞭解機器學習演算法的原理，調整模型引數的時候就會一臉

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

幾何變換可以看成影象中物體（或畫素）空間位置改變，或者說是畫素的移動。 幾何運算需要空間變換和灰度級差值兩個步驟的演算法，畫素通過變換對映到新的座標位置，新的位置可能是在幾個畫素之間，即不一定為整數座標。這

通過Python的face_recognition模組實現人臉檢測功能，首先需要安裝好face_recognition包：可通過pycharm直接安裝，也可以用pip安裝，還可以通過anaconda安裝。

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