0基础自学python，有入门书籍推荐下么

AlphaGo都在使用的Python语言，是最接近AI的编程语言。

教育部考试中心近日发布了“关于全国计算机等级（NCRE）体系调整”的通知，决定自2018年3月起，在全国计算机二级考试中加入了“Python语言程序设计”科目。

9个月前，浙江省信息技术课程改革方案已经出台，Python确定进入浙江省信息技术教材，从2018年起浙江省信息技术教材编程语言将会从vb更换为Python。

小学生都开始学Python了，天呐撸，学习Python看完这些准没错。

安利一波书单

Python入门

《Python编程快速上手——让繁琐工作自动化》

作者：美AlSweigart（斯维加特）

Python3编程从入门到实践

亚马逊畅销Python编程图书

本书是一本面向实践的Python编程实用指南。本书不仅介绍了Python语言的基础知识，而且还通过项目实践教会读者如何应用这些知识和技能。本书的第一部分介绍了基本Python编程概念，第二部分介绍了一些不同的任务，通过编写Python程序，可以让计算机自动完成它们。第二部分的每一章都有一些项目程序，供读者学习。每章的末尾还提供了一些习题和深入的实践项目，帮助读者巩固所学的知识，附录部分提供了所有习题的解答。

《“笨办法”学Python（第3版）》

作者：美ZedAShaw

《“笨办法”学Python(第3版)》是一本Python入门书籍，适合对计算机了解不多，没有学过编程，但对编程感兴趣的读者学习使用。这本书以习题的方式引导读者一步一步学习编程，从简单的打印一直讲到完整项目的实现，让初学者从基础的编程技术入手，最终体验到软件开发的基本过程。

《“笨办法”学Python(第3版)》结构非常简单，共包括52个习题，其中26个覆盖了输入/输出、变量和函数三个主题，另外26个覆盖了一些比较高级的话题，如条件判断、循环、类和对象、代码测试及项目的实现等。每一章的格式基本相同，以代码习题开始，按照说明编写代码，运行并检查结果，然后再做附加练习。

《Python编程初学者指南》

作者：美MichaelDawson

《Python编程初学者指南》尝试以轻松有趣的方式来帮助初学者掌握Python语言和编程技能。全书共12章，每一章都会用一个完整的游戏来演示其中的关键知识点，并通过编写好玩的小软件这种方式来学习编程，引发读者的兴趣，降低学习的难度。每章最后都会对该章的知识点进行小结，还会给出一些小练习让读者试试身手。作者很巧妙的将所有编程知识嵌入到了这些例子中，真正做到了寓教于乐。

《数据结构（Python语言描述）》

作者：美KennethALambert（兰伯特）

在计算机科学中，数据结构是一门进阶性课程，概念抽象，难度较大。Python语言的语法简单，交互性强。用Python来讲解数据结构等主题，比C语言等实现起来更为容易，更为清晰。

本书第1章简单介绍了Python语言的基础知识和特性。第2章到第4章对抽象数据类型、数据结构、复杂度分析、数组和线性链表结构进行了详细介绍，第5章和第6章重点介绍了面向对象设计的相关知识、第5章包括接口和实现之间的重点差异、多态以及信息隐藏等内容，第6章主要讲解继承的相关知识，第7章到第9章以栈、队列和列表为代表，介绍了线性集合的相关知识。第10章介绍了各种树结构，第11章讲解了集和字典的相关内容，第12章介绍了图和图处理算法。每章最后，还给出了复习题和案例学习，帮助读者巩固和思考。

像计算机科学家一样思考Python》

作者：美AllenBDowney

本书按照培养读者像计算机科学家一样的思维方式的思路来教授Python语言编程。全书贯穿的主体是如何思考、设计、开发的方法，而具体的编程语言，只是提供一个具体场景方便介绍的媒介。并不是一本介绍语言的书，而是一本介绍编程思想的书。和其他编程设计语言书籍不同，它不拘泥于语言细节，而是尝试从初学者的角度出发，用生动的示例和丰富的练习来引导读者渐入佳境。

Python进阶

Python高级编程（第2版）》

作者：波兰MichaJaworski（贾沃斯基）,法TarekZiadé（莱德）

本书基于Python35版本进行讲解，通过13章的内容，深度揭示了Python编程的高级技巧。本书从Python语言及其社区的现状开始介绍，对Python语法、命名规则、Python包的编写、部署代码、扩展程序开发、管理代码、文档编写、测试开发、代码优化、并发编程、设计模式等重要话题进行了全面系统化的讲解。

本书适合想要进一步提高自身Python编程技能的读者阅读，也适合对Python编程感兴趣的读者参考学习。全书结合典型且实用的开发案例，可以帮助读者创建高性能的、可靠且可维护的Python应用。

《Python高性能编程》

作者：美戈雷利克（MichaGorelick）,欧日沃尔德（IanOzsvald）

本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快实际应用的运行速度进行详细讲解。本书主要包含以下主题：计算机内部结构的背景知识、列表和元组、字典和集合、迭代器和生成器、矩阵和矢量计算、并发、集群和工作队列等。最后，通过一系列真实案例展现了在应用场景中需要注意的问题。

本书适合初级和中级Python程序员、有一定Python语言基础想要得到进阶和提高的读者阅读

《Python极客项目编程》

作者：美MaheshVenkitachalam

Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。通过Python编程，我们能够解决现实生活中的很多任务。

本书通过14个有趣的项目，帮助和鼓励读者探索Python编程的世界。全书共14章，分别介绍了通过Python编程实现的一些有趣项目，包括解析iTunes播放列表、模拟人工生命、创建ASCII码艺术图、照片拼接、生成三维立体图、创建粒子模拟的烟花喷泉效果、实现立体光线投射算法，以及用Python结合Arino和树莓派等硬件的电子项目。本书并不介绍Python语言的基础知识，而是通过一系列不简单的项目，展示如何用Python来解决各种实际问题，以及如何使用一些流行的Python库。

《Python核心编程（第3版）》

作者：美WesleyChun（卫斯理春）

本书是经典畅销图书《Python核心编程（第二版）》的全新升级版本，总共分为3部分。第1部分讲解了Python的一些通用应用，包括正则表达式、网络编程、Internet客户端编程、多线程编程、GUI编程、数据库编程、MicrosoftOffice编程、扩展Python等内容。第2部分讲解了与Web开发相关的主题，包括Web客户端和服务器、CGI和WSGI相关的Web编程、DiangoWeb框架、云计算、高级Web服务。第3部分则为一个补充/实验章节，包括文本处理以及一些其他内容。

本书适合具有一定经验的Python开发人员阅读。

Python机器学习——预测分析核心算法》

作者：美MichaelBowles（鲍尔斯）

在学习和研究机器学习的时候，面临令人眼花缭乱的算法，机器学习新手往往会不知所措。本书从算法和Python语言实现的角度，帮助读者认识机器学习。

本书专注于两类核心的“算法族”，即惩罚线性回归和集成方法，并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则。全书共分为7章，详细讨论了预测模型的两类核心算法、预测模型的构建、惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现。

《Python机器学习实践指南》

作者：美AlexanderTCombs

机器学习是近年来渐趋热门的一个领域，同时Python语言经过一段时间的发展也已逐渐成为主流的编程语言之一。本书结合了机器学习和Python语言两个热门的领域，通过利用两种核心的机器学习算法来将Python语言在数据分析方面的优势发挥到极致。

全书共有10章。第1章讲解了Python机器学习的生态系统，剩余9章介绍了众多与机器学习相关的算法，包括各类分类算法、数据可视化技术、推荐引擎等，主要包括机器学习在公寓、机票、IPO市场、新闻源、内容推广、股票市场、图像、聊天机器人和推荐引擎等方面的应用。

《精通Python自然语言处理》

作者：印度DeeptiChopra,NisheethJoshi,ItiMathur

自然语言处理是计算语言学和人工智能之中与人机交互相关的领域之一。

本书是学习自然语言处理的一本综合学习指南，介绍了如何用Python实现各种NLP任务，以帮助读者创建基于真实生活应用的项目。全书共10章，分别涉及字符串操作、统计语言建模、形态学、词性标注、语法解析、语义分析、情感分析、信息检索、语篇分析和NLP系统评估等主题。

本书适合熟悉Python语言并对自然语言处理开发有一定了解和兴趣的读者阅读参考。

Python数据科学指南》

作者：印度GopiSubramanian（萨伯拉曼尼安）

60多个实用的开发技巧，帮你探索Python及其强大的数据科学能力

Python作为一种高级程序设计语言，凭借其简洁、易读及可扩展性日渐成为程序设计领域备受推崇的语言，并成为数据科学家的首选之一。

本书详细介绍了Python在数据科学中的应用，包括数据探索、数据分析与挖掘、机器学习、大规模机器学习等主题。每一章都为读者提供了足够的数学知识和代码示例来理解不同深度的算法功能，帮助读者更好地掌握各个知识点。

本书内容结构清晰，示例完整，无论是数据科学领域的新手，还是经验丰富的数据科学家都将从中获益。

《用Python写网络爬虫》

作者：澳RichardLawson（理查德劳森）

本书讲解了如何使用Python来编写网络爬虫程序，内容包括网络爬虫简介，从页面中抓取数据的三种方法，提取缓存中的数据，使用多个线程和进程来进行并发抓取，如何抓取动态页面中的内容，与表单进行交互，处理页面中的验证码问题，以及使用Scarpy和Portia来进行数据抓取，并在最后使用本书介绍的数据抓取技术对几个真实的网站进行了抓取，旨在帮助读者活学活用书中介绍的技术。

本书适合有一定Python编程经验，而且对爬虫技术感兴趣的读者阅读。

《贝叶斯思维：统计建模的Python学习法》

作者：美AllenBDowney

这本书帮助那些希望用数学工具解决实际问题的人们，仅有的要求可能就是懂一点概率知识和程序设计。而贝叶斯方法是一种常见的利用概率学知识去解决不确定性问题的数学方法，对于一个计算机专业的人士，应当熟悉其应用在诸如机器翻译，语音识别，垃圾邮件检测等常见的计算机问题领域。

Python自然语言处理》

作者：美StevenBird,EwanKlein,EdwardLoper

自然语言处理(NaturalLanguageProcessing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能够实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法，涉及所有用计算机对自然语言进行的操作。

《Python自然语言处理》是自然语言处理领域的一本实用入门指南，旨在帮助读者学习如何编写程序来分析书面语言。《Python自然语言处理》基于Python编程语言以及一个名为NLTK的自然语言工具包的开源库，但并不要求读者有Python编程的经验。全书共11章，按照难易程度顺序编排。第1章到第3章介绍了语言处理的基础，讲述如何使用小的Python程序分析感兴趣的文本信息。第4章讨论结构化程序设计，以巩固前面几章中介绍的编程要点。第5章到第7章介绍语言处理的基本原理，包括标注、分类和信息提取等。第8章到第10章介绍了句子解析、句法结构识别和句意表达方法。第11章介绍了如何有效管理语言数据。后记部分简要讨论了NLP领域的过去和未来。

本书的实践性很强，包括上百个实际可用的例子和分级练习。可供读者用于自学，也可以作为自然语言处理或计算语言学课程的教科书，还可以作为人工智能、文本挖掘、语料库语言学等课程的补充读物。

Python数据分析》

作者：印尼IvanIdris

Python是一种多范型编程语言，既适用于面向对象的应用开发，又适合函数式设计模式。Python已经成为数据科学家进行数据分析、可视化以及机器学习的一种理想编程语言，它能帮助你快速提升工作效率。

本书将会带领新手熟悉Python数据分析相关领域的方方面面，从数据检索、清洗、操作、可视化、存储到高级分析和建模。同时，本书着重讲解一系列开源的Python模块，诸如NumPy、SciPy、matplotlib、pandas、IPython、Cython、scikit-learn和NLTK等。此外，本书还介绍了数据可视化、信号处理、时间序列分析、数据库、预测性分析和机器学习等主题。通过阅读本书，你将华丽变身数据分析高手。

1、异常快捷的开发速度，代码量少。

2、丰富的数据处理包，使用方便。

3、内部类型使用成本低。数据是事实或观察的结果，是对客观事物的逻辑归纳，是用于表示客观事物的未经加工的原始素材。

名大一学生 这是我的第一章博客

我其实不太清楚“博客”是用来做什么的，但是现在我想用来发表一些我的“琐事杂事”

我的状态

我在迷茫的状态中渐渐的将自己给拉出来，我有了明确的目标，现在我便开始要养成我的习惯。

我想将自己更加透彻的剖析下，不介意各位谁看到了我的这篇博客，嗯，因为可能我的博客里面写了一些“极其弟弟”的行为和语言。

具体实现步骤如下：

将自己的日常发表 ，这样的行为虽然是会“流水”可是在写日记的话，我们会在写的过程了反思；

学习小结 不论是自学的还是专业的；

以上待补充 ；

很高兴认识你

–16:40 --2018217 --长沙

推荐10个堪称神器的 Java 学习网站

Java学习网站，有了这些，成为大牛不在话下

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奥运英语[5] 很高兴再次见到你 Good to see you again

http://wwweolcn/olympic_study_5563/20070228/t20070228_220259shtml 第5句　　GREETINGS: Good to see you again　问候语： 很高兴再次见到你。　　A Hi， Paul It’s good to see you again　　A 嗨，保罗，很高兴再次见

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程序员一般通过什么途径接私活？

点击蓝色“Creator星球游戏开发社区”关注我哟加个“星标”，一起快乐成长二哥，你好，我想知道一般程序猿都如何接私活，我也想接，能告诉我一些方法吗？上面是一个读者“烦不烦”问我的一个问题。其实不止是“烦不烦”，还有很多读者问过我类似这样的问题。我接的私活不算多，挣到的钱也没有多少，加起来不到 20W。说实话，这个数目说出来我是有点心虚的，毕竟太少了，大家轻喷。但我想，恰好配得上“一般程序员”这个

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看完让你彻底搞懂Websocket原理

偶然在知乎上看到一篇回帖，瞬间觉得之前看的那么多资料都不及这一篇回帖让我对websocket的认识深刻有木有。所以转到我博客里，分享一下。比较喜欢看这种博客，读起来很轻松，不枯燥，没有布道师的阵仗，纯粹为分享。废话这么多了，最后再赞一个~ 一、websocket与http WebSocket是HTML5出的东西（协议），也就是说HTTP协议没有变化，或者说没关系，但HTTP是不支持持久

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你好,很高兴认识你_默的博客-CSDN博客

请你保护好自己吧 偶然间从你的全世界路过 我永远也无法让你带我去 你永远也无法跟我走 十四亿分之一 很高兴认识你 ——2020年8月6日凌晨点

你好_bigha7的专栏-CSDN博客

你好 很高兴认识你 你好,很高兴认识你我是“假·玉米” 现在在长沙 目前是一名大一学生 这是我的第一章博客我其实不太清楚“博客”是用来做什么的,但是现在我

Python3从零开始搭建一个语音对话机器人

从零开始搭建一个语音对话机器人 目录 01-初心缘由 02-准备工作 03-语音机器人的搭建思路 04-语音生成音频文件 05-音频文件转文字STT 06-与图灵机器人对话 07-文字转语音 08-语音对话机器人的完整代码 09-结束语 10-有问必答 01-初心缘由 最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其

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zuiqingchun2

第七十四章 先从接吻开始 她听完就掐了我胳膊下，脸微微红着说：干啥啊问这个，真不要脸，我说我咋不要脸了，那不是你昨天主动告诉我的啊？ 她这时候就一副不认账的样子不停的跟我说：没有没有没有我心想人家本来也就没跟我说，是我从高帅那知道的，便也跟她说得了，没就没吧，我现在问你，是不是一个大，一个小？ 其实我说这些话也不是没目的的，以前没有对林一妹产生什么歪想法，那是因为那时候主要思考的

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虽然不知道是在对谁说话,初次见面,你好,我是墨雨笙临近毕业的时候又机缘巧合听到了很厉害的学长的介绍今天你最大!奉上我的爱!!内容是程序员表白的一种

如何优雅地打印一个Java对象？

你好呀，我是沉默王二，一个和黄家驹一样身高，和刘德华一样颜值的程序员。虽然已经写了十多年的 Java 代码，但仍然觉得自己是个菜鸟（请允许我惭愧一下）。 在一个月黑风高的夜晚，我思前想后，觉得再也不能这么蹉跎下去了。于是痛下决心，准备通过输出的方式倒逼输入，以此来修炼自己的内功，从而进阶成为一名真正意义上的大神。与此同时，希望这些文章能够帮助到更多的读者，让大家在学习的路上不再寂寞、空虚和冷。

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你好!很高兴认识你 面向对象编程,你知道Java有哪些创建对象的方式吗 Java有哪些创建对象的方式1、用new关键字创建对象,需要使用构造器。2、使用反射机制创建对

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马 兰花开，白云徜徉，清风拂面，

萍 秀妩媚，馨醉，惹人痴恋。

萍 园俊秀，彩蝶，飘逸烂漫。

很 想佳人，牵手结伴，嬉游春天。

高 山俯瞰，望小桥流水，景色妙曼。

兴 致勃发，娇娥轻揽，入梦辗转。

认 缘牵手，却难拥有，多少苦楚。

识 曲传来，撩动心扉，神闲。

你 若情真，折一只纸船，顺水漂岸。

2017-12-08 1

雪花揪痧五条粗痧

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揪痧揪性痧

怎样全身揪痧一百条

今日寒露

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Python是一门较为简单的编程语言，对于Python社区提供了大量的第三方模块，使用方式与标准库类似。

3标准库：time库获取时间random库随机数turtle库图形绘制库。4打开编辑器，然后我们找到控制台，输入help（“modules”）然后回车，就会出现很多的库。5里面的库很多，可以简单地使用一下time库获取时间random库随机数turtle库图形绘制库。

以上就是关于“python库是什么？python库介绍”的相关内容分享了，希望对于你的Python学习有所帮助！很多小伙伴问：Python怎么学？其实Python掌握是需要阶段性的学习的，学习Python零基础功能-Python编程技巧-Python核心原理分析循序渐进方可学会！所以，想学Python，但是无从下手，就来羽兔，点击链接：

自然语言处理（NLP）是机器学习重要分支之一，主要应用于篇章理解、文本摘要、情感分析、知识图谱、文本翻译等领域。而NLP应用首先是对文本进行分词，当前中文分词器有Ansj、paoding、盘古分词等多种，而最基础的分词器应该属于jieba分词器（比较见下图）。

下面将分别应用R和python对jieba分词器在中文分词、词性标注和关键词提取领域的应用进行比较。

R实现

通过函数worker()来初始化分词引擎，使用segment()进行分词。有四种分词模式:最大概率法（MP）、隐马尔科夫模型（HMM）、混合模型（Mix）及索引模型（query）,默认为混合模型。具体可查看help(worker)

#installpackages('jiebaR')library(jiebaR)mixseg <- worker()segment( "这是一段测试文本" , mixseg ) #或者用以下操作mixseg['这是一段测试文本']mixseg <= "这是一段测试文本"

python实现

python中需安装jieba库，运用jiebacut实现分词。cut_all参数为分词类型，默认为精确模式。

import jiebaseg_list = jiebacut(u"这是一段测试文本",cut_all = False)print("Full mode: "+ ","join(seg_list))  #默认精确模式

无论是R还是python都为utf—8编码。

R实现

可以使用<=tagger 或者tag 来进行分词和词性标注，词性标注使用混合模型模型分词，标注采用和 ictclas 兼容的标记法。

words = "我爱北京天安门"tagger = worker("tag") #开启词性标注启发器tagger <= words    #    r        v      ns      ns    # "我"    "爱"  "北京" "天安门"

python实现

#词性标注import jiebaposseg as psegwords = psegcut("我爱北京天安门")for word,flag in words:    print('%s, %s' %(word,flag))

R实现

R关键词提取使用逆向文件频率（IDF）文本语料库,通过worker参数“keywords”开启关键词提取启发器，topn参数为关键词的个数。

keys = worker("keywords",topn = 5, idf = IDFPATH)keys <= "会议邀请到美国密歇根大学(University of Michigan, Ann Arbor）环境健康科学系副教授奚传武博士作题为“Multibarrier approach for safe drinking waterin the US : Why it failed in Flint”的学术讲座，介绍美国密歇根Flint市饮用水污染事故的发生发展和处置等方面内容。讲座后各相关单位同志与奚传武教授就生活饮用水在线监测系统、美国水污染事件的处置方式、生活饮用水老旧管网改造、如何有效减少消毒副产物以及美国涉水产品和二次供水单位的监管模式等问题进行了探讨和交流。本次交流会是我市生活饮用水卫生管理工作洽商机制运行以来的又一次新尝试，也为我市卫生计生综合监督部门探索生活饮用水卫生安全管理模式及突发水污染事件的应对措施开拓了眼界和思路。"#结果：#        488677        234784        221402        20326        185354 #      "饮用水"        "Flint"        "卫生"      "水污染"        "生活"

python实现

python实现关键词提取可运用TF-IDF方法和TextRank方法。allowPOS参数为限定范围词性类型。

#关键词提取import jiebaanalysecontent = u'会议邀请到美国密歇根大学(University of Michigan, Ann Arbor）环境健康科学系副教授奚传武博士作题为“Multibarrier approach for safe drinking waterin the US : Why it failed in Flint”的学术讲座，介绍美国密歇根Flint市饮用水污染事故的发生发展和处置等方面内容。讲座后各相关单位同志与奚传武教授就生活饮用水在线监测系统、美国水污染事件的处置方式、生活饮用水老旧管网改造、如何有效减少消毒副产物以及美国涉水产品和二次供水单位的监管模式等问题进行了探讨和交流。本次交流会是我市生活饮用水卫生管理工作洽商机制运行以来的又一次新尝试，也为我市卫生计生综合监督部门探索生活饮用水卫生安全管理模式及突发水污染事件的应对措施开拓了眼界和思路。'#基于TF-IDFkeywords = jiebaanalyseextract_tags(content,topK = 5,withWeight = True,allowPOS = ('n','nr','ns'))for item in keywords:        print item[0],item[1]  #基于TF-IDF结果# 饮用水 0448327672795# Flint 0219353532163# 卫生 0203120821773# 水污染 0186477211628# 生活 0170049997544

#基于TextRankkeywords = jiebaanalysetextrank(content,topK = 5,withWeight = True,allowPOS = ('n','nr','ns'))for item in keywords:        print item[0],item[1]    #基于TextRank结果：# 饮用水 10# 美国 0570564785973# 奚传武 0510738424509# 单位 0472841889334# 讲座 0443770732053

写在文后

自然语言处理（NLP）在数据分析领域有其特殊的应用，在R中除了jiebaR包，中文分词Rwordseg包也非常常用。一般的文本挖掘步骤包括：文本获取（主要用网络爬取）——文本处理（分词、词性标注、删除停用词等）——文本分析（主题模型、情感分析）——分析可视化（词云、知识图谱等）。本文是自然语言处理的第一篇，后续将分别总结下应用深度学习Word2vec进行词嵌入以及主题模型、情感分析的常用NLP方法。

参考资料

Introduction · jiebaR 中文分词 https://qinwenfengcom/jiebaR/segmenthtml

知乎：文本分析利用jiebaR进行中文分词 https://zhuanlanzhihucom/p/24882048

雪晴数据网：全栈数据工程师养成攻略 http://wwwxueqingtv/course/73

搜狗实验室，词性标注应用 http://wwwsogoucom/labs/webservice/

R文本挖掘中文分词Rwordseg http://blog163com/zzz216@yeah/blog/static/162554684201412895732586/

在我看来，Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级选手都在做的爬虫，还是Web 程序开发、桌面程序开发还是科学计

算、图像处理，Python都可以胜任。

Python为我们提供了非常完善的基础代码库，覆盖了网络、文件、GUI、数据库、文本等大量内容，被形象地称作“内置电池(Batteries

included)”。用Python开发，许多功能不必从零编写，直接使用现成的即可。

除了内置的库外，Python还有大量的第三方库，也就是别人开发的，供你直接使用的东西。当然，如果你开发的代码通过很好的封装，

也可以作为第三方库给别人使用。

许多大型网站就是用Python开发的，例如YouTube、Instagram，还有国内的豆瓣。很多大公司，包括Google、Yahoo等，甚至

NASA(美国航空航天局)都大量地使用Python。

龟叔给Python的定位是“优雅”、“明确”、“简单”，所以Python程序看上去总是简单易懂，初学者学Python，不但入门容易，而且

将来深入下去，可以编写那些非常非常复杂的程序。

总的来说，Python的哲学就是简单优雅，尽量写容易看明白的代码，尽量写少的代码。如果一个资深程序员向你炫耀他写的晦涩难懂、

动不动就几万行的代码，你可以尽情地嘲笑他。

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