Python是一门富有魅力的编程语言，拥有丰富的功能和库，以及强大的社区支持。然而，有一些核心功能经常被忽视，而它们实际上可以极大地提高代码的质量、可读性和性能。
很多Python开发者在编写命令行工具时仍然使用sys.argv或自己编写的参数解析代码，但Python标准库中有一个强大的工具可以更轻松地处理命令行参数，那就是argparse库。它允许定义命令行选项、参数和子命令，自动生成帮助信息，还支持类型检查和默认值设置。
拥有八年经验的码农我来说，通过python写一些自动化脚本是很平常的事情，至于为什么大多数都是通过python语言来完成，想必和python易读性、丰富的库和跨平台特性让更多的人选择它 ，了解python爬虫的特性，才能更好的学习python爬虫。
本文整理了 26 个 Python 有用的技巧，将按照首字母从 A~Z 的顺序分享其中一些内容。
python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是，当你可以编写这样的代码时，很难用其他方式反驳：
Pandas是最著名的Python机器学习库之一。该库旨在用于数据分析和操作。此外，它很有用，因为它将一些 Python 最伟大和最值得信赖的库合并到一个包中。因此，它易于使用和应用。
Python 虽然是脚本语言，但是因为其易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据科学，用 Python 是很自然的事。磨刀不误砍柴工，要入门人工智能领域，就必须掌握 Python。让我们来看看 Peter Gleeson 整理的 26 个 Python 有用的技巧。
【导读】Python 虽然是脚本语言，但是因为其易学，迅速成为科学家的工具，从而积累了大量的工具库、架构，人工智能涉及大量的数据科学，用 Python 是很自然的事。磨刀不误砍柴工，要入门人工智能领域，就必须掌握 Python。让我们来看看 Peter Gleeson 整理的 26 个 Python 有用的技巧。
Python 编程语言已经成为 IT 中使用的最流行的语言之一。成功的一个原因是它可以用来解决各种问题。从网站开发到数据科学、机器学习到任务自动化，Python 生态系统有丰富的框架和库。本文将介绍 Fedora 软件包集合中提供的一些有用的 Python shell 来简化开发。
为什么我喜欢Python？对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言，另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
一门语言好用、方便的程度在很多时候会取决于这门语言相关的库够不够丰富，Python 之所以火爆除了其本身的语法和特性之外，还在一定程度上取决于其有太多太多库的支持，不论是官方维护的还是第三方开发的。就比如说做机器学习为什么很多人都用 Python，一个非常大的因素就是 TensorFlow 和 PyTorch 对 Python 的支持。当然在这里并不是说 Python 的库真的就全的不要不要的，它在某些领域或者项目的生态还是有待完善的。
曾几何时，我们中的一个人（Lacey）盯了一个多小时的 Python 文档中描述日期和时间格式化字符串的表格。当我试图编写从 API 中将日期时间字符串转换为 Python datetime 对象时，我很难理解其中的特定部分，因此我决定请求帮助。
每天使用Python是我内在工作的一部分。在这个过程中，我学会了一些有用的技巧和心得。
作为一名数据工作者，我们每天都在使用 Python处理大多数工作。在此过程中，我们会不断学到了一些有用的技巧和窍门。
对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
除了将字符串转换为更有用的 Python 对象之外，还有许多库具有一些有用的方法和工具，可以让你更轻松地进行时间测试、将时间转换为不同的时区、以人类可读的格式输出时间信息，本文将介绍以下六个Python的时间日期库：
有很多不同的方法来安装matplotlib，最好的方法取决于你正在使用什么操作系统，你已经安装了什么，以及如何使用它。为了避免在此页面上浏览所有细节（和潜在的并发症），有几个方便的选择。
原文链接：https://medium.com/tech-explained/top-15-python-packages-you-must-try-c6a877ed3cd0
为什么我喜欢 Python ？对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得 Python 真正强大和流行。
对于初学者来说，这是一种简单易学的编程语言；另一个原因：大量开箱即用的第三方库，正是 23 万个由用户提供的软件包使得 Python 真正强大和流行
在这里，我在本文中简单介绍15 个好用到爆的 Python 实用技巧，如果你对其中一个或多个感兴趣，可以看一下，希望对你能有所帮助。
Requests——Kenneth Reitz写的最富盛名的http中oPython程序员都应该有它。
人们还经常把 Python 笑称为「可执行伪码（executable pseudocode）」。但是，当你可以编写这样的代码时，很难去反驳这种言论：
为什么Python被大家当作是作为入门的第一语言？不仅是因为它简单易学，还有一个原因就是：市面上有着大量开箱即用的第三方库，正是23万个由用户提供的软件包使得Python真正强大和流行。
谷歌的AI击败了一位围棋大师，是一种衡量人工智能突然的快速发展的方式，也揭示了这些技术如何发展而来和将来可以如何发展。 人工智能是一种未来性的技术，目前正在致力于研究自己的一套工具。一系列的进展在过去
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。 当然，它也有些缺点；其中一个是工具和库过于分散。如果你是拥有unix思维（unix-minded）的人，你会觉得每个工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同库和工具的优缺点，这样在构建系统时才能做出合理的决策。工具本身不能改善系统或产品，但是使用正确的工具，我们可以工作得更高效，生产率更高。因此了解正确的工具，对你的工作领域是非常重要的。 这篇文章的目的就是
最近一段时间Python已经成为数据科学行业中大火的编程语言，今天技术学派收集了一些较为高效的语言处理Python库。下面分享给大家。
Python是最好的编程语言之一，在科学计算中用途广泛：计算机视觉、人工智能、数学、天文等。它同样适用于机器学习也是意料之中的事。
很多伙伴们在学习Python的过程中，更倾向于在Github上寻找Python学习资料，今天就和大家分享Github上7个绝佳的Python编程学习的开源库：
我个人在尝试在我的Linux和Windows机器上安装Python时曾遇到过各种各样的问题。一般在出问题之前安装总是很顺利。出了问题之后要么是兼容性问题，要么是关于某种依赖性缺失的问题。
本文将介绍如何使用Python获取操作系统的相关信息。首先简要回答标题问题：通过使用Python的内置模块和第三方库，可以轻松获取操作系统的类型、版本、主机名、CPU架构等信息。
有许多安装 matplotlib 的不同方法，最好的方法取决于你使用的操作系统，已经安装的内容以及如何使用它。 为了避免涉及本页上的所有细节（和潜在的复杂性），有几个方便的选项。
Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程及相关电子版书籍，欢迎前来领取！
如果我们把互联网比作一张大的蜘蛛网，数据便是存放于蜘蛛网的各个节点，而爬虫就是一只小蜘蛛，
在信息爆炸的时代，新闻和舆情分析对于企业和个人来说都具有重要意义。而Python作为一门优秀的编程语言，非常适合用于构建强大的爬虫工具，并用于抓取和分析新闻数据。本文将分享使用Python爬虫抓取和分析新闻数据，并进行舆情分析的实战经验，帮助你掌握这一有用的技能。
从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅程之前，先回答第一
SQLMap是一个自动化的SQL注入工具，其主要功能是扫描、发现并利用给定URL的SQL注入漏洞。SQLMap内置了很多绕过插件，支持的数据库是MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird、Sybase和SAP MaxDB。SQLMap采用了以下五种独特的SQL注入技术。
译者：Allen 从Python菜鸟到Python Kaggler的旅程（译注：Kaggle是一个数据建模和数据分析竞赛平台） 假如你想成为一个数据科学家，或者已经是数据科学家的你想扩展你的技能，那么你已经来对地方了。本文的目的就是给数据分析方面的Python新手提供一个完整的学习路径。该路径提供了你需要学习的利用Python进行数据分析的所有步骤的完整概述。如果你已经有一些相关的背景知识，或者你不需要路径中的所有内容，你可以随意调整你自己的学习路径，并且让大家知道你是如何调整的。 步骤0：热身 开始学习旅
作为一名数据科学家，使用Python称得上是我的家常便饭。一路走来，现在我已经搜集了不少有用的小技巧，是时候该把它们分享给大家了！
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