def f_timer(*args, **kwargs):
start = time.time()
result = f(*args, **kwargs)
end = time.time()
print f.__name__, 'took', end - start, 'time'
return result
return f_timer
def get_number():
for x in xrange(5000000):
yield x@timefuncdef expensive_function():
for x in get_number():
i = x ^ x ^ x
return 'some result!'# prints "expensive_function took 0.72583088875 seconds"result = expensive_function()
本人是一名大学生，在我的大学期间。我辅修了人工智能这门课。在人工智能这门课中有一门课程是 Python 从入门到精通，在这里我为大家推荐几本有助于python学习的书籍。下面是我 Python 从入门到精通 课程学习的结课证明。
学习Python推荐用书：《Python程序设计》《数据科学导论：Python语言实现》《Python数据挖掘：概念、方法与实践》《Python3智能数据分析快速入门》《Python爬虫开发与项目实战》。
（一）《Python程序设计》(原书第2版)
推荐语：本书介绍Python的基础知识，旨在帮助学生首先掌握概念，之后通过步骤完备的实例培养学生的问题求解能力。这一版采用Python3，并对全书结构进行了优化，既可作为门程序设计课的入门教材，也可供Python爱好者自学参考。
（二）、《数据科学导论：Python语言实现》(原书第2版)
推荐语：本书首先介绍如何设置基本的数据科学工具箱，然后带你进入数据改写和预处理阶段，这一部分主要是阐明所有与核心数据科学活动相关的数据分析过程，如数据加载、转换、修复以及数据探索和处理等。
通过主要的机器学习算法、图形分析技术，以及所有易于表现结果的可视化工具，实现对数据科学的概述。
（三）、《Python数据挖掘：概念、方法与实践》
推荐语：本书使用Python编程语言和基于项目的方法介绍多种常被忽视的数据挖掘概念，如关联规则、实体匹配、网络分析、文本挖掘和异常检测。
每个章节都全面阐述某种特定数据挖掘技术的基础知识，提供替代方案以评估其有效性，并用真实的数据实现该技术，帮助你“知其然，知其所以然”，从而迈向数据挖掘专家的道路。
（四）、《Python3智能数据分析快速入门》
推荐语：本书假设你有一定的数据分析基础，但是没有Python和AI基础，为了帮助你快速掌握智能数据分析需要的技术和方法，书中有针对性地讲解了Python和AI中必须要掌握的知识点，内容由浅入深，循序渐进。
从环境配置、基本语法、基础函数到第三方库的安装与使用，对各个操作步骤、函数、工具、代码示例等的讲解非常详尽，确保所有满足条件的读者都能快速入门。
（五）、《Python爬虫开发与项目实战》
推荐语：零基础学习爬虫技术，从Python和Web前端基础开始讲起，由浅入深，包含大量案例，实用性强。
孩子与编程猫一见倾心，最期待每次课程后老 师的课程反馈，丽颖老 师对孩子的作业每次都是认真耐心的讲解指导，每一次的课程点评指导都是对孩子的一次鼓励，编程猫带孩子进入了充满幻想奇妙的源码世界，希望孩子也能拥有属于她自己的机器猫。
