Python 解决你的实际问题可以在哪些地方找资料?

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Python 解决你的实际问题可以在哪些地方找资料?,第1张

Python 标准库:

应该浏览一下这份文档,它为标准库中的类型、函数和模块提供了完整(尽管很简略)的参考资料。标准的 Python 发布版包括了 大量 的附加模块。其中有针对读取 Unix 邮箱、接收 HTTP 文档、生成随机数、解析命令行选项、写 CGI 程序、压缩数据以及很多其它任务的模块。略读一下库参考会给你很多解决问题的思路。

安装 Python 模块 展示了如何安装其他 Python 用户编写的附加模块。

Python 语言参考: 详细说明了 Python 语法和语义。

它读起来很累,不过对于语言本身,有份完整的手册很有用。

其它 Python 资源:

http://www.python.org: Python 官方网站。它包含代码、文档和 Web 上与 Python 有关的页面链接该网站镜像于全世界的几处其它问题,类似欧洲、日本和澳大利亚。

镜像可能会比主站快,这取决于你的地理位置。

http://docs.python.org: 快速访问 Python 的文档。

http://pypi.python.org: Python 包索引,以前昵称为奶酪店,索引了可供下载的,用户创建的 Python 模块。如果你发布了代码,可以注册到这里,这样别人可以找到它。

http://code.activestate.com/recipes/langs/python/: Python 食谱是大量的示例代码、大型的集合,和有用的脚本。

值得关注的是这次资源已经结集成书,名为《Python 食谱》(O’Reilly &Associates, ISBN 0-596-00797-3。)

http://scipy.org: The Scientific Python 项目包括数组快速计算和处理模块,和大量线性代数、傅里叶变换、非线性solvers、随机数分布,统计分析以及类似的包。

与 Python 有关的问题,以及问题报告,可以发到新闻组 comp.lang.python ,或者发送到邮件组 [email protected] 。新闻组和邮件组是开放的,所以发送的消息可以自动的跟到另一个之后。每天有超过 120 个投递(高峰时有数百),提问(以及回答)问题,为新功能提建议,发布新模块。在发信之前,请查阅 常见问题 (亦称 FAQ),或者在 Python 源码发布包的 Misc/ 目录中查阅。邮件组也可以在 http://mail.python.org/pipermail/ 访问。FAQ回答了很多被反复提到的问题,很可能已经解答了你的问题。

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只是为了安全起见:如果你要在python中声明一个多维的0列表,你必须使用像这样的列表:

buckets = [[0 for col in range(5)] for row in range(10)]

以避免引用共享。

有关更多详细信息,请参阅Python FAQ。

第一种方法:使用正则表达式判断字符串是否包含字母

第二种方法:使用isalpha()。是字母的时候返回True,不是字母的时候返回False,

原文至:https://www.py.cn/faq/python/12102.html