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Python入门指南：Mark Lutz的《Learning Python 5th Edition》

learning

2013

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1594页

"《Learning Python (2013)》是Mark Lutz编著的一本经典教程，专为编程初学者设计，旨在帮助读者全面理解Python语言的基本结构和框架。这本书适合那些希望通过一个入门级别的指南建立对Python基础知识的理解，而不是已经有一定编程经验的人，后者则可以考虑直接使用《Learn Python The Hard Way》进行更深入的学习。本书第五版于2013年发布，它覆盖了Python 2.x版本的内容，当时的Python正处于广泛使用的阶段。作者Mark Lutz以其通俗易懂的语言和详实的讲解，使复杂概念变得易于掌握。书中不仅涵盖了语法、数据类型、控制流、函数和模块等基础知识，还包括了面向对象编程、异常处理、网络编程和数据库操作等高级主题。在出版方面，这本书由O'Reilly Media出版，享有版权保护，可以在美国印刷并在线购买，包括通过Safari Books Online获取电子版。同时，提供了详细的修订历史，以跟踪每次更新的内容和发布时间。O'Reilly Nutshell Handbook和O'Reilly品牌标识都是该公司的注册商标。学习者可以通过编辑Rachel Roumeliotis、生产编辑Christopher Hearse、校对员Rachel Monaghan、校对员Julie Van Keuren等专业团队的合作，确保信息准确无误。封面设计由Randy Comer负责，内部设计由David Futato操刀，插图则出自Rebecca Demarest之手，共同打造了一本既美观又实用的教程。如果你正在寻找一本系统化的Python学习指南，无论你是新手还是希望回顾基础知识，或者对Python 2.x时代的编程有所了解，《Learning Python (2013)》都是一个理想的选择。通过阅读和实践书中的内容，你将建立起坚实的Python编程基础，并逐步探索其强大的功能和应用领域。"

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# Comments 444

The dir Function 444

Docstrings: __doc__ 446

PyDoc: The help Function 449

PyDoc: HTML Reports 452

Beyond docstrings: Sphinx 461

The Standard Manual Set 461

Web Resources 462

Published Books 463

Common Coding Gotchas 463

Chapter Summary 465

Test Your Knowledge: Quiz 466

Test Your Knowledge: Answers 466

Test Your Knowledge: Part III Exercises 467

Part IV. Functions and Generators

16. Function Basics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 473

Why Use Functions? 474

Coding Functions 475

def Statements 476

def Executes at Runtime 477

A First Example: Definitions and Calls 478

Definition 478

Calls 478

Polymorphism in Python 479

A Second Example: Intersecting Sequences 480

Definition 481

Calls 481

Polymorphism Revisited 482

Local Variables 483

Chapter Summary 483

Test Your Knowledge: Quiz 483

Test Your Knowledge: Answers 484

17. Scopes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 485

Python Scope Basics 485

Scope Details 486

Name Resolution: The LEGB Rule 488

Scope Example 490

The Built-in Scope 491

The global Statement 494

xiv | Table of Contents

Program Design: Minimize Global Variables 495

Program Design: Minimize Cross-File Changes 497

Other Ways to Access Globals 498

Scopes and Nested Functions 499

Nested Scope Details 500

Nested Scope Examples 500

Factory Functions: Closures 501

Retaining Enclosing Scope State with Defaults 504

The nonlocal Statement in 3.X 508

nonlocal Basics 508

nonlocal in Action 509

Why nonlocal? State Retention Options 512

State with nonlocal: 3.X only 512

State with Globals: A Single Copy Only 513

State with Classes: Explicit Attributes (Preview) 513

State with Function Attributes: 3.X and 2.X 515

Chapter Summary 519

Test Your Knowledge: Quiz 519

Test Your Knowledge: Answers 520

18.

Arguments . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 523

Argument-Passing Basics 523

Arguments and Shared References 524

Avoiding Mutable Argument Changes 526

Simulating Output Parameters and Multiple Results 527

Special Argument-Matching Modes 528

Argument Matching Basics 529

Argument Matching Syntax 530

The Gritty Details 531

Keyword and Default Examples 532

Arbitrary Arguments Examples 534

Python 3.X Keyword-Only Arguments 539

The min Wakeup Call! 542

Full Credit 542

Bonus Points 544

The Punch Line... 544

Generalized Set Functions 545

Emulating the Python 3.X print Function 547

Using Keyword-Only Arguments 548

Chapter Summary 550

Test Your Knowledge: Quiz 551

Test Your Knowledge: Answers 552

Table of Contents | xv

19. Advanced Function Topics . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 553

Function Design Concepts 553

Recursive Functions 555

Summation with Recursion 555

Coding Alternatives 556

Loop Statements Versus Recursion 557

Handling Arbitrary Structures 558

Function Objects: Attributes and Annotations 562

Indirect Function Calls: “First Class” Objects 562

Function Introspection 563

Function Attributes 564

Function Annotations in 3.X 565

Anonymous Functions: lambda 567

lambda Basics 568

Why Use lambda? 569

How (Not) to Obfuscate Your Python Code 571

Scopes: lambdas Can Be Nested Too 572

Functional Programming Tools 574

Mapping Functions over Iterables: map 574

Selecting Items in Iterables: filter 576

Combining Items in Iterables: reduce 576

Chapter Summary 578

Test Your Knowledge: Quiz 578

Test Your Knowledge: Answers 578

20. Comprehensions and Generations . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 581

List Comprehensions and Functional Tools 581

List Comprehensions Versus map 582

Adding Tests and Nested Loops: filter 583

Example: List Comprehensions and Matrixes 586

Don’t Abuse List Comprehensions: KISS 588

Generator Functions and Expressions 591

Generator Functions: yield Versus return 592

Generator Expressions: Iterables Meet Comprehensions 597

Generator Functions Versus Generator Expressions 602

Generators Are Single-Iteration Objects 604

Generation in Built-in Types, Tools, and Classes 606

Example: Generating Scrambled Sequences 609

Don’t Abuse Generators: EIBTI 614

Example: Emulating zip and map with Iteration Tools 617

Comprehension Syntax Summary 622

Scopes and Comprehension Variables 623

Comprehending Set and Dictionary Comprehensions 624

xvi | Table of Contents

Extended Comprehension Syntax for Sets and Dictionaries 625

Chapter Summary 626

Test Your Knowledge: Quiz 626

Test Your Knowledge: Answers 626

21. The Benchmarking Interlude . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 629

Timing Iteration Alternatives 629

Timing Module: Homegrown 630

Timing Script 634

Timing Results 635

Timing Module Alternatives 638

Other Suggestions 642

Timing Iterations and Pythons with timeit 642

Basic timeit Usage 643

Benchmark Module and Script: timeit 647

Benchmark Script Results 649

More Fun with Benchmarks 651

Learning Python - Mark Lutz.mobi

　　如果你是一名有经验的程序员，迅速阅读此书可以大体了解Python语言的核心。掌握了Python语言的核心，想再深入了解它的面向对象特性和编程技巧，可以看其他的Python大部头，或者最直接也是最有效的方式，下载并安装Python，在它的“Shell”里边用边学，这样可以事半功倍；如果你英语够好，python.org网站将是你挖宝的必经之地。此书也讲到了Python的这一易学特性，只要你仔细认真，定会从学习中得到乐趣。　　《Python语言入门》曾是我大学时期读过的专业类好书之一，现在在我的同学中传阅。译者翻译得比较准确、通顺。在Python的入门级图书中，《Python语言入门》不失为一部经典之作。

目标检测（Object Detection）是计算机视觉领域的一个核心问题，其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标（物体），并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述：一、基本概念目标检测的任务是解决“在哪里？是什么？”的问题，即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态，加上成像时光照、遮挡等因素的干扰，目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。二、核心问题目标检测涉及以下几个核心问题：分类问题：判断图像中的目标属于哪个类别。定位问题：确定目标在图像中的具体位置。大小问题：目标可能具有不同的大小。形状问题：目标可能具有不同的形状。三、算法分类基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类： Two-stage算法：先进行区域生成（Region Proposal），生成有可能包含待检物体的预选框（Region Proposal），再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法：不用生成区域提议，直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列（YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等）、SSD和RetinaNet等。四、算法原理以YOLO系列为例，YOLO将目标检测视为回归问题，将输入图像一次性划分为多个区域，直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征，使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层，通过卷积层提取图像特征，通过全连接层输出预测结果。五、应用领域目标检测技术已经广泛应用于各个领域，为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域：安全监控：在商场、银行

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