代码编程库
1、learn-python3
这个存储库一共有19本Jupyter笔记本。它涵盖了字符串和条件之类的基础知识，然后讨论了面向对象编程，以及如何处理异常和一些Python标准库的特性等。每一个主题都有一个“notebook”链接，它会向你介绍该主题和一些示例代码，当你完成这些内容之后，还有一个练习链接，点击后你就可以做一些测试题。
项目地址：https://github.com/jerry-git/learn-python3
2、learn-python
这个存储库还可以作为Python的介绍，帮助你从初级水平上升至中级，这里的中级指的是熟练地使用这种编程语言，而不仅仅是简单的循环和算法。该存储库是一个Python脚本集合，每个脚本都是一个核心类别的子主题，比如“操作符”、“数据类型”和“控制流”。
你不必完整地学习该课程，正如作者指出的那样，你还可以将存储库用作备忘单，在需要的时候，快速查找，查看文档，查看代码，然后运行测试，看代码是否能正常运行，是否按照代码准则编写。
项目地址：https://github.com/trekhleb/learn-python/blob/master/src/control_flow/test_if.py
3、full-speed-python
该存储库快速介绍了字符串和列表等基础知识，然后快速深入到更高级的主题，“类”和“异步编程”等，作者在写这本书时采用了一种实用的方法，用代码示例简要介绍了每个主题，然后直接跳到练习问题，让读者可以自己尝试。你可以在项目详情页下载pdf/epub文件。
项目地址：https://github.com/joaoventura/full-speed-python
关于3个最佳学习Python编程的开源库，青藤小编就和您分享到这里了。如果您对python编程有浓厚的兴趣，希望这篇文章可以为您提供帮助。如果您还想了解更多关于python编程的技巧及素材等内容，可以点击本站的其他文章进行学习。
Ⅱ 好学编程：推荐 10 个 Github 热门且实用的 Python库！
本文重点推荐十款广受欢迎且实用的Python库，以助编程爱好者提升工作效率。让我们一起来探索这十款库的独特之处：
1、Typer：Typer是FastAPI的升级版，专为构建API服务设计，提供简单易懂的CLI验证，并与Click工具无缝结合，简化功能实现。
2、Rich：赋予CLI界面色彩，提供丰富的文本格式、表格、进度条等功能，支持Python 3.6.1及以上版本，增强终端交互体验。
3、Dear PyGui：一个功能强大且易于使用的GUI框架，通过即时模式和GPU优化实现动态界面渲染，支持多种操作系统。
4、PrettyErrors：简化Python错误信息展示，以清晰、彩色的样式标注文件栈踪迹，过滤冗余信息，提高调试效率。
5、Diagrams：利用Python代码绘制图表与结构图，借助Graphviz渲染，适用于云系统结构可视化。
6、Hydra和OmegaConf：协同工作，简化配置管理，加速实验运行速度，支持分布式训练与云系统集成。
7、PyTorch Lightning：Facebook推出的高性能AI研究工具，解析PyTorch代码，实现模型与硬件的高效运行。
8、Hummingbird：微软研究成果，加速ML模型，提供统一推理API，支持多种模型与格式。
9、HiPlot：Facebook AI发行的交互式可视化工具，分析复杂ML模型与超参数，提供平行图等图像方式。
10、Scalene：Python脚本性能分析器，显示CPU和内存使用情况，提升代码效率。
除了这十款库，还有Norfair、Quart、Alibi-detect、Einops等高性能库，详情请参阅底部链接。
你是否已找到今年使用的理想Python库？敬请关注好学编程，持续获取更多编程技巧。
Ⅲ 各种编程语言的深度学习库整理大全！
各种编程语言的深度学习库整理大全！
Python1. Theano是一个python类库，用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。
1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库，它的设计参考了Torch，用Python语言编写，支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。
2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库，如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。
3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装库，基于Theano。它遵循简洁化、透明化、模块化、实用化和专一化的原则。
4.Blocks也是一个基于Theano的帮助搭建神经网络的框架。
2. Caffe是深度学习的框架，它注重于代码的表达形式、运算速度以及模块化程度。它是由伯克利视觉和学习中心（Berkeley Vision and Learning Center, BVLC）以及社区成员共同开发。谷歌的DeepDream项目就是基于Caffe框架完成。这个框架是使用BSD许可证的C++库，并提供了Python调用接口。
3. nolearn囊括了大量的现有神经网络函数库的封装和抽象接口、大名鼎鼎的Lasagne以及一些机器学习的常用模块。
4. Genism也是一个用Python编写的深度学习小工具，采用高效的算法来处理大规模文本数据。
5. Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。
6. deepnet是基于GPU的深度学习算法函数库，使用Python语言开发，实现了前馈神经网络（FNN）、受限玻尔兹曼机（RBM）、深度信念网络（DBN）、自编码器（AE）、深度玻尔兹曼机（DBM）和卷积神经网络（CNN）等算法。
7. Hebel也是深度学习和神经网络的一个Python库，它通过pyCUDA控制支持CUDA的GPU加速。它实现了最重要的几类神经网络模型，提供了多种激活函数和模型训练方法，例如momentum、Nesterov momentum、dropout、和early stopping等方法。
8. CXXNET是一个基于MShadow开发的快速、简洁的分布式深度学习框架。它是一个轻量级、易扩展的C++/CUDA神经网络工具箱，提供友好的Python/Matlab接口来进行训练和预测。
9. DeepPy是基于NumPy的深度学习框架。
10. DeepLearning是一个用C++和Python共同开发的深度学习函数库。
11. Neon是Nervana System 的深度学习框架，使用Python开发。
Matlab
1. ConvNet 卷积神经网络是一类深度学习分类算法，它可以从原始数据中自主学习有用的特征，通过调节权重值来实现。
2. DeepLearnToolBox是用于深度学习的Matlab/Octave工具箱，它包含深度信念网络（DBN）、栈式自编码器（stacked AE）、卷积神经网络（CNN）等算法。
3. cuda-convet是一套卷积神经网络（CNN）代码，也适用于前馈神经网络，使用C++/CUDA进行运算。它能对任意深度的多层神经网络建模。只要是有向无环图的网络结构都可以。训练过程采用反向传播算法（BP算法）。
4. MatConvNet是一个面向计算机视觉应用的卷积神经网络（CNN）Matlab工具箱。它简单高效，能够运行和学习最先进的机器学习算法。
CPP
1. eblearn是开源的机器学习C++封装库，由Yann LeCun主导的纽约大学机器学习实验室开发。它用基于能量的模型实现卷积神经网络，并提供可视化交互界面（GUI）、示例以及示范教程。
2. SINGA是Apache软件基金会支持的一个项目，它的设计目标是在现有系统上提供通用的分布式模型训练算法。
3. NVIDIA DIGITS是用于开发、训练和可视化深度神经网络的一套新系统。它把深度学习的强大功能用浏览器界面呈现出来，使得数据科学家和研究员可以实时地可视化神经网络行为，快速地设计出最适合数据的深度神经网络。
4. Intel? Deep Learning Framework提供了Intel?平台加速深度卷积神经网络的一个统一平台。
Java
1. N-Dimensional Arrays for Java (ND4J) 是JVM平台的科学计算函数库。它主要用于产品中，也就是说函数的设计需求是运算速度快、存储空间最省。
2. Deeplearning4j 是第一款商业级别的开源分布式深度学习类库，用Java和Scala编写。它的设计目的是为了在商业环境下使用，而不是作为一款研究工具。
3. Encog是一个机器学习的高级框架，涵盖支持向量机、人工神经网络、遗传编程、贝叶斯网络、隐马可夫模型等，也支持遗传算法。
JavaScript
1. Convnet.js 由JavaScript编写，是一个完全在浏览器内完成训练深度学习模型（主要是神经网络）的封装库。不需要其它软件，不需要编译器，不需要安装包，不需要GPU，甚至不费吹灰之力。
Lua
1. Torch是一款广泛适用于各种机器学习算法的科学计算框架。它使用容易，用快速的脚本语言LuaJit开发，底层是C/CUDA实现。Torch基于Lua编程语言。
Julia
1. Mocha是Julia的深度学习框架，受C++框架Caffe的启发。Mocha中通用随机梯度求解程序和通用模块的高效实现，可以用来训练深度/浅层（卷积）神经网络，可以通过（栈式）自编码器配合非监督式预训练（可选）完成。它的优势特性包括模块化结构、提供上层接口，可能还有速度、兼容性等更多特性。
Lisp
1. Lush(Lisp Universal Shell)是一种面向对象的编程语言，面向对大规模数值和图形应用感兴趣的广大研究员、实验员和工程师们。它拥有机器学习的函数库，其中包含丰富的深度学习库。
Haskell
1. DNNGraph是Haskell用于深度神经网络模型生成的领域特定语言（DSL）。
.NET
1. Accord.NET 是完全用C#编写的.NET机器学习框架，包括音频和图像处理的类库。它是产品级的完整框架，用于计算机视觉、计算机音频、信号处理和统计应用领域。
R
1. darch包可以用来生成多层神经网络（深度结构）。训练的方法包括了对比散度的预训练和众所周知的训练算法（如反向传播法或共轭梯度法）的细调。
2. deepnet实现了许多深度学习框架和神经网络算法，包括反向传播(BP)、受限玻尔兹曼机(RBM)、深度信念网络(DBP)、深度自编码器(Deep autoencoder)等等。
Ⅳ 好学编程：Python基础提升推荐！40个常用第三方库
Python是一门功能强大且广泛应用的编程语言，拥有丰富的第三方库生态系统，可为开发者提供各种功能和工具。本文介绍Python3中的常用第三方库，按分类罗列，无论你是初学者还是有经验的开发者，这些库都能帮助提高开发效率与扩展功能。
文本处理：Nltk、Spacy、TextBlob、Gensim、PyPDF2
Nltk：广泛使用的自然语言处理工具包，提供丰富的语料库和函数，用于文本分类、标记、分块、词性标注、语义分析等任务。
Spacy：工业级自然语言处理库，提供高性能文本处理和分析功能，支持分词、词性标注、命名实体识别、句法分析等，具有出色的速度和内存效率。
TextBlob：简单易用的文本处理和情感分析库，基于Nltk和Pattern，提供分词、词性标注、情感分析、文本翻译等，简化文本处理过程。
Gensim：用于主题建模和文本相似性计算的库，提供简单且高效的API，从大量文本数据中提取主题和计算文本之间的相似性。
PyPDF2：处理PDF文件的库，提供合并、分割、提取文本和图像等操作功能。
网络与Web开发：Requests、Flask、Django、Scrapy、Tornado
Requests：简单而优雅的HTTP库，用于发送各种类型的HTTP请求，提供简洁API，使HTTP请求操作变得方便。
Flask：轻量级Web框架，适用于构建小型和中型Web应用，具有简单、灵活和易扩展的特点。
Django：全功能Web框架，适用于大型复杂Web应用，提供ORM、表单处理、认证系统等强大功能，高效开发和管理Web应用。
Scrapy：高效可扩展的网络爬虫框架，用于抓取和提取结构化数据，提供丰富功能和工具，轻松构建和管理爬虫。
Tornado：异步Web框架和网络库，适用于高并发Web应用和实时应用，采用非阻塞IO模型，具有出色性能和扩展性。
数据库与数据存储：sqlAlchemy、psycopg2、pymongo、redis-py、sqlite3
SQLAlchemy：数据库ORM工具，简化数据库操作和管理，支持多种数据库后端，提供高级查询语言和表达能力。
psycopg2：PostgreSQL数据库连接和操作驱动程序，提供高性能和稳定连接，支持SQL查询和事务管理。
pymongo：MongoDB数据库连接和操作驱动程序，提供简单灵活API，使数据清洗、转换和分析操作变得容易。
redis-py：Redis数据库连接和操作驱动程序，提供简单API，执行常见Redis操作，如键值对设置、数据获取和事务。
sqlite3：Python内置数据库操作库，连接和操作SQLite数据库，提供简单API，适用于小型和嵌入式数据库应用。
数据分析与科学计算：NumPy、pandas、Matplotlib、SciPy、scikit-learn
NumPy：Python中用于数值计算的核心库，提供高效多维数组对象和丰富数学函数，简化数值计算和数据处理过程。
pandas：数据分析与处理的强大库，高效数据结构和操作功能，方便数据清洗、转换和分析。
Matplotlib：数据可视化库，提供丰富绘图工具和API，使数据可视化变得更简单和美观。
SciPy：科学计算库，提供多种数学、科学和工程计算功能和工具，解决科学计算问题。
scikit-learn：机器学习库，提供机器学习算法和工具，用于数据挖掘、模型训练和预测分析任务，简化机器学习流程。
图像处理与计算机视觉：OpenCV、Pillow、scikit-image、PyTorch、TensorFlow
OpenCV：广泛使用的计算机视觉库，提供图像处理和计算机视觉算法，如图像滤波、边缘检测、物体识别等。
Pillow：图像处理库，提供图像操作、格式转换、增强功能，易于安装和使用。
scikit-image：图像处理库，提供多种图像处理算法和工具，如滤波、边缘检测、图像分割等，基于NumPy数组，与其他科学计算库集成。
PyTorch：深度学习库，提供灵活的张量操作和高级神经网络模型，广泛用于计算机视觉任务，如图像分类、目标检测、图像生成。
TensorFlow：机器学习和深度学习库，提供丰富工具和算法，广泛用于图像识别、目标检测、图像生成等任务，具有强大计算图和自动求导功能。
自动化与测试：Selenium、Pytest、unittest、Mock、Coverage
Selenium：Web自动化测试库，提供丰富的API和工具，模拟用户与浏览器交互，支持多种浏览器，进行各种Web操作和验证。
Pytest：简单强大测试框架，使编写和运行测试变得简单有效，支持自动发现测试用例、丰富断言和测试报告。
unittest：Python标准库之一，提供功能齐全单元测试框架，支持测试用例组织、断言和测试报告。
Mock：测试库，提供强大工具替代测试过程中的依赖项，模拟函数、类和对象，为测试提供所需行为和状态。
Coverage：代码覆盖率测量工具，帮助开发人员确定测试用例是否覆盖代码所有部分，生成详细报告显示执行和未执行代码。
安全与加密：cryptography、bcrypt、PyJWT、oauthlib、PyCryptodome
cryptography：加密与解密库，提供各种加密算法和工具，保护数据安全性，支持对称加密、非对称加密、哈希算法等。
bcrypt：密码哈希库，安全存储和验证密码，使用随机盐和可调整计算强度，防止密码猜测和暴力破解。
PyJWT：JSON Web令牌库，生成、签名和验证JSON Web令牌，基于JWT标准，提供安全身份验证和授权机制。
oauthlib：OAuth库，处理OAuth认证流程和协议，提供OAuth1和OAuth2实现，支持客户端和服务器端认证和授权。
PyCryptodome：加密与解密库，提供各种加密算法和工具，包括对称加密、非对称加密、哈希算法等。
其他常用库：datetime、logging、argparse、configparser、asyncio
datetime：日期与时间处理库，提供日期、时间、时间间隔和日期时间操作计算功能。
logging：日志记录库，提供灵活日志记录功能，可将日志输出至控制台、文件或其他目标。
argparse：命令行参数解析库，提供简单和灵活命令行参数解析功能，处理不同参数类型和选项。
configparser：配置文件解析库，提供简单和灵活方式读取和写入配置文件，配置应用行为。
asyncio：异步编程库，提供基于事件循环和协程编程模型，编写高效异步代码。
以上是Python3中常用第三方库的分类罗列，每个分类包含多个库供选择。还有更多其他优秀库未在此一一列举，可根据需求进一步探索。
以上是本次分享的全部内容，持续关注好学编程，了解更多编程技巧。