Python

特征：解释型语言，代码精简

显卡与GPU

显卡：显示适配器
GPU：图形处理器
CUDA：Compute Unified Device Architecture，NVIDIA推出的并行计算架构

集显：CPU就是显卡的处理器
核显：显卡的处理器（GPU）是CPU的一部分
独显：显卡有专门的处理器（GPU）和显存

总结：有GPU的机子不一定有独立显卡，可以通过判断 GPU发行商 或者 是否支持CUDA 来判断是否是独立显卡

Windows 环境搭建

1、安装Anaconda(Python包管理工具)，里面的Jupyter Notebook是python编辑器
2、设置环境变量PATH：anaconda/、anaconda/Scripts、anaconda/Library/bin
3、环境操作：Anaconda图形界面-> Enviroments，查看环境列表（conda env list），创建新环境（conda create --name newEnv），切换到新环境（activate newEnv）
4、添加镜像源：Anaconda图形界面-> Channels （conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/）（此为清华TUNA镜像源）
5、安装python包：Anaconda图形界面-> Not Installed -> Apply（pip install tensorflow）
安装时指定源： pip install tensorflow -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
安装时指定版本：pip install numpy==1.16.4
卸载：pip uninstall numpy
查看已安装包：conda list
6、安装pycharm（JetBrains 出品的 Python IDE）
7、在pycharm中新建项目
8、给pycharm指定3中创建的环境，File -> Settings -> Project -> Project Interpreter -> 齿轮 -> Add -> Virtualenv Enviroment -> Existing enviroment -> Interpreter 选择环境目录中的python.exe
9、python交互式环境：命令行 -> python
10、执行python：pycharm -> 右键 -> run（python xx.py），py文件里的main()函数会被执行

python 语法

布尔值：True False
空值：None
注释：#
list操作：L.append('Paul') L.insert(0, 'Paul') L.pop(2)
list切片：L[0:3]（从0取到3），L[::2]（每2个元素取一个） # 字符串也可以切片
元组tuple：t = ('Adam', 'Lisa', 'Bart') # 不能修改的数组
if语句：

if age >= 18:
    print 'adult' # 以缩进来区分代码块
elif age >= 6:
    print 'teenager'
else:
    print 'teenager'

for语句：

for name in L:
    print name
    continue

while语句：

while x < N:
    print x
    x = x + 1
    break

dict：

d = {
    'Adam': 95,
    'Lisa': 85,
    'Bart': 59
}
d['Paul'] = 72
d.get('Bart')

遍历dict：for key in d: 或 for key in d.values(): 或 for key, value in d.items():
set:

s = set(['A', 'B', 'C', 'C'])
s.add(4)
s.remove(4)
if 'A' in s:

定义函数

def my_abs(x, n=2):  # 参数默认值
    if x >= 0:
        return x, 1  # 可以返回多个值
    else:
        return -x

函数调用：x, y = move(100, 100, 60, math.pi / 6)
可变参数
def fn(*args): # 接收任意个数的参数
print args

生成列表： [x * x for x in range(1, 11)]

函数式编程
高阶函数：参数为函数 的函数
map(f, list)：类似于 [].map(f)
reduce(f, list)：取连个元素进行f计算，结果再与下个元素计算，最终返回一个结果
filter(f, list)：类似于 [].filter(f)
sorted(list, f)：排序
闭包：函数中返回函数，调用外层函数时，产生闭包
匿名函数：lambda x: x * x 即 def f(x): return x * x

装饰器函数
目的：在不改原函数的情况下对原函数进行了增强
在装饰器函数中定义一个新函数，在新函数中调用原函数，装饰器函数返回新函数
装饰器函数调用：f = decorator(f) # 新函数名与原函数名相同，从而隐藏了原函数
python内置的调用装饰器函数的写法
@decorator # 用decorator装饰f，装饰后 函数名不变
def f(x):
return x
偏函数：f1 = functools.partial(f, base=2) # f2 即 f 的柯里化

模块
包：有一个 init.py 的目录
模块：即一个py文件
导入模块：import math
导入模块里的函数：from math import pow, sin, log
导入python新版本的特性：
from __future__ import division # 会覆盖当前python版本division

类
类定义

class Person(object，A):  # 继承 object 和 A
    def __init__(self, name):  # 构造函数
        self.name = name
        self.__job = 'Student'  # 私有属性
    address = 'Earth'    # 类属性
    def get_name(self):  # 成员方法
        return self.__name
        @classmethod
    def how_many(cls):   # 类方法
        return cls.count

创建实例：xiaoming = Person()
设置实例属性：xiaoming.name = 'Xiao Ming'
类属判断：isinstance(p, Person)、type(s)
获取对象的所有属性：dir(s)
类的特殊方法：str（用于print函数），len（用于len函数），cmp（用于cmp函数）等
with as语法：

with session as sess:
    print ""

session对象的enter()方法的返回值赋值给sess，代码块执行完之后，调用session的exit()方法