本文目录一览：
- 1、对python学习的总结怎么写
- 2、常用的十大python图像处理工具
- 3、Python GUI库大汇总
- 4、2017年10大流行Python库有哪些
- 5、如何学习Python总结之谈
- 6、【Python】基础总结
对python学习的总结怎么写
1.Python初步
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言。公认的特点是简单、易学、免费、开源等等。个人觉得特别喜欢Python的地方是对字符串操作特别的灵活、采取缩进的方式简单明了（虽然百度百科上把这个说成是局限）、以及简单的语法。
Python 和c类似，是顺序进行的，不想visual c++是事件触发不同模块进行的。操作和matlab相似，有编辑窗口，也有一个运行的窗口（交互式解释器），可以编写之后运行，也可以在命令行模式下一条条的完成。
2.基本语法
2.1表达式、数字、/(整除)、%（取余）、**(幂)、#注释；
2.2长整形（后面加L）；十六进制和八进制（和c一样0x和0）；
2.3变量赋值（x=2）、语句、输入输出（input（“哈哈”）、x=input（””））；
2.4 函数：abs()、round()四舍五入
2.5 模块：importmath
3.字符串
3.1 单引号和转义字符
Python中单引号和双引号的作用基本上是一致的，用双引号一般是在所引用的字符串中包含单引号，为了加以区分所以使用双引号。另一个方式就是用/来转义。转义即把后面的一个字符不按照它自身的功能处理而作为普通字符。
3.2 字符串表示
字符串拼接用‘+’，例：x=‘a’ y=’b’ z=x+y
字符串表示：str：把值转换为合理形式的字符串，以便用户理解
repr或‘x’:创建一个字符串，以合法的Python表达式的形式来表示值。
长字符串： 如果字符串太长，可以用三个引号来代替普通的引号。或者在每行末用/转义换行符。
原始字符串：r‘’不会对/做转义处理，会保持字符串内所有字符的原始书写。
3.3 字符串格式
这个和c类似，用格式化操作符（%）来规定诸如长度、精确位、对齐等。
3.4 字符串方法
字符串方法和序列方法类似：对象.方法。常用的有以下几种：
find:在字符串中查找子字符串，返回子字符串所在位置最左端索引，没有则返回-1。
title=’I am achinse’
title.find(‘chi’)
8
注：还可以指定范围：title.find(‘’,0,16),即为从第一个到第16个。
join:在队列中添加元素。
sep=”+”
seq=[‘1’,’2’,’3’,’4’,’5’]
sep.join(seq)
’1+2+3+4+5’
lower:返回字符串的小写版
’I am aChinese’.lower()
I am aChinese
replace:返回某字符串的所有匹配项均被替换之后得到的字符串。
’This is atest’.replace(‘is’,’eez’)
’theez eez atest’
split:join的逆方法，用来将字符串分割成序列
’1+2+3+4’.split(‘+’)
[‘1’,’2’,’3’,’4’]
strip:返回去除两侧（不包括内部）空格的字符串：
’ hh di hh ’.strip()
’hh dihh’
注:还可指定要去除的字符，列为参数即可，注意只去除两侧，中间有也不会去除。
translate：与replace相似，但是只处理单个字符，优势在于可以同时进行多个替换。
3.5 字符串与序列
字符串可以通过list函数转换为序列，序列的操作见下一部分。唯一与标准序列不同的是不可变，不能x[2]=’c’
4.序列
4.1 通用序列操作
索引：如c的下标
分片：[3（起始）:6（去除分片后剩余部分的第一位）] [-3:-1] [0:10:2(步长)]
序列相加、相乘：+ *
in：是否在序列中，返回布尔值
长度、最大（小）值：len() max()min()
4.2 列表
4.2.1基本列表操作
元素赋值、分片赋值（很有意思的操作）
4.2.2 列表方法
对象.方法（参数）
append：用于在列表末尾追加新对象
count：统计某个元素在列表中出现的次数
extend：可以在末尾一次性追加另一个序列中的多个值
index:用于从列表中找出某个值第一个匹配项的索引位置
insert：用于将对象插入到列表中
pop：移除列表中的一个元素（默认是最后一个），并返回该元素的值
remove：用于移除列表中某一个值的第一个匹配项
reverse：将列表中的元素反向存放
sort：在原位置进行排序
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这个假期在学校实验室实习，需要用到python，不过要求不高，需要用python编的程序其实很简单，加上之前有了c语言和delphi的基础，只是大体看了看python的书，这里很想说的是有的时候边学边用，边用边找的学习方式非常有效率！！
python给我最大的感受就是灵活，简单。语法非常贴近自然语言的习惯，而且对于尤其是字符串的处理非常强大，不需要自己再绞尽脑汁像准备ACM那时候那么痛苦，非常喜欢python！！
常用的十大python图像处理工具
原文标题：10 Python image manipulation tools.
作者 | Parul Pandey
翻译 | 安其罗乔尔、JimmyHua
今天，在我们的世界里充满了数据，图像成为构成这些数据的重要组成部分。但无论是用于何种用途，这些图像都需要进行处理。图像处理就是分析和处理数字图像的过程，主要旨在提高其质量或从中提取一些信息，然后可以将其用于某种用途。
图像处理中的常见任务包括显示图像，基本操作如裁剪、翻转、旋转等，图像分割，分类和特征提取，图像恢复和图像识别。Python成为这种图像处理任务是一个恰当选择，这是因为它作为一种科学编程语言正在日益普及，并且在其生态系统中免费提供许多最先进的图像处理工具供大家使用。
让我们看一下可以用于图像处理任务中的常用 Python 库有哪些吧。
1.scikit-image
scikit-image是一个开源的Python包，适用于numpy数组。它实现了用于研究，教育和工业应用的算法和实用工具。即使是那些刚接触Python生态系统的人，它也是一个相当简单直接的库。此代码是由活跃的志愿者社区编写的，具有高质量和同行评审的性质。
资源
文档里记录了丰富的例子和实际用例，阅读下面的文档：
用法
该包作为skimage导入，大多数功能都在子模块中找的到。下面列举一些skimage的例子：
图像过滤
使用match_template函数进行模板匹配
你可以通过此处查看图库找到更多示例。
2. Numpy
Numpy是Python编程的核心库之一，并为数组提供支持。图像本质上是包含数据点像素的标准Numpy数组。因此，我们可以通过使用基本的NumPy操作，例如切片、掩膜和花式索引，来修改图像的像素值。可以使用skimage加载图像并使用matplotlib显示图像。
资源
Numpy的官方文档页面提供了完整的资源和文档列表：
用法
使用Numpy来掩膜图像.
3.Scipy
scipy是Python的另一个类似Numpy的核心科学模块，可用于基本的图像操作和处理任务。特别是子模块scipy.ndimage，提供了在n维NumPy数组上操作的函数。该包目前包括线性和非线性滤波，二值形态学，B样条插值和对象测量等功能函数。
资源
有关scipy.ndimage包提供的完整功能列表，请参阅下面的链接：
用法
使用SciPy通过高斯滤波器进行模糊：
4. PIL/ Pillow
PIL( Python图像库 )是Python编程语言的一个免费库，它支持打开、操作和保存许多不同的文件格式的图像。然而， 随着2009年的最后一次发布，它的开发停滞不前。但幸运的是还有有Pillow，一个PIL积极开发的且更容易安装的分支，它能运行在所有主要的操作系统，并支持Python3。这个库包含了基本的图像处理功能，包括点运算、使用一组内置卷积核的滤波和色彩空间的转换。
资源
文档中有安装说明，以及涵盖库的每个模块的示例：
用法
在 Pillow 中使用 ImageFilter 增强图像：
5. OpenCV-Python
OpenCV( 开源计算机视觉库 )是计算机视觉应用中应用最广泛的库之一 。OpenCV-Python 是OpenCV的python版API。OpenCV-Python的优点不只有高效，这源于它的内部组成是用C/C++编写的，而且它还容易编写和部署（因为前端是用Python包装的）。这使得它成为执行计算密集型计算机视觉程序的一个很好的选择。
资源
OpenCV-Python-Guide指南可以让你使用OpenCV-Python更容易：
用法
下面是一个例子，展示了OpenCV-Python使用金字塔方法创建一个名为“Orapple”的新水果图像融合的功能。
6. SimpleCV
SimpleCV 也是一个用于构建计算机视觉应用程序的开源框架。有了它，你就可以访问几个高性能的计算机视觉库，如OpenCV，而且不需要先学习了解位深度、文件格式、颜色空间等。
它的学习曲线大大小于OpenCV，正如它们的口号所说“计算机视觉变得简单”。一些支持SimpleCV的观点有：
即使是初学者也可以编写简单的机器视觉测试摄像机、视频文件、图像和视频流都是可互操作的资源
官方文档非常容易理解，而且有大量的例子和使用案例去学习：
用法
7. Mahotas
Mahotas 是另一个计算机视觉和图像处理的Python库。它包括了传统的图像处理功能例如滤波和形态学操作以及更现代的计算机视觉功能用于特征计算，包括兴趣点检测和局部描述符。该接口是Python语言，适合于快速开发，但是算法是用C语言实现的，并根据速度进行了调优。Mahotas库速度快，代码简洁，甚至具有最小的依赖性。通过原文阅读它们的官方论文以获得更多的了解。
资源
文档包括安装指导，例子，以及一些教程，可以更好的帮助你开始使用mahotas。
用法
Mahotas库依赖于使用简单的代码来完成任务。关于‘Finding Wally’的问题，Mahotas做的很好并且代码量很少。下面是源码：
8. SimpleITK
ITK 或者 Insight Segmentation and Registration Toolkit是一个开源的跨平台系统，为开发人员提供了一套广泛的图像分析软件工具 。其中, SimpleITK是建立在ITK之上的简化层，旨在促进其在快速原型设计、教育、解释语言中的应用。SimpleITK 是一个图像分析工具包，包含大量支持一般过滤操作、图像分割和匹配的组件。SimpleITK本身是用C++写的，但是对于包括Python以内的大部分编程语言都是可用的。
资源
大量的Jupyter Notebooks 表明了SimpleITK在教育和研究领域已经被使用。Notebook展示了用Python和R编程语言使用SimpleITK来进行交互式图像分析。
用法
下面的动画是用SimpleITK和Python创建的刚性CT/MR匹配过程的可视化 。点击此处可查看源码！
9. pgmagick
pgmagick是GraphicsMagick库的一个基于python的包装。 GraphicsMagick图像处理系统有时被称为图像处理的瑞士军刀。它提供了一个具有强大且高效的工具和库集合，支持以88种主要格式(包括重要格式，如DPX、GIF、JPEG、JPEG-2000、PNG、PDF、PNM和TIFF)读取、写入和操作图像。
资源
有一个专门用于PgMagick的Github库 ，其中包含安装和需求说明。还有关于这个的一个详细的用户指导：
用法
使用pgmagick可以进行的图像处理活动很少，比如：
图像缩放
边缘提取
10. Pycairo
Pycairo是图像处理库cairo的一组Python捆绑。Cairo是一个用于绘制矢量图形的2D图形库。矢量图形很有趣，因为它们在调整大小或转换时不会失去清晰度 。Pycairo是cairo的一组绑定，可用于从Python调用cairo命令。
资源
Pycairo的GitHub库是一个很好的资源，有关于安装和使用的详细说明。还有一个入门指南，其中有一个关于Pycairo的简短教程。
库：指南：用法
使用Pycairo绘制线条、基本形状和径向梯度：
总结
有一些有用且免费的Python图像处理库可以使用，有的是众所周知的，有的可能对你来说是新的，试着多去了解它们。
Python GUI库大汇总
所有程序都是基于命令行的，这些程序可能只有一些“专业”的计算机人士才会使用。例如前面编写的五子棋等程序，恐怕只有程序员自己才愿意玩这么“糟糕”的游戏，很少有最终用户愿意对着黑乎乎的命令行界面敲命令。
相反，如果为程序提供直观的图形用户界面（Graphics User Interface, GUI），最终用户通过拖动鼠标、单击等动作就可以操作整个应用，这样的应用程序就会很受政迎（实际上，Windows 之所以广为人知，其最初的吸引力就是来自它所提供的图形用户界面）。
作为一个程序设计者，必须优先考虑用户的感受，一定要让用户感到“爽”，程序才会被需要、被使用，这样的程序才有价值。
在真正开始介绍 Python 图形界面编程之前，首先简单介绍一下 Python 的图形用户界面库。
1) PyGObject
PyGObject 库为基于 GObject 的 C 函数库提供了内省绑定，这些库可以支持 GTK+3 图形界面工具集，因此时 GObject 提供了丰富的图形界面组件。
2) PyGTK
PyGTK 基于老版本的 GTK+2 的库提供绑定，借助于底层 GTK+2 所提供的各种可视化元素和组件，同样可以开发出在 GNOME 桌面系统上运行的软件，因此它主要适用于 Linux/UNIX 系统。PyGTK 对 GTK+2 的 C 语言进行了简单封装，提供了面向对象的编程接口。其官方网址是。
3) PyQt
PyQt 是 Python 编程语言和 Qt 库的成功融合。Qt 本身是一个扩展的 C++ GUI 应用开发框架，Qt 可以在 UNIX、Windows 和 Mac OS X 上完美运行，因此 PyQt 是建立在 Qt 基础上的 Python 包装。所以 PyQt 也能跨平台使用。
4) PySide
PySide 是由 Nokia 提供的对 Qt 工具集的新的包装库，目前成熟度不如 PyQt。
5) wxPython
wxPython 是一个跨平台的 GUI 工具集，wxPython 以流行的 wxWidgets（原名 wxWindows）为基础，提供了良好的跨平台外观。简单来说，wxPython 在 Windows上调用 Windows 的本地组件、在 Mac OS 上调用 Mac OS X 的本地组件、在 Linux 上调用 Linux 的本地组件，这样可以让 GUI 程序在不同的平台上显示平台对应的风格。wxPython 是一个非常流行的跨平台的 GUI 库。
如果读者有需要，则完全可以选择上面这些 Python GUI 库来开发图形用户界面。如果考虑开发跨平台的图形用户界面，则推荐使用 PyQt 或 wsPython。
2017年10大流行Python库有哪些
1、NumPy
NumPy是构建科学计算 stack 的最基础的包。它为 Python 中的 n 维数组和矩阵的操作提供了大量有用的功能。该库还提供了 NumPy 数组类型的数学运算向量化，可以提升性能，从而加快执行速度。
2、SciPy
SciPy 是一个工程和科学软件库， 包含线性代数、优化、集成和统计的模块。SciPy 库的主
要功能建立在 NumPy 的基础之上，它通过其特定的子模块提供高效的数值例程操作。SciPy 的所有子模块中的函数都有详细的文档，这也是一个优势。
3、Pandas
Pandas是一个 Python 包，旨在通过「标记(labeled)」和「关系(relational)」数据进行工作，简单直观。Pandas 是 data wrangling 的完美工具。它设计用于快速简单的数据操作、聚合和可视化。
4、Seaborn
Seaborn 主要关注统计模型的可视化;这种可视化包括热度图(heat map)，可以总结数据但也描绘总体分布。Seaborn 基于 Matplotlib，并高度依赖于它。
5、Bokeh
Bokeh是一个很好的可视化库，其目的是交互式可视化，不过这个库独立于 Matplotlib，它通过现代浏览器以数据驱动文档(D3.js)的风格呈现。
6、Scikits
Scikits 是 SciPy Stack 的附加软件包，专为特定功能(如图像处理和辅助机器学习)而设计。其中最突出的一个是 scikit-learn。该软件包构建于 SciPy 之上，并大量使用其数学操作，是使用 Python 进行机器学习的实际上的行业标准。
7、Theano
Theano 是一个 Python 包，它定义了与 NumPy 类似的多维数组，以及数学运算和表达式。该库是经过编译的，使其在所有架构上能够高效运行。这个库最初由蒙特利尔大学机器学习组开发，主要是为了满足机器学习的需求。
8、Keras
Keras是一个使用高层接口构建神经网络的开源库，它是用 Python 编写的。它简单易懂，具有高级可扩展性。Keras 极其容易上手，而且可以进行快速的原型设计，足以用于严肃的建模。
9、Gensim
Gensim是一个用于 Python 的开源库，实现了用于向量空间建模和主题建模的工具。Gensim 实现了诸如分层 Dirichlet 进程(HDP)、潜在语义分析(LSA)和潜在 Dirichlet 分配(LDA)等算法，还有 tf-idf、随机投影、word2vec 和 document2vec，以便于检查一组文档(通常称为语料库)中文本的重复模式。
10、Scrapy
Scrapy 是用于从网络检索结构化数据的爬虫程序的库。它现在已经发展成了一个完整的框架，可以从 API 收集数据，也可以用作通用的爬虫。该库在接口设计上遵循著名的 Don』t Repeat Yourself 原则——提醒用户编写通用的可复用的代码，因此可以用来开发和扩展大型爬虫。
如何学习Python总结之谈
学习python主要是自学或者报班学习的方式，但不建议自学。
如果想通过学习python改行，那就需要明确一下自己的方向。因为python编程有很多方向，有网络爬虫、数据分析、Web开发、测试开发、运维开发、机器学习、人工智能、量化交易等等，各个方向都有特定的技能要求。
想学的话，当然是可以学习的。python是一门语法优美的编程语言，不仅可以作为小工具使用提升我们日常工作效率，也可以单独作为一项高新就业技能！
python可以做的事情：
软件开发：用python做软件是很多人正在从事的工作，不管是B/S软件，还是C/S软件，都能做。并且需求量还是挺大的；
数据挖掘：python可以制作出色的爬虫工具来进行数据挖掘，而在很多的网络公司中数据挖掘的岗位也不少；
游戏开发：python扩展性很好，拥有游戏开发的库，而且游戏开发绝对是暴力职业；
大数据分析：如今是大数据的时代，用python做大数据也是可以的，大数据分析工程师也是炙手可热的职位；
全栈工程师：如今程序员都在向着全栈的方向发展，而学习python更具备这方面的优势；
系统运维：python在很多linux中都支持，而且语法特点很向shell脚本，学完python做个系统运维也是很不错的。
互联网行业目前还是最热门的行业之一，学习IT技能之后足够优秀是有机会进入腾讯、阿里、网易等互联网大厂高薪就业的，发展前景非常好，普通人也可以学习。
想要系统学习，你可以考察对比一下开设有相关专业的热门学校，好的学校拥有根据当下企业需求自主研发课程的能力，能够在校期间取得大专或本科学历，中博软件学院、南京课工场、南京北大青鸟等开设相关专业的学校都是不错的，建议实地考察对比一下。
祝你学有所成，望采纳。
请点击输入图片描述
【Python】基础总结
input("提示性信息")
如：
input("请输入数字")
因为 Python 没有特别人为规定数据类型，数据类型是由计算机进行判定，所以我们 input() 输入的数据均默认作为字符串处理，而如果要输入一些数字，着需要 eval() 评估函数对字符串进行评估，化为语句（数字）。
print(...)
默认空一行，如果想不空行，则
print(...., end = "")
特性：
进制：
特性：
浮点数间运算存在不确定尾数，不是 bug
如：0.1+0.3 → 0.4
0.1+0.2 → 0.30000000000000004
这是由于在计算机中一切数据都是化为二进制进行存储的，而有的浮点数并不能完全化为相等的二进制数，只能无限趋近于二进制数。
如：0.1 →
解决方法：
四舍五入：
例如：z = 1.23e-4 + 5.6e+89j
z.real 获得实部，z.imag 获得虚部
三种类型存在一种逐渐“扩展”或“变宽”的关系：
整数 → 浮点数 → 复数
特点：
字符串有 2 类共 4 种表示方法：
扩展：
使用[]获取字符串中一个或多个字符
使用[M:N:K]根据步长对字符串切片
{参数序号:格式控制标记}
右对齐
^ 居中对齐 | 槽设定的输出宽度 | 数字的千位分隔符 | 浮点数小数精度 或 字符串最大输出长度 | 整数类型
b , c , d , o , x , X
浮点数类型
e , E , f , % |
填充、对齐、宽度这三个一组，例如：
"{0:=^20}".format("PYTHON")
→ '=======PYTHON======='
"{0:*20}".format("BIT")
→ '*****************BIT'
"{:10}".format("BIT")
'BIT '
剩下的三个一组，例如：
"{0:,.2f}".format(12345.6789)
→ '12,345.68'
"{0:b},{0:c},{0:d},{0:o},{0:x},{0:X}x".format(425)
→ '110101001,Σ,425,651,1a9,1A9'
"{0:e},{0:E},{0:f},{0:%}".format(3.14)
'3.140000e+00,3.140000E+00,3.140000,314.000000%'
↓CloseCode↓
使用 raise 语句抛出一个指定的异常。
raise [Exception [, args [, traceback]]]
紧凑形式：适用于简单表达式的二分支结构
表达式1 if 条件 else 表达式2
例如：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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由条件控制的循环运行方式
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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例如：
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运行结果：
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可选参数例如：
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运行结果：
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可变参数例如：
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运行结果：
↓CloseCode↓
在函数定义中，经常会碰到 *args(arguments) 和作为参数 **kwargs(keyword arguments)。
（事实上在函数中，和才是必要的，args 和 kwargs 可以用其他名称代替）
*args 是指不定数量的非键值对参数。
**kwargs 是指不定数量的键值对参数。
*args 作为作为元组匹配没有指定参数名的参数。而 **kwargs 作为字典，匹配指定了参数名的参数。
*args 必须位于 **kwargs 之前。
args( 通常紧跟一个标识符，你会看到a或者args都是标识符)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。当你接收到一个用这种语法描叙参数时（比如你在函数def语句中对函数签名使用了星号语法），python会将此标识符绑定到一个元祖，该元祖包含了所有基于位置的隐士的接收到的参数。当你用这种语法传递参数时，标识符可以被绑定到任何可迭代对象（事实上，它也可以是人和表达式，并不必须是一个标识符），只要这个表达式的结果是一个可迭代的对象就行。
**kwds(标识符可以是任意的，通常k或者kwds表示)是python用于接收或者传递任意基于位置的参数的语法。（python有时候会将命名参数称为关键字参数，他们其实并不是关键字--只是用他们来给关键字命名，比如pass,for或者yield，还有很多，不幸的是，这种让人疑惑的术语目前仍是这门语言极其文化根深蒂固的一个组成部分。）当你接收到用这种语法描叙的一个参数时（比如你在函数的def语句中对函数签名使用了双星号语法）python会将标识符绑定到一个字典，该字典包含了所有接收到的隐士的命名参数。当你用这种语法传递参数时，标识符只能被绑定到字典（我ID号I它也可以是表达式，不一定是一个标识符，只要这个表达式的结果是一个字典即可）。
当你在定义或调用一个函数的时候，必须确保a和k在其他所有参数之后。如果这两者同时出现，要将k放在a之后。
lambda函数返回函数名作为结果
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例如：
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运行结果：
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谨慎使用lambda函数
