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动态更新维护的Python语言教程。
1月
2025年
Python设计模式（创建）之工厂方法模式
Python设计模式（创建）之工厂方法模式
工厂方法模式概念简单工厂模式适用于产品较少的场景，一旦产品频繁增加，就需要修改创建产品的接口， 这样做…

Python的字符串与 int, float, bool 相互转换
Python的字符串与 int, float, bool 相互转换
在前面学习 int , float , bool 类型数据时，已经掌握了这3种数据之间的相互转换。 现…

Python列表，元组，集合，字典之间互相转换
Python列表，元组，集合，字典之间互相转换
本文着重介绍python 列表(list)，元组(tuple)，集合(set)，字典(dict)四种类…

Python 集合(set)
Python 集合(set)
Python中的集合概念，与数学课程上所学的集合概念相同。 集合里不会存在重复数据，因此可以用来对数据…

jieba分词
jieba分词
为了让计算机更容易理解文本，通常中文信息处理的第一步是中文分词。中文分词是在中文句子中的词与词之间加上…

jieba结巴分词--关键词抽取（核心词抽取）
jieba结巴分词--关键词抽取（核心词抽取）
简介关键词抽取就是从文本里面把跟这篇文档意义最相关的一些词抽取出来。这个可以追溯到文献检索初期，当时还…

Python3中bytes 字节串数据类型
Python3中bytes 字节串数据类型
bytes 类型是python3新增的一种数据类型，用来代表字节串。字符串由多个字符串构成， 以字符为…

Python 常见的捕获异常
Python 常见的捕获异常
异常比较有趣的地方是可对其进行处理，通常称之为捕获异常。为此，可使用 try/except 语句。假设…

Python中的global语句用法
Python中的global语句用法
为了全局的数据使用,会定义很多的全局变量,但是不要随便的修改,这是很危险的, 今天就出现了一个问题,就…

Python 字符串类型及其操作
Python 字符串类型及其操作
文本是最常见的数据形式，它也是Python中最常用的数据类型，可以使用引号( ' 或 " )来创建字符…

collections: Python有序字典 - OrderedDict
collections: Python有序字典 - OrderedDict
OrderedDict 是 dict 的子类，它会记录第一次插入键的顺序， 即可以按照键的插入顺序来遍…

collections: defaultdict - 不会引发 KeyError 的字典
collections: defaultdict - 不会引发 KeyError 的字典
KeyError 异常使用python标准模块提供的字典时,如果所用的 key 不存在, 就会引发 K…

collections: namedtuple - 有属性名称的元组
collections: namedtuple - 有属性名称的元组
有属性的元组对元组里数据的访问只能通过索引来进行，假设想用元组来表示一个平面上的坐标， 可以这样写。 …

heapq - 适用于列表的最小堆排序算法
heapq - 适用于列表的最小堆排序算法
heapq 模块实现了适用于python列表的最小堆排序算法， 该模块提供 heappush 和 he…

collections: deque - 一个类似列表的容器
collections: deque - 一个类似列表的容器
阅读本篇教程，需要你具备一定的数据结构功底，否则，可能什么也看不懂。 很多人把 collections…

① 阅读使用手册


平台的登录与使用，请参考 《用户使用手册》


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介绍

为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。

在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。





平台内核

目前平台提供配置好的计算时内核供运行使用。后期会根据需求增加公用内核及内核中的默认类库。 相关语言运行环境与类库一般由 Conda 库提供最新版本。

  • Python 3.11 [系统]
  • Python 3.12 [Conda]
  • R 4.4 [Conda]


注意事项

  • 平台使用Jupyter技术搭建，登陆认证使用本系统的注册账号。
  • 使用提供一定数量的硬盘空间存储供用户使用。目前限制为 500M 。
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