ApacheCN 翻译活动进度公告 2019.6.15

article/2025/11/7 6:44:07

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  1. 我们组织了一个开源互助平台，方便开源组织和大 V 互相认识，互相帮助，整合资源。请回复这个帖子并注明组织/个人信息来申请加入。
  2. 请回复这个帖子来推荐希望翻译的内容。如果大家遇到了做得不错的教程或翻译项目，也可以推荐给我们。我们会联系项目的维护者，一起把它变得更好。
  3. 我们的公众号接受大家的投稿。将文章链接通过消息发给公众号，我们会和你联系。
  4. 为了能够将开源事业做大做强，ApacheCN 需要与公益基金会（IT、教育类）合作，欢迎大家提供帮助。
  5. 如果你不希望再收到我们的邮件，请直接拉黑我们，不要浪费彼此的时间，谢谢合作。
  6. 如果大家有适合我们的增长策略，包括你想尝试但是怕被骂的策略，可以交给我们来做实验。我们将使用激进的增长策略，尽可能让更多人了解我们。

CS224n 自然语言处理（笔记整理）

参与方式：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/stanford-cs224n-notes-zh

认领：11/20，整理：0/20

章节贡献者进度
Lecture 1@cx123cx456
Lecture 2@AllenZYJ
Lecture 3@cx123cx456
Lecture 4@ZSIRS
Lecture 5@ZSIRS
Lecture 6@ZSIRS
Lecture 7@neolei
Lecture 8
Lecture 9@NewDreamstyle192
Lecture 10@enningxie
Lecture 11
Lecture 12
Lecture 13
Lecture 14
Lecture 15
Lecture 16
Lecture 17@pingjing233
Lecture 18
Lecture 19
Lecture 20@Willianan

短篇集（校对）

参与方式：https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/misc-docs-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/misc-docs-zh

关于卷积神经网络：认领：1/12，校对：1/12

章节贡献者进度
关于卷积神经网络--
1@daewis100%
2.1.1-2.1.3
2.1.4-2.1.6
2.2.1
2.2.2-2.2.3
2.3-2.4
3.1
3.2
3.3
3.4-3.5
4.1
4.2

写给不耐烦程序员的 JavaScript（校对）

参与方式：https://github.com/apachecn/impatient-js-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/impatient-js-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/impatient-js-zh

认领：23/42，校对：22/42

章节贡献者进度
1.关于本书（ES2019 版）@YouWillBe100%
2.常见问题：本书@huangzijian888100%
3. JavaScript 的历史和演变
4.常见问题：JavaScript
5.概览
6.语法@lq920320100%
7.在控制台上打印信息（console.*）@lq920320100%
8.断言 API@lq920320100%
9.测验和练习入门
10.变量和赋值@so-hard100%
11.值@lq920320100%
12.运算符@wizardforcel100%
13.非值undefined和null@wizardforcel100%
14.布尔值@wizardforcel100%
15.数字@wizardforcel100%
16. Math@wizardforcel100%
17. Unicode - 简要介绍（高级）@wizardforcel100%
18.字符串@wizardforcel100%
19.使用模板字面值和标记模板@wizardforcel100%
20.符号@wizardforcel100%
21.控制流语句@wizardforcel100%
22.异常处理
23.可调用值
24.模块
25.单个对象
26.原型链和类@lq920320100%
27.同步迭代
28.数组（Array）@52admln
29.类型化数组：处理二进制数据（高级）
30.映射（Map）
31. WeakMaps（WeakMap）
32.集（Set）
33. WeakSets（WeakSet）
34.解构@Kavelaa100%
35.同步生成器（高级）
36. JavaScript 中的异步编程
37.异步编程的 Promise@iChrisJ100%
38.异步函数@iChrisJ100%
39.正则表达式（RegExp）@iChrisJ100%
40.日期（Date）
41.创建和解析 JSON（JSON）
42.其余章节在哪里？

seaborn 0.9 中文文档

参与方式：https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/seaborn-doc-zh

认领：53/74，翻译：43/74

序号章节译者进度
1An introduction to seaborn@yiran7324100%
2Installing and getting started@neolei100%
3Visualizing statistical relationships@JNJYan100%
4Plotting with categorical data@hold2010100%
5Visualizing the distribution of a dataset@alohahahaha100%
6Visualizing linear relationships@friedhelm739
7Building structured multi-plot grids@keyianpai100%
8Controlling figure aesthetics@P3n9W31100%
9Choosing color palettes@Modrisco100%
10seaborn.relplot@Stuming
11seaborn.scatterplot@tututwo
12seaborn.lineplot@tututwo
13seaborn.catplot@LIJIANcoder97100%
14seaborn.stripplot@LIJIANcoder97100%
15seaborn.swarmplot@LIJIANcoder97
16seaborn.boxplot@FindNorthStar100%
17seaborn.violinplot@FindNorthStar100%
18seaborn.boxenplot@FindNorthStar
19seaborn.pointplot@FindNorthStar
20seaborn.barplot@melon-bun
21seaborn.countplot@Stuming100%
22seaborn.jointplot@Stuming
23seaborn.pairplot@Stuming
24seaborn.distplot@hyuuo100%
25seaborn.kdeplot@hyuuo100%
26seaborn.rugplot@P3n9W31100%
27seaborn.lmplot@P3n9W31100%
28seaborn.regplot@P3n9W31100%
29seaborn.residplot@P3n9W31100%
30seaborn.heatmap@hyuuo100%
31seaborn.clustermap
32seaborn.FacetGrid@hyuuo100%
33seaborn.FacetGrid.map
34seaborn.FacetGrid.map_dataframe
35seaborn.PairGrid
36seaborn.PairGrid.map
37seaborn.PairGrid.map_diag
38seaborn.PairGrid.map_offdiag
39seaborn.PairGrid.map_lower
40seaborn.PairGrid.map_upper
41seaborn.JointGrid
42seaborn.JointGrid.plot
43seaborn.JointGrid.plot_joint
44seaborn.JointGrid.plot_marginals
45seaborn.set
46seaborn.axes_style
47seaborn.set_style
48seaborn.plotting_context
49seaborn.set_context
50seaborn.set_color_codes
51seaborn.reset_defaults
52seaborn.reset_orig
53seaborn.set_palette@Modrisco100%
54seaborn.color_palette@Modrisco100%
55seaborn.husl_palette@Modrisco100%
56seaborn.hls_palette@Modrisco100%
57seaborn.cubehelix_palette@Modrisco100%
58seaborn.dark_palette@Modrisco100%
59seaborn.light_palette@Modrisco100%
60seaborn.diverging_palette@Modrisco100%
61seaborn.blend_palette@Modrisco100%
62seaborn.xkcd_palette@Modrisco100%
63seaborn.crayon_palette@Modrisco100%
64seaborn.mpl_palette@Modrisco100%
65seaborn.choose_colorbrewer_palette@Modrisco100%
66seaborn.choose_cubehelix_palette@Modrisco100%
67seaborn.choose_light_palette@Modrisco100%
68seaborn.choose_dark_palette@Modrisco100%
69seaborn.choose_diverging_palette@Modrisco100%
70seaborn.load_dataset@Modrisco100%
71seaborn.despine@Modrisco100%
72seaborn.desaturate@Modrisco100%
73seaborn.saturate@Modrisco100%
74seaborn.set_hls_values@Modrisco100%

UCB CS61b：Java 中的数据结构

参与方式：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/cs61b-textbook-zh

认领：10/12，翻译：9/12

标题译者进度
一、算法复杂度@leader402100%
二、抽象数据类型@Allenyep100%
三、满足规范@renyuhuiharrison100%
四、序列和它们的实现@biubiubiuboomboomboom100%
五、树@biubiubiuboomboomboom100%
六、搜索树@yongfengyan100%
七、哈希@Abel-Huang100%
八、排序和选择@Rachel-Hu100%
九、平衡搜索@Abel-Huang
十、并发和同步@Ruffianjiang100%
十一、伪随机序列
十二、图

Git 中文参考（校对）

参与方式：https://github.com/apachecn/git-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/git-doc-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/git-doc-zh

认领：10/83，校对：4/83

序号章节贡献者进度
1git
2git-config@honglyua100%
3git-help@honglyua100%
4git-init@honglyua100%
5git-clone@honglyua100%
6git-add@yulezheng
7git-status@honglyua
8git-diff@honglyua
9git-commit@yulezheng
10git-reset
11git-rm
12git-mv
13git-branch
14git-checkout
15git-merge
16git-mergetool
17git-log
18git-stash
19git-tag
20git-worktree
21git-fetch
22git-pull@Mrhuangyi
23git-push@Mrhuangyi
24git-remote
25git-submodule
26git-show
27git-log
29git-shortlog
30git-describe
31git-apply
32git-cherry-pick
34git-rebase
35git-revert
36git-bisect
37git-blame
38git-grep
39gitattributes
40giteveryday
41gitglossary
42githooks
43gitignore
44gitmodules
45gitrevisions
46gittutorial
47gitworkflows
48git-am
50git-format-patch
51git-send-email
52git-request-pull
53git-svn
54git-fast-import
55git-clean
56git-gc
57git-fsck
58git-reflog
59git-filter-branch
60git-instaweb
61git-archive
62git-bundle
63git-daemon
64git-update-server-info
65git-cat-file
66git-check-ignore
67git-checkout-index
68git-commit-tree
69git-count-objects
70git-diff-index
71git-for-each-ref
72git-hash-object
73git-ls-files
74git-merge-base
75git-read-tree
76git-rev-list
77git-rev-parse
78git-show-ref
79git-symbolic-ref
80git-update-index
81git-update-ref
82git-verify-pack
83git-write-tree

HBase 3.0 中文参考指南（校对）

参与方式：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/hbase-doc-zh

认领：18/31，校对：14/31

章节贡献者进度
Preface@xixici100%
Getting Started@xixici100%
Apache HBase Configuration@xixici100%
Upgrading@xixici100%
The Apache HBase Shell@xixici100%
Data Model@Winchester-Yi
HBase and Schema Design@RaymondCode100%
RegionServer Sizing Rules of Thumb
HBase and MapReduce@BridgetLai100%
Securing Apache HBase
Architecture@RaymondCode
In-memory Compaction@mychaow100%
Backup and Restore@mychaow100%
Synchronous Replication@mychaow100%
Apache HBase APIs@xixici100%
Apache HBase External APIs@xixici100%
Thrift API and Filter Language@xixici100%
HBase and Spark@TsingJyujing100%
Apache HBase Coprocessors@TsingJyujing
Apache HBase Performance Tuning
Troubleshooting and Debugging Apache HBase
Apache HBase Case Studies
Apache HBase Operational Management
Building and Developing Apache HBase
Unit Testing HBase Applications
Protobuf in HBase@TsingJyujing
Procedure Framework (Pv2): HBASE-12439
AMv2 Description for Devs
ZooKeeper
Community
Appendix

UCB Prob140：面向数据科学的概率论

参与方式：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh/issues/2

项目仓库：https://github.com/apachecn/prob140-textbook-zh

认领：22/25，翻译：19/25

标题译者翻译进度
一、基础飞龙100%
二、计算几率飞龙100%
三、随机变量飞龙100%
四、事件之间的关系@biubiubiuboomboomboom100%
五、事件集合>0%
六、随机计数@viviwong100%
七、泊松化@YAOYI626100%
八、期望50%
九、条件（续）@YAOYI626100%
十、马尔科夫链喵十八100%
十一、马尔科夫链（续）喵十八100%
十二、标准差缺只萨摩100%
十三、方差和协方差缺只萨摩100%
十四、中心极限定理喵十八100%
十五、连续分布@ThunderboltSmile
十六、变换@hellozhaihy
十七、联合密度@Winchester-Yi100%
十八、正态和 Gamma 族@Winchester-Yi100%
十九、和的分布平淡的天100%
二十、估计方法平淡的天100%
二十一、Beta 和二项@lvzhetx100%
二十二、预测50%
二十三、联合正态随机变量@JUNE951234
二十四、简单线性回归@ThomasCai100%
二十五、多元回归@lanhaixuan100%

Machine Learning Mastery（校对）

参与方式：https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/ml-mastery-zh

Keras：认领：0/46，校对：0/46

XGBoost：认领：0/18，校对：0/18

章节贡献者进度
深度学习与 Keras--
Keras 中神经网络模型的 5 步生命周期
在 Python 迷你课程中应用深度学习
Keras 深度学习库的二元分类教程
如何用 Keras 构建多层感知器神经网络模型
如何在 Keras 中检查深度学习模型
10 个用于 Amazon Web Services 深度学习的命令行秘籍
机器学习卷积神经网络的速成课程
如何在 Python 中使用 Keras 进行深度学习的度量
深度学习书籍
深度学习课程
你所知道的深度学习是一种谎言
如何设置 Amazon AWS EC2 GPU 以训练 Keras 深度学习模型（分步）
神经网络中批量和迭代之间的区别是什么？
在 Keras 展示深度学习模型训练历史
基于 Keras 的深度学习模型中的dropout正则化
评估 Keras 中深度学习模型的表现
如何评价深度学习模型的技巧
小批量梯度下降的简要介绍以及如何配置批量大小
在 Keras 中获得深度学习帮助的 9 种方法
如何使用 Keras 在 Python 中网格搜索深度学习模型的超参数
用 Keras 在 Python 中使用卷积神经网络进行手写数字识别
如何用 Keras 进行预测
用 Keras 进行深度学习的图像增强
8 个深度学习的鼓舞人心的应用
Python 深度学习库 Keras 简介
Python 深度学习库 TensorFlow 简介
Python 深度学习库 Theano 简介
如何使用 Keras 函数式 API 进行深度学习
Keras 深度学习库的多类分类教程
多层感知器神经网络速成课程
基于卷积神经网络的 Keras 深度学习库中的目标识别
流行的深度学习库
用深度学习预测电影评论的情感
Python 中的 Keras 深度学习库的回归教程
如何使用 Keras 获得可重现的结果
如何在 Linux 服务器上运行深度学习实验
保存并加载您的 Keras 深度学习模型
用 Keras 逐步开发 Python 中的第一个神经网络
用 Keras 理解 Python 中的有状态 LSTM 循环神经网络
在 Python 中使用 Keras 深度学习模型和 Scikit-Learn
如何使用预训练的 VGG 模型对照片中的物体进行分类
在 Python 和 Keras 中对深度学习模型使用学习率调度
如何在 Keras 中可视化深度学习神经网络模型
什么是深度学习？
何时使用 MLP，CNN 和 RNN 神经网络
为什么用随机权重初始化神经网络？
XGBoost--
通过在 Python 中使用 XGBoost 提前停止来避免过度拟合
如何在 Python 中调优 XGBoost 的多线程支持
如何配置梯度提升算法
在 Python 中使用 XGBoost 进行梯度提升的数据准备
如何使用 scikit-learn 在 Python 中开发您的第一个 XGBoost 模型
如何在 Python 中使用 XGBoost 评估梯度提升模型
在 Python 中使用 XGBoost 的特征重要性和特征选择
浅谈机器学习的梯度提升算法
应用机器学习的 XGBoost 简介
如何在 macOS 上为 Python 安装 XGBoost
如何在 Python 中使用 XGBoost 保存梯度提升模型
从梯度提升开始，比较 165 个数据集上的 13 种算法
在 Python 中使用 XGBoost 和 scikit-learn 进行随机梯度提升
如何使用 Amazon Web Services 在云中训练 XGBoost 模型
在 Python 中使用 XGBoost 调整梯度提升的学习率
如何在 Python 中使用 XGBoost 调整决策树的数量和大小
如何在 Python 中使用 XGBoost 可视化梯度提升决策树
在 Python 中开始使用 XGBoost 的 7 步迷你课程

Pytorch 1.0 中文文档

参与方式：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh/issues/274

项目仓库：https://github.com/apachecn/pytorch-doc-zh

翻译活动：认领：76/76，翻译：69/76

校对活动：认领：13/76，校对：

章节贡献者进度校验者进度
教程部分----
Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz@bat67100%@AllenZYJ
What is PyTorch?@bat67100%@AllenZYJ
Autograd: Automatic Differentiation@bat67100%@AllenZYJ
Neural Networks@bat67100%@AllenZYJ
Training a Classifier@bat67100%@AllenZYJ
Optional: Data Parallelism@bat67100%
Data Loading and Processing Tutorial@yportne13100%
Learning PyTorch with Examples@bat67100%@Smilexuhc
Transfer Learning Tutorial@jiangzhonglian100%@infdahai
Deploying a Seq2Seq Model with the Hybrid Frontend@cangyunye100%
Saving and Loading Models@bruce1408100%
What is torch.nn really?@lhc741100%
Finetuning Torchvision Models@ZHHAYO100%
Spatial Transformer Networks Tutorial@PEGASUS1993100%@Smilexuhc
Neural Transfer Using PyTorch@bdqfork100%
Adversarial Example Generation@cangyunye100%@infdahai
Transfering a Model from PyTorch to Caffe2 and Mobile using ONNX@PEGASUS1993100%
Chatbot Tutorial@a625687551100%@enningxie
Generating Names with a Character-Level RNN@hhxx2015100%
Classifying Names with a Character-Level RNN@hhxx2015100%
Deep Learning for NLP with Pytorch@bruce1408100%
Introduction to PyTorch@guobaoyo100%
Deep Learning with PyTorch@bdqfork100%
Word Embeddings: Encoding Lexical Semantics@sight007100%@Smilexuhc
Sequence Models and Long-Short Term Memory Networks@ETCartman100%
Advanced: Making Dynamic Decisions and the Bi-LSTM CRF@JohnJiangLA
Translation with a Sequence to Sequence Network and Attention@mengfu188100%
DCGAN Tutorial@wangshuai9517100%@infdahai
Reinforcement Learning (DQN) Tutorial@friedhelm739100%@infdahai
Creating Extensions Using numpy and scipy@cangyunye100%
Custom C++ and CUDA Extensions@P3n9W31
Extending TorchScript with Custom C++ Operators@sunxia233
Writing Distributed Applications with PyTorch@firdameng100%
PyTorch 1.0 Distributed Trainer with Amazon AWS@yportne13100%
ONNX Live Tutorial@PEGASUS1993100%
Loading a PyTorch Model in C++@talengu100%
Using the PyTorch C++ Frontend@solerji100%
文档部分----
Autograd mechanics@PEGASUS1993100%
Broadcasting semantics@PEGASUS1993100%
CUDA semantics@jiangzhonglian100%
Extending PyTorch@PEGASUS1993100%
Frequently Asked Questions@PEGASUS1993100%
Multiprocessing best practices@cvley100%
Reproducibility@WyattHuang1
Serialization semantics@yuange250100%
Windows FAQ@PEGASUS1993100%
torch@yiran7324
torch.Tensor@hijkzzz100%
Tensor Attributes@yuange250100%
Type Info@PEGASUS1993100%
torch.sparse@hijkzzz100%
torch.cuda@bdqfork100%
torch.Storage@yuange250100%
torch.nn@yuange250100%
torch.nn.functional@hijkzzz100%
torch.nn.init@GeneZC100%
torch.optim@qiaokuoyuan
Automatic differentiation package - torch.autograd@gfjiangly100%
Distributed communication package - torch.distributed@univeryinli100%
Probability distributions - torch.distributions@hijkzzz100%
Torch Script@keyianpai100%
Multiprocessing package - torch.multiprocessing@hijkzzz100%
torch.utils.bottleneck@belonHan100%
torch.utils.checkpoint@belonHan100%
torch.utils.cpp_extension@belonHan100%
torch.utils.data@BXuan694100%
torch.utils.dlpack@kunwuz100%
torch.hub@kunwuz100%
torch.utils.model_zoo@BXuan694100%
torch.onnx@guobaoyo100%
Distributed communication package (deprecated) - torch.distributed.deprecated@luxinfeng
torchvision Reference@BXuan694100%
torchvision.datasets@BXuan694100%
torchvision.models@BXuan694100%
torchvision.transforms@BXuan694100%
torchvision.utils@BXuan694100%

认领完毕

OpenCV 4.0 中文教程

参与方式：https://github.com/apachecn/opencv-doc-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md

整体进度：https://github.com/apachecn/opencv-doc-zh/issues/1

项目仓库：https://github.com/apachecn/opencv-doc-zh

认领：51/51，翻译：26/51。

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ApacheCN 活动汇总 2019.8.3

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公告 欢迎大家在我们平台上投放广告。如果你希望在我们的专栏、文档或邮件中投放广告，请准备好各种尺寸的图片和专属链接，联系咸鱼（QQ 1034616238）。我们组织了一个开源互助平台，方便开源组织和大 V 互相认识&#xf…
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ApacheCN 活动汇总 2019.7.5

ApacheCN 活动汇总 2019.7.5

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ApacheCN 活动汇总 2019.8.30

ApacheCN 活动汇总 2019.8.30

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ApacheCN 翻译/校对/笔记整理活动进度公告 2019.10.18

ApacheCN 翻译/校对/笔记整理活动进度公告 2019.10.18

注意 请贡献者查看参与方式，然后直接在 ISSUE 中认领。翻译/校对三个文档就可以申请当负责人，我们会把你拉进合伙人群。翻译/校对五个文档的贡献者，可以申请实习证明。请私聊片刻（529815144）、咸鱼（103461…
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ApacheCN 公众号文章汇总 2019.9

ApacheCN 公众号文章汇总 2019.9

ApacheCN 优质博文推荐计划正式启动 接受以下主题的博文： 人工智能（论文解读，比赛心得，面经，知识点讲解）环材化生劝退CS 留学申请，IT 外企求职 每日从所有投稿中精选两篇，在 ApacheC…
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ApacheCN_深度学习_感知器

ApacheCN_深度学习_感知器

写在前面 1.关于深度学习。目前自己的水平是项目需求在Ubuntu 中搭建Keras，完成了图像的分类使用基础的VGG16,CFAR,ResNet，得到的效果是很惊人的，相对于常规的算法，优势很明显 2.关于ApacheCN。一帮有热情的年轻人组织的知识交流…
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【转载保存】推荐ApacheCN开源的一个机器学习路线图

【转载保存】推荐ApacheCN开源的一个机器学习路线图

转载：https://mp.weixin.qq.com/s/EMWFFPsaKaGc8FO1g-htzg 推荐ApacheCN开源的一个机器学习路线图 原创： 机器学习初学者 机器学习初学者 今天 推荐一个ApacheCN开源的一个机器学习路线图： https://github.com/apachecn/AiLearning 注意…
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Python关键字（保留字）一览表

Python关键字（保留字）一览表

保留字是 Python 语言中一些已经被赋予特定意义的单词，这就要求开发者在开发程序时，不能用这些保留字作为标识符给变量、函数、类、模板以及其他对象命名。 Python 包含的保留字可以执行如下命令进行查 >>> import keyword >>> keyw…
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【自学Python】Python标识符和保留字

【自学Python】Python标识符和保留字

Python标识符 Python标识符教程 Python 对各种 变量、方法、函数等命名时使用的字符序列称为标识符。 也可以说凡是自己可以起名字的地方都叫标识符，简单地理解，标识符就是一个名字，它的主要作用就是作为变量、函数、类、模块以及其他对象…
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Python 标识符与保留字（关键字）

Python 标识符与保留字（关键字）

Python中的标识符是用于识别变量、函数、类、模块以及其他对象的名字，标识符可以包含字母、数字及下划线(_)，但是必须以一个非数字字符开始。字母仅仅包括ISO-Latin字符集中的A–Z和a–z。标识符对大小写敏感的，因此 FOO和foo是两个不同的对象…
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python中保留字33个详细介绍

python中保留字33个详细介绍

保留字33个 python保留字 说明 and 用于表达式运算，逻辑与操作 as 用于类型转换 assert 断言，用于判断变量或条件表达式的值是否为真 break 中断循环语句的执行 class 用于定义类 continue 继续执行下一次循环 def 用于定义函数或方法 del 删除变量或者…
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python 的保留字

python 的保留字

python 中 保留字 就是我们经常使用的if ,def ,and,等之类的,这些都是被赋予了特殊含义的,所以我们不能把保留字作为函数,模块名,变量,等来使用 例如下面的就是操作的 这类错误一般都是:SyntaxError: invalid syntax 常见的保留字如下: andasassertbreakclasscontinuedefdel…
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Python保留字及其说明

Python保留字及其说明

Python保留字及其说明 **and 用于表达式运算，逻辑与操作as 用于类型转换assert 断言，用判断变量或条件表达式的值是否为真break(循环保留字） 中断循环语句的执行，用来跳出最内层for和while循环，脱离该循环后程序从循环…
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Python保留字详解

Python保留字详解

python的保留字并不多，一共33个 ​ ​1.False if qFalse:#Flase 2.None 表示该值是一个空对象，空值是Python里一个特殊的值，用None表示。None不能理解为0，因为0是有意义的，而None是一个特殊的空值。 >>>…
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python——保留字

python——保留字

Python中的标识符是用于识别变量、函数、类、模块以及其他对象的名字，标识符可以包含字母、数字及下划线(_)，但是必须以一个非数字字符开始。字母仅仅包括ISO-Latin字符集中的A–Z和a–z。标识符对大小写敏感的，因此 FOO和foo是两个不同的对象…
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详解Python的33个保留字

详解Python的33个保留字

Python3系列共有33个保留字。保留字（Keyword），也称为关键字，指被编程语言内部定义并保留使用的标识符。程序猿编写程序时不能定义与保留字相同的标识符。掌握一门编程语言首先要熟记其所对应的保留字。 简单介绍下Python中保留字…
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Python之保留字

Python之保留字

1.False 表示假。 //即在if语句中不会执行。注：在Python中可以给False赋值(改变原有是错误的意思) 2.True 表示真。 3.None None是一个特殊的常量，None和False不同，None不是0。None不是空字符串。None和任何其他数据类型比较永远返回Fa…
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Python保留字简单释义

Python保留字简单释义

Guido van Rossum在1991年正式对外发布Python版本，现在已成为最流行的语言之一。 分别执行以下命令，查询Python语言中的保留字： import keywordkeyword.kwlist1.False 表示假。 //即在if语句中不会执行。注：在Python中可以给Fal…
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