Python 語法表（3）
常用標準庫
- Os:操作系統接口
- sys:Python解釋器接口
- math:數學函數
- datetime:日期與時間處理
- re:正則表達式
- json:Json解析與生成
- csv: CSV文件導讀
- random:隨機數生成
- time:時間訪問與轉換
- collections:高效數據結構
- itertools:疊代器函數
- functools:高階函數與製作
- operator:函數形式標準操作符
進階主題：
- 生成器：yield生成器函數
- 裝飾器：@decorator
- 上下文管理器：
with語句，enter_，exit 方法
- 疊代器：iter, _next_
- 元類：class Meta(type)
- 協程：async, await
- 異步編程：，asynci0
- 多線程： threading
- 多程：multiprocessing
- 鎖和同步：
Lock, RLock, Semaphore
數據科學與機器學習
- numpy: 數值計算庫
- pandas:數據分析庫
- matplotlib:數據可視化庫
- scikit-learn: 機器學習庫
- tensorflow/keras: 深度學習框架
Web開發
- Flask: 輕量級Web框架
- Django:全功能Web框架
- requests: Http 請求庫
- beautifulsoup:
HTML和 XML解析庫
- scrapy: 爬蟲框架
其他：
- 虛擬環境：venv
- 包管理：pip
- 單元測試：unittest
- 命令行參數：argparse
- 日記紀錄：logging
- 配置文件：configparser
- 數據類：dataclasses
- 路徑操作：pathlib
- 信號處理：signal
- 垃圾回收：gc
- 序列化：pickle
- 上下文變量：contextvars
- 數據庫操作：sqlite3
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提問的內容越是清晰，強者、聰明人越能在短時間內做判斷、給出精準的建議，他們會對你產生「好印象」，認定你是「積極」的人，有機會、好人脈會不自覺地想引薦給你
Python資料視覺化在數據分析中扮演關鍵角色，透過視覺化捕捉數據模式、趨勢和異常，透過Matplotlib等工具創建專業圖表變相對簡單和高效。
本文介紹了各種運算符的用法和優先級，包括算術運算符、比較運算符、賦值運算符、邏輯運算符、位元運算符、成員運算符和身份運算符。每種運算符都有詳細的描述和示例程式碼，幫助理解其功能和用法。
Python語法包括條件語句、迴圈、函數和變數的使用。條件語句如if、elif和else用於進行條件判斷，for和while是兩種主要的迴圈，def用於定義函數。變數可以被賦予數字或字符串，並可使用類型提示來指定變數的類型。註解可以是單行或多行，並可用於解釋函數或類的用途和作用。
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