Python400集大型视频（国内顶尖python讲师高淇主讲）
从零基础开始，全面讲解Python基础，直达可以手写神经网络的境界。
我们创造性的增加了：手写数据结构和算法、手写神经网络项目。让零基础学员在学习Python时就开始接触高深的底层知识、神经网络底层实现的知识。
内容共分26章，讲解了Python基础的方方面面，可以作为Python学习者的“宝典”。同时，穿插了4个大型实战项目。
本套视频一共400集，本套视频共分3季：
第一季 【基础篇】Python基础 （115集）
第二季 【提高篇】Python深入和扩展（100集）
第三季 【扩展篇】网络编程、多线程、扩展库（85集）
第四季 【高手篇】算法、Python源码、函数式编程、手工实现神经网络（100集）
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优雅你的Python代码的15个tips
文章全文约2000字，共有15个程序样例片段。
测试环境为：python版本 3.7.0 / 操作系统window 7 64位；
Python 环境下，在开始编码之前，输入 importthis，可以看到 Python 为我们准备的彩蛋——
The Zen of Python, by Tim Peters
Beautiful
is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
......
部分内容简单翻译为：
优美胜于丑陋
明了胜于晦涩
简洁胜于复杂
……
可读性很重要
这就是著名的“Python之禅“。这几句内置的最正确的“废话“，体现了 Python 语言对于简洁与优美的追求。
在 Python 社区，程序员还创造了一个新词 Pythonic 来评价代码是否符合 Python 风格，并以写出 Pythonic 风格的代码而自豪。笔者初次看到这个单词时，首先想到的是日本鼎盛时期的代表企业，索尼和松下公司（Sony，Panasonic），进而联想起90年代这些公司极致、创新的产品和其所代表的精益求精的匠人精神。
扯远了，回到正题。笔者想表达的是，通过熟悉 Python 语言的一些基本特性，加以熟练应用，你也可以写出很 Pythonic 的代码！
话不多说，本文通过15个具体的例子，带你领略 Python 的简洁和优雅。
下文中'P'即表示'Pythonic'，很 Python 的写法，'NP'也就是相反，不是很'Pythonic'的写法。
1、为多个变量赋值
2、变量值互换
上面的例子通过了元组的pack和unpack完成了对a,b的互换，避免了使用临时变量temp，而且只用了一行代码。
3、链式比较
后者的写法更接近数学表达式。
4、any/all函数
any和 all是 Python的内置函数。对于 any函数，可迭代参数的任何一个元素为真就返回 True，否则返回 False。对于 all函数，如果可迭代参数的所有元素为真（或迭代器为空），返回 True，否则返回 False。
5、用in代替or简化判断
同样是多重判断问题，判断某个变量是否为多个可能取值之一
6、if/else 三目运算
后者的写法简单易懂，仅需一行代码就完成了常规写法4行代码的功能。
7、字符串列表的连接
使用 join方法可以指定间隔字符(串)将字符串列表合并成一个字符串。
8、匹配字符串开头/结尾
9、列表推导式
从列表中找出符合条件的元素组成新的列表
可以结合上面两条tips，可以实现快速找出文件夹下指定类型的文件，例如：
10、使用zip同步处理多个列表
当想要对多个列表对应的元素进行操作时
income = [201, 198, 195, 210, 199]
cost_rent = [80, 83, 77, 81, 80]
cost_food = [47, 64, 53, 51, 79]
balance = []
### NP:
nlen = len(income)
for i in range(nlen):
balance.append(income[i] - cost_rent[i] - cost_food[i])
### P:
for i0, cr, cf in zip(income, cost_rent, cost_food):
balance.append(i0 - cr - cf)
zip(a,b) 会生成一个可返回元组 (x,y) 的迭代器，其中x来自a，y来自b。 一旦其中某个序列到底结尾，迭代宣告结束。 因此迭代长度跟参数中最短序列长度一致。
11、列表去重
### NP:
lst_new = []
for v in lst_old:
if not v in lst_new:
lst_new.append(v)
### P:
lst_new = list(set(lst_old))
12、文件打开与关闭/上下文管理
### NP:
fp = open('result.txt', 'w')
try:
fp.write('just for fun!')
except IOError:
print('something error')
finally:
fp.close()
### P:
with open('result.txt', 'w') as
fp: fp.write('just for fun!')
with 关键字实现了上下文管理器，是一种更简洁也更安全的操作方法。上例中当离开 with 代码块的时候，系统会自动调用 fp.close() 方法关闭文件， 哪怕中间遇到异常，close 方法也会被调用。
13、Enumerate
枚举函数，用于枚举可迭代对象，并且同时返回元素的下标索引值。
如果你想在迭代一个序列的同时，得到被处理元素的索引下标。内置的 enumerate() 函数可以很好的解决这个问题：
array = ['Stone', 'Tom', 'Jobs', 'Jack']
### NP:
narr = len(array)
for i in range(narr)：
print (i, array[i])
### P:
for i, a0 in enumerate(array):
print (i, a0)
#0 Stone
#1 Tom
#2 Jobs
#3 Jack
14、对齐字符串
有时，你想通过某种对齐方式来格式化字符串，输出一些提示信息
ss = 'Summary'
### NP:
('%s%s%s', '-'*20, ss, '-'*20)
### P:
print(ss.center(50,'-'))
#--------------------Summary--------------------
类似地，想让字符串左对齐或者右对齐，可以用 .ljust(50, '-') 或 rjust(50, '-')
15、解包
解压列表/元祖的元素，赋值给不同的变量
lst = ['jack', 18 ,'Python', 'Good']
### NP:
name = lst[0]
age = lst[1]
lang = lst[2]
score = lst[3]
### P:
name, age, lang, score = lst
如果想解包一个长列表，只得到其中部分元素，例如第一个和最后一个元素：
### P:
head, *mid, tail = lst
该例子中，除了头、尾元素之外，中间不受关注的元素作为一个子列表全部赋值给了 mid 。