本书可作为研究生的教科书和任何计算机毕业生的参考书。它还将为那些想使用Python开始其机器学习事业的计算机专业人员提供简单的参考。 本书精确地分为12个章节。每一章都是在几个已实现的概念的帮助下精心编写的。为了确保本书所讨论的每一个Python概念都能在相关命令的帮助下得到解释，并包括输出的截图，我们付出了专门的努力。第1章重点介绍Google CO LAB 提供的开发环境。第2章到第4章介绍了Python语言的基础知识，重点是控制和迭代语句、运算符以及它们在基本程序 中 的应用。Python采用了混合的编程范式，它是程序性的、面向对象的和功能性的。所有编程语言的最佳部分都在一个平台上。第5章重点介绍Python 中 的函数，特别强调Lambda函数。第6章和第7章深入介绍了高级Python编程概念，如迭代器、闭包、装饰器、生成器。对异常处理的良好和深入的了解，使我们能够编写出可靠和健壮的代码。为了满足这一需要，第8章介绍了Python 中 异常处理的突出特点。第9章介绍了通过文件处理的数据持久性。由于正则表达式在模式匹配 中 的广泛应用，第10章将完全用于理解Python 中 的正则表达式。第11章总结了

在Co lab 中 跑工程文件的步骤如下： 1. 首先，双击test文件夹进入，然后右键点击上传文件/上传文件夹，根据需要上传自己的代码文件或文件夹。上传时间长短取决于网络情况。完成这一步之后，我们就可以开始操作Co lab 了。\[1\] 2. 打开Co lab ，选择新建笔记本。进入后可以改名，然后点击"Edit"，选择"Notebook settings"，在弹出的窗口 中 选择GPU作为运行环境。同时，选择Google Drive作为存储位置。在这里，你可以看到我们之前上传的文件夹。\[2\] 3. 如果你的工程文件需要使用GitHub仓库的数据集，你可以将数据集传到Google Drive 中 。这样，你就可以在Co lab 中 访问这些数据集了。\[2\] 4. 在Co lab 中 一般情况下已经自带了PyTorch环境。如果没有的话，你可以使用以下命令进行安装：!pip install torch torchvision。在Co lab 中 执行操作语句时，记得在命令前加上感叹号。\[3\] 5. 最后，你可以在Co lab 中 运行你的工程文件，进行实验和分析。你可以使用Co lab 提供的GPU加速来提高运行速度和效率。 希望以上步骤对你有帮助！如果还有其他问题，请随时提问。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [Co lab 使用教程](https://blog.csdn.net/qq_43961619/article/details/123430413)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [2如何在co lab 上运行程序](https://blog.csdn.net/m0_62583559/article/details/128614653)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]