各位親愛的編程獅小伙伴們，大家好！六月份已經過半了，我們在六月份產出的工作內容具體如下： 1. 課程的新增情況； 2. 教程手冊的新增和修改情況； 3. 六月份截止當前最受歡迎的10門課程。

我們通過 Python 的第三方庫可以完成很多操作，下面為大家介紹如何用 Python 制作一個骰子模擬器和石頭剪刀布游戲。

2022年4月，編程獅更新日志，小伙伴們反饋的教程問題和我們做出了哪些更新優(yōu)化、最近新添了哪一些教程以及詢問客服的一些常見問題。

對于python最近最火的方向很多小伙伴都會脫口而出——機器學習，而深度學習作為機器學習的一部分python也適用于此。python深度學習里面最出名的庫/框架應該算pytorch了，接下來這篇文章小編帶你了解一下pytorch怎么用吧。

對 Python 學習者而言，可以熟練地掌握 Python 中簡潔高效編程技巧可以提高程序效率，還能提現(xiàn)編程者高超的編程能力。

如果你也在學習pytorch，torchtext庫的大名應該從學習中了解過。他是pytorch生態(tài)圈中專門預處理文本數(shù)據(jù)集的庫。接下來我們就以NLP數(shù)據(jù)集為例，來講講怎么使用pytorch導入NLP數(shù)據(jù)集吧。

對于爬蟲的學習而言，很多時候學習爬蟲的解決方案比復制代碼更有用，而計算機領域有這么一段著名的話“talk is cheap，show me code”告訴我們一個真理，代碼比蒼白的語言更有力。接下來我們通過一個python爬蟲源碼，來學習一些python怎么爬取豆瓣數(shù)據(jù)，并將其爬取的數(shù)據(jù)存儲下來的代碼吧。

我們在進行pytorch調試的時候可能會遇到一些錯誤，當遇到這些錯誤的時候我們需要去打印tensor信息，但是因為我們不知道問題出在哪，所以我們可能需要打印很多很多的tensor信息，手寫這么多tensor信息的print語句是相當累人（且低效）的，今天小編帶來一個pytorch調試工具——tensorsnooper，這樣就能實現(xiàn)pytorch自動打印每行代碼的tensor信息了。

在編程語言中都會變量儲存在內存中，這就涉及到了一個問題，這些數(shù)據(jù)的內存是怎么管理的，又是如何分配的，接下來的這篇文章，小編帶你來詳細地了解python內存分配機制，讓你了解python變量在內存中是如何分配的。