python 檔案i/o 菜鳥教程：
1.python提供了兩個內建函式從標準輸入讀入一行文字，預設的標準輸入是鍵盤。如下：
其中 range(start
,stop
[,step
]) 注意:包含start，不包含stop
2.開啟檔案：
file各個引數的細節如下：object
=open
(file_name
[,access_mode
][,buffering
])
不同模式開啟檔案的完全列表：
模式描述
r以唯讀方式開啟檔案。檔案的指標將會放在檔案的開頭。這是預設模式。
rb以二進位制格式開啟乙個檔案用於唯讀。檔案指標將會放在檔案的開頭。這是預設模式。一般用於非文字檔案如等。
r+開啟乙個檔案用於讀寫。檔案指標將會放在檔案的開頭。
rb+以二進位制格式開啟乙個檔案用於讀寫。檔案指標將會放在檔案的開頭。一般用於非文字檔案如等。
w開啟乙個檔案只用於寫入。如果該檔案已存在則將其覆蓋。如果該檔案不存在，建立新檔案。
wb以二進位制格式開啟乙個檔案只用於寫入。如果該檔案已存在則將其覆蓋。如果該檔案不存在，建立新檔案。一般用於非文字檔案如等。
w+開啟乙個檔案用於讀寫。如果該檔案已存在則將其覆蓋。如果該檔案不存在，建立新檔案。
wb+以二進位制格式開啟乙個檔案用於讀寫。如果該檔案已存在則將其覆蓋。如果該檔案不存在，建立新檔案。一般用於非文字檔案如等。
a開啟乙個檔案用於追加。如果該檔案已存在，檔案指標將會放在檔案的結尾。也就是說，新的內容將會被寫入到已有內容之後。如果該檔案不存在，建立新檔案進行寫入。
ab以二進位制格式開啟乙個檔案用於追加。如果該檔案已存在，檔案指標將會放在檔案的結尾。也就是說，新的內容將會被寫入到已有內容之後。如果該檔案不存在，建立新檔案進行寫入。
a+開啟乙個檔案用於讀寫。如果該檔案已存在，檔案指標將會放在檔案的結尾。檔案開啟時會是追加模式。如果該檔案不存在，建立新檔案用於讀寫。
ab+以二進位制格式開啟乙個檔案用於追加。如果該檔案已存在，檔案指標將會放在檔案的結尾。如果該檔案不存在，建立新檔案用於讀寫。
1.
sorted引數說明：(iterable
[,cmp
[,key
[,reverse
]]])
sort 與 sorted 區別：
sort 是應用在 list 上的方法，sorted 可以對所有可迭代的物件進行排序操作。
list 的 sort 方法返回的是對已經存在的列表進行操作，而內建函式 sorted 方法返回的是乙個新的 list，而不是在原來的基礎上進行的操作。
2.可以這樣認為,lambda作為乙個表示式，定義了乙個匿名函式，上例的**x為入口引數，x+1為函式體。在這裡lambda簡化了函式定義的書寫形式。
func=lambda x:x+1
相當於：deffunc(x):
return
(x+1)
keras.preprocessing.text.tokenizer(num_words=none,
filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`~\t\n',
lower=true,
split=" ",
char_level=false)
keras.preprocessing.text.text_to_word_sequence(text,
filters='!"#$%&()*+,-./:;<=>?@[\]^_`~\t\n',
lower=true,
split=" ")
字串列表
序列預處理:
keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(sequences, maxlen=none, dtype='int32',
padding='pre', truncating='pre', value=0.)
nb_samples的序列（標量序列）轉化為形如(nb_samples,nb_timesteps)2d numpy array。如果提供了引數maxlen，nb_timesteps=maxlen，否則其值為最長序列的長度。其他短於該長度的序列都會在後部填充0以達到該長度。長於nb_timesteps的序列將會被截斷，以使其匹配目標長度。padding和截斷發生的位置分別取決於padding和truncating.
返回形如(nb_samples,nb_timesteps)的2d張量
神經網路：
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