如何学习python？

一、如何学习python？

首先就是学习基本的一些代码，然后做一些小程序，熟悉了之后，再学会用Python的仓库去实现一些大的功能。

二、如何学习Python？

学习一门技术，首先就需要有决心，这个很重要，三天打鱼两天晒网是学不会的。再就是有系统的课程，全面，实用，而且结合项目学习，没有项目不行，项目和理论分开学习也不行，学习这方面必须多练，熟能生巧。可以结合一些书籍来辅助你学习。慢慢的有思路了，可以看看中高级教程，试着解决有难度的问题，深入了解语言的特性和实线，不要间断学习，后期就自己开始搭建项目，看牛人代码，发现新大陆，研究底层实现，学习到这一步就很不错了，总要有个积累的过程。给你推荐一下北京尚学堂的python视频，很实用，讲解的很详细，而且免费的资源不少，结合项目学习的，我现在正在学，推荐给你，那免费的400集就够你养成学习习惯和学习方法了，可以去看看，早点开始学习，可以早点学成。

三、python如何学习？

答：方法：

要学好python，必须从基础学起。首先您需要掌握python的基础语法、表达式与基础程序设计逻辑控制方法，包括顺序、分支和循环等。掌握python的关键字及其作用，数据类型和使用方法等。

然后您需要掌握python的基础库，特别是python标准库的用法。如果您已经对上述东西比较熟悉了，可以再根据你学习python的应用目标选择相应的框架进行学习，比如diango等。

四、python 可以做微信聊天机器人吗？

微信可以用python的itchat模块，他是高度封装了一些功能的，可以让你更加专注于处理数据，可以看看这个博客，里面有关于itchat的项目

五、聊天机器人连续对话用Python怎么实现？

我这里有一个用Python&深度学习创建聊天机器人的教程，是非常粗糙的聊天机器人，不知道对题主适不适用，下面是详细的教程。

这是成品的样子。

本教程包括以下七大部分：

1. 库与数据
2. 初始化聊天机器人
3. 建立深度学习模型
4. 构建聊天机器人用户界面
5. 运行聊天机器人
6. 结论
7. 改进领域

如果您想更深入地了解该项目，或者想添加到代码中，请到GitHub上查看完整的存储库：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

一.库与数据

运行该项目的所有必需组件都在GitHub存储库上。随意派生存储库并将其克隆到本地计算机。以下是这些组件的快速分解：

• train_chatbot.py —用于将自然语言数据读入训练集中并使用Keras顺序神经网络创建模型的代码
• chatgui.py —用于基于模型的预测清理响应并创建用于与聊天机器人进行交互的图形界面的代码
• classes.pkl —不同类型的响应类别的列表
• words.pkl —可以用于模式识别的不同单词的列表
• intents.json — JavaScript对象的组合，列出了与不同类型的单词模式相对应的不同标签
• chatbot_model.h5-由train_chatbot.py创建并由chatgui.py使用的实际模型

完整的代码位于GitHub存储库上，但是为了透明和更好地理解，我将遍历代码的详细信息。

现在让我们开始导入必要的库。（当您在终端上运行python文件时，请确保已正确安装它们。我使用pip3来安装软件包。）

import nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('wordnet')
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
import json
import pickle

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Activation, Dropout
from keras.optimizers import SGD
import random

我们有一堆库，例如nltk（自然语言工具包），其中包含一整套用于清理文本并为深度学习算法做准备的工具，json，将json文件直接加载到Python中，pickle，加载pickle文件，numpy（可以非常有效地执行线性代数运算）和keras（这是我们将要使用的深度学习框架）。

二.初始化聊天机器人

words=[]
classes = []
documents = []
ignore_words = ['?', '!']
data_file = open('intents.json').read()
intents = json.loads(data_file)

现在是时候初始化所有要存储自然语言数据的列表了。我们有我们前面提到的json文件，其中包含“意图”。这是json文件实际外观的一小段。

我们使用json模块加载文件并将其另存为变量intent。

for intent in intents['intents']:
    for pattern in intent['patterns']:

        # take each word and tokenize it
        w = nltk.word_tokenize(pattern)
        words.extend(w)
        # adding documents
        documents.append((w, intent['tag']))

        # adding classes to our class list
        if intent['tag'] not in classes:
            classes.append(intent['tag'])

如果仔细查看json文件，可以看到对象中有子对象。例如，“模式”是“意图”内的属性。因此，我们将使用嵌套的for循环来提取“模式”中的所有单词并将其添加到单词列表中。然后，将对应标签中的每对模式添加到文档列表中。我们还将标记添加到类列表中，并使用简单的条件语句来防止重复。

words = [lemmatizer.lemmatize(w.lower()) for w in words if w not in ignore_words]
words = sorted(list(set(words)))

classes = sorted(list(set(classes)))

print (len(documents), "documents")

print (len(classes), "classes", classes)

print (len(words), "unique lemmatized words", words)


pickle.dump(words,open('words.pkl','wb'))
pickle.dump(classes,open('classes.pkl','wb'))

接下来，我们将使用单词 list并将其中的所有单词进行词母化和小写。如果您还不知道，则lemmatize意味着将单词变成其基本含义或引理。例如，单词“ walking”，“ walked”，“ walks”都具有相同的引理，即“ walk”。限制我们的言语的目的是将所有内容缩小到最简单的程度。当我们为机器学习实际处理这些单词时，它将为我们节省大量时间和不必要的错误。这与词干法非常相似，词干法是将变体单词减少到其基数或词根形式。

接下来，我们对列表进行排序并打印出结果。好吧，看来我们已经准备好建立深度学习模型！

三.建立深度学习模型

# initializing training data
training = []
output_empty = [0] * len(classes)
for doc in documents:
    # initializing bag of words
    bag = []
    # list of tokenized words for the pattern
    pattern_words = doc[0]
    # lemmatize each word - create base word, in attempt to represent related words
    pattern_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in pattern_words]
    # create our bag of words array with 1, if word match found in current pattern
    for w in words:
        bag.append(1) if w in pattern_words else bag.append(0)

    # output is a '0' for each tag and '1' for current tag (for each pattern)
    output_row = list(output_empty)
    output_row[classes.index(doc[1])] = 1

    training.append([bag, output_row])
# shuffle our features and turn into np.array
random.shuffle(training)
training = np.array(training)
# create train and test lists. X - patterns, Y - intents
train_x = list(training[:,0])
train_y = list(training[:,1])
print("Training data created")

让我们使用变量training初始化训练数据。我们正在创建一个巨大的嵌套列表，其中包含每个文档的单词袋。我们有一个称为output_row的功能，它只是充当列表的键。然后，我们将训练集改组并进行训练-测试拆分，其中模式是X变量，意图是Y变量。

# Create model - 3 layers. First layer 128 neurons, second layer 64 neurons and 3rd output layer contains number of neurons
# equal to number of intents to predict output intent with softmax
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(len(train_x[0]),), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(len(train_y[0]), activation='softmax'))

# Compile model. Stochastic gradient descent with Nesterov accelerated gradient gives good results for this model
sgd = SGD(lr=0.01, decay=1e-6, momentum=0.9, nesterov=True)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=sgd, metrics=['accuracy'])

#fitting and saving the model
hist = model.fit(np.array(train_x), np.array(train_y), epochs=200, batch_size=5, verbose=1)
model.save('chatbot_model.h5', hist)

print("model created")

现在我们已经准备好训练和测试数据，我们现在将使用来自keras的深度学习模型Sequential。我不想让您沉迷于深度学习模型的工作原理的所有细节，但是如果您感到好奇，请查看本文底部的资源。

keras中的顺序模型实际上是最简单的神经网络之一，即多层感知器。如果您不知道那是什么，我也不会怪您。这是keras中的文档。

这个特定的网络具有3层，第一层具有128个神经元，第二层具有64个神经元，第三层具有意图数量作为神经元数量。请记住，该网络的目的是能够预测给定一些数据时选择哪种意图。

将使用随机梯度下降训练模型，这也是一个非常复杂的主题。随机梯度下降比普通梯度下降更有效，这就是您需要了解的全部。

训练模型后，整个对象将变成一个numpy数组，并保存为chatbot_model.h5。

我们将使用此模型来构成我们的聊天机器人界面！

四.构建聊天机器人界面

from keras.models import load_model
model = load_model('chatbot_model.h5')
import json
import random
intents = json.loads(open('intents.json').read())
words = pickle.load(open('words.pkl','rb'))
classes = pickle.load(open('classes.pkl','rb'))

我们需要从文件中提取信息。

def clean_up_sentence(sentence):
    sentence_words = nltk.word_tokenize(sentence)
    sentence_words = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in sentence_words]
    return sentence_words

# return bag of words array: 0 or 1 for each word in the bag that exists in the sentence

def bow(sentence, words, show_details=True):
    # tokenize the pattern
    sentence_words = clean_up_sentence(sentence)
    # bag of words - matrix of N words, vocabulary matrix
    bag = [0]*len(words)
    for s in sentence_words:
        for i,w in enumerate(words):
            if w == s:
                # assign 1 if current word is in the vocabulary position
                bag[i] = 1
                if show_details:
                    print ("found in bag: %s" % w)
    return(np.array(bag))

def predict_class(sentence, model):
    # filter out predictions below a threshold
    p = bow(sentence, words,show_details=False)
    res = model.predict(np.array([p]))[0]
    ERROR_THRESHOLD = 0.25
    results = [[i,r] for i,r in enumerate(res) if r>ERROR_THRESHOLD]
    # sort by strength of probability
    results.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    return_list = []
    for r in results:
        return_list.append({"intent": classes[r[0]], "probability": str(r[1])})
    return return_list

def getResponse(ints, intents_json):
    tag = ints[0]['intent']
    list_of_intents = intents_json['intents']
    for i in list_of_intents:
        if(i['tag']== tag):
            result = random.choice(i['responses'])
            break
    return result

def chatbot_response(msg):
    ints = predict_class(msg, model)
    res = getResponse(ints, intents)
    return res

以下是一些功能，其中包含运行GUI所需的所有必要过程，并将其封装为单元。我们具有clean_up_sentence（）函数，该函数可以清理输入的所有句子。该函数用在bow（）函数中，该函数接收要清理的句子并创建一袋用于预测类的单词（这是基于我们先前训练模型所得到的结果）。

在predict_class（）函数中，我们使用0.25的错误阈值来避免过度拟合。此函数将输出意图和概率的列表，它们与正确的意图匹配的可能性。函数getResponse（）获取输出的列表并检查json文件，并以最高的概率输出最多的响应。

最后，我们的chatbot_response（）接收一条消息（该消息将通过我们的聊天机器人GUI输入），使用我们的prepare_class（）函数预测该类，将输出列表放入getResponse（）中，然后输出响应。我们得到的是聊天机器人的基础。现在，我们可以告诉bot，然后它将进行响应。

#Creating GUI with tkinter
import tkinter
from tkinter import *


def send():
    msg = EntryBox.get("1.0",'end-1c').strip()
    EntryBox.delete("0.0",END)

    if msg != '':
        ChatLog.config(state=NORMAL)
        ChatLog.insert(END, "You: " + msg + '\n\n')
        ChatLog.config(foreground="#442265", font=("Verdana", 12 ))

        res = chatbot_response(msg)
        ChatLog.insert(END, "Bot: " + res + '\n\n')

        ChatLog.config(state=DISABLED)
        ChatLog.yview(END)


base = Tk()
base.title("Hello")
base.geometry("400x500")
base.resizable(width=FALSE, height=FALSE)

#Create Chat window
ChatLog = Text(base, bd=0, bg="white", height="8", width="50", font="Arial",)

ChatLog.config(state=DISABLED)

#Bind scrollbar to Chat window
scrollbar = Scrollbar(base, command=ChatLog.yview, cursor="heart")
ChatLog['yscrollcommand'] = scrollbar.set

#Create Button to send message
SendButton = Button(base, font=("Verdana",12,'bold'), text="Send", width="12", height=5,
                    bd=0, bg="#32de97", activebackground="#3c9d9b",fg='#ffffff',
                    command= send )

#Create the box to enter message
EntryBox = Text(base, bd=0, bg="white",width="29", height="5", font="Arial")
#EntryBox.bind("<Return>", send)


#Place all components on the screen
scrollbar.place(x=376,y=6, height=386)
ChatLog.place(x=6,y=6, height=386, width=370)
EntryBox.place(x=128, y=401, height=90, width=265)
SendButton.place(x=6, y=401, height=90)

base.mainloop()

这里是有趣的部分（如果其他部分还不好玩）。我们可以使用tkinter（一个允许我们创建自定义界面的Python库）来创建GUI。

我们创建一个名为send（）的函数，该函数设置了聊天机器人的基本功能。如果我们输入到聊天机器人中的消息不是空字符串，则机器人将基于我们的chatbot_response（）函数输出响应。

此后，我们将建立聊天窗口，滚动条，用于发送消息的按钮以及用于创建消息的文本框。我们使用简单的坐标和高度将所有组件放置在屏幕上。

五.运行聊天机器人

终于可以运行我们的聊天机器人了！

因为我在Windows 10计算机上运行程序，所以必须下载名为Xming的服务器。如果您运行程序，并且给您一些有关程序失败的奇怪错误，则可以下载Xming。

在运行程序之前，需要确保使用pip（或pip3）安装python或python3。如果您不熟悉命令行命令，请查看下面的资源。

一旦运行程序，就应该得到这个。

六.结论

恭喜您完成了该项目！构建一个简单的聊天机器人可以使您掌握各种有用的数据科学和通用编程技能。我觉得学习任何东西的最好方法（至少对我而言）是建立和修补。如果您想变得擅长某事，则需要进行大量练习，而最好的练习方法就是动手并坚持练习！

七.可以改进的地方

这只是一套简单且让你在短时间内即可构建聊天机器人构建的教程，还有许多改进的空间，欢迎各位大牛进行修改更正。

1.尝试不同的神经网络

我们使用了最简单的keras神经网络，因此还有很多改进的余地。随时为您的项目尝试卷积网络或循环网络。

2.使用更多数据

就各种可能的意图和响应而言，我们的json文件非常小。人类语言比这复杂数十亿倍，因此从头开始创建JARVIS会需要更多。

3.使用不同的框架

有很多深度学习框架，而不仅仅是keras。有tensorflow，Apache Spark，PyTorch，Sonnet等。不要只局限于一种工具！

原文链接（需要翻墙才能浏览）：https://towardsdatascience.com/how-to-create-a-chatbot-with-python-deep-learning-in-less-than-an-hour-56a063bdfc44

Github项目地址：https://github.com/jerrytigerxu/Simple-Python-Chatbot

本文由未艾信息(www.weainfo.net)翻译，想看更多译文，大家可以到我们的网站上观看~

也可以关注我们的微信公众号：为AI呐喊（ID：weainahan）

六、如何制定学习python计划？

对于大多数零基础或者转行的人来说，学习一门技术，最好就是从零到一系统掌握。而千锋深圳Python高级编程培训所设置的课程正是针对时下企业热门的技术点，系统的进行全程面授教学。

除此之外，我们也可以来听听看千锋深圳Python高级编程培训的在读学员真实学习经历：

在经历千锋深圳Python培训的第一阶段基础学习后，进入第二阶段的学习，在这一阶段接触到Linux系统认识并熟练操作Linux系统指令，开始时由于之前在学校接触过Ubuntu，所以对这些操作并不很陌生，当然也达不到熟练的阶段，但千锋最初开始学习还是比较轻松的。

慢慢的随着课程的深入，本来理解的知识，不够用了，之前没有严格要求自己所以导致一些知识点掌握存在漏洞，学起来有些吃力慢慢的也更加清楚的认识到自己的不足。通过千锋深圳Python这段时间学习，我了解到了前端页面的搭建流程，和简单的搭建练习，第三阶段是Django，在大概了解了Django框架的工作机制后，在后期完成了一个图书网站的搭建。现在处于第四阶段，Flask。在前面三个阶段的学习过程中，老师上课的方式有快有慢，但总的来说，感觉整个学习过程还是很充实，知识点讲解很全面，一个阶段一个阶段连续不断，让我更充分去掌握整个Python的体系，另外，我也更好的看到自己自身所具备的一些缺点和掌握不牢固的知识点。

千锋深圳Python培训在每个阶段都会有考试，让我们对自己的认识进一步提升，每天所教授的知识一定要当天消化，留到第二天意味着第二天的知识也不能够及时消化所以还是要及时的查漏补缺，一定不能盲目的学习，要有目的有方向的认识到知识的框架从而对自己严格执行。深圳Python高级编程培训去哪学？千锋深圳Python高级编程培训绝对是值得选择的。

七、如何从零开始学习PYTHON？

首先要学习python的注释、标识符、数据类型、函数和面向对象编程，学完这些之后可以向更高阶的学习：装饰器，生成器，迭代器。对新手来说最重要的就是打好基础，这部分要多花点功夫去把基础打牢。

八、聊天机器人怎么学习

聊天机器人怎么学习一直以来都是人工智能领域备受关注的话题之一。随着人工智能的不断发展，聊天机器人越来越成为人们生活中的重要组成部分，带来了诸多便利和乐趣。那么，究竟聊天机器人是如何学习的呢？本文将深入探讨聊天机器人学习的方法与原理，帮助读者更好地了解这一领域的技术。

聊天机器人学习方法

在概念上，聊天机器人怎么学习主要通过机器学习和自然语言处理技术来实现。机器学习是一种人工智能的应用，通过让机器从数据中学习并不断优化算法，从而实现具体任务。而自然语言处理则是指机器能够理解、生成和处理自然语言的技术。聊天机器人的学习方法通常包括以下几个步骤：

• 数据收集：聊天机器人首先需要大量的数据作为学习材料，包括对话语料、语言规则、语义理解等方面的数据。
• 特征提取：机器学习算法需要将原始数据转化为可供计算机处理的特征向量，以便进行模式识别和分类。
• 模型训练：通过将数据输入到机器学习算法中，并根据反馈信息不断调整参数，使得模型可以更好地适应数据。
• 对话生成：聊天机器人通过学习用户对话历史和语境，在收到用户输入后生成符合语境的回复。

聊天机器人学习原理

聊天机器人的学习原理通常基于深度学习模型，如循环神经网络（RNN）和注意力机制（Attention）。这些模型通过多层神经网络的连接实现对复杂语义信息的学习和理解。具体来说，聊天机器人学习的原理包括以下几个关键方面：

1. 语料库构建：聊天机器人需要基于丰富的语料库进行训练，以便学习各种对话情境和语言模式。
2. 词向量表示：将词语通过嵌入（Embedding）表示成连续向量空间的形式，以便机器学习模型能够更好地处理语义信息。
3. 上下文理解：通过RNN等模型实现对话上下文的持续理解，使得聊天机器人能够更好地把握对话脉络。
4. 生成式对话：基于训练得到的模型参数，聊天机器人可以生成符合语境的自然语言回复，实现自动对话。

结语

通过对聊天机器人怎么学习的探讨，我们可以看到，聊天机器人的学习过程是一个复杂且多方面的技术挑战。只有不断积累数据、优化算法，才能使聊天机器人具备更加智能和人性化的沟通能力。随着人工智能技术的进步，相信聊天机器人将在未来扮演更加重要的角色，成为人们生活、工作中的得力助手。

九、ai机器人学习聊天

在当今数字化时代，人工智能（AI）技术被广泛应用于各个领域，其中机器人学习聊天是一项备受关注的研究领域。随着人工智能技术的快速发展，机器人学习聊天的应用范围也越来越广泛。

什么是AI机器人学习聊天？

AI机器人学习聊天是指利用人工智能技术让机器人具备自主学习和交流的能力。通过训练模型和算法，让机器人能够理解自然语言、分析语境，并做出智能回应。这种技术可以应用于智能客服、智能助手、智能对话系统等领域。

AI机器人学习聊天的优势

AI机器人学习聊天的优势在于提高了用户体验、提升了工作效率、降低了成本。由于机器人可以24/7全天候提供服务，能够快速响应用户问题，有效减少人工处理时间，提升工作效率。

此外，AI机器人学习聊天还可以根据用户的偏好和历史数据做个性化推荐，提升用户满意度。而且机器人学习具备持续进步的能力，通过不断学习和优化算法，实现更加智能的对话交流。

AI机器人学习聊天的挑战

尽管AI机器人学习聊天有诸多优势，但也面临着一些挑战。其中最主要的挑战之一是语义理解的准确性。由于自然语言的复杂性和多义性，机器人在理解用户意图和语境方面仍存在一定的局限性。

另外，隐私和安全问题也是AI机器人学习聊天面临的挑战之一。用户的个人数据和隐私信息可能会受到泄露或滥用，因此在设计和应用过程中需要加强数据保护和隐私安全措施。

AI机器人学习聊天的未来发展

随着人工智能技术的不断进步和应用场景的扩大，AI机器人学习聊天的未来发展前景非常广阔。未来的智能机器人将更加智能化、个性化，能够真正理解人类的情感和需求，实现更加人性化的交流。

同时，随着数据量的不断增加和算法的不断优化，AI机器人学习聊天将更加准确地理解用户的意图，回应用户的需求，为用户提供更加个性化、智能化的服务。

结语

总的来说，AI机器人学习聊天是一项极具发展潜力和重要性的技术领域。在未来的日子里，随着人工智能技术的不断演进，我们可以期待看到更加智能、更加智能的机器人与我们展开更加智能的对话。

十、深度学习机器人聊天

深度学习机器人聊天：技术革新带来的未来可能性

随着科技的不断发展和人工智能技术的日益成熟，深度学习机器人聊天成为了当今互联网领域备受关注的热点话题之一。深度学习技术的应用为机器人聊天带来了全新的可能性，使得人与机器之间的交流变得更加流畅、智能化，引发了人们对未来科技发展方向的深思与探讨。

深度学习技术作为人工智能领域的重要支柱之一，通过模拟人类大脑神经网络的工作原理，实现了对大规模数据的学习和理解。在机器人聊天领域，利用深度学习算法可以使机器人更好地理解人类语言的含义、推断用户意图，从而实现更加智能化的对话交流。其通过训练大量语言数据、模仿人类对话逻辑的方式，不断优化机器人聊天的精准度和自然度，为用户提供更加高效、便捷的服务体验。

传统的机器人聊天系统往往局限于固定的对话模式和预设的回答，显得呆板和生硬。而基于深度学习的机器人聊天系统能够更好地考虑上下文信息、个性化需求，实现更加贴近真实对话的交流模式。例如，通过识别用户的情绪变化、对话历史等信息，机器人可以更好地调整自身表达方式和回应策略，与用户建立起更加亲密和智能的对话关系。

深度学习机器人聊天技术的应用场景

深度学习机器人聊天技术在各个领域都有着广泛的应用场景。在客服行业中，通过搭建基于深度学习的智能客服系统，可以帮助企业实现全天候在线客服服务，提高客户沟通的效率和满意度。在医疗健康领域，深度学习机器人聊天系统可以帮助医生与患者进行在线问诊，快速提供医疗建议和诊断结果，缓解医疗资源不足的问题。

此外，深度学习机器人聊天技术还在智能家居、金融服务、教育培训等领域得到了广泛应用。例如，智能语音助手可以通过深度学习技术实现智能家居设备的控制和管理，为用户提供更加便捷的生活体验；在金融领域，深度学习机器人聊天系统可以帮助用户进行理财规划、风险评估等服务，提高金融服务的个性化水平和质量。

总体来说，深度学习机器人聊天技术的应用场景将会不断拓展和深化，为各行各业带来更多创新和可能性。随着技术的不断进步和深化，我们可以期待深度学习机器人聊天领域更加广泛的应用，为人们的生活、工作带来更多便利和智能化体验。