ニーズの多様性を達成するために、プログラマを強制するのは難しいため、文書のすべての種類を読み取るために、つまり、APIのさまざまなを呼び出す必要が常にあります。私たちは、その後、APIを呼び出すことができ、これらのパラメータを把握されなければなりません。非常に単純に言えば、実際にはそうではありません。本質的に様々な今人気の機械学習、転送パッケージとパラメータ調整。しかし、この転送パッケージは、もう少し複雑です：numpyの、パンダ、matplotlibの、sklearn 、pytorch、tensorflow ....... すぐに重要な機能であるプログラマのためのAPIを呼び出すことを学ぶと言うことができます。
私はここではAPI呼び出しのいくつかの具体的な例です：
- いくつかの非常に一般的なAPIについては、例えば、Pythonの文字列操作関数のように、私たちは、公式ドキュメントを参照してください。自分たちのニーズを満たすために、いくつかのブログのためのBaiduの検索を指示する必要はありません。もちろん、私は個人的にあなたが公式文書が最も正確であるため、より良い、公式ドキュメントを読むことができるかどうかだと思います。
- いくつかのあまり一般的でAPIた場合、情報は公式文書を参照する必要がある上、Baiduの少し上で、この時間を見つけることができます。
- 最初の2つのケースが解決するのは比較的簡単ですが、時々 、いくつかのAPIは、のドキュメントを提供していません！！！またはドキュメントぐちゃぐちゃ書かれ、簡単に読み取ることができません。今回は、からに必要なコードを開始。最も原始的な方法は、直接パッケージディレクトリ内で、それぞれのソースファイルを見てください。例えばvscodeに、ここで、IDEを介してソースコードのAPIを表示するためのより良い方法もあり、マウスは、関数名、プレスCTRLを選択し、対応するソースコードを見ることができますクリックします。その後、ソースを読むことによって、APIを使用する方法を学習します。