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- Python调试和分析 | Debugging & ProfilingThe Python Profilers
The Python Profilers
3.hotshot是一个实验性的C模块，其重点是最大限度地减少分析开销，代价是数据后处理时间更长。它不再被维护，并可能在未来的Python版本中被丢弃。
- Python语言 | Languagesymbol
symbol
symbol-与Python解析树一起使用的常量 源代码：Lib/symbol.py 该模块提供表示分析树内部节点数值的常量。与大多数Python常量不同，它们使用小写名称。
- Python语言 | Languagepickletools
pickletools
源代码：Lib/pickletools.py 这个模块包含了各种与pickle模块的细节有关的常量，关于实现的一些冗长的评论以及用于分析pickle数据的一些有用的函数。
- Python调试和分析 | Debugging & Profilinghotshot
hotshot
注意 hotshot模块专注于在分析数据时尽量减少开销，代价是数据后处理时间较长。对于常见的用法，建议使用cProfile。hotshot不会被维护，并且可能在将来从标准库中删除。
- Python文件格式 | File Formatsplistlib
plistlib
XML数据使用Expat解析器进行分析xml.parsers.expat-请参阅其文档以了解格式不正确的XML可能出现的异常。未知元素将被plist解析器忽略。
- Python结构化标记 | Structured MarkupXML Processing Modules
XML Processing Modules
XML处理模块 用于处理XML的Python接口被分组在xml包中。 警告 XML模块对于错误或恶意构建的数据不安全。如果您需要解析不可信或未经身份验证的数据，请参阅XML漏洞。
- Python输入 | Importingmodulefinder
modulefinder
- JSON教程JSON解析JavaScript解析json格式数据简单示例
JavaScript解析json格式数据简单示例
- TensorFlow指南 | GuideFrequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
Frequently Asked Questions（问的频率最高的问题）
TensorFlow与Python3兼容吗？ 截至0.6.0发布时间框架（2015年12月初），支持Python3.3+。 构建张量流图 另请参阅关于构建图的API文档。
- TensorFlow指南 | GuideDebugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
Debugging TensorFlow Programs（调试TensorFlow程序）
- Erlangtools4. fprof - The File Trace Profiler
4. fprof - The File Trace Profiler
4fprof-文件跟踪分析器 fprof是一个分析工具，可以用来了解不同功能消耗的处理时间以及在哪些进程中的情况。 fprof使用跟踪时间戳来收集分析数据。因此，不需要特殊编译要分析的任何模块。
- TensorFlow扩展 | ExtendCustom Data Readers（自定义数据读取器）
Custom Data Readers（自定义数据读取器）
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