你可以按照以下步骤制作自己的Python模块:
1.创建一个新的.py文件,并定义你自己的函数或类。
2.编写文档字符串docstring,说明该函数或类的作用、参数和返回值说明等。
3.给你的函数或类添加恰当的注释。
4.将该.py文件放在工程目录的一个新文件夹中,这个文件夹就是你的模块。
5.
python 单例模式
单例模式是一种设计模式,目的是确保一个类只有一个实例,并提供一个全局访问点来获取该实例。
有些类只需要一个全局唯一的实例,例如数据库连接池、线程池、日志记录器等。使用单例模式可以确保这些类只有一个实例存在,从而避免了资源的浪费和不一致的状态。
单例模式通常包含以下几个要素:
查看全文: https://pythoncat.top/posts/2023-07-29-weekly
1.python解释器安装
1> 需要到官网下载安装python解释器
步骤1:官网链接:https://www.python.org/downloads/,选择Downloads下Windows版本
步骤2:版本较多,选择适合的Windows版本进行下载,如下:
2&g
本篇介绍的是pandas选择列数据的一个小技巧。之前已经介绍了很多选择列数据的方式,比如loc,iloc函数,按列名称选择,按条件选择等等。
这次介绍的是按照列的数据类型来选择列,按类型选择列可以帮助你快速选择正确的数据类型,提高数据分析的效率。
1. 类型种类
pandas列的数据类型主要有4大
1提高数据处理效率的迫切需要
本章包括
处理指数级增长的数据所面临的挑战
传统计算架构与最新计算架构的比较
Python在现代数据分析中的作用和不足
提供高效Python计算解决方案的技术
我们一直在以极快的速度从各种来源收集海量数据。无论目前是否有使用价值,这些数据都会被收集起来。无论是否有办法
python规范
函数必须写注释:文档注释格式'''注释内容'''
参数中的等号两边不要用空格
相邻函数用两个空行隔开
小写 + 下划线
函数名
模块名
实例名
驼峰法
类名
tips
# 一行代码太长,使用折行
if xx and xxx and
xxx and xxx
# 获取
重命名 pandas 数据中列的名称是一种常见的数据预处理任务。这通常是因为原始数据中的列名称可能不够清晰或准确。例如,列名可能包含空格、大写字母、特殊字符或拼写错误。
使用 pandas 的 rename函数可以帮助我们更改列名,从而使数据更加清晰和易于理解。此外,重命名列名还可以确保您的代码在
前几天写了一篇《手把手教你在本机安装Stable Diffusion秋叶整合包》的文章,有同学运行时遇到缺少Python Module的问题,帮助他处理了一下,今天把这个经验分享给大家,希望能帮助到更多的同学。
有时候启动某些插件的时候会出现 ModuleNotFoundError 的提示,类似
使用zlib对数据进行压缩
现实世界中,大量存在着对数据压缩的需求。为此,python内置了zlib压缩库,可以方便的对任意对象进行压缩。
下述代码演示了对字符串进行压缩:
import zlib
# 压缩一段中文
originstr = '神龟虽寿,犹有竟时;腾蛇乘雾,终为土灰。老骥伏枥,志
编程基础常识
一、注释
1、对代码的说明与解释,它不会被编译执行,也不会显示在编译结果中
2、注释分为:单行注释和多行注释
3、用#号开始,例如:#这是我的第一个python程序
4、注释可以写在单独一行,也可以写在一句代码后面
5、不想执行编译,又不能删除的代码,可以先用#注释掉,代码批量注释用
昨天写了一篇文章《小细节,大问题。分享一次代码优化的过程》,里面提到了list.sort()和list.strem().sorted()排序的差异。
说到list sort()排序比stream().sorted()排序性能更好。
但没说到为什么。
有朋友也提到了这一点。
本文重新开始,先问是不是
反转pandas DataFrame的行列顺序是一种非常实用的操作。在实际应用中,当我们需要对数据进行排列或者排序时,通常会使用到Pandas的行列反转功能。这个过程可以帮助我们更好地理解数据集,发现其中的规律和趋势。同时,行列反转还可以帮助我们将数据可视化,使得图表更加易于理解。
除了常规的数据
1 Python 简介
Python是一种相当流行(而且简单易学)的高级编程语言。本书将以直观的方式向你传授Python。即使你没有任何编程语言的经验,也能掌握 Python 的基础知识并加以运用。
1.1 什么是Python?
Python一种高级编程语言,在编程界非常流行。它简单、通用,并包含
数据类型
1、能直接处理的基本数据类型有5个:整型、浮点型、字符串、布尔值、空
1)整型(int)=整数,例如0至9,-1至-9,100,-8180等,人数、年龄、页码、门牌号等
没有小数位的数字,是整型
2)浮点型(float)=小数,例如金额、身高、体重、距离、长度、π等
精确到小数位的数字,
Python 3.12 抢先看——关于 f-string 的改动
哈喽大家好,我是咸鱼
相信小伙伴们对 python 中的 f-string 都不陌生
f-string 是格式化字符串的缩写,是以小写或大写字母 F 为前缀的字符串文本
f-string 提供简洁明了的语法,允许对变量和表达式进行插
时间
报名时间:2023-8-31
考试时间:2023-9-23
第1题
计算机完成一条指令所花费的时间称为一个
A.执行时序
B.存取周期
C.执行速度
D.指令周期
参考解析参考解析: D [解析] 一般把计算机完成一条指令所花费的时间称为- 一个指令周期。指令周期越短,指令执行就越快。本题答
拆分列是pandas中常用的一种数据操作,它可以将一个包含多个值的列按照指定的规则拆分成多个新列,方便进行后续的分析和处理。拆分列的使用场景比较广泛,以下是一些常见的应用场景:
处理日期数据:在日期数据中,经常会将年、月、日等信息合并成一列,通过拆分列可以将其拆分成多个新列,方便进行时间序列分析。
numpy.argsort(a, axis=-1, kind=None, order=None)
Parameters:
aarray_like
Array to sort.
axis int or None, optional
Axis along which to sort. The defa
2 从内置功能中获取最高性能
本章包括
剖析代码以发现速度和内存瓶颈
更有效地利用现有的Python数据结构
了解Python分配典型数据结构的内存成本
使用懒编程技术处理大量数据
有很多工具和库可以帮助我们编写更高效的Python。但是,在我们深入研究提高性能的所有外部选项之前,让我们先仔细看看