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在这篇文章中,我们将深入探讨Python的主要包管理工具——Pip。内容涵盖了Pip的基本概念、安装和配置、中国国内镜像源的使用、包管理、与虚拟环境的关系、高级用法、问题解决。 1. 引言 在现代的软件开发实践中,依赖管理成为了一项非常重要的任务。它确保了我们可以在任何地方重建我们的开发环境
一、装饰器 参考:https://zhuanlan.zhihu.com/p/87353829https://blog.csdn.net/zhh763984017/article/details/120072425 将函数作为对象 闭包概念 def outer(x): def inner(y):
日常分析数据时,只有单一数据文件的情况其实很少见,更多的情况是,我们从同一个数据来源定期或不定期的采集了很多数据文件;或者从不同的数据源采集多种不同格式的数据文件。 在这样的情况下,分析数据之前,需要将不同的数据集合并起来。合并数据一般有两个维度,一是同构的数据集合并后行数增加;一是异构的数据集合
1.打开文件 位于自动导入的模块IO中,无需手动导入。 f = open('D:Mtest.txt') 若文件不存在,则报错 Traceback (most recent call last): File "d:MgithubPythonDemot14.py", line 1, in <
一个从多个父类继承过来的子类,可以访问所有父类的功能。并不推荐使用。 多重继承最简单有用的形式是mixin。假设在之前Contact类增加一个功能,允许给self.email发送一封邮件。 class ContactList(list): def search(self, name):
已经知道,os.system可以方便的利用python代码执行一些像ping、ipconfig之类的系统命令,但却只能得到命令执行是否成功,不能获得命令成功执行后的结果,像下面这样: >>> s = os.system("ping www.baidu.com") 正在 Ping
python的环境以及IDE都准备好之后,我们就可以开始Python之旅了。Python的第一个程序通常是打印输出"Hello, World!",非常简单。以下是一个示例: print("Hello, World!") 运行python代码 首先必须明白python是一门动态语言,也就没有所谓
1.网站的入口--路由和视图 URL是网站Web服务的入口。用户在浏览器输入URL发出请求后,django会根据路由系统,运行对应的视图函数,然后返回信息到浏览器中。 1.1 认识路由 创建项目时,会自动生成urls.文件,文件中定义了项目的路由信息,成为项目的路由解析入口。在自建的应用中可以手动
一.pytesseract 1.简介  Pytesseract是一个Python库,用于将图像中的文本转换为可编辑的字符串。它是基于Google的Tesseract OCR引擎开发的 。Tesseract是一个开源的OCR引擎,能够识别超过100种语言的文字。Pytesseract简化了与Tess
这篇文章全面探讨了Python作为数据科学领域首选语言的原因。从Python的历史、特性,到在数据科学中的应用实例,再到与其他数据科学语言的比较,以及在实际企业中的应用,我们深入剖析了Python的优势与挑战,最后对Python的未来进行了展望。 引言 在21世纪的数据时代,数据科学家是
实验二 Python运算符与变量 一、实验目的 1.了解和掌握Python的运算符与变量 2.熟练运用python的运算符 二、实验内容 1、写出判断一个数是否能同时被2和5整除的条件语句, 并且打印对应的结果。 x = if x % 2 == 0 and x % 5 == 0: ​ print
1. 函数作为参数传递 # 函数作为参数传递 def c(x): return x + 1 def d(f): return f(3) e = d(c) print(e) 输出: 4 说明一个函数可以接受另外一个函数对象作为自己的参数,并对函数对象进行处理。 2.
1.eval() 功能描述:“剥去字符串的外衣”,去运行字符串里面的代码 作用 : (1)参数是一个类似"1+3"这样数学表达式的字符串,可以计算得到返回值(int型) (2)参数是一个类似"{'name':'tian','age':18}"这样字典、列表、元组外套上一对引号的字符串,可以快速得到
昨晚一回家,表弟就神神秘秘的跟我说,发现一个高颜值网站,非要拉着我研究一下她们的颜值高低。 我心想,这还得要我一个个慢慢看,太麻烦了~ 于是反手用Python给他写了一个人脸识别代码,把她们的照片全部爬下来,自动检测颜值打分排名。 这不比手动快多了? 准备工作 开发环境
在 pandas 中,如果遇到数据量特别大的情况,随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们更深入地了解数据,从而更好地进行数据分析和决策。 随机挑选子集的用途主要有: 评估数据质量:随机挑选 DataFrame 的子集可以帮助我们检查数据集的质量,以便进一步探索和挖掘数据。例如,我们可以通
json.load()和json.loads()都是Python标准库json模块中用于处理JSON数据的方法,二者的作用都是将JSON数据转换为Python数据类型,它们之间的区别如下: 1. json.load()是从文件中读取JSON数据 json.load()用于从已打开的文件对象中读取J