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所有人都说Python 简单易学，为何我觉得难？

python 数据处理

记得刚学Python的时候，几乎所有人都说Python 简单易学，而对于编程零基础，只掌握Word和Excel的人来说，感觉真的好难。学习之前网上的教材看了，Python的书也看了，包括《核心编程》，公开课也看了，包括莱斯大学和MIT的课。很多知识点，看的时候好像明白了，然后马上就忘，看了三四遍也记不住。就算是多练习，多做题，很多题也是照着例题依样画葫芦就能做出来，改动一下就不明白了，感觉还是没有深入理解。在网上看，到处都是自学几个月就很懂了然后找到满意工作的帖子，有没有人像我一样觉得很难呢？有网

2018-05-04

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大神分享美团外卖订单中心演进之路

python 数据分析数据处理

作者：何轼来源： http://tech.meituan.com/mt_waimai_order_evolution.html 前言美团外卖从2013年9月成交首单以来，已走过了三个年头。时期，事

2018-05-04

2.7K1

榨干python性能之服务优化

python 数据处理

初看这个标题,相信很多同学都笑了,python有性能可言么,呵呵哒...确实哦,python其实就是为了快速开发应用而出生的,虽然python的服务都以性能低而闻名全世界,但是总该有优化的地方吧,呵呵哒.... 这不,这两天本作者就碰见了这样一个问题,首先自我介绍下,我是干嘛的,肯定是屌丝程序员了,这个猜都不用猜,要不然也不会蛋疼的写这篇文章了,我们组是基础开发组,就是专门开发一些剥离业务的组件让其他部门去用,比如业务监控,业务报警,服务数据采集等等一堆搬砖的活.好了,废话不多说了,估计看到这的也都看烦了

2018-05-04

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手把手教你用500行 Python 代码实现模板引擎

python 数据处理

引言大多数程序包含大量的逻辑，以及少量文本数据。编程语言被设计成适合这种类型的编程。但是一些编程任务只涉及一点逻辑，以及大量的文本数据。对于这些任务，我们希望有一个更适合这些问题的工具。模板引擎就是这样一种工具。在本章中，我们将构建一个简单的模板引擎。最常见的一个以文字为主的任务是在 web 应用程序。任何 web 应用程序的一个重要工序是生成用于浏览器显示的 HTML。很少有 HTML 页面是完全静态的：它们至少包含少量的动态数据，比如用户名。通常，它们包含大量的动态数据：产品列表、好友的

2018-05-04

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初学python的30个操作难点汇总(新手必看篇)

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初学Python的人总会遇到这样或者那样的问题，在我学习Python的这段时间我总结了自己的29个问题，具体如下： 1 在cmd下盘与盘之间的切换直接 D或d: 就好 2 查找当前盘或者文件下面的目录直接 dir 3 想在一个盘下进去一个文件夹，用cd空格目标文件 cd p 4 写文件的第一个字母后按tab键自动补全如果有多个p开头的则在按tab 会在所有之间切换 5 d:切盘 dir 查找目录 cd 进去目标文件（相当于双击） 6 往上走一层 cd .. 走两层 cd ../..(之间有无空格

2018-05-04

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Python 3 那些非常规的技巧

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对新学习Python的小伙伴来说，既感受到了短代码的开心，也更愿意用到一些简短的Python写法，下面是我使用Python过程总收集的一些技巧，希望对你有所帮助。 1. 列表推导式你有一个list：bag = [1, 2, 3, 4, 5] 现在你想让所有元素翻倍，让它看起来是这个样子：[2, 4, 6, 8, 10] 大多初学者，根据之前语言的经验会大概这样来做 bag = [1, 2, 3, 4, 5] for i in range(len(bag)): bag[i] = bag[i] * 2 但是

2018-05-04

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从入门到上手，如何快速学会Python？

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因为清晰易读的风格，广泛的适用性，Python已经成为最受欢迎的编程语言之一。在TIOBE 排行榜中位居第四，是名副其实的人工智能第一语言。风靡的另一个原因是，Python有非常多的第三方库。比如用

2018-05-04

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带你入门Python数据挖掘与机器学习（附代码、实例）

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转载声明：本文转载自「数据派THU」，搜索「DatapiTHU」即可关注。作者：韦玮来源：Python爱好者社区本文共7800字，建议阅读10+分钟。本文结合代码实例待你上手python数据挖掘和机器学习技术。本文包含了五个知识点： 1. 数据挖掘与机器学习技术简介 2. Python数据预处理实战 3. 常见分类算法介绍 4. 对鸢尾花进行分类案例实战 5. 分类算法的选择思路与技巧一、数据挖掘与机器学习技术简介什么是数据挖掘？数据挖掘指的是对现有的一些数据进行相应的处理

2018-05-04

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用Python分析苹果公司股价数据

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❈ 作者：酱油哥，清华程序猿、IT非主流专栏地址：https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848 ❈ 要点抢先看 1.csv数据的读取 2.利用常用函数获取均值、中位数、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。要知道，NumPy的常用数学和统计分析的函数非常多，如果我们一个一个的分散来讲，一来非常枯燥，二来呢也记不住，就仿佛又回到了昏昏欲睡

2018-05-04

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高中生也能读懂的Docker入门教程

大数据数据处理

Docker 是 Golang 编写的，自 2013 年推出以来，受到越来越多的开发者的关注。如果你关注最新的技术发展，那么你一定听说过 Docker。不管是云服务还是微服务（Microservices），越来越多的厂商都开始基于 Docker 作为基础设施自动化的工具。那么什么是 Docker？Docker与传统的虚拟机有什么区别？为何要采用 Docker？如何使用 Docker？本文，就针对上述提到的问题，来简单介绍下 Docker。什么是 Docker Docker 是开源的应用容器引擎。 D

2018-05-04

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干货 | 史上最全的 Python 爬虫工具列表大全

python 爬虫数据处理安全

来源：伯乐在线这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。网络通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一

2018-05-04

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抓取链家官网北京房产信息并用python进行数据挖掘

python 数据处理数据可视化

从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。数据分析采用ipython notebook和pandas 可视化使用了matplotlib和seaborn. 热力图使用了百度地图API，按经纬度0.01度为一个子区域，计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。这些数据是笔者

2018-05-04

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Python定时利用QQ邮件发送天气预报

python 数据分析数据处理

好久没有写博客了，正好今天有时间把前几天写的利用python定时发送QQ邮件记录一下。首先利用request库去请求数据，天气预报使用的是和风天气的API（www.heweather.com/douments/api/s6/weather-forecast）利用python的jinja2模块写一个html模板，用于展示数据 python的email构建邮件，smtplib发送邮件最后使用crontab定时执行python脚本涉及的具体知识可以去看文档，本文主要就是解释代码的结构。和风天气API

2018-05-04

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十分钟看懂时序数据库（I）-存储

数据库存储数据处理

2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库；到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了，而早在2016年7月，百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB，成为支持其发展制造，交通，能源，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。本文会从时序数据

2018-05-04

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原创投稿 | nginx的日志配置

数据处理存储

1. nginx中日志的种类 nginx中可以记录的日志主要有access日志、error日志和rewrite日志。前两种由ngx_http_log_module模块予以支持，rewrite日志则由n

2018-05-04

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从Zero到Hero，一文掌握Python关键代码

python 数据可视化数据处理

本文整体梳理了 Python 的基本语法与使用方法，并重点介绍了对机器学习十分重要且常见的语法，如基本的条件、循环语句，基本的列表和字典等数据结构，此外还介绍了函数的构建和对象与类的声明。这些在使用 Python 执行机器学习任务中十分常见，它可以为我们搭建一个基本的使用框架。首先，什么是 Python？根据 Python 创建者 Guido van Rossum 所言，Python 是一种高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。实际上，我选择学习 P

2018-05-03

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马哥金牌分享 | Docker在云家政的应用

大数据 python 数据处理运维

本文是由运维专家、马哥教育特约讲师Fighter分享的《Docker在云家政的应用》的文字整理版。大家晚上好，我是Fighter，今晚由我给大家分享《Docker在云家政的应用》，首先我介绍一下公司的背景，公司属于中小型创业公司，服务器数量不多，但是为了解决一些问题，我们引入了现在比较火的Docker技术。我们公司目前大规模使用了Docker，目前除了数据库应用，其他所有应用都在Docker容器内运行，下面我就Docker在公司的应用做一些分享。面临问题上面这个报错大家应该也都见过。程序错

2018-05-03

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只需9个步骤，完美实现自动化运维异常处理！

python 数据处理

1异常异常就是非正常状态，在Python中使用异常对象来表示异常。若程序在编译或运行过程中发生错误，程序的执行过程就会发生改变，抛出异常对象，程序流进入异常处理。如果异常对象没有被处理或捕捉，程序就会执行回溯(Traceback)来终止程序。 2异常类型通用异常类型表 Exception类：是通用异常基类下列异常类均继承于Exception类，python解析器会自动将通用异常类型名称放在内建命名空间中，所以当使用通用异常类型时，不需要import exceptions模块。 3异常处理 3

2018-05-03

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编码的秘密（python版）

python 数据处理

📷 📷 编码（python版）最近在学习python的过程中，被不同的编码搞得有点晕，于是看了前人的留下的文档，加上自己的理解，准备写下来，分享给正在为编码苦苦了挣扎的你。编码的概念编码就是将信息从一种格式转换成另一种格式，计算机只认识二进制，简单的理解，将我们眼睛看到的文字转换为计算机能够识别的二进制格式视为编码，而二进制以某种编码格式转换为我们能看的文字的过程可以看成是解码。既然计算机只能认识二进制0,1，那么我们用的字母、数字和文字等是怎样和他们对应的呢？那

2018-05-03

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python数据可视化----绘制各种图形

python 数据可视化数据处理

1.环境系统：windows10 python版本：python3.6.1 使用的库：matplotlib，numpy 2.numpy库产生随机数几种方法 numpy.random 3.散点图 4.折线图折线图使用plot函数 5.条形图 orientation设置横向条形图 6.直方图 7.饼状图 8.箱型图作者：南寻来源：https://my.oschina.net/u

2018-05-03

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【纪录片】中国数据库前世今生

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