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[Python从零到壹] 五.网络爬虫之BeautifulSoup基础语法万字详解

欢迎大家来到“Python从零到壹”,在这里我将分享约200篇Python系列文章,带大家一起去学习和玩耍,看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解,真心想把自己近十年的编程经验分享给大家,希望对您有所帮助,文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持,知识无价人有情,希望我们都能在人生路上开心快乐、共同成长。

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Python保留字(32个全集)

2 class   #定义类的关键字 3 finally   #异常处理使用的关键字,用它可以指定始终执行的代码,指定代码在finally里面     例如:       class MyException(Exception):pass       try:         #some code here         raise MyException       except MyException:         print “MyException encoutered”       finally:         print “Arrive finally” 4 is   #Python中的对象包含三个要素:id,type,value   其中:     id: 用来唯一标示一个对象     type:标识对象的类型     value:是对象的值   is:就是用来判断a对象是否就是b对象,是通过id来判断的  ==:判断的是a对象的值是否和b对象的值相等,是通过value来判断的     例如:       >>> a = 1       >>> b = 1.0       >>> a is b       False       >>> a == b       True       >>> id(a)       12777000       >>> id(b)       14986000 5 return   #python 函数返回值 return,函数中一定要有return返回值才是完整的函数。如果你没有python定义函数返回值,那么会得到一个结果是None对象,而None表示没有任何值。     例如:       def fnc1(x,y):   print x+y       当函数没有显示return,默认返回none值,以下测试:         >>> result = fnc1(2, 3)         >>> result is None         True

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(数据科学学习手札74)基于geopandas的空间数据分析——数据结构篇

geopandas是建立在GEOS、GDAL、PROJ等开源地理空间计算相关框架之上的,类似pandas语法风格的空间数据分析Python库,其目标是尽可能地简化Python中的地理空间数据处理,减少对Arcgis、PostGIS等工具的依赖,使得处理地理空间数据变得更加高效简洁,打造纯Python式的空间数据处理工作流。本系列文章就将围绕geopandas及其使用过程中涉及到的其他包进行系统性的介绍说明,每一篇将尽可能全面具体地介绍geopandas对应方面的知识,计划涵盖geopandas的数据结构、投影坐标系管理、文件IO、基础地图制作、集合操作、空间连接与聚合。   作为基于geopandas的空间数据分析系列文章的第一篇,通过本文你将会学习到geopandas中的数据结构。 geopandas的安装和使用需要若干依赖包,如果不事先妥善安装好这些依赖包而直接使用pip install geopandas或conda install geopandas可能会引发依赖包相关错误导致安装失败,官方文档中的推荐安装方式为:

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