正在备研的大三把不少东西忘的一干二净的我，花了两个小时对Python的pandas库进行复健最后实现老师那边提出的要求，这里是一些记录
凭借其广泛的功能，Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。
考虑到深度学习领域中的数据规模一般都比较大，尤其是训练集，这个限制条件对应到实际编程中就意味着，我们很有可能无法将整个数据文件的内容全部都加载到内存中。那么就需要一些特殊的处理方式，比如：创建内存映射文件来替代原始文件被加载到内存中、预处理数据后再加载内存中以及单次只加载文件的片段。其中关于内存映射技术的一些应用，在前面的这2篇博客1和博客2中有所介绍，而本文将要介绍的是从文件中只读取特定行的内容的3种解决方案。
导读：本文要介绍的这些技法，会用Python读入各种格式的数据，并存入关系数据库或NoSQL数据库。
要以读文件的模式打开一个文件对象，使用Python内置的open()函数，传入文件名和标示符：
本篇我们将开始学习如何进行网页抓取，更多内容请参考:python学习指南 urllib2库的基本使用 所谓网页抓取，就是把URL地址中指定的网络资源从网络流中读取出来，保存到本地。在Python中有很多库可以用来抓取网页，我们先学习urllib2。 urllib2是Python2.x自带的模块(不需要下载，导入即可使用) urllib2官网文档：https://docs.python.org/2/library/urllib2.html urllib2源码 urllib2在python3.x
导读：本文的目标是介绍一些Python库，帮助你从类似于PDF和Word DOCX 这样的二进制文件中提取数据。我们也将了解和学习如何从网络信息源（web feeds）（如RSS）中获取数据，以及利用一个库帮助解析HTML文本并从文档中提取原始文本。
不论是数据分析还是机器学习，乃至于高大上的AI，数据源的获取是所有过程的入口。 数据源的存在形式多为数据库或者文件，如果把数据看做一种特殊格式的文件的话，即所有数据源都是文件。获得数据，就是读取文件的操作，文件有各种各样的格式即数据的组织形式，如何方便快捷地获取文件中的内容呢？
在计算机还没被发明之前，人们通过「电传打字机」（Teletype Model 33）来打印文字，每秒可以打印 10 个字符。然而，该机器存在一个问题：在打完一行换行的时候，要用去 0.2 秒，正好可以打两个字符，如果在这 0.2 秒里，又有新的字符传过来，那么该字符将会丢失。
学习Python自动化的一个好办法就是构建一个价格追踪器。由于这项任务生成的脚本可以立即投入使用，所以对于初学者来说尤为方便。
使用 Pandas 的 read_excel 方法读取一个 16 万行的 Excel 文件报 AssertionError 错误：
前 言 如果你是数据行业的一份子，那么你肯定会知道和不同的数据类型打交道是件多么麻烦的事。不同数据格式、不同压缩算法、不同系统下的不同解析方法——很快就会让你感到抓狂！噢！我还没提那些非结构化数据和半结构化数据呢。 对于所有数据科学家和数据工程师来说，和不同的格式打交道都乏味透顶！但现实情况是，人们很少能得到整齐的列表数据。因此，熟悉不同的文件格式、了解处理它们时会遇到的困难以及处理某类数据时的最佳／最高效的方法，对于任何一个数据科学家（或者数据工程师）而言都必不可少。 在本篇文章中，你会了解到数据科学家
有时我们需要把数据永久存储起来，随时使用随时读取。例如，我们通过程序建立的列表、字典等数据，当程序结束时，需要把这些数据存储到文件中，当程序再次启动时，可以把这些数据读入到程序中，避免这些数据的重新录入。
文本文件一般由单一特定编码的字符组成，如utf-8编码，内容容易统一展示和阅读，大部分文本文件都可以通过文本编辑软件和文字处理软件创建、修改和阅读，最常见的是txt格式的文本文件。
用惯了python，对其他语言就比较的生疏。但是python很多时候在性能上比较受局限，这里尝试通过C++来实现一个文件IO的功能，看看是否能够比python的表现更好一些。关于python的类似功能的实现，可以参考这一篇博客。
Pandas是Python数据分析处理的核心第三方库，它使用二维数组形式，类似Excel表格，并封装了很多实用的函数方法，让你可以轻松地对数据集进行各种操作。
在本教程中，我们会学习lxml库和创建XML文档的基础知识，然后会处理XML和HTML文档。最后，我们将利用以上所学，融会贯通，看看如何使用lxml提取数据。本教程的每一步都配有实用的Python lxml示例。
Pandas 是基于 NumPy 的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。简单地说，你可以把 Pandas 看作是 Python 版的 Excel。
大家都熟知的爬虫，爬虫就是请求网页，进行网页的抓取，那么如何进行网页的抓取呢，今天呢，给大家分享一个能够请求网页，进行数据抓取的库，python自带的urllib。
（一） URL地址 URL地址组件 URL组件 说明 scheme 网络协议或下载方案 net_loc 服务器所在地（也许含有用户信息） path 使用（/）分割的文件或CGI应用的路径 params 可选参数 query 连接符（&）分割的一系列键值对 fragment 指定文档内特定锚的部分 net_loc组件 user:password@host:port 组件
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爬虫是一种从网站上抓取大量数据的自动化方法。即使是复制和粘贴你喜欢的网站上的引用或行，也是一种web抓取的形式。大多数网站不允许你保存他们网站上的数据供你使用。因此，唯一的选择是手动复制数据，这将消耗大量时间，甚至可能需要几天才能完成。
【导读】工具包 datatable 的功能特征与 Pandas 非常类似，但更侧重于速度以及对大数据的支持。此外，datatable 还致力于实现更好的用户体验，提供有用的错误提示消息和强大的 API 功能。通过本文的介绍，你将学习到如何在大型数据集中使用 datatable 包进行数据处理，特别在数据量特别大的时候你可以发现它可能比 Pandas 更加强大。
一个数据分析师，最怕的一件事情莫过于在没有数据的情况下，让你去做一个详细的数据分析报告。确实，巧妇难为无米之炊，数据是数据分析、数据挖掘乃至数据可视化最最基础的元素。
作为数据科学家的第一个任务，就是做网页爬取。那时候，我对使用代码从网站上获取数据这项技术完全一无所知，它偏偏又是最有逻辑性并且最容易获得的数据来源。在几次尝试之后，网页爬取对我来说就几乎是种本能行为了。如今，它更成为了我几乎每天都要用到的少数几个技术之一。
python的内置函数 compile()--编译. 这个函数有什么用呢? 一个最简单的例子, 就是我们的代码, 会被解释器读取,解释器读取后的其实是字符串, 然后通过compile编译后, 又转
爬虫的主要用途即从网站上获取网页，并将网页中的有用信息解析出来。从网站上获取网页内容可以通过 python 内置的 urllib 模块来实现，至于信息的解析说起来比较复杂，python 中可以使用的模块也有很多，今天我们主要使用正则表达式「python 内置的 re 模块」来实现数据的解析。
逗号分隔值（Comma-Separated Values，CSV，有时也称为字符分隔值，因为分隔字符也可以不是逗号），其文件以纯文本形式存储表格数据（数字和文本）。纯文本意味着该文件是一个字符序列，不含必须像二进制数字那样被解读的数据。CSV文件由任意数目的记录组成，记录间以某种换行符分隔；每条记录由字段组成，字段间的分隔符是其它字符或字符串，最常见的是逗号或制表符。通常，所有记录都有完全相同的字段序列。通常都是纯文本文件。建议使用WORDPAD或是记事本来开启，再则先另存新档后用EXCEL开启，也是方法之一。
原题：10 Unknown Security Pitfalls for Python
官方文档: https://docs.python.org/2/library/collections.html#collections.Counter
今天给大家介绍一下200多个Python标准库，让大家对Python标准库有一个大致的认识。
在当今的数字化时代，电子文档已成为信息存储和交流的基石。从简单的文本文件到复杂的演示文档，各种格式的电子文档承载着丰富的知识与信息，支撑着教育、科研、商业和日常生活的各个方面。随着信息量的爆炸性增长，如何高效、准确地处理和分析这些电子文档，已经成为信息技术领域面临的一大挑战。在这一背景下，电子文档解析技术应运而生，并迅速发展成为智能文档处理技术中的一个关键组成部分。
在2016年10月底，我建立了“分享与成长群”，每人在每月都要输出一篇原创文章，一开始人数不多，汇总成PDF的工作量并不大，但现在人数已经超过70人了，该写个程序来解决这种重复性的工作了。 最终问题描
(1)外置模块一览表 描述：Python外置模块可以说是Python的强大之处的存在，使得Python语言扩展性高，使用方法众多并且使用也非常简单，在我们日常的运维开发学习中尤为重要;
Python序列化是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，反序列化是将字节流转化回一个对象层次结构。
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
大家好，今天小编来为大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据的方法，毕竟我们很多时候需要读取各种形式的数据，以及将我们需要将所做的统计分析保存成特定的格式。
CSV是Conma Sepatrate Values(逗号分隔值）的缩写，文档的内容是由‘，’分隔的一列列数据构成的。CSV格式是电子表格和数据库最常用的导入和导出格式。 CSV模块实现了以CSV格式读取和写入表格数据，它允许程序员以Excel首选格式写入数据，或者从Excel生成的文件中读取数据。
随着去年alphago 的震撼表现，AI 再次成为科技公司的宠儿。AI涉及的领域众多，图像识别中的人脸识别是其中一个有趣的分支。百度的BFR，Face++的开放平台，汉王，讯飞等等都提供了人脸识别的API，对于老码农而言，自己写一小段代码，来看看一张图片中有几个人，没有高大上，只是觉得好玩，而且只需要7行代码。
最近在用 Python 写一个小工具，这个工具主要就是用来管理各种资源的信息，比如阿里云的 ECS 等信息，因为我工作的电脑使用的是 LINUX，所以就想着用 python 写一个命令行的管理工具，基本的功能就是同步阿里云的资源的信息到数据库，然后可以使用命令行查询。
for循环 文件遍历 遍历循环文件的模式如下几种： r：以读方式打开 w ：以写方式打开 a ：以追加模式 --------------------------- r+ ：以读写模式打开 w+：以读写模式打开 (参见 w ) a+：以读写模式打开 (参见 a ) ---------------------------- rb：以二进制读模式打开 wb：以二进制写模式打开 (参见 w ) ab：以二进制追加模式打开 (参见 a ) ------------------------------------- r
前几天有个叫【张茜】的粉丝找我看了一个代码，关于电子书中英文自动翻译的，感觉挺有意思，这里拿出来给大家分享下。
Python 3.8是Python语言的最新版本，它适合用于编写脚本、自动化以及机器学习和Web开发等各种任务。现在Python 3.8已经进入官方的beta阶段，这个版本带来了许多语法改变、内存共享、更有效的序列化和反序列化、改进的字典和更多新功能。
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