支持转换为 int 类型的，仅有 float、str、bytes，其他类型均不支持。
Python 处理大数据集可以借助 Python 内置数据结构：列表、元组、字典 、 集合等，但是一般要和 pandas 和 Numpy 等库结合起来使用。
在前一段时间的文章中，我们主要讲解Python与Word/Excel/PPT等Office软件的相关操作，现在我们将继续分享如何用Python与更多的办公软件交互！
早起导读：pandas是Python数据处理的利器，如果每天都要使用pandas执行同样的操作，如何制作一个有界面的软件更高效的完成？本文提供了一种基于PyQt5的实现思路。
用切边可以选取大多数序列类型的一部分，切片的基本形式是在方括号中使用start:stop：
数学上，序列是被排成一列的对象(或事件)这样每个元素不是在其他元素之前，就是在其他元素之后。这里，元素之间的顺序非常重要。序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字,也就是它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。
定义及特性： 以引号（单引号，双引号，三引号）包围且不能修改 a= ' \t aBcdE fgFijDlmNopq rSt uTwxy z 123 !@# \t ' 一、判断字符串，返回bool值：False或True print(a.isidentifier()) #判断是否可以作为标识符/变量使用 print(a.isdigit()) #判断是否全为整数型 print(a.isalpha())
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象。创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值：
在urllib中，我们一样可以使用xpath表达式进行信息提取，此时，你需要首先安装lxml模块，然后将网页数据通过lxml下的etree转化为treedata的形式
由于在工作中需要处理很多日志文件数据，这些数据并不存在于数据库，而是以每日1个单文件的形式存在，为了让我们在日常数据处理中更方便的进行一些基础的数据合并、清洗筛选以及简单的分组或数据透视处理，结合PyQt5与pandas库，制作了一个简单的数据处理可视化工具。
今天，小编继续对一些经常被问到的Python考题做了归纳与总结，也希望大家看到了之后会收获良多
在MongoDB中，文档可以包含其他文档作为其字段。这些嵌套的文档称为嵌入式文档。嵌入式文档的设计是MongoDB嵌入式数据模型的核心，因为它决定了如何组织和存储数据。
使用Python内置的eval函数，可以执行字符串里的Python代码。使用这种方式，可以将字符串转换成为其他类型的数据。
将iter1 iter2 中对应的元素打包成一个个元组，然后返回由这些元组组成的列表。
📝前言： 在前段时间我们已经把python中常见的五大数据容器：列表、元组、字符串、集合、字典学习完了。 这篇文章主要对刚学习过的五大数据容器的特点做个总结，以及再介绍几个通用方法和它们之间相互转化的方法： 1，特点区分 2，通用方法 3，互相转换
1.元组（tuple）类似于列表（list），但是其元素不可修改，所以相比列表有更好的安全性。
数据结构是计算机科学中一种基本概念，其目的是确定数据元素之间的关系，实现数据的组织、存储和管理。了解和掌握常见的数据结构可以让我们更好地处理和管理数据
这篇依旧是List.Accumulate的函数应用详解。但是第2参数是作为列表格式使用。
isinstance 函数可用于判断实例的类型，其实它的第二个参数可以是多个数据类型组成的元组
特别注意 序列类似Java中的集合的概念, 但是, 序列中的集合和Java中的集合却不一样 (约等于Java中的list 集合).
正常我们在使用python爬虫时候，尤其在用python开发时，想要基于匹配项将子列表串联成一个列表，我们可以使用列表推导式或循环来实现，这两种方法都可以根据匹配项将子列表串联成一个列表。请根据你的实际需求选择适合的方法。具体情况请看我下面分析。
首先是确定列表strs中最短的字符串长度，用m表示。先将m赋初值为第一个字符串的长度，然后循环遍历列表strs，确定最短的字符串长度。这几行代码可以用下面的一行语句来代替。
字典是python中的唯一的映射类型（哈希表） 字典对象是可变的，但是字典的键必须使用不可变对象，键值创建可以是字符串和元组，但是不能是列表，因为列表是可变的 ，一个字典中可以使用不同类型的键值，字典中的key是唯一的。
在嵌入式开发中，面对的都是单个 CPU 的情况，而在这个开发过程中，我们会涉及到裸机开发或者是跑操作系统的开发，在裸机开发的过程中，整个系统是以模块的角度来看的，也就是系统在运行完了这个模块之后，再去运行另外一个模块。但是在有操作系统的情况下，我们是把系统处理的一件一件事情以任务的角度来进行划分的，这任务与任务之间是并发执行的。每个任务的运行看起来是独立的，从宏观的角度看是多个任务同时在占据着 CPU 的执行，就像是多 CPU 一样，在真正的多 CPU 系统中，每个 CPU 都有一套自己的寄存器，而为了实现这样一种多 CPU 运行的机制，那么操作系统就为每个任务用一块专用的存储空间构建了一个“虚拟 CPU”，用来保存 CPU 内存各个寄存器的信息，这块专用的存储器空间就是“任务堆栈”，有多少个任务就会有多少个任务堆栈。
同理，我们也可以先按照第一个元素进行排序，然后第一个元素相同的再按照第二个元素进行排序，只需要把两个元素的位置颠倒即可：
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目前围绕 LangChain 框架核心模块主要有六个，包括模型输入输出（Model I/O）、数据连接（Data Connection）、链（Chains）、记忆（Memory）、代理（Agents）和回调（Callbacks）。
本文列出53个Python面试问题，并且提供了答案，供数科学家和软件工程师们参考。
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在本教程中，我们将展示11个技巧来编写更好的Python代码!我们展示了许多最佳实践，它们通过使代码更加简洁和更具python风格来改进代码。以下是所有技巧的概述:
本章讨论Python的内置功能，这些功能本书会用到很多。虽然扩展库，比如pandas和Numpy，使处理大数据集很方便，但它们是和Python的内置数据处理工具一同使用的。 我们会从Python最基础的数据结构开始：元组、列表、字典和集合。然后会讨论创建你自己的、可重复使用的Python函数。最后，会学习Python的文件对象，以及如何与本地硬盘交互。 3.1 数据结构和序列 Python的数据结构简单而强大。通晓它们才能成为熟练的Python程序员。 元组 元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对
在 Python 中，可迭代对象（Iterable）、迭代器（Iterator）和生成器（Generator）是处理数据集合和处理大数据时常用的概念和工具。
本着这种精神，这是我的python面试/工作准备问题和答案。大多数数据科学家编写了大量代码，因此这对科学家和工程师均适用。
product(A,B)函数,返回A和B中的元素组成的笛卡尔积的元组,具体见如下代码:
元组是一个固定长度，不可改变的Python序列对象，创建元组的最简单方式，是用逗号分隔一列值。当用复杂的表达式定义元组，最好将值放到圆括号内。
第一章 Python 入门 第二章 Python基本概念 第三章 序列 第四章 控制语句
在 Python 中，字符串的串联是一种常见的操作，它允许您将两个或多个字符串组合成一个字符串。虽然垂直连接字符串（即一个在另一个下面）很简单，但水平连接字符串（即并排）需要一些额外的处理，尤其是在处理多行字符串时。在本文中，我们将探讨在 Python 中执行多行字符串水平连接的不同方法。
应用场景： # 将列表中的数字依次打印出来(循环的层数是你必须要考虑的点) --> l = [1, [2, [3, [4, [5, [6, [7, [8, [9, [10, [11, [12, [13, ]]]]]]]]]]]]]
%DLIST聚合函数返回一个ObjectScript %List结构，其中包含指定列中的值作为列表元素。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python 函数的定义与调用 ---- Python 函数的定义与调用 1.定义和调用函数 2.函数参数 2.1 参数传递 2.2 不可变和可变类型参数 2.3 位置参数 2.4 关键字参数 2.5 指定默认参数值 2.6 任意数量参数 2.6.1 单星号*收集位置参数 2.6.2 双星号**收集关键字参数 2
什么是汇编器和链接器？ 汇编器（assembler）：用于将汇编语言源程序转换为机器语言 链接器（linker）：一种工具程序，把编译器生成的单个文件组合成一个可执行文件 寄存器（register）：是 CPU 中被命名的存储位置，用于保存操作的中间结果 MASM能创建哪些类型的程序？ 32 位保护模式（32-Bit Protected Mode）：运行于所有的 32 位和 64 位版本的 Microsoft Windows 系统。他们通常比实模式程序更容易编写和理解。 64 位模式（64-Bit Mode
人生苦短，为什么我要用Python？很多读者都知道 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。
数据库技术，泛指熟练使用SQL技术，不仅是各种关系型数据库的SQL，还有各种大数据平台的SQL，例如Hive-SQL、Spark-SQL等。 对于SQL技术这块，我们重点要掌握增删改查的四种操作，以及与编程语言的交互。 通过SQL技术，我们可以有效完成如下工作：
Python 是一门非常优美的语言，其简洁易用令人不得不感概人生苦短。在本文中，作者 Gautham Santhosh 带我们回顾了 17 个非常有用的 Python 技巧，例如查找、分割和合并列表等。这 17 个技巧都非常简单，但它们都很常用且能激发不一样的思路。
结巴分词的过程: jieba分词的python 代码 结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1. 加载字典, 生成trie树 为什么要加载字典树呢，是因为如果没有字典树，那么扫描将会是一个庞大的工程，有了字典树就可以在该分支上扫描。例如扫描“中国人民银行”（正向最大匹配）先扫描6个字的字典库，找到了“中国人民银行”，然后再去掉一个字变成了“中国人民银”，假如没有字典树的话，就会把所有五个字的字典库搜索一遍。但是现在
结巴分词的准备工作 开发者首先根据大量的人民日报训练了得到了字典库、和Hmm中的转移概率矩阵和混淆矩阵。 1. 加载字典, 生成trie树 为什么要加载字典树呢，是因为如果没有字典树，那么扫描将会是一个庞大的工程，有了字典树就可以在该分支上扫描。例如扫描“中国人民银行”（正向最大匹配）先扫描6个字的字典库，找到了“中国人民银行”，然后再去掉一个字变成了“中国人民银”，假如没有字典树的话，就会把所有五个字的字典库搜索一遍。但是现在就不会了，只要把“中国人民”和“中国人民银行”之间的节点搜索一遍就行了，大大的节省了时间。有句话叫以空间换时间，最适合用来表达这个意思。 2. 给定待分词的句子, 使用正则获取连续的 中文字符和英文字符, 切分成 短语列表, 对每个短语使用DAG(查字典)和动态规划, 得到最大概率路径, 对DAG中那些没有在字典中查到的字, 组合成一个新的片段短语, 使用HMM模型进行分词, 也就是作者说的识别新词, 即识别字典外的新词. 本人理解：先进行扫描分词，然后切成很多的句子，每个句子再利用动态规划找出最大概率路径（消除歧义）。 （1） 关于有向无环图（见下图）：有方向没有回路。
接着昨天的分享写，昨天的链接为:Python编程特殊小技巧汇集（一） 21、列表切片， a = [1,2,3,'domi','mi'] >>> a[2:4] # 提取第3个位置到第5个位置（不包含第5个位置）的数据 [3, 'domi'] >>> a[:3] # 提取前3个数据 [1, 2, 3] >>> a[::2] # 提取偶数项 [1, 3, 'mi'] >>> a[1::2] # 提取奇数项 [2, 'domi'] >>> a[::-1] # 列表反转 ['mi', 'domi', 3, 2, 1
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