https://blog.csdn.net/kebu12345678/article/details/54845908
原文链接： https://fishc.com.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=48793&extra=page%3D1%26filter%3Dtypeid%26typ
在Python中，数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数据类型（整数和浮点数。），而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式。
完整连接 URI 列表请跳转到 SQLAlchemy 下面的文档 (Supported Databases) 。这里给出一些 常见的连接字符串。
在Python中，所有以 __ 双下划线包起来的方法，都统称为 Magic Method 魔术方法，也叫双下划线方法
Pandas是数据分析中一个至关重要的库，它是大多数据项目的支柱。如果你想从事数据分析相关的职业，那么你要做的第一件事情就是学习Pandas。
python的数值类型包括常规的类型：整数(没有小数部分的数字)、浮点数(通俗地说，就是有小数部分的数字)以及其它数值类型(复数、分数、有理数、无理数、集合、进制数等)。除了十进制整数，还有二进制数、八进制数、十六进制数。
#标识符，以字母或下划线开头，不与关键字重复 #不使用系统内置标识符、函数名、异常名 #不使用开头和结尾都是下划线作为自定义标识符名 #以免与系统定义的特殊方法或变量冲突 #当循环不影响实际变量的时候，可以在for..in中使用单个_ for _ in (0, 1, 2, 3, 4, 5): print("Hello") #关键字列表 and continue except global lambda pass
参考链接： Python中的十进制函数 2(logical_and()，normalize()，quantize()，rotate()…)
学习过web开发的人也许都知道，在web开发中最常用的数据库就是关系模型数据库，关系型数据库把所有的数据都存储在表中，表用来给应用的实体建模，表的列数是固定的，行数是可变的。查询的语句也是结构化的语言。
SQLALchemy 实际上是对数据库的抽象，让开发者不用直接和 SQL 语句打交道，而是通过 Python 对象来操作数据库，在舍弃一些性能开销的同时，换来的是开发效率的较大提升 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的ORM和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy是一个简化了SQLAlchemy操作的flask扩展。
在Python编程中，TypeError 通常表示在执行操作时使用了不兼容的数据类型。本文将通过一个具体的错误示例——TypeError: unsupported operand type(s) for *: ‘int’ and ‘NoneType’——来分析问题背景、可能出错的原因、提供错误代码示例和正确代码示例，并给出一些注意事项。
python处理数据文件的途径有很多种，可以操作的文件类型主要包括文本文件（csv、txt、json等）、excel文件、数据库文件、api等其他数据文件。
指针类型仅在不安全代码中使用。 值类型包括简单类型(如字符型，浮点型和整数型等)，集合类型和结构型。引用类型包括类类型，接口类型，代表类型和数组类型。
numpy.nan适用于 NumPy 数据类型。使用 NumPy 数据类型的缺点是原始数据类型将被强制转换为np.float64或object。
在Spark的学习当中，RDD、DataFrame、DataSet可以说都是需要着重理解的专业名词概念。尤其是在涉及到数据结构的部分，理解清楚这三者的共性与区别，非常有必要。今天的大数据入门分享，我们就主要来讲讲Spark RDD、DataFrame、DataSet。
定义了函数后，相当于有了一个具有某功能的代码块，想要调用函数，通过函数名()即可。详细示例如下：
Python黑帽编程2.2 数值类型 数值类型，说白了就是处理各种各样的数字，Python中的数值类型包括整型、长整型、布尔、双精度浮点、十进制浮点和复数，这些类型在很多方面与传统的C类型有很大的区别。 Python中的数值类型都是不可变类型，意味着创建、修改数字的值，都会产生新的对象，当然这是幕后的操作，编程过程中大可不必理会。 2.2.1 标准整型和长整型 标准整型等价于C中的有符号长整型（long），与系统的最大整型一致（如32位机器上的整型是32位，64位机器上的整型是64位），可以表示的整数范围
量化回测，苦于MySQL久矣，特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候，每当按下回车时，MySQL就跟丢了魂一样，查询费时，大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书，但这些都需要交给专业的DB工程师去做，量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力，高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题，编辑部简单的搜索了一下，总体分为几个方案：
本文主要讲解如何利用python中的pymysql库来对mysql数据库进行操作。
id()函数，是python内置函数，查看每一个对象的地址。 >>> help(id); Help on built-in function id in module builtins: id(...) id(object) -> integer Return the identity of an object. This is guaranteed to be unique among simultaneously existing objects. (Hint:
在洛谷P2181 对角线 问题中，按照高中所学的组合数可推答案为Cn4(该题题解中有详细过程，这里不多赘述），问题在本文中并不重要。
flask默认提供模型操作，但是并没有提供ORM，所以一般开发的时候我们会采用flask-SQLAlchemy模块来实现ORM操作。 SQLAlchemy是一个关系型数据库框架，它提供了高层的 ORM 和底层的原生数据库的操作。flask-sqlalchemy 是一个简化了 SQLAlchemy 操作的flask扩展。 SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
一、数据类型介绍： （1）数据表由多个字段组成，每一个字段都指定了自己的数据类型，指定了数据类型后，也就决定了向字段插入数据的内容； （2）不同的数据类型也决定了MySQL在存储数据的时候使用的方式，以及在使用数据的时候选择什么运算符进行运算； （3）数值数据类型：TINYINT、SMALLINT、MEDIUMINT、INT、BIGINT、FLOAT、DOUBLE、DECIMAL （4）日期/时间数据：YEAR、TIME、DATE、DATETIME、TIMESTAMP （5）字符串数据类型：CHAR、VARCHAR、BINARY、VARBINARY、BLOB、TEXT、ENUM、SET 二、数值类数据类型： （1）数值类数据类型主要用来存储数字，不同的数值类型提供不同的取值范围，可以存储的值范围越大，需要的存储空间也越大； （2）数值型分为：整数类型，浮点数类型，定点数类型；
返回 x 的阶乘，如果 x 不是整数或为负数时则将引发 ValueError。看下示例：
pandas.read_csv(filepath_or_buffer, na_values='NAN', parse_dates=['Last Update']) 从CSV文件中读取数据并创建一个DataFrame对象，na_vlaues用于设置缺失值形式，parse_dates用于将指定的列解析成时间日期格式。 dataframe.to_csv("xxx.csv", mode='a', header=False) 导出DataFrame数据到CSV文件。
前面诸节所用到的整数、浮点数、分数，均是“十进制”的数，这符合数学和日常生产生活的多数习惯。而计算机则不然，它使用的是二进制（参阅第1章1.2节）。从数学角度看，用于实现记数方式的进位制除了十进制、二进制之外，还有八进制、十六进制、六十进制等。同一个数字，可以用不同的进位制表示。在数学和计算机原理的资料中，会找到如何用手工的方式实现各种进位制之间的转换——这些内容不在本书范畴，此处重点介绍使用 Python 内置函数实现进制转换，并由此观察一个貌似“ bug ”的现象。
整形（int) 布尔类型（bool) 浮点型（float,e记法1.5e11=1.5*10的11次方) 字符串（str)类型的获取**type()**函数type('abc') <class 'str'> **isinstance()**函数isinstance('abc',str) >>True 扩展： s 为字符串 s.isalnum() 所有字符都是数字或者字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isalpha() 所有字符都是字母，为真返回 True，否则返回 False。 s.isdigit() 所有字符都是数字，为真返回 True，否则返回 False。 s.islower() 所有字符都是小写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isupper() 所有字符都是大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.istitle() 所有单词都是首字母大写，为真返回 True，否则返回 False。 s.isspace() 所有字符都是空白字符，为真返回 True，否则返回 False常用操作符：x%y 求x除以y的余数； x//y 地板除取小的整数（3//2==1）； abs(x)绝对值； dirmod(x,y)=(x//y,x%y); pow(x,y)x的y次方； complex(re,im)复数（实部，虚部）； a=a+1 可化简为 a += 1 c = c*5 c *=5优先级：幂运算 >:正负号>算术操作符>比较操作符>逻辑运算符（not>and>or) not 1 or 0 and 1 or 3 and 4 or 5 and 6 or 7 and 8 and 9 ==4 ；(not 1) or (0 and 1) or (3 and 4) or (5 and 6) or (7 and 8 and 9)=0 or 0 or 4 or 6 or 9= 4
在 Python 很经常做的一件事就是 Python 数据类型和 JSON 数据类型的转换。
本片将介绍Spark RDD的限制以及DataFrame（DF）如何克服这些限制，从如何创建DataFrame，到DF的各种特性，以及如何优化执行计划。最后还会介绍DF有哪些限制。
此时可以通过导入decimal模块来解决这个问题。首先来介绍一下decimal模块：
序言 毫无疑问，函数是 Python 语言里最重要的概念之一。在编程时，我们将真实世界里的大问题分解为小问题，然后通过一个个函数交出答案。函数即是重复代码的克星，也是对抗代码复杂度的最佳武器。 如同大部分故事都会有结局，绝大多数函数也都是以返回结果作为结束。函数返回结果的手法，决定了调用它时的体验。所以，了解如何优雅的让函数返回结果，是编写好函数的必备知识。 Python 的函数返回方式 Python 函数通过调用 return 语句来返回结果。使用 returnvalue 可以返回单个值，用 ret
Q：如何查看内置函数与方法？ A：dir(builtins) 或者 dir(模块)，以help查询具体方法的说明
介绍java虚拟机的指令功能，至少能阅读java代码生成的字节码指令含义 一、概述 Java虚拟机采用基于栈的架构，其指令由操作码和操作数组成。 操作码：一个字节长度(0~255)，意味着指令集的操作码个数不能操作256条。 操作数：一条指令可以有零或者多个操作数，且操作数可以是1个或者多个字节。编译后的代码没有采用操作数长度对齐方式，比如16位无符号整数需使用两个字节储存(假设为byte1和byte2)，那么真实值是 (byte1 << 8) | byte2。 放弃操作数对齐操作数对齐方案： 优势：
不难发现，这里的反运算魔法方法跟上节介绍的算术运算符保持一一对应，不同之处就是反运算魔法方法多了一个“r”，例如：__add__()就对应__radd__().举个例子。
使用Python搭建的web服务，后台读取MySQL数据后，需要将数据序列化为json串，返回给前端。但是如果MySQL的字段是decimal类型，序列化为json串就会遇到麻烦。会报如下错误 raise TypeError(repr(o) + " is not JSON serializable") TypeError: Decimal('0') is not JSON serializable HTTP/1.0" 500 网上有一些解决方案，但是如果你对于数据精度的要求没那么高的话，完全可以把MySQL中的decimal字段的类型改为float，float类型是可以直接进行json序列化的。这样只修改数据库，不修改代码，就可以修复问题。参考下图。另外，设置float类型的时候，小数点后一定要设置，可以设置为4，表示带4位小数。否则默认可能是带0位小数，就不准确了。如果你insert的数据类似‘0.022’这种，在数据库中就变成0了。
在真实的数据中，往往会存在缺失的数据。pandas在设计之初，就考虑了这种缺失值的情况，默认情况下，大部分的计算函数都会自动忽略数据集中的缺失值，同时对于缺失值也提供了一些简单的填充和删除函数，常见的几种缺失值操作技巧如下
在python中，数据采用了对象的形式(无论是python内置对象还是使用python工具和像C语言自行创建的对象)。
本文将以Mysql举例，介绍sqlalchemy的基本用法。其中，Python版本为2.7，sqlalchemy版本为1.1.6。
本文介绍Metal和Metal Shader Language，以及Metal和OpenGL ES的差异性，也是实现入门教程的心得总结。
Pandas是Python中一个强大的数据处理和分析库，特别适用于结构化数据。它提供了易于使用的数据结构和数据分析工具，使得处理和分析数据变得更加便捷和高效。
数字用的次数是否多主要是看需求，如果是做自动化运维平台开发，比如做一个自动监控的系统，那么你肯定需要收集一定量的数据，然后再对这些数据做一定的处理，那么这时候，你就一定需要用得上数字的。当然，我这里所说的要不要用数字，指的是，你是否需要对你的数据做一定的处理。
计算机指令就是指挥机器工作的指示和命令，程序就是一系列按一定顺序排列的指令，执行程序的过程就是计算机的工作过程。
在【从零开始学深度学习编译器】十二，MLIR Toy Tutorials学习笔记一 中提到MLIR是通过Dialect来统一各种不同级别的IR，即负责定义各种Operation（算子）。然后对Dialect和Operation的定义又是通过TabelGen规范构造的，通过TableGen驱动MLIR的Operation定义也被称作ODS（ Operation Definition Specification) 。我们目前只是简单认识了Toy Tutorials的Dialect和Operation是如何通过ODS定义的，但对ODS本身的语法以及一些限制都没有太多了解，这就导致在看一些相关工程的Operation定义时时常陷入迷惑，不知道某个字段是什么含义，或者说自定义Op的时候的应当如何声明操作数和Attr（举个例子，要将卷积的groups参数设置为可选的属性，应该怎么做）。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
pandas 可以利用PyArrow来扩展功能并改善各种 API 的性能。这包括：
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