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python递归调用中的坑:打印有值, 返回却None

今天给大家分享小编遇到的一个坑有关python递归调用中的坑:打印有值, 返回却None问题。...解决方法: return function() 今日在写一个装饰器的时候偶然想起一个可能, 把函数内最下面一行right_shift(s, n) 改为return right_shift(s, n)即可...return right_shift(s, n) s = right_shift(s1, 4) print(s) # 成功输出 "efgabcd" 知识点补充：python 递归返回None 解决 今天写了一个递归...return 之前答应出来都是有值的， 调用时候返回值都是None ,很是纳闷 后来找到原因 现在来看下返回None 的代码 def get_end_parent_ele(self, obj):...None 总结 到此这篇关于python递归调用中的坑:打印有值, 返回却None的文章就介绍到这了,更多相关python递归打印有值返回none内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持

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python-Python与SQLite数据库-使用Python执行SQLite查询（二）

参数化查询在Python中，我们可以使用参数化查询来避免SQL注入攻击，并提高性能。参数化查询是指在SQL语句中使用占位符来表示变量，然后在执行查询时将变量的值传递给SQL语句。...我们使用execute()方法执行SQL语句来查询customers表格中age列大于等于指定值的数据。...最后，我们使用一个循环遍历所有行，并打印它们的值。使用fetchall()获取列名和列类型当我们查询数据库时，通常需要知道每列的名称和数据类型。...在Python中，我们可以使用fetchall()方法获取查询结果中所有行的列名和列类型。...我们使用一个列表推导式来提取列名和列类型，并使用print()函数打印它们的值。使用fetchall()和pandas库获取数据框pandas是一个强大的数据分析库，可以用于处理和分析数据。

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    MySQL与Python交互入门

    update 表名 set 列1 = 值1, 列2 = 值2, ... where 条件4、查 查询表中的全部数据 select * from 表名 五、查...1、基本语法 select * from 表名 from关键字后面是表名，表示数据来源于这张表 select后面写表中的列名...，如果是 * 表示在结果集中显示表中的所有列 在select后面的列名部分，可以使用as为列名起别名，这个别名显示在结果集中 如果要查询多个列，之间使用逗号分隔 # eg：select...a、将数据按照列1进行排序，如果某些列1的值相同则按照列2排序 b、默认按照从小到大的顺序 c、asc升序 d、desc降序7、分页 select * from 表名 limit...表A与表B匹配的行会出现在结果集中，外加表B中独有的数据，未对应的数据使用null填充 交互 进行python与mysql的交互需要安装pymysql库，安装也很简单，常规的pip install

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    Pandas速查手册中文版

    它不仅提供了很多方法，使得数据处理非常简单，同时在数据处理速度上也做了很多优化，使得和Python内置方法相比时有了很大的优势。 如果你想学习Pandas，建议先看两个网站。...Series对象的唯一值和计数 df.apply(pd.Series.value_counts)：查看DataFrame对象中每一列的唯一值和计数 数据选取 df[col]：根据列名，并以Series的形式返回列...[0,0]：返回第一列的第一个元素 数据清理 df.columns = ['a','b','c']：重命名列名 pd.isnull()：检查DataFrame对象中的空值，并返回一个Boolean数组...pd.notnull()：检查DataFrame对象中的非空值，并返回一个Boolean数组 df.dropna()：删除所有包含空值的行 df.dropna(axis=1)：删除所有包含空值的列 df.dropna...(axis=1,thresh=n)：删除所有小于n个非空值的行 df.fillna(x)：用x替换DataFrame对象中所有的空值 s.astype(float)：将Series中的数据类型更改为float

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    MADlib——基于SQL的数据挖掘解决方案（27）——关联规则之Apriori算法

    verbose BOOLEAN 缺省为false，指示是否详细打印算法过程中每次迭代的结果。...max_itemset_size INTEGER 该参数值必须大于等于2，指定用于产生关联规则的频繁项集的大小，缺省值是产生全部项集。当项集太大时，可用此参数限制数据集的大小，以减少运行时长。...如果输入数据本身已经结构化为这种形式，则事务ID保持不变。...（6）产生关联规则，置信度大于等于0.5的关联规则如表6中粗体行所示。...从提升度来看，提升度大于1，则规则是有效的强关联规则，否则是无效的强关联规则。如果提升度=1，说明前提与结果彼此独立，没有任何关联，如果<1，说明前提与结果是相斥的。

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    最全攻略：数据分析师必备Python编程基础知识

    这种方式显示的代码可读性更高，通常使用四个空格或一个tab作缩进，如果是Python编程的新手，要注意这一点。...中与任何数值的运算结果都会产生nan，nan甚至不等于自身。...详细语法可见以下示例，下面的语法的判断逻辑为 : 若数值x小于0，令x等于0，若成立则打印信息'Negative changed to zero'； 若第一个条件不成立，判断x是否为0，若成立打印'Zero...在命令行中打印DataFrame对象其可读性可能会略差一些，如果在jupyter notebook 中执行的话，则DataFrame的可读性会大幅提升： ?...▲图3-2 jupyter notebook中的DataFrame展现 打印出来的DataFrame包含了索引（index，第一列），列名（column，第一行）及数据内容（values，除第一行和第一列之外的部分

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    SQL的基本使用和MySQL在项目中的操作

    * from 表名称 -- 从from指定的表中，查询出指定的列名称（字段）的数据 select 列名称 from 表名称 注意：SQL语句中的关键词对大小写不敏感，select等于SELECT，FROM...列名称 = 某值 用 update指定要更新那个表中的数据 用 set指定列对应的新值 用 where指定更新的条件 UPDATE示例 更新某一行中的一个列 把users表中id为7的用户密码，更新为888888...where条件，删除对应的数据行 delete from 表名称 where 列名称 = 值 DELETE示例 从users表中，删除id为4的用户： delete from users where id...值 -- 删除语句中的where条件 delete from 表名称 where 列 运算符 值 下面的运算符可在where子句中使用，用来限定选择的标准： 运算符 描述 = 等于 不等于 >...，则必须使用数组为每个占位符指定具体的值；如果SQL语句中只有一个占位符，则可以省略数组。

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    sql学习

    = 不等于(用于某些版本的SQL中) > 大于 < 小于 >= 大于等于 <= 小于等于 BETWEEN 在某个范围内 LIKE 搜索某种模式 一般的条件值周围都是用的是单引号，SQL使用单引号来环绕文本值...SQL UPDATE语句 Update用于修改表中的数据 语法：UPDATE 表名称 SET 列名称 = 新值 WHERE 列名称 = 某值 SQL DELETE语句 DELETE用于删除表中的行...也就是将通过主外键连接的表中的列打印出来。 Join和Key 有时为了得到完整的结果，需要从两个或更多的表中获取结果，就需要执行join。...如果那些行没有匹配，同样会列出。...如果对单个列定义CHECK约束，则该列值允许特定的值，如果对一个表定义CHECK约束，那么此约束会在特定的列中对值进行限制。

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    Python小白的数据库入门

    每一行数据的主键不能相同，是这一行数据的唯一标识，就像人的身份证号 创建表 1create table 表名称(列名1 类型 配置, 列名2 类型 配置, 列名3 类型 配置); 注意，SQL语言是不区分大小写的...Python程序运行建表语句时，如果表已经存在了，再去创建一遍会报错崩溃，因为你的程序第一次运行时执行了一遍建表语句，第2次第3次…去执行，表已经在第1次的时候创建了，这个时候就报错崩溃了。...如下例，我们需要查询的是table1中的abc字段的内容，则从table1,table2两张表去查，当满足条件table1中的xxx字段的内容等于table2中的xxx字段的内容时，就返回这些符合条件的数据...=None: 9 print(row) 一行一行的手动去移动太太麻烦，可以使用循环 1# 将游标移动到第一行 2row = cursor.fetchone() 3 4# 如果返回的结果集第一行有数据...index.rvt 归纳总结 需要注意，sqlite3模块的connect()函数用于连接数据库，其中传入的参数为数据库的路径，如果数据库不存在，则创建数据库，那么该路径就是数据库的保存路径；如果已经存在数据库

    2K30

    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。...names : array-like, default None 用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。...index_col : int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

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    python pandas.read_csv参数整理,读取txt,csv文件

    如果文件中没有列名，则默认为0，否则设置为None。如果明确设定header=0 就会替换掉原来存在列名。...names : array-like, default None 用于结果的列名列表，如果数据文件中没有列标题行，就需要执行header=None。...index_col : int or sequence or False, default None 用作行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列则有多个行索引。...usecols : array-like, default None 返回一个数据子集，该列表中的值必须可以对应到文件中的位置（数字可以对应到指定的列）或者是字符传为文件中的列名。...verbose : boolean, default False 是否打印各种解析器的输出信息，例如：“非数值列中缺失值的数量”等。

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    Python数据分析的数据导入和导出

    header（可选，默认为’infer’）：指定csv文件中的行作为列名的行数，默认为第一行。如果设置为None，则表示文件没有列名。...na_filter（可选，默认为True）：用于指定是否将缺失值解析为NaN。 verbose（可选，默认为False）：用于指定是否打印读取过程中的详细信息。...例如，kw={'allow_comments': True}表示允许在JSON文件中包含注释。 返回值： Python对象：将JSON数据解析后得到的Python对象。...attrs：一个字典，用于设置表格的属性。可以使用键值对指定属性名称和属性值。 parse_dates：如果为True，则尝试解析日期并将其转换为datetime对象。...返回值： 如果HTML文件中只有一个表格，则返回一个DataFrame对象。 如果HTML文件中有多个表格，则返回一个包含所有表格的列表，每个表格都以DataFrame对象的形式存储在列表中。

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    史上最全！用Pandas读取CSV，看这篇就够了

    如果指定该参数，则sep参数失效。 04 表头 header参数支持整型和由整型组成的列表，指定第几行是表头，默认会自动推断把第一行作为表头。...05 列名 names用来指定列的名称，它是一个类似列表的序列，与数据一一对应。如果文件不包含列名，那么应该设置header=None，列名列表中不允许有重复值。...索引 index_col用来指定索引列，可以是行索引的列编号或者列名，如果给定一个序列，则有多个行索引。...如果使用zip，则ZIP文件必须仅包含一个要读取的数据文件。设置为None将不进行解压缩。...# 长度为1的字符串 pd.read_csv(file, quotechar='"') 在csv模块中，数据可能会用引号等字符包裹起来，quoting参数用来控制识别字段的引号模式，它可以是Python

    72.2K811

    Python库的实用技巧专栏

    参数失效 header: int or list of ints 指定行数编号作为列名, 如果文件中没有列名则默认为0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是...=0表示第一行数据而不是文件的第一行 names: array like 用于结果的列名列表, 若数据文件中没有列标题行则需要执行header=None, 默认列表中不能出现重复, 除非设定参数mangle_dupe_cols...=True index_col : int or sequence or False　用作行索引的列编号或者列名, 如果给定一个序列则有多个行索引, 如果文件不规则, 行尾有分隔符, 则可以设定index_col...=False来使pandas不适用第一列作为行索引 usecols: array-like 返回一个数据子集, 该列表中的值必须可以对应到文件中的位置(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名...: bool 是否打印各种解析器的输出信息 skip_blank_lines: bool 如果为True, 则跳过空行, 否则记为NaN parse_dates: boolean or list of

    2.3K30

    python数据分析——数据的选择和运算

    代码和输出结果如下所示: （3）使用“how”参数合并 关键技术：how参数指定如何确定结果表中包含哪些键。如果左表或右表中都没有出现组合键,则联接表中的值将为NA。...98是否大于100 2)25*4是否于等于76 56.8是否等于56.8 35是否等于35.0 False是否小于True 关键技术：可以利用Python的比较运算符、==进行判断，程序代码如下所示...可以采用求和函数sum（），设置参数axis为0，则表示按纵轴元素求和，设置参数axis为1，则表示按横轴元素求和，程序代码如下所示： 均值运算 在Python中通过调用DataFrame对象的mean...axis：轴，0代表行，1代表列，默认是0 ascending:升序或者降序，布尔值,指定多个排序就可以使用布尔值列表，默认是True inplace:布尔值,默认是False,如果值为True...按照column列名排序 axis表示按照行或者列，asceding表=True升序，False为降序，by表示排序的列名。 按照数据进行排序，首先按照D列进行升序排列。

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