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python学习之iffor

:1 if 表达式:#逻辑 比较 成员,只有表达式为True时,执行代码块代码块else:代码块2 if 表达式:代码块elif 表达式:代码块elif 表达式:代码块else 只有当满足为True时3)非0非空的数据表示True,为0为空的数据表示False只要返回值是True或False都可以作为(表达式)eg:表达式为False eg:表达式为Truesex ,所以多个判断,只能 elif 来实现,如果判断需要多个需同时判断时,可以使 or (或),表示两个有一个成立时判断成功;使 and (与)时,表示只有两个同时成立的情况下,判断才成功 在 python 中,while … else 在为 false 时执行 else 块:实例#! 法:for法格式如下:for iterating_var in sequence:   statements(s)实例:#!

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Shell脚本for、whilecase分支

1、for:读取不同的变量值,逐个执行同一组命令,直到取值完毕退出,变量值以空格分隔法:for 变量值 in 取值列表do 命令序列done2、while:重复测试某个,成立则执行,进入下一个 ,直到不成立为止法:while 【测试 】do 命令 添加更改测试done例:批量添加户(stu1~stu20)prefix=“stu”i=1while 【 $i -le 20 】do useradd ${prefix}$i echo “123456” | passwd --stdin ${prefix}$i &> devnull let i++donewhile为true:代表永远为真 ,死,必须使exit或break命令才结束必须进行递增,避免死:方法:Let i++ let i=i+1 i=`expr i+1`3、case:针对变量的不同取值,分别执行不同的命令序列

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    python之-其他

    ,另外的单词或者字符表示块的结束.在python中,冒号来标识块的开始,块中的每一个都是缩进的.当回退到已经闭合的块一样的缩进量时,就表示当前块已经结束了.5.4 5.4.1 GumbyHello,Mr.Gumby这就是if,它可以实现执行。即如果(在if冒号之间的表达式)判定为真,那么后面的块(本例中是单个print)机会被执行。 3.while Truebreak习python 中的whilefor非常灵活,但一旦使while就会遇到一个需要更多功能的问题。 但是在内部的if中加入可以的,在满足时调break。这样以来就可以在内部任何地方而不是只在开头终止。 ifbreak自然地将分为两部分:第一部分负责初始化,第2部分则在为真的情况下使第1部分内初始化好的数据。

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    Python爬虫基础五:

    二、1、遍历格式:for 变量 in range(stop) ==>遍历0~stop-1for 变量 in range(start,stop) ==>遍历start~stop-1for 变量 遍历字符串例如:for i in python: print(i)输出:python②遍历列表例如:for i in : print(i)love1314冰冰2、无限格式:while : # 满足 ,执行1else: # 不满足,执行2注意:如果不小心进入无限,点击右上角的停止按钮,强制退出。 例如:i = 5while i < 10: print(数字:, i) i += 1 # i的值每次加1else: print(结束本次)输出:数字: 5数字: 6数字: 7数字: 8数字: 9结束本次三 、猜拳小游戏利random库,写一个猜拳小游戏import randompeople = input(请输入数字(0代表石头,1代表布,2代表剪刀):) # 玩家出拳people = int

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    二.法基础之函数

    文章目录一.1.单分支2.二分支3.多分支二.1.while2.for3.Break、ContinuePass4.嵌套三.函数1.自定义函数2.常见内部库函数3.第三方库函数四 具体法如下所示:if : elif: elif: ...else: 该是顺序评估每个,如果当前分支为True,则执行对分支下的块,如果没有任何成立,则执行else中的块,其中 # 判断值是否在0~5或者10~15之间num = 8if (num >= 0 and num = 10 and num (大于)、如果为真时,则体重复执行,直到判断为假,体终止,如果第一次判断就为假 ,则直接跳出执行else,注意else可以省略,同时冒号(:)开始进入体,缩进区分块。 ----三.函数当读者需要完成特定功能的块时,需要通过调函数来完成对的功能。函数分为无参数函数有参数函数,当函数提供不同的参数时,可以实现对不同数据的处理。

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    Python for结构法实例

    我们前面学到了一个while,下面我们再来看一下forforwhile之间的区别就是while自带判断,而for仅仅是执行代码,不参与任何判断。 ----下面先看看for法格式:for 迭代变量 in 可迭代对象(字符串,列表,元组,字典,集合): 代码块这里的可迭代对象我们在后面的课程中会介绍,先来一段代码演示给大家看看。 num = 0 # 先定义一个变量来存储最后的值for i in range(101):    num += i  # 每次得到的i加入到num中i += 1 # i递增1之后重新print( num)返回结果为:5050下面我们来好好讲解一下for的原理,因为这个法在我们日后开发过程中非常常见。 Python中关于 for详细讲解的视频在博客(python自学网)www.wakey.com.cn中,感兴趣的可以去观看学习。

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    Python基础入门_3迭代

    2019 第 39 篇文章,总第 63 篇文章本文大约2000字,阅读大约需要 6 分钟Python 基础入门前两篇:Python 基础入门--简介境配置Python基础入门_2基础变量类型这是第三篇内容 ,主要简单介绍迭代,内容也比较简单,目录如下:? 迭代 1. Python 的就是通过一或者多的执行结果(判断 True 或者 False)来决定执行的代码块。 整体上可以分为四种:if if-else if-elif-else 嵌套(多个 if )if 给定一个二元,满足执行 A,不满足就跳过,代码例子如下:a = 3# print(a is , a)else: print(a is less 2) if-elif-else 给定多元,满足1,执行1,满足2,执行2,依次类推,简单的代码例子如下

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    Python3分析CSV数据

    row_ist in filereader: print(row_list) filewriter.writerow(row_list)with结束时自动关闭文对象。 ,在一个输入文集合中迭代,并使glob模块os模块中的函数创建输入文列表以供处理。 在这个示例中,glob.glob() 函数os.path.join() 函数创建了一个包含3 个输入文的列表: 然后,这行开头的for 对于列表中每个输入文执行下面缩进的各行代码。 这行代码使{}占位符将3 个值传入print 。对于第一个值,使os.path.basename() 函数从完整路径名中抽取出基本文名。 因为输出文中的每行该包含输入文名,以及文中销售额的总计均值,所以可以将这3 种数据组合成一个文本框,使concat 函数将这些数据框连接成为一个数据框,然后将这个数据框写入输出文

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    再见 for pandas 提速 315 倍!

    上一篇分享了一个从时间处理上的加速方法「使 Datetime 提速 50 倍运行速度!」,本篇分享一个更常的加速骚操作。for是所有编程言的基础法,初学者为了快速实现功能,依懒性较强。 其次,它使不透明对象范围(0,len(df)),然后再apply_tariff()之后,它必须将结果附加到于创建新DataFrame列的列表中。 三、矢量化操作:使.isin选择数据什么是矢量化操作?如果你不基于一些,而是可以在一行代码中将所有电力消耗数据于该价格:df * 28,类似这种。 那么这个特定的操作就是矢量化操作的一个例子,它是在pandas中执行的最快方法。但是如何将计算pandas中的矢量化运算? 一个技巧是:根据你的,选择分组DataFrame,然后对每个选定的组矢量化操作。在下面代码中,我们将看到如何使pandas的.isin()方法选择行,然后在矢量化操作中实现新特征的添加。

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    Python入门基础解答判断的新手使教程

    无论什么言都不会缺少判断。我们日常中也有判断判断(明天如果下雨就不出门,如果晴天就出门。);(上学朗读课文,老师说:把文章的第几段落读三遍,重复一遍又一遍。) python中不是叫,而是迭代。其实他们是一样的意思,只是叫法不同而已。Python中的for while。同样需要注意冒号缩进。 while Python中while的一般形式:输出结果:判断必须做限制,不然一直。新手推荐使for,while新手可能不熟悉,容易死。 while 使 else 在 while … else 在为 false 时执行 else 的块:输出结果:breakcontinue中的else子break 可以跳出 如果你从 for 或 while 中终止,任何对 else 块将不执行。输出结果:如果没有break该把lists=所有元素都打印,但是加了判断,当到6的时候就break。

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    Python入门基础解答判断的新手使教程

    无论什么言都不会缺少判断。我们日常中也有判断判断(明天如果下雨就不出门,如果晴天就出门。);(上学朗读课文,老师说:把文章的第几段落读三遍,重复一遍又一遍。) python中不是叫,而是迭代。其实他们是一样的意思,只是叫法不同而已。Python中的for while。同样需要注意冒号缩进。 while Python中while的一般形式:输出结果:判断必须做限制,不然一直。新手推荐使for,while新手可能不熟悉,容易死。 while 使 else 在 while … else 在为 false 时执行 else 的块:输出结果:breakcontinue中的else子break 可以跳出 如果你从 for 或 while 中终止,任何对 else 块将不执行。输出结果:如果没有break该把lists=所有元素都打印,但是加了判断,当到6的时候就break。

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    一文看懂Python的控制结构:for、while、if…都有了

    然而,需要注意的是forPandas中不常,因此Python中for的有效执行并不适Pandas模式。一些常见控制结构如下。 forwhileifelsetryexcept生成器表达式列表推导式模式匹配所有的程序最终都需要一种控制执行流的方式。本节介绍一些控制执行流的技术。 while是一种有效就会重复执行的方式。 #3 03 ifelseifelse是一在判断之间进行分支的常见。 在本示例中,ifelif于匹配分支。如果没有匹配项,则执行最后一else

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    这几个方法颠覆你对Pandas缓慢的观念!

    pandas数据的操作仍然基于上面的数据,我们想添加一个新的特征,但这个新的特征是基于一些时间的,根据时长(小时)而变化,如下:? 我们仍然在使某种形式的Python for,这意味着每个函数调都是在Python中完成的,理想情况是它可以Pandas内部架构中内置的更快的言完成。 一个技巧是根据你的选择分组DataFrame,然后对每个选定的组矢量化操作。 在下一个示例中,你将看到如何使Pandas的.isin()方法选择行,然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。 这与我们上面的操作相比如何?首先,你可能会注意到不再需要apply_tariff(),因为所有逻辑都于行的选择。因此,你必须编写的代码行的Python代码会大大减少。 使Pandas,它可以帮助维持“层次结构”,如果你愿意,可以像在此处一样进行批量计算,这些通常排名从最快到最慢(最灵活到最不灵活): 1. 使向量化操作:没有forPandas方法函数。

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    还在抱怨pandas运行速度慢?这几个方法会颠覆你的看法

    pandas数据的操作仍然基于上面的数据,我们想添加一个新的特征,但这个新的特征是基于一些时间的,根据时长(小时)而变化,如下:? 我们仍然在使某种形式的Python for,这意味着每个函数调都是在Python中完成的,理想情况是它可以Pandas内部架构中内置的更快的言完成。 一个技巧是根据你的选择分组DataFrame,然后对每个选定的组矢量化操作。 在下一个示例中,你将看到如何使Pandas的.isin()方法选择行,然后在向量化操作中实现上面新特征的添加。 这与我们上面的操作相比如何?首先,你可能会注意到不再需要apply_tariff(),因为所有逻辑都于行的选择。因此,你必须编写的代码行的Python代码会大大减少。 使Pandas,它可以帮助维持“层次结构”,如果你愿意,可以像在此处一样进行批量计算,这些通常排名从最快到最慢(最灵活到最不灵活): 1. 使向量化操作:没有forPandas方法函数。

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    谷歌上线机器学习速成课程:中文配音+中文字幕+完全免费!

    在开始机器学习速成课程之前,请先阅读下面的前提准备工作部分,以确保您已做好完成所有单元所需的准备工作。前提机器学习速成课程并不会假定或要求您预先掌握机器学习方面的任何知识。 您该了解变量系数、线性方程式、函数图直方图(熟悉对数导数等更高级的数学概念会有帮助,但不是必需)。熟练掌握编程基础知识,并且具有一些使 Python 进行编码的经验。 您无需拥有使 TensorFlow 的任何经验,但该能够熟练阅读编写包含基础编程结构(例如,函数定义调、列表字典、表达式)的 Python 代码。 )Python 编程基础 PythonPython 教程中介绍了以下 Python 基础知识:定义函数:使位置关键字参数字典、列表、集合(创建、访问迭代)for :包含多个迭代器变量的 for (例如 for a, b in )ifelse 表达式字符串格式化(例如 %.2f % 3.14)变量、赋值、基本数据类型(int、float、bool、str)pass 中级

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    迭代列表不要For,这是Python列表推导式最基本的概念

    选自towardsdatascience作者:Benedikt Droste机器之心编译参与:思如果你还在使 For 迭代列表,那么你需要了解了解列表推导式,看看它的基本概念都是什么。 对于列表推导式,我们可以从列表中选择具体的元素,并做一些操作判断,从而创建新的列表。值得注意的是,我们甚至能使 Pandas Series 或 NumPy Array 进行列表推导操作。 如果对比两者,我们会发现它们其实是一样的,差不多都是创建、遍历接收三部分。?图1:标准与列表推导的对比。 这样看起来列表推导式也没什么大不了,但别忘了它还能对元素做进一步操作,例如加个。在标准的列表中,我们的如下所示会加到 for 中。 如下两者都加了,但是列表推导式要比一般的快了 51%。?图2:列表推导与标准二者速度的对比。

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    Python基础教程之第5章 , 其他

    #Chapter 5 , 其他#5.1 printimport的更多信息#对于很多程序来说, 使logging模块记日志比print更合适#5.1.1 使逗号输出#可以看到, : 缩排的乐趣#5.4 # False None 0 () )False>>> bool(())False>>> bool({})False#5.4.2 执行if>>> name 块可以在以及中使,也可以在函数类中使#--几个可以串联使ifelifelse. 还有一个变体叫做表达式,形如a if b else c. #--可以使continue跳过块中的其他然后继续下一次迭代, 或使break跳出#    还可以选择在结尾加上else子, 当没有执行内部的break时便会执行else #列表推导式--是看起来像的表达式.通过它, 可以从旧列表中产生新的列表, 对元素函数, 过滤掉不需要的元素,等等.

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    玩转Pandas,让数据处理更easy系列3

    01回顾前面介绍了Pandas最重要的两个类:SeriesDataFrame,讲述了这两种数据结构常的属性操作,比如values,index, columns,索引,Series的增删改查,DataFrame 如果列表元素中的元素可以按照某种算法推算出来,那是否可以在过程中,推算出我们需要的一定数量的元素呢?这样地话,我们就可以灵活地创建需要数量的list,从而节省大量的空间。 在Python中,这种一边一边计算的机制,称为生成器:generator。 最难理解的就是generator普通函数的执行流程不一样,函数是顺序执行,遇到return或者最后一行函数就返回。 变成generator的函数,在每次调next()的时候执行,遇到yield返回,再次执行时从上次返回的yield处继续执行。

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    读Python数据分析基础之Excel读写与处理

    需要直接性地修改可以考虑VBA吧,VBA(Visual Basic for Applications)是目前 Office 套支持的基于 Visual Basic 的宏言,目前一般在Excel或PPT worksheet in workbook.sheets(): #输出表名 print(Worksheet name:, worksheet.name, tRows:,worksheet.nrows 因为使with进行处理,所以不需要写close()显式关闭打开的文pandas库读写Excel下面看看pandas进行Excel读取的操作, 读只需要一话(引入库的不算在内),pd.read_excel(in_fname),前一篇笔记读取csv的格式一样,都是生成 ,里面提供了xlrd、xlwt进行读写处理以及对pandas库进行读写处理,本篇笔记基本覆盖了第三章的重点内容,缩减了一些例子,在处理的部分都是pandas库进行,书中还提供了xlrd、xlwt

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    基于Python快速处理PDF表格数据

    使Python提取表格数据需要使pdfplumber模块,打开CMD,安装代码如下:pip install pdfplumber安装完之后,将需要使的模块导入import pdfplumberimport pandas as pd然后打开PDF文# 使with打开pdf文with pdfplumber.open(D:pythoncaiyq.pdf) as pdf: # pages表示取第1页 page = pdf.pages我们来打印输出下获取到的文本,这只是帮我们验证下是否成功获取到PDF里的内容print(page.extract_text())执行的结果如下,看来是成功了? 有了上回经验,我们就直接上代码:import pdfplumberimport pandas as pd # 创建一个空数据框df = pd.DataFrame() # 使with打开pdf文with pdfplumber.open(D:pythoncai5.pdf) as pdf: # 使for遍历每个pages for page in pdf.pages: # 取出当前页表格,结果为列表

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