aHR0cHM6Ly93d3cud2FuZG91amlhLmNvbS9hcHBzLzY2Mjk5Mzg=
模块是程序，它就是一个扩展名为.py的python程序。因此对于一个.py的python文件而言，既可以把它当作程序来执行，也可以将它作为模块引入。
前几天在Python最强王者交流群【修素】问了一个Python处理text文本数据的实战问题。问题如下：
选自Github 机器之心编译 参与：蒋思源 去年 DeepMind 在自然期刊上曾介绍过一种记忆增强式的神经网络形式-可微神经计算机。而近日，DeepMind 开源了可微神经计算机的实现，该实现是基于 TensorFlow 和可在 TensorFlow 中快速构建神经网络的 Sonnet。 项目地址：https://github.com/deepmind/dnc 机器之心报道的可微神经计算机： 业界 | DeepMind 深度解读 Nature 论文：可微神经计算机 资源 | DeepMind 提出的可
Python Django 是一个 Web 框架，可以快速创建高效的网页。Django 也被称为包含电池的框架，因为它提供了内置功能，例如 Django 管理界面、默认数据库 – SQLite3 等。当您构建网站时，您总是需要一组类似的组件：一种处理用户身份验证的方法（注册、登录、注销）、网站管理面板、表单、上传文件的方式等。Django 为您提供了现成的组件可供使用。
最近有很多小伙伴总是在问我应该下载什么样的编辑器，然后一些库怎么下载等等和python基本配置有关的问题。网上各种各样的编辑器这么多，怎么选呀？
Sublime Text For Mac版是具有代码高亮、语法提示、自动完成且反应快速的编辑器。并且Sublime Text For Mac中还有拼写检查，书签，完整的 Python API,Goto功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/174522.html原文链接：https://javaforall.cn
Sublime Text 4 Dev for Mac是一款可以在苹果电脑Mac os平台上使用的一个非常不错的代码编辑器，此外他的窗口分组、项目管理、扩展工具、代码折叠方面都非常不错,还直接支持 vim 模式。
函数形参顺序为：def 函数名(【位置参数】,【*元组参数】,【默认参数=默认值】,【**字典参数】):
matplotlib是基于Python语言的开源项目，旨在为Python提供一个数据绘图包。
超出边界的索引会出错，但是分片不会，因为python会调整分片的边界来适应。例如：
大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景:
来源：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html
Python语言简单易学，功能强大，由于有丰富的第三方库，使得我们可以站在巨人的肩膀上，用Python来解决问题效率极高，广泛地用于Web开发、系统运维、网络爬虫、科学技术、机器学习、数据分析、数据可视化等场景。
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 背景 大家都知道，在计算机中，IO一直是一个瓶颈，很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生，今天聊一聊过滤器，先说一个场景： 业务后端涉及数据库，当请求消息查询某些信息时，可能先检查缓存中是否有相关信息，有的话返回；如果没有的话可能就要去数据库里面查询，这时候有一个问题，如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据，那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO查询。如果再多一些，数据库大多数IO都在响应这种毫无意义的请求操作，那么如何将
1、“罗永浩抖音首秀”销售数据的可视化大屏是怎么做出来的呢？ 2、利用 Python 进行多 Sheet 表合并、多工作簿合并、一表按列拆分
点击关注公众号，Java干货及时送达 作者：等不到的口琴 链接：www.cnblogs.com/Courage129/p/14337466.html 大家都知道,在计算机中,IO一直是一个瓶颈,很多框架以及技术甚至硬件都是为了降低IO操作而生,今天聊一聊过滤器,先说一个场景: 我们业务后端涉及数据库,当请求消息查询某些信息时,可能先检查缓存中是否有相关信息,有的话返回,如果没有的话可能就要去数据库里面查询,这时候有一个问题,如果很多请求是在请求数据库根本不存在的数据,那么数据库就要频繁响应这种不必要的IO
在Python中，序列是按位置排序的对象集合。 In Python, a sequence is a collection of objects ordered by their position. 在Python中，有三个基本序列，即列表、元组和所谓的“范围对象”。 In Python, there are three basic sequences,which are lists, tuples, and so-called "range objects". 但是Python也有额外的序列类型来表示字符串之类的东西。 But Python also has additional sequence types for representing things like strings. 关于序列的关键方面是，任何序列数据类型都将支持公共序列操作。 The crucial aspect about sequences is that any sequence data type will support the common sequence operations. 但是，除此之外，这些不同的类型将有自己的方法可用于执行特定的操作。 But, in addition, these different types will have their own methods available for performing specific operations. 序列被称为“序列”，因为它们包含的对象形成了一个序列。 Sequences are called "sequences" because the objects that they contain form a sequence. 让我们以图表的形式来看。 So let’s look at this as a diagram. 假设这是我们的序列，在这个例子中，序列中有一些不同的对象——三角形、正方形和圆形。 Imagine that this is our sequence, and we have a few different objects in our sequence here– triangles, squares,and circles, in this example. 要理解序列的第一个基本方面是索引从0开始。 The first, fundamental aspect to understand about sequences is that indexing starts at 0. 因此，如果我们称这个序列为“s”，我们将通过键入“s”来访问序列中的第一个元素，并在括号中放入它的位置，即0。 So if we call this sequence "s", we would access the first element in our sequence by typing "s" and, in brackets, putting its location, which is 0. 这个位于第二个位置的对象将作为s[1]进行寻址和访问，依此类推。 This object here in the second position would be addressed and accessed as s[1], and so on. 这将是s2，3和4。 This would be s 2, 3, and 4. 访问序列中对象的另一种方法不是从左向右计数，而是从右向左计数。 Another way to access objects within the sequence is not to count from left to right, but from right to left. 所以我们可以通过给出一个正的索引来访问序列，这是从左到右计数一个位置，或者我们可以使用一个负的索引，这是从右到左计数位置。 So we can access sequences either by giving a positive index, which is counting a location from the left to right,or we can use a negative index, which is counting positions from right to left. 在这种情况下，我们必须对序列中的最后一个对象使用负1。 In that case, we have to use the negative 1 for the very last object in our sequence. 相应地，负2对应于倒数第二个对象，依此类推。 Corresponding
一 模块 1.import import module: 将执行文件（module）的目录路径插入到sys.path的第一个位置 执行时： 1.创建新的名称空间 2.执行被调用的模块 第二次调用，不会再执行该模块，只是完成一次引用 （import语句是可以在程序中的任意位置使用的,且针对同一个模块很import多次,为了防止你重复导入，python的优化手段是：第一次导入后就将模块名加载到内存了，后续的import语句仅是对已经加载大内存中的模块对象增加了一次引用，不会重新执行模块内的语句
exception万能异常，不管抛出什么异常都能捕捉到，用一种方法去处理，但是如果想对于不同的异常需要定制不同的处理逻辑，还是要用多分支进行处理
Tkinter 是 Python 的标准 GUI （Graphic User Interface）库。Python 使用 Tkinter 可以快速的创建 GUI 应用程序。 由于 Tkinter 内置到 python 的安装包中，只要安装好 Python 之后就能 import Tkinter 库。 例1：窗口 import Tkinter top = Tkinter.Tk() top.mainloop() 这里介绍一下mainloop。 mainloop就是进入到事件（消息）循环。一旦检测到事件，就刷新组
写优先队列也是在写爬虫的时候想到的，当时没想用PageRank算法（最终也没用），就直接用优先队列来放URL，但是发现Python没有优先队列。
> 系统模块就是一个python的程序脚本，专门提供给我们自己的程序使用。它们是在安装好python环境时，就已经存在的，需要的时候可以使用 import 导入到程序中使用。
如果你想要用Python进行数据分析，就需要在项目初期开始进行探索性的数据分析，这样方便你对数据有一定的了解。其中最直观的就是采用数据可视化技术，这样，数据不仅一目了然，而且更容易被解读。同样在数据分析得到结果之后，我们还需要用到可视化技术，把最终的结果呈现出来。
=========================================================
今年以来，Python 打包社区依然很活跃，有对 PEP 582 的最新修改，也出现了一些新的提案， 本文将略作总结。
一、函数 函数：有一定功能的代码块 函数作用：提高利用率（重复使用）、封装（模块化） 语法 def 函数名(参数列表): 函数体（代码块） 调用 函数名(参数) 分类
在 Python 中，函数是一段可重复使用的代码块，可以接受一些输入（即函数参数），并根据输入执行某些操作。函数可以帮助我们组织代码、减少重复代码、实现模块化设计，并提高代码的可读性和可维护性。
前言 Flask-RESTX 的整个请求解析器部分将被删除，并将被有关如何与其他可以更好地执行输入/输出内容的包（例如 marshmallow）集成的文档所取代。 这意味着它将保持到 2.0，但认为它已被弃用。不用担心，如果您现在有代码使用它并希望继续这样做，它不会很快消失。 reqparse 解析请求参数 这是请求解析器的一个简单示例。它在flask.Request.values字典中查找两个参数：一个整数和一个字符串 from flask_restx import reqparse parser =
本文主要介绍调用函数传递参数时序列解包的用法。在调用函数传递参数时，可以在实参序列前加一个星号*进行序列解包，或在实参字典前加两个星号**进行解包，本文介绍第一种用法，第二种用法后面再单独发文介绍。 调用含有多个位置参数（positional arguments）的函数时，可以使用Python列表、元组、集合、字典以及其他可迭代对象作为实参，并在实参名称前加一个星号，Python解释器将自动进行解包，然后把序列中的值分别传递给多个单变量形参。 #可以接收多个位置参数的函数 >>> def demo(a,
在Python中，星号除了用于乘法数值运算和幂运算外，还有一种特殊的用法"在变量前添加单个星号或两个星号"，实现多参数的传入或变量的拆解，本文将详细介绍"星号参数"的用法。
★ 编程工具 ★ Sublime Text 是一个代码编辑器（Sublime Text 2是收费软件，但可以无限期试用），也是HTML和散文先进的文本编辑器。Sublime Text是由程序员Jon Skinner于2008年1月份所开发出来，它最初被设计为一个具有丰富扩展功能的Vim。 Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python AP
在 Ubuntu 系统下，可以使用 ufw 打开/关闭 防火墙。ufw( Uncomplicated Firewall)，是Canonical公司使用python开发的 iptables 的易用版。ufw实质还是使用的 iptables，只是简化了参数格式。
最近想着测试各种NOSQL数据库的性能，于是把cassandra也装一下试验一下性能。 Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发，用于储存收件箱等简单格式数据，集GoogleBigTable的数据模型与Amazon Dynamo的完全分布式的架构于一身Facebook于2008将 Cassandra 开源，此后，由于Cassandra良好的可扩展性，被Digg、Twitter等知名Web 2.0网站所采纳，成为了一种流行的分布式结构化数据存储方案。 当前对这
virtualenv 是用来创建 Python 的虚拟环境的库，虚拟环境能够独立于真实环境存在，并且可以同时有多个互相独立的 Python 虚拟环境，每个虚拟环境都可以营造一个干净的开发环境，对于项目的依赖、版本的控制有着非常重要的作用。
现在有一串整形数字，整形是基本的数据类型，要保存这串数字，你可能想到的是产生一个列表啊他们存进去，但是现在要把你所学的高级数据类型（元组，字典，列表）全部抛弃掉，只记住整型，浮点型，字符串。现在考虑的是如何把一个整形的储存，要研究的是他存的时候到底是一个什么概念，这里就要引入内存的概念。
Sublime Text Mac版是Mac os系统上一款超棒的代码编辑器。同时Sublime Text也是跨平台的，界面和功能感觉和TextMate比较相似。此外他的窗口分组、项目管理、扩展工具、代码折叠方面都非常不错,还直接支持vim模式。
在本博客中，我们介绍单链表这种数据结构，链表结构为基于数组的序列提供了另一种选择（例如Python列表）。
2.获取用户名跟密码，如果用户名是：root 密码是：root 提示正确登录，否则登录失败
虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大，如果有500万条记录甚至1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首先，哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
Python 中的列表和元组都属于顺序表，下面根据顺序表的特性，自己来实现顺序表。
Python 中，程序的变量并不是在哪个位置都可以访问的，访问权限决定于这个变量是在哪里赋值的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
