Pyhton3中的pickle模块用于对Python对象结构的二进制进行序列化(或pickling)和反序列化(或unpickling)。”pickling”是将Python对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流(byte stream)的过程，而”unpickling”是相反的操作，会将(来自一个binary file或者bytes-like object的)字节流转化回一个对象层次结构(object hierarchy)。
数据采集、整理、可视化、统计分析……一直到深度学习，都有相应的 Python 包支持。
概念: 函数直接或者间接调用自身就是 递归 递归需要有边界条件。递归前进段。递归返回段 递归一定要有边界条件（否则会出现无限递归前进） 当边界条件不满足的时候，递归前进 当边界条件满足的时候，递归返回 递归要求: 递归一定要有退出条件，递归调用一定要执行到这个退出条件。没有退出条件的递归调用，就是无限调用 递归调用的深度不宜过深 Python对递归调用的深度做了限制，以保护解析器 超过递归深度限制，抛出R
我们平常所写的程序一般都是在编译环境下运行的，然而这对于那些没有开发环境或者对程序一无所知的小白就很不友好了，
使用Pyinstaller打包Python项目包含了大量的坑，这篇文章总结实践得到的Pyinstaller打包经验。本文的例子为Python3.6代码，Pyinstaller3.4，在windows下打包为64位和32位版本。
模块 pickle 实现了对一个 Python 对象结构的二进制序列化和反序列化。 “Pickling” 是将 Python 对象及其所拥有的层次结构转化为一个字节流的过程，而 “unpickling” 是相反的操作，会将（来自一个 binary file 或者 bytes-like object 的）字节流转化回一个对象层次结构。Pickling（和 unpickling）也被称为“序列化”, “编组” 1 或者 “平面化”。而为了避免混乱，此处采用术语 “pickling” 和 “unpickling”。
PyInstaller是一个跨平台的Python应用打包工具，支持Windows/Linux/MacOS三大主流平台，能够把 Python 脚本及其所在的 Python 解释器打包成可执行文件，从而允许最终用户在无需安装 Python 的情况下执行应用程序。
数据是数据科学家的基础，因此了解许多加载数据进行分析的方法至关重要。在这里，我们将介绍五种Python数据输入技术，并提供代码示例供您参考。
但无论这些工具包处理数据的时间多快，在碰到例如10G以上的数据时，都还是会耗费一些时间的，快的可能几十秒，慢的可能几十分钟，然后再进行一些特征抽取等等，快的话也得几十分钟，而此时，为了节省时间消耗，我们就需要将这些中间结果线存储到磁盘上面，而不同格式的存储，带来的差别是巨大的，比如：
第一个维度表示每个时间点采样不同数目的数据(可认为是每个x对应多个不同y值) 第二个维度表示不同的时间点(可认为是x轴对应的x值)
我们在这里讨论6个新手容易犯的错误，这些错误与你所使用工具的API或语法无关，而是与你的知识和经验水平直接相关。在实际中如果出现了这些问题可能不会有任何的错误提示，但是在应用中却会给我们带来很大的麻烦。
表格是存储数据的最典型方式，在Python环境中没有比Pandas更好的工具来操作数据表了。尽管Pandas具有广泛的能力，但它还是有局限性的。比如，如果数据集超过了内存的大小，就必须选择一种替代方法。但是，如果在内存合适的情况下放弃Pandas使用其他工具是否有意义呢？
数据输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加载数据库中的数据，利用Web API操作网络资源。
在进行计算一个文件夹内容大小的时候，我们要考虑文件夹内都有什么内容，可能都是一个一个的单文件，也有可能都是子文件夹，或者二者都有，既然要计算整个文件夹的大小，我们当然要计算每一个文件的大小以及每一个子文件夹下的每一个子文件。计算每一个文件的大小我们肯定都可以计算到，或者如果我们知道一个文件夹内有子文件夹的数量，一个个遍历子文件夹的内容进行计算，但是如果我们不知道这个文件夹内到底有多少子文件夹呢？所以，根据我的思路，可以使用递归的方式进行计算每一个文件及每一个字文件夹的大小，但有个弊端就是在python中递归有最大递归层数，说不定会有哪个变态套了N多层文件夹，这样的话我们的程序可能会抛出异常，所以我们还要做一定的异常处理，总之闲话少说，见代码吧。代码如下：
注：该文件主要是用来构造训练过程中的特征文件，需要人为的标定male或者female。对生成的male.csv和female.csv文件再合并成为train.csv文件，用于训练。
每个机器学习项目都有自己独特的形式。对于每个项目，都可以遵循一组预定义的步骤。尽管没有严格的流程，但是可以提出一个通用模板。
访问数据是使用本书所介绍的这些工具的第一步。我会着重介绍pandas的数据输入与输出，虽然别的库中也有不少以此为目的的工具。 输入输出通常可以划分为几个大类：读取文本文件和其他更高效的磁盘存储格式，加
pkl文件是python里面保存文件的一种格式，如果直接打开会显示一堆序列化的东西（二进制文件）。 常用于保存神经网络训练的模型或者各种需要存储的数据。
通过咱们之前几篇 fast.ai 深度学习框架介绍，很多读者都认识到了它的威力，并且有效加以了利用。
在平常工作中，难免要和大数据打交道，而有时需要读取本地文件然后存储到Hive中，本文接下来将具体讲解。
在 Python 中，所有异常必须为一个派生自 BaseException 的类的实例。 通过子类化创建的两个不相关异常类永远是不等效的，既使它们具有相同的名称。
当然，你可以尝试会发生什么结果，理论上会永远运行下去，但实际操作时发现不一会儿程序就报错了，因为每次调用函数都会用掉一点内存，在足够多的函数调用发生后，空间几乎被占满，程序就会报错。
数据分析过程中，需要对获取到的数据进行分析，往往第一步就是导入数据。导入数据有很多方式，不同的数据文件需要用到不同的导入方式，相同的文件也会有几种不同的导入方式。下面总结几种常用的文件导入方法。
Python 是开源的，它很棒，但是也无法避免开源的一些固有问题：很多包都在做（或者在尝试做）同样的事情。如果你是 Python 新手，那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个，你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的，它就是 pandas。
Python的浅拷贝和深拷贝的区别，相信你已经非常熟悉了，浅拷贝就是对原对象重新申请一个内存空间，但原对象的子对象如果是可变对象，仍然是存在引用关系的；深拷贝也是重新申请内存空间，以递归的方式，通过创建新的子对象拷贝到新对象中，无论是原对象还是其子对象都是彼此独立的，新对象和原对象没有任何关联。
文章目录 1、不定长参数 2、函数定义和调用时各类参数的排布顺序 3、组包和拆包 4、引用 5、可变类型和不可变类型 6、引用当做参数传递 7、学生管理系统 8、函数递归 9、lambda函数 1、不定长参数 位置不定长参数（*args）：多余的位置参数，可以被args接收,并且打包为一个元组，保存在args当中。 # 不定长参数主要就是在定义函数时,不确定参数的个数时即可进行不定长参数的书写 ''' 位置不定长参数的定义格式: def 参数名(*args): 函数体 ''' # def fu
注：在选择安装组件时勾选所有组件，特别注意勾选pip和Add python.exe to Path
来说下pandas用于读取的文件格式有那些吧，这些读取方法获取文件的速度超级快，很实用。
选自GitHub 作者：Alex Rogozhnikov 机器之心编译 目前，Python 科学栈中的所有主要项目都同时支持 Python 3.x 和 Python 2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年 11 月，Numpy 团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于 Python 2.7 的支持，全面转向 Python 3。Numpy 并不是唯一宣称即将放弃 Python 旧版本支持的工具，pandas 与 Jupyter notebook 等很多产品也在即将放弃支持的名单之中
如果您使用监控系统（如Zabbix或Nagios），那么您就知道监控的工作原理。简而言之，它可以描述如下：监控系统接收各种指标（CPU /内存使用，网络利用率等）。一旦其中一个指标的值超出预定阈值，它就会激活相应的触发器，监控系统会通知您其中一个指标超出正常限制。通常手动设置每个度量的阈值，这不太方便。
Pandas是Python语言中非常好用的一种数据结构包，包含了许多有用的数据操作方法。而且很多算法相关的库函数的输入数据结构都要求是pandas数据，或者有该数据的接口。
注意 两点说明：处理数据用pandas，生成数据用numpy，在处理json数据的时候由于数据连贯，我们不能按行读取，因此需要 使用pandas直接读取，可以加快读取速度 Python load dump loads/dumps import json dt = {'name': 'Gage', 'age': 25} print(json.dumps(dt)) sdt = '{"name": "Gage", "age": 25}' print(json.loads(sdt)) load/dump
一个函数在执行过程中一次或多次调用其本身便是递归，就像是俄罗斯套娃一样，一个娃娃里包含另一个娃娃。
B题看完以后不要轻易的放弃，也不要努力的去把题目去分类试图去寻求一个以往套路化的做法。
open(file, mode='r', buffering=-1, encoding=None, errors=None, newline=None, closefd=True, opener=None)
在7.1.2节编写斐波那契数列函数的时候，使用了 Python 中的递归（recursion）。固然 Python 创始人对递归有个人的看法，此处还是要用单独一节专门给予介绍。等读者阅读完本节内容，也能理解之所以如此重视递归的原因了。
未压缩的CSV可能很慢，而且最大，但是当需要将数据发送到另一个系统时，它非常容易。
大家好，今天小编来为大家介绍几个Pandas读取数据以及保存数据的方法，毕竟我们很多时候需要读取各种形式的数据，以及将我们需要将所做的统计分析保存成特定的格式。
错误发生时，Python中会引发一些内置的异常。可以使用local（）内置函数来查看这些内置异常，如下所示：
Pandas是Python中用于数据处理与分析的屠龙刀，想必大家也都不陌生，但Pandas在使用上有一些技巧和需要注意的地方，尤其是对于较大的数据集而言，如果你没有适当地使用，那么可能会导致Pandas的运行速度非常慢。
Python具有极其活跃的社区和覆盖全领域的第三方库工具库，近年来一直位居编程语言热度头部位置，而数据科学领域最受欢迎的python工具库之一是 Pandas。随着这么多年来的社区高速发展和海量的开源贡献者，使得 pandas 几乎可以胜任任何数据处理工作。
前几天在Python私教群【Emma】问了一个Python读取数据的问题，一起来看看吧。上一篇文章讲到【Emma】的Python环境已经安装好了，现在要开始进阶学习了，一起来看看吧。
Pandas 支持多种存储格式，在本文中将对不同类型存储格式下的Pandas Dataframe的读取速度、写入速度和大小的进行测试对比。
read 函数不带参数使用时会一次读入文件的全部内容，因为会占用系统的内存，可以选择分块读入再进行拼接：
本文主要是关于pandas的数据导入导出功能，非常简单。pandas支持的导入数据格式有csv，excel，sql，json，html，pickle等。导入数据使用的csv文件，student.csv文件内容为：
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