业余时间除了自己学习，也做了几个小案例，给大家分享一下： 案例一：单词测试工具 这个案例是之前的一个案例python 模拟单词测试（2）改写的，稍微做了一些优化。...原来的数据都是散着的，我让他按照excel这种格式记录好给我，其实就是将非结构化的数据结构化，便于我后期灵活处理，比如导入数据库或者转换成json的都可以。...最后保存到json文件中，即完成文档数据到结构化数据的转换。...案例3-题库管理 收集了很多python的练习题，为了更好的把它们利用起来，一直就想做个管理的工具，之前搞了一个网页版的，原本想放服务器上去的，感觉太重，重新搞了一个GUI的版本，界面还是我网上找的C+...+版本的，改成了python的。
更多内容请参考：Python学习指南 页面解析与数据提取 实际上爬虫一共就四个主要步骤： 定（要知道你准备在哪个范围或者网站去搜索） 爬（将所有的网站的内容全部爬下来） 取（分析数据，去掉对我们没用处的数据...数据，可分为非结构化数据和结构化数据 非结构化数据：先有数据，再有结构 结构化数据：先有结构，再有数据 不同类型的数据，我们需要采用不同的方式来处理 非结构化的数据处理 文本、电话号码、邮箱地址 正则表达式...Python正则表达式 HTML文件 正则表达式 XPath CSS选择器 结构化的数据处理 JSON文件 JSON Path 转化为Python类型进行操作（json类） XML文件 转化为Python
XPath 全称为 Xml Path Language，即 Xml 路径语言，是一种在 Xml 文档中查找信息的语言。它提供了非常简洁的路径选择表达式，几乎所有...
简介 lxml 是一种使用 Python 编写的库,可以迅速、灵活地处理 XML ，支持 XPath (XML Path Language)。...lxml python 官方文档 pip3 install lxml==4.4.1 lxml语法 首先我们利用lxml来解析 HTML 代码，先来一个小例子来感受一下它的基本用法。...Element类型代表的就是 first item Element类型是一种灵活的容器对象，用于在内存中存储结构化数据
提供的导入与管理模块的方式，结构化Python项目变得相对简单。...这里说的简单，指的是结构化过程没有太多约束限制而且模块导入功能容易掌握。 因而您只剩下架构性的工作，包括设计、实现项目各个模块，并整理清他们之间 的交互关系。...容易结构化的项目同样意味着它的结构化容易做得糟糕。...该方式命名将妨碍 Python的模块查找功能。就 my.spam.py 来说，Python 认为需要在 my 文件夹 中找到 spam.py 文件，实际并不是这样。...动态类型 Python是动态类型语言，这意味着变量并没有固定的类型。实际上，Python 中的变量和其他 语言有很大的不同，特别是静态类型语言。
一、结构化数据 结构化的数据是指可以使用关系型数据库表示和存储，表现为二维形式的数据。一般特点是：数据以行为单位，一行数据表示一个实体的信息，每一行数据的属性是相同的。...二、半结构化数据 半结构化数据是结构化数据的一种形式，它并不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。...所以，半结构化数据的扩展性是很好的。 三、非结构化数据 非结构化数据是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。...非结构化数据其格式非常多样，标准也是多样性的，而且在技术上非结构化信息比结构化信息更难标准化和理解。...非结构化数据，包括视频、音频、图片、图像、文档、文本等形式。
Python 3.10 开始充满了许多令人着迷的新特性。其中一个特别引起了我的注意——结构模式匹配——或者我们大多数人都知道的 switch/case 语句。...尽管 Switch 语句是大多数语言的共同特征，但 Python 中没有使用 Switch 语句。...然而，在 PyCon 2007 的一项民意调查没有收到对该功能的支持后，Python 开发人员放弃了它。...结构化模式匹配 模式匹配在 match 之后接受一个值，并允许我们写出几个潜在的案例，每个案例都由case 定义。 在匹配案例之间找到匹配的地方，我们将执行相应的代码。...模式和类 如果你使用类来结构化你的数据，你可以使用类的名字，后面跟一个类似构造函数的参数列表，作为一种模式。
将非结构化文本转换为结构化数据是一项常见且重要的任务，特别是在数据分析、自然语言处理和机器学习领域。以下是一些方法和工具，可以帮助大家从非结构化文本中提取有用的结构化数据。...然而，将非结构化文本转换为结构化数据是一项具有挑战性的任务，因为非结构化文本通常是杂乱无章且不规则的。2、解决方案将非结构化文本转换为结构化数据的解决方案之一是使用自然语言处理（NLP）技术。...NLP技术可以帮助我们理解文本的含义，并将其转换为计算机能够理解的结构化数据。...2.1 方法一：使用NLTK库及正则表达式引擎，进行文本解析第一步，我们需要将文本数据转换成计算机可以处理的形式，我们可以使用Python中的NLTK库来做到这一点。...不同的方法适用于不同类型的非结构化文本和不同的需求，我们可以根据具体的需求和数据选择合适的方法或组合多种方法来实现从非结构化文本到结构化数据的转换。
像列表一样,字典也是许多值的集合,但不像列表的下标,字典的索引可以使用不同数据类型,不只是整数,
计算机信息化系统中的数据分为结构化数据和非结构化数据、半结构化数据。...结构化数据 结构化数据，是指由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格地遵循数据格式与长度规范，主要通过关系型数据库进行存储和管理。...非结构化数据，是数据结构不规则或不完整，没有预定义的数据模型，不方便用数据库二维逻辑表来表现的数据。...非结构化数据更难让计算机理解。...半结构化数据 半结构化数据，是结构化数据的一种形式，虽不符合关系型数据库或其他数据表的形式关联起来的数据模型结构，但包含相关标记，用来分隔语义元素以及对记录和字段进行分层。
Python3.10 结构化模式匹配 PEP 634 眼看 2021 马上结束，python 发布了它的 3.10 版本，优化了错误消息，上下文管理器等内容，但更吸引我的还是结构化模式匹配。...众所周之 switch 一直是 python 社区呼声比较高的一个功能，这次发布的结构化模式匹配 match 在功能上应该比 Java 或 C 中的这种 switch 强大一点。...总之，match 确实能减少某些场合下的开发负担，但很害怕未来 Python 为了功能 “全” 而变得越来越复杂和臃肿。 还有一些其他发布的新功能和特性参见 whatnew 3.10
for i in $(seq 20) ()表示先执行 前面要加上$ $(seq 20)就是一个 list
vs半结构化vs非结构化数据 结构化数据 每笔数据都有固定的字段、固定的格式，方便程序进行后续取用与分析 例如数据库 半结构化数据 数据介于数据化结构与非结构化数据之间 数据具有字段，也可以依据字段来进行查找...我们就需要从非结构化数据中挖掘数据，我们就需要先把非结构化数据转换成结构化数据，此时我们就可以使用ETL工具。...数据抽取、转换、存储过程 3.Python IO与档案处理 Python提供了默认操作文件所必需的基本功能和方法。可以使用文件对象执行大部分文件操作。...打开文件 在读取或写入文件之前，需要使用Python的内置open()函数打开文件。此函数创建一个文件对象，该对象将用于调用与其相关联的其他支持方法。...重要的是要注意，Python字符串可以是二进制数据，而不仅仅是文本。 close()方法：刷新任何未写入的信息并关闭文件对象，之后不能再进行写入操作。
】 深度结构化语义模型 深度结构化语义模型是一种基于神经网络的语义匹配模型框架，可以用于学习两路信息实体或是文本之间的语义相似性。...深度结构化语义模型 DSSM使用DNN模型在一个连续的语义空间中学习文本低纬的表示向量，并且建模两个句子间的语义相似度。...执行训练 可以直接执行 python train.py -y 0 --model_arch 0 --class_num 2 使用 ....其他模型结构也可以通过命令行实现定制，详细命令行参数请执行 python train.py --help 进行查阅。...使用训练好的模型预测 详细命令行参数请执行 python infer.py --help 进行查阅。
在说结构化思维之前，先看下面两个小案例： 案例一： 产品进行一次比较大的重构和功能迭代，因为改动较大，对产生 Bug 的数量和修复 Bug 的速度预估不足，导致延迟了两周才进行交付。...之所以会出现这些情况，我认为是缺乏结构化思维。 什么是结构化思维？...最近看了《极简项目管理》这本书，对结构化思维的定义是： 所谓结构化思维，是指一个人在面对工作任务或者难题时能从多个角度进行思考，深刻分析导致问题出现的原因，系统地制定行动方案，并采取恰当的手段使工作得以高效地开展...书中还给出了一个例子来介绍怎样使用结构化思维。 200 毫升的水怎样倒进 100 毫升的杯子？ 分析： 1、为什么倒不进去？因为水会流出来； 2、为什么会流出来？因为杯子小； 3、杯子小就一定流吗？...这些我认为都属于结构化思维，结构化思维就是把零散的、无序的信息加工成系统有序的信息，有了结构化思维后，我们对事物的认知会提高，有助于高效实现目标。
本篇提议引入 Swift 中对结构化并发的支持，使用提高工效、可预测并允许高效实现的模型，来实现异步代码的并发执行。...非结构化任务 目前我们谈论任务的所有类型都是子任务，它们遵守结构化并发的主要规则：子任务生命周期不能比创建它父任务的生命周期长。这点对任务组和 SE-0317 也是如此。...非结构化任务无法利用 wrt 的一些优化技术。...独立任务 独立任务是独立于创建它的上下文的非结构化任务，这意味着它不会继承优先级，任务本地值，及 actor 上下文。...非结构化任务 非结构化任务可以使用Task初始化创建： extension Task where Failure == Never { @discardableResult init(
Pandas是python的一个数据分析包，最初由AQR Capital Management于2008年4月开发，并于2009年底开源出来，目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team...Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和python数据分析（data analysis）。...二者与Python基本的数据结构List也很相近，其区别是：List中的元素可以是不同的数据类型，而Array和Series中则只允许存储相同的数据类型，这样可以更有效的使用内存，提高运算效率。...个人经验是对于从一些已经结构化的数据转化为DataFrame似乎前者更方便，而对于一些需要自己结构化的数据（比如解析Log文件，特别是针对较大数据量时），似乎后者更方便。...关于Panda作图，请查看另一篇博文：用Pandas作图 以上是关于Pandas的简单介绍，其实除了Pandas之外，Python还提供了多个科学计算包，比如Numpy，Scipy，以及数据挖掘的包：Scikit
结构化思考力的核心理念是应用结构化思维底层逻辑进行思考、表达和解决问题。 结构思考力是一种“先总后分”的思考和表达方式，强调先框架后细节，先总结后具体，先结论后原因，先重要后次要。...思考结构是隐性的 思考结构是残缺的 思考结构是自我的 MECE原则 相互独立、完全穷尽 金字塔结构 结论先行、以上统下、归类分组、逻辑递进 可以参考的顺序 时间顺序 结构顺序 重要性顺序 结构化表达五个步骤
Python 3.10 版本还在开发之中，目前释出的 dev 版本实现了新语法特性 Structural Pattern Matching(PEP 634)：可以利用match语句和case语句匹配对象的不同模式...我先前自己尝试体验了一下Structural Pattern Matching语法（使用pyenv安装dev版本 Python 3.10），感觉很好用的，并且有很大的发挥空间。...在 Python 3.10 之前，我们已经可以对列表、元组等可迭代对象进行简单的解构赋值了。...我们先前之所以用_实际上是 Python 的一个惯例。...Python 的模式匹配借鉴了一些其他语言的模式匹配机制，并且维持了 自己的简洁直观的语言风格，弥补了一直来 Python 在相关领域语法的缺失和不足（以前只能用if语句）。
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