我们经常想要统计项目的代码行数,但是如果想统计功能比较完善可能就不是那么简单了, 今天我们来看一下如何用python来实现一个代码行统计工具。
针对这两类人员的需求,近期出版上市的《利用Python进行数据分析》第2版是很好的选择。下面我们结合本书内容,大致介绍下如何利用Python进行数据分析。
书不在多,而在于精。下面从数据分析招聘要求的必须技能:统计学,Excel,SQL,业务知识,Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书
周末就要到了,本次给大家赠送5本Python技术书籍,这次赠送的书籍是《利用Python进行数据分析》。
你想不想知道一个项目中,自己写了多少行代码?我用今天的工具统计了一下开源项目:python-office的代码行数,竟然有21w行!
如果你是一个对编程毫无经验的小白,那么首先你应该掌握一定的编程基础(尤其像从其它行业转行到IT行业的朋友们)。对于新手来说,博主认为Python语言是最佳的选择。作为一个解释型的动态高级语言,Python易于理解,上手简单,非常适合初学者学习。一本快速入门Python语言的书籍推荐:简明Python。这本书英文原版为《A Byte of Python》,经翻译变为《简明Python》。博主也给好多人推荐过,大家看过之后基本上都很认同,是入门Python最快效果最好的书籍。
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,类似于gitstats的定量统计数据工具则(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。
程序1 编写一个程序,接受用户的输入并保存为新的文件,程序实现如图: def file_write(filename): file1=open('E:/%s'%filename,'w')
如果你打开招聘的职位要求,都会要求具有统计学的知识,这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识,是必须要学习的。
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但对于大型的项目,这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,一些定量的统计数据(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。今天给大家推荐的这款工具:GitStats,它能生成如下的一些统计数据,并且可以图表形式进行展示对比。
python中的sys模块有标准输入,标准输出,以及标准错误输出的方法。
原文地址:How to Learn Python for Data Science the Right Way
最近工作真是超级忙,已经断更1个多月的样子了,上次我们已经写到了利用爬虫批量点赞。
当然,我没好意思跟他说的是,我不会Java啊。不过最主要的原因嘛,还是因为Python的语法简洁,可以采用很少的代码量实现丰富的功能。
随着大数据时代的到来,数据分析和可视化成为了许多领域中不可或缺的重要工具。Python作为一门功能强大且易于使用的编程语言,提供了丰富的库和工具,可以帮助我们进行数据分析和可视化。本文将详细介绍如何使用Python进行数据分析和可视化的步骤和常用工具。
最近由于项目需要, 需要统计一下代码的注释率, 必须要达到30%才算合格, 于是搜呀搜, 想找一个写好的轮子, 直接拿来使用, 确实有好多脚本, 但是呢! 代码要不就是只统计#开头的, 要不就是统计#号开头的和三单双引号开头的, 其实并没有太大的问题, 只是还有一种情况, 如下:
Git是每个开发者的好帮手。但是,除了基本的提交和克隆,你真的了解Git的深层功能吗?本文将带你深入了解如何使用Git命令和多种编程语言统计代码提交情况。
数栈是云原生—站式数据中台PaaS,我们在github和gitee上有一个有趣的开源项目:FlinkX,FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具,既可以采集静态的数据,也可以采集实时变化的数据,是全域、异构、批流一体的数据同步引擎。大家喜欢的话请给我们点个star!star!star!
在『Pandas进阶修炼120题』系列中,我们将对pandas中常用的操作以习题的形式发布。从读取数据到高级操作全部包含。如果你是新手,可以通过本系列完整学习使用pandas进行数据处理的各种方法,如果你是高手,欢迎留言给出与答案的不同解法。本期先来20题热身吧!
enumerate是python的内置函数,适用于python2.x和python3.x。该函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列,返回一个enumerate对象实例。
编译|黄念 校对|丁一 引言 艺术之美根植于其所传达的信息。有时候,现实并非我们所看到或感知到的。达芬奇(Da Vinci)和毕加索(Picasso)等艺术家都通过其具有特定主题的非凡艺术品,试图让人们更加接近现实。 数据科学家并不逊色于艺术家。他们用数据可视化的方式绘画,试图展现数据内隐藏的模式或表达对数据的见解。更有趣的是,一旦接触到任何可视化的内容、数据时,人类会有更强烈的知觉、认知和交流。 在数据科学中,有多种工具可以进行可视化。在本文中,我展示了使用Python来实现的各种可视化图表。 怎样才能
1、来源 有哪些你看了以后大呼过瘾的数据分析书? https://www.zhihu.com/question/60241622 做数据分析不得不看的书有哪些? https://www.zhihu.com/question/19640095 2、采集回答 📷 3、清洗:去除空行、去重 4、统计分析 5、两个帖子中都有回答的作者,考虑大V、书商、利益相关者 作者 计数 大数据峰哥 3 Bottle 2 DataCastle数据城堡 2 DataHunter 2 George Li 2 GrowingIO 2
说明:有点忙,这本书最近更新慢了一些,抱歉!这部分仍免费呈现给有兴趣的朋友。附已发表内容链接:
作者:聊聊数据分析和挖掘 https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805 Python已经稳坐机器学习的第一语言(机器学习编程语言之争,Python夺魁),尤其是
https://www.zhuanlan.zhihu.com/p/25575805
单元测试代码覆盖率作为一种度量方式,可以计算单元测试用例对于被测代码的覆盖程度,即:被执行的代码数量和代码总数量的比值
前言 “这就是阅读。即将新软件安装到大脑里的过程。” 就我个人而言,我从视频和在线教程中所学到的始终没有从书本中学到的多。 了解机器学习和数据科学很容易。目前有许多开放课程,你可以马上就开始学习。但是,获得更深入的学习需要额外的努力。例如:你可能会很快了解随机森林如何运作,但了解其背后的逻辑需要额外的努力。 质疑的信心来自于阅读。有些人很容易接受现状。另一方面,一些好奇的人则会反思“为什么不能这样做呢?”就是在这种情况下,人们开始尝试用新的方式完成任务。几乎每个我在美国管理协会(AMA)遇到的数据科学家,都
为了将对环境变量的修改应用到未来所有环境下,可以将修改命令放到~/.bashrc文件中。 修改完~/.bashrc文件后,记得执行source ~/.bashrc,来将修改应用到当前的bash环境下。
我们时常有这些困惑,做了很多项目,学了不少技能,但就是不知道怎么提炼,怎么更好地展示在简历上。
线上的MySQL服务器,最近有很多慢查询。需要统计出行数大于100万的表,进行统一优化。
作者 Gam 本文为CDA志愿者投稿作品,转载需授权 数据行业在迅速的发展,几乎每天都会出现新的技术和方法。因此,想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据
数据行业在迅速的发展,几乎每天都会出现新的技术和方法。因此,想要跟上这个行业的步伐是有挑战性的。之前CDA数据分析师曾列出了15位在科技和数据科学领域最具影响力人物,他们不仅仅是数据科学专业人士和关注该领域人群的灵感来源,同时关注他们也确保你能够了解该领域的发展动向。
软件开发是一个非常有意思的复制 + 粘贴活动。开发业务代码的时候,大部分人都不会不加思索地添加代码。毕竟,聪明的产品经理/项目经理们,天才式地想出了用代码行数的方式来计算 KPI,又或者是通过提交次数来进行考核 —— 虽然小步提交是个好东西,但是吧,大部分人不经过练习还是掌握不会的。
我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言浪费时间的人致辞。(因为它最终会变得过时)。但同时,我想要消除你的恐惧: R 语言仍然很流行。 当我认为 R 语言 最终会变得过时时,这似乎引起了恐惧——仿佛 R 语言 已经过时了。 我想要消除你的恐惧: R 语言 仍然很流行。 R 语言 是过去十年中发展最快的编程语言之一。 事实上,如果你开始学习数据科学,我仍然推荐从 R 语言开始。 所以,我想向你保证。R 语言绝对没有过时的。事实上,R 语言是非常受欢迎的而且是最好的数据语言。 为此,我想解释为什么我
这5年中,数据分析又发生了很大的变化。尤其是眼见着OpenAI的GPT横扫技术领域,让以往一切模型方法看起来都像“小孩子的游戏”一样。大模型成为了海量信息和有效信息之间的新桥梁,而上一座桥梁是以谷歌的PageRank为代表的搜索算法。幸好,因为数据分析是直接跟数据打交道,并且要根据数据生成决策,这方面是人的强项,暂时不会受到影响。
点击上方蓝色字体关注「顶级程序员」 转自机器之心 Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章,论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比,我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章:R vs.Python。 在前一段时间的博客中,我解释了为什么你应该掌握 R 语言(即便它最终可能过时):http://sharpsightlabs.com/blog/master-r-obsolete/。我写这篇文章是为了向那些声称掌握 R 语言
Sharp Sight Labs 近日在 r-bloggers 上发表了一篇文章,论述了为什么当今的数据科学工作者应该学习 R 语言的原因。为了给大家提供一个明晰的对比,我们在后面补充了 2016 年初的一篇文章:R vs.Python。
今天我要和大家分享一个十分实用的技能——使用Python和Pandas处理网页表格数据。
大数据文摘作品,欢迎个人转发朋友圈;其他机构、自媒体转载,务必后台留言,申请授权。 来源|DataCamp 编译|于婷婷 魏子敏 康欣 小小编辑| Ivy 如果你是数据分析领域的新兵,那么你一定很难抉择——在进行数据分析时,到底应该使用哪个语言,R还是Python?在网络上,也经常出现诸如“我想学习机器语言,我应该用哪个编程语言”或者“我想快速解决问题,我应该用R还是Python”等这类问题。尽管两个编程语言目前都是数据分析社区的佼佼者,但是它们仍在为成为数据科学家的首选编程语
应该是第三次看《利用Python进行数据分析》这本书,经典就是经典;从内容的丰富性,实际的可操作性来看,如果想从事数据分析行业,特别是利用Python,此书真的是必读书籍。
在决定转行之前,很多亲朋好友听说之后,大部分都是劝我“年龄不小了,就不要折腾了”。
昨天腾讯发布了 2017 年度代码报告。整份报告对腾讯去年整个 2017 年度的研发数据进行了统计,涵盖代码、开发者、语言等基础数据。根据报告显示: 腾讯公司程序员总数是 15500+ ,同比增长了
推荐理由:本书用诙谐有趣的讲述方式为大家介绍了python的基本语法,非常适合非计算机专业的初学者作为入门书来看。在这个过程中,该书会让你完成一系列习题,而你则可以通过反复练习来学到技能,这些习题也是专为反复练习而设计的。对于一无所知的初学者来说,在能理解更复杂的话题之前,这可以说是最有效的学习方式。
程序1 在上一题的基础上扩展,用户可以随意输入要显示的行数。 如输入2:5表示打印第2行到第5行的内容; 输入:2表示打印从开头到第2行的内容; 输入4:表示打印从第4行到结尾的内容; 输入:表示打印全部的内容 方法2: def file_read(filepath,line): #统计一共多少行 maxline= len(open(filepath).readlines()) if line.strip()==":": begin=1 end=max
整理 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(AI_Thinker) 想要成为一名数据科学家,首先你得学会数据分析,而 Python 就是一个很好的数据分析工具。 问题是,如何用 Python 来进行数据分析? 现在,MIT 博士 Luke Thompson 开设了一门课程:Python for Data Science。 这门课程将教会你使用 Python 来分析所有类型的数据,而且不需要任何的编程经验。 以下是课程内容介绍: ▌课程主题 介绍/审查命令行 Python 基础知识及其数据类型 数据分析软件包
Tokei是一个按语言统计代码行数等统计信息的工具。其实这些信息还是非常有用的,首先程序猿可以用它来估计别人的实力或者观察自己实力成长的速度(神马,行数论英雄么?)。其次,管理人员可以用它来估计工程的进度和预算(据说一个程序猿一天写不出100行代码?)。最后,其实在看新代码的时候先看下这些数据,也有助于对代码的理解(说不定最长的文件就是核心逻辑的所在处呢?)。所以,大家以后没事多tokei一下呀。
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