python122_的博客

该篇文章中介绍了一种无需编写任何代码即可使用 Python 内置库的方法。如果在某些场景下能够想到使用这些方法，毫无疑问可以给我们提供很多的便利。希望这篇文章能够给大家带来启发和帮助。

上面的这些包可以在Jupyter Notebook中将dataframe转换为交互式表。Itables 和Qgrid比较轻量，可以让我们快速的查看数据，但是如果你想进行更多的操作，例如生成一些简单的可视化图表，那么Pivottablejs和Pygwalker是一个很好的工具。

本文介绍了一些简单的方法，将Python for循环的提升了1.3到970x。

虽然机器学习技术可以实现良好的性能，但提取与目标变量的因果关系并不直观。换句话说，就是：哪些变量对目标变量有直接的因果影响？机器学习的一个分支是贝叶斯概率图模型(Bayesian probabilistic graphical models)，也称为贝叶斯网络（Bayesian networks, BN），可用于确定这些因果因素。在我们深入讨论因果模型的技术细节之前，让我们先复习一些术语：包括"相关性"(correlation)和"关联性"(association)。注意，。

当项目变得越来越大时，有效地管理计算资源是一个不可避免的需求。Python与C或c++等低级语言相比，似乎不够节省内存。但是其实有许多方法可以显著优化Python程序的内存使用，这些方法可能在实际应用中并没有人注意，所以本文将重点介绍Python的内置机制，掌握它们将大大提高Python编程技能。首先在进行内存优化之前，我们首先要查看内存的使用情况。

Python标准库中的shutil模块提供了一组用于对文件和目录进行操作的函数。它可以帮助我们执行诸如复制、移动、重命名以及删除文件和目录等操作，比os.path功能更强大。下面通过一个简单的应用案例来展示其用法。假设我们有一个文件夹，里面有一些文件和子文件夹，我们想要将其中的内容复制到另一个文件夹中，我们可以使用。shutil库提供了一组方便易用的函数和方法，用于处理文件和目录操作，如复制、移动、重命名和删除等。无论是在日常文件操作、项目管理还是数据清理等场景下，shutil库都能发挥重要作用。

如果你之前没用过进度条，八成是觉得它会增加不必要的复杂性或者很难维护，其实不然。要加一个进度条其实只需要几行代码。在这几行代码中，我们可以看看如何在命令行脚本以及 PySimpleGUI UI 中添加进度条。第一个要介绍的 Python 库是 Progress。你只需要定义迭代的次数、进度条类型并在每次迭代时告知进度条。Progress 实现的进度条效果如下：Progressbar 的增量进度条如果你不喜欢该进度条的格式，还可以从以下格式中挑选：ProgressBar 支持的进度条类型。

Python所有方向路线就是把Python常用的技术点做整理，形成各个领域的知识点汇总，它的用处就在于，你可以按照上面的知识点去找对应的学习资源，保证自己学得较为全面。观看零基础学习视频，看视频学习是最快捷也是最有效果的方式，跟着视频中老师的思路，从基础到深入，还是很容易入门的。光学理论是没用的，要学会跟着一起敲，要动手实操，才能将自己的所学运用到实际当中去，这时候可以搞点实战案例来学习。最新的面试资料，并且有阿里大佬给出了权威的解答，刷完这一套面试资料相信大家都能找到满意的工作。

说起Excel，那绝对是数据处理领域王者般的存在。而作为网红语言Python，在数据领域也是被广泛使用。其中Python的第三方库-xlwings，一个Python和Excel的交互工具，可以轻松地通过VBA来调用Python脚本，实现复杂的数据分析。今天，就给大家介绍一个Python+Excel的项目【视频下载器】。主要使用到下面这些Python库。其中ffmpeg、pydub、moviepy是用来处理音视频的，比如裁剪、格式转换等。aip库则是百度官方库，用来做语音转文字的。

上面通过实例讲解了实现 Python 命令行参数常见的 4 种方式对于一些简单自用且不那么正规的场景，个人觉得可以考虑用 sys.argv 模块快速构建命令行参数；而对一些参数多、面向用户的正式生产环境，建议利用 argparse 模块或 click 依赖来创建命令行参数。

这东西，还能用来做什么？你知道，为啥抢茅台你总抢不到吗？抢个演唱会门票抢不到？挂号挂不到？票贩子为啥总能抢到票？很多平台限制必须手机上抢，这个时候，这项技术就能排上用场了。我只能帮你到这了，剩下的，可以自己慢慢体验。所以，家里的旧手机不要扔！写个脚本，能帮你干很多事~

通过上面的操作，每次我通过堡垒机将前端 zip 压缩项目文件上传到应用服务器的 /tmp 目录下，程序会自动进行后面的操作，自动完成应用部署。

这篇文章会提供一些。会让代码变得更简洁，或者更迅速。当然这些并不能代替算法设计，但是还是能让 Python 加速很多倍。这篇文章主要讲，下面会介绍一些一些高效的函数实现，也有已经封装好的拓展模块，还包括速度更快的 Python 解释器。当然确实能大幅提高运行效率。如果想了解多核编程，可以从开始。而且也能找到非常多的关于分布式计算的第三方工具。这里可以看一下 Python wiki 上的关于 Parallel Processing 的内容。接下来，会说一些关于的选单。

在过去的两年里，一直在广泛使用Python，过程中寻找到令人惊叹的库，明显提高效率，增强在数据工程和商业智能项目中的表现。1PendulumPython 中有许多库可用于日期时间，但我发现 Pendulum 在日期的任何操作上都易于使用。Pendulum扩展了内置的 Python 日期时间模块，添加了更直观的 API，用于处理时区并对日期和时间执行操作：例如添加时间间隔、减去日期和在时区之间转换。它提供了一个简单、人性化的 API 来格式化日期和时间。1、安装。

爬虫是 Python 的一个常见应用场景，很多练习项目就是让大家去爬某某网站。爬取网页的时候，你大概率会碰到一些反爬措施。这种情况下，你该如何应对呢？本文梳理了常见的反爬措施和应对方案。

掌握一些技巧，可尽量提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护，提高性能并节省内存。使用局部变量替换模块名字空间中的变量，例如 ls = os.linesep。一方面可以提高程序性能，局部变量查找速度更快；另一方面可用简短标识符替代冗长的模块变量，提高可读性。对象类型判断时，采用isinstance()最优，采用对象类型身份（id()）次之，采用对象值（type()）比较最次。不要在重复操作的内容作为参数放到循环条件中，避免重复运算。

我们都知道，Python不仅在数据分析、人工智能方面有着广泛的应用，在网站开发、游戏开发方面更是一枝独秀。今天就带大家盘点一下，哪些知名的大型公司和网站在用Python开发。列举一些比较有名的网站或应用。这其中有一些是用Python进行开发，有一些在部分业务或功能上使用到了Python，还有的是支持Python作为扩展脚本语言。Google：Google App Engine、code.Google.com、Google earth、谷歌爬虫、Google广告等项目都在大量使用Python开发。

在网络编程中，Socket 是一种通信机制，允许计算机在网络上相互通信。Python 中的 socket 库提供了一种简单而强大的方式来创建网络应用程序,本文将介绍。

Python作为一种高级编程语言，在科学计算领域中得到了广泛应用。其简洁的语法和强大的科学计算库使得Python成为科研人员和工程师的首选工具。本文将介绍Python在科学计算中的十大应用，帮助您更好地了解Python在科学计算领域的重要作用。Python拥有丰富的数据分析和可视化库，如Pandas、NumPy和Matplotlib等。这些库可以帮助科研人员和工程师处理大规模数据集，进行数据清洗、转换、分析和可视化。

在本文中，我们将回顾特性选择技术并回答为什么它很重要以及如何使用python实现它。本文还可以帮助你解答以下的面试问题:特性选择是选择与ML模型更加一致、非冗余和更相关的基本特性的过程。在ML项目中使用特性选择是必要的，因为:特征选择方法有哪些？有两种常见的方法可以处理特征选择：1、前向特征选择。使用一个特征（或一小部分）拟合模型并不断添加特征，直到新加的模型对ML 模型指标没有影响。可以使用相关分析等方法（例如，基于 Pearson 系数），或者您可以从单个特征或特征子集开始拟合模型。2、向后特征选择。这

Python是一种高级的面向对象的编程语言。它具有内置的数据结构，结合动态类型和绑定，使其成为快速应用程序开发的理想选择。Python还提供对模块和包的支持，允许系统模块化和代码重用。它是最快的编程语言之一，因为它只需要很少的代码行。它的重点是可读性和简单性，使其成为初学者的绝佳选择。02。

在日常工作中，我们常常会用到需要周期性执行的任务，一种方式是采用 Linux 系统自带的 crond[1] 结合命令行实现。另外一种方式是直接使用 Python。接下里整理的是常见的 Python 定时任务的实现方式。位于 time 模块中的 sleep(secs) 函数，可以实现令当前执行的线程暂停 secs 秒后再继续执行。所谓暂停，即令当前线程进入阻塞状态，当达到 sleep() 函数规定的时间后，再由阻塞状态转为就绪状态，等待 CPU 调度。

一个从事民宿市场运营的实习生，每天午休抽空学习 Python爬虫，通过抓取竞品店铺的下单情况、单价、销售额、人群画像等，做出每日价格趋势分析报表，帮助公司提升了业绩直接提前转正了。

之前一直比较抵触用 Python ，很大一部分原因是觉得 Python 项目的环境管理比较混乱。Node.js 有 Npm 包管理工具，通过 package.json 配置项目依赖，最多再通过 nvm 来进行环境切换；Java 有 Maven Gradle 来进行包管理和项目依赖配置，并体现在 pom.xml 和 build.gradle 等中。而 Python 相比编程语言有时更体现了脚本语言的特性，系统化和标准化程度都不太高。很多 Python 项目上来就是怼代码，没有声明依赖、配置环境的文件。

学会了Python中的分支结构和循环结构，我们就可以解决很多实际的问题了。通过这节课的学习，大家应该已经知道了可以用for和while关键字来构造循环结构。如果知道循环的次数，我们通常使用for循环；如果循环次数不能确定，可以用while循环。在循环中还可以使用break来提前结束循环。

Python被认作是人工智能和机器学习的基础语言，而数据科学和人工智能又有着密切的交集。因此，Python被视为数据科学领域应用最广泛的语言并不会令人感到意外。现在让我们一同来回顾一下数据科学处理问题过程中的各个步骤，以此来进一步了解Python在其中所扮演的角色。通过Python，你可以加载各式各样不同格式的数据，比如说CSV（逗号分隔值）、TSV（制表符分隔值）或者来源自网络的JSON。

这 7 个问题，我是有收获的，整理如下：你可能知道 Python 里面的魔法函数，比如 和 代表 + - 运算符，表示 obj +/- something，但你可能不知道还有一个 ， 函数，可以表示 something +/- obj。举例如下：2、getattr vs getattribute 魔术方法只有在我们试图获取不存在的属性时才会被调用， 在每次我们尝试访问属性时都会被调用。代码如下：3、super().init() 的另一种写法等价于：请注意， 不能少了 self 参数。不过，

Python一直以来都是程序员们的首选编程语言之一，其灵活性和功能强大的库使其成为解决各种问题的理想选择。在本文中，我们将介绍Python编程的终极十大工具，这些工具可以帮助您在各种领域取得成功，无论您是初学者还是经验丰富的开发者。1、Jupyter Notebook：编程明星Jupyter Notebook是数据科学家和研究人员的最爱，但它同样适用于程序员。您可以在一个交互式环境中编写和运行代码，同时添加注释、图表和文档，使得代码更易于理解和分享。

列表是 Python 中基本且最常用的数据结构之一，它是一个可变且有序的对象集合，也可以存储重复值。有时候我们需要将列表元素进行逆序排列，也就是所有的元素位置反转。今天就跟大家聊聊反转Python列表的4种方法。

说起编程语言，Python 也许不是使用最广的，但一定是现在被谈论最多的。随着近年大数据、人工智能的兴起，Python 越来越多的出现在人们的视野中。几种主流语言十年来的搜索指数变化那么人们在谈论 Python 的时候究竟在谈论什么？Python 的实际应用场景有哪些？在因大数据、人工智能为人所熟知之前，Python 就已经在 Web 开发领域被广泛使用，产生了等 Web 开发框架。得益于其简洁的语法和动态语言特性，Python 的开发效率很高，因而深受创业团队的青睐。

Python现在非常火，语法简单而且功能强大，很多同学都想学Python！所以小的给各位看官们准备了高价值Python学习视频教程，欢迎前来领取！今天和大家分享一位自学Python，从小公司城到上市企业实现月薪20K的真实故事。

PyScript是一个框架，允许用户在浏览器中使用HTML的界面和Pyodide、WASM以及现代网络技术的力量来创建丰富的Python应用程序。PyScript框架为各种经验水平的用户提供了使用一种具有无数应用的、易于学习的编程语言的机会。多才多艺的Python学研君不禁感叹，Python真是太万能了，现在除了用来用来写后端、爬虫、AI/ML，竟然也可以写前端了😱！赶快翻开它的官网（这差不多就是说，再加上Python有丰富的库和可访问的生态系统，PyScript的功能强大多了！

Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一，但在速度上还有一个非常大的缺点。好在可以通过一些小技巧提升运行速度！Python 是世界上使用最广泛的编程语言之一。它是一种解释型高级通用编程语言，具有广泛的用途，几乎可以将其用于所有事物。其以简单的语法、优雅的代码和丰富的第三方库而闻名。python除了有很多优点外，但在速度上还有一个非常大的缺点。虽然Python代码运行缓慢，但可以通过下面分享的5个小技巧提升Python运行速度！首先，定义一个计时函数timeshow。

想要零基础自学Python肯定没有想象的那么容易，即便是在培训机构，想要学好初级java也要将近半年的时间，这还是在高强度学习且有人指导的情况下。若是自学，学成初级Python达到就业水平大概需要一两年的时间。这并不是耸人听闻，首先java是一门编程语言，本身就是靠积累来学习的一种学科，我们从小学英语，又有多少人学到现在能开口就是流利的英语呢?所以不要抱有幻想，踏踏实实才是真。

我自身就是自学Python选手一枚，之前没有任何数据基础，走上Python学习之路是因为原本专业的限制，了解了行业前景和薪水之后就开始利用业余时间学习python。现在已经是可以开始独立接单的水平了，有时候也会帮朋友（少儿编程老师）代些基础课。我开始是完全自学，没有基础编程经验，走了不少弯路，耗费了很多时间和精力。今天我就给大家好好盘一下，Python如何才能高效率的学习；以及给初学者学习Python的整体规划与建议。