下面的表格中列出了已经学习过的数据类型，也是python的核心数据类型之一部分，这些都被称之为内置对象。对象，就是你面对的所有东西都是对象，看官要逐渐熟悉这个称呼。所有的数据类型，就是一种对象。英文单词是object，直接的汉语意思是物体，这就好像我们在现实中一样，把很多我们看到和用到的都可以统称为“东西”一样。“东西”就是“对象”，就是object。在编程中，那个所谓面向对象，也可以说成“面向东西”，是吗？容易有歧义吧。对象类型举例int/float12
系统 2019-09-27 17:56:36 2021
文本库string：通用字符串操作re：正则表达式操作difflib：差异计算工具textwrap：文本填充unicodedata：Unicode字符数据库stringprep：互联网字符串准备工具readline：GNU按行读取接口rlcompleter：GNU按行读取的实现函数二进制数据库struct：将字节解析为打包的二进制数据codecs：注册表与基类的编×××数据类型库datetime：基于日期与时间工具calendar：通用月份函数collec
系统 2019-09-27 17:56:06 2021
小编在以前给大家介绍过python一些很少用到的功能，这次我们给大家分享了6个隐藏的python功能，学习下。在python的设计哲学中，有这么一条内容：“Simpleisbetterthancomplex”，简单的代码比复杂的要好，这也是为什么python被推荐为初学者必学的语言。很多人初学python，往往会受到其他语言的影响，比如之前学过java的，把python代码写的像java一样。举个例子，在java中设计一个类时，我们常常会为内部变量定义ge
系统 2019-09-27 17:53:03 2021
缘由日常工作中经常遇到类似的问题：把某个服务器上的某些指定的表同步到另外一台服务器。类似需求用SSIS或者其他ETL工作很容易实现，比如用SSIS的话，就会会存在相当一部分反复的手工操作。建源的数据库信息，目标的数据库信息，如果是多个表，需要一个一个地拉source和target，然后一个一个地mapping，然后运行实现数据同步。然后很可能，这个workflow使用也就这么一次，就寿终正寝了，却一样要浪费时间去做这个ETL。快速数据同步实现于是在想，可不
系统 2019-09-27 17:52:07 2021
程序说明：本程序实现将开发程序服务器中的打包文件通过该脚本上传到正式生产环境（注：生产环境和开发环境不互通）程序基本思路：将开发环境中的程序包拷贝到本地堡垒机将程序包进行解压获得解压后的文件通同步到生产服务器上主要知识点：python库os.system()的基本使用利用python调用xshell命令程序使用方法：pythonaddline.py开发主机ip程序包目标主机ip上传目录上传编号如：pythonaddline.py240/home/shaoj
系统 2019-09-27 17:52:05 2021
个人想到的解决方法有两种,一种是.replace('old','new')第一个参数是需要换掉的内容比如空格,第二个是替换成的内容,可以把字符串中的空格全部替换掉.第二种方法是像这样str_1_data='abc'str_2_list=str_1_data.split()str_1=''foriinrange(len(str_2_list)):#这里可以直接用str_1.join(str2_list)str_1+=str_2_list[i]print(st
系统 2019-09-27 17:51:45 2021
一、定义函数def函数名():函数体代码例：#定义函数defemail():print('sendemail')#调用执行函数email()二、函数的返回值defemail():print("sendemail")return"发送成功"#没有return，默认返回Noneret=email()#函数return后面是什么值，ret等于返回值print(ret)注意：一旦遇到return,函数内部return以下的代码不再执行。三、函数的普通参数defem
系统 2019-09-27 17:51:12 2021
最近刚好有朋友遇到个global相关的问题，这里简单学习一下global关键字的用法。想要更好的了解global关键字，首先要熟悉python的全局变量与局部变量的概念。global关键字的作用是可以申明一个局部变量为全局变量，下面看一下实例一、变量作用域的说明这里简单提一下变量作用域的概念，有兴趣的小伙伴，可以查一下相关的博客1、局部变量defa():##菊部变量-，-local=1print(local)##全局无法使用，只有自己可用print(lob
系统 2019-09-27 17:51:01 2021
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 2021
本文通过将同一个数据集在三种不同的简便项窗口部件中显示。三个窗口的数据得到实时的同步,数据和视图分离。当添加或删除数据行，三个不同的视图均保持同步。数据将保存在本地文件中，而非数据库。对于小型和临时性数据集来说，这些简便窗口部件非常有用，可以用在非单独数据集中-数据自身的显示,编辑和存储。所使用的数据集：/home/yrd/eric_workspace/chap14/ships_conv/ships.py#!/usr/bin/envpython3impor
系统 2019-09-27 17:49:43 2021
