前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如plotly，但是每一次都需要写很长的代码，一是麻烦，二是不便于维护。我觉得在数据
系统 2019-09-27 17:52:48 2139
python默认环境一般是ascii编码方式，因此Python自然调用ascii编码解码程序去处理字符流，当字符流不属于ascii范围内，就会抛出异常（ordinalnotinrange(128)）。参考可通过如下方式查看默认环境编码方式：importsysprintsys.getdefaultencoding()问题解决有两种方式：1、修改默认环境编码方式为utf-8importsysreload(sys)#不加这个会报”找不到setdefaultenc
系统 2019-09-27 17:52:42 2139
设计模式的重要性，不再赘述，分方法和类型逐一记录，以备忘。一、单例模式单例模式，顾名思义，python中的某个类有且仅有一个对象（实例）；1.应用场景：某个实例必须保证全局唯一性，如读取某些配置文件的实例，需要确保在任意地方都是相同配置值；2.实现方法：使用python中的基类object中__new__();3.代码：classsingleton(object):def__new__(cls,*args,**kw):ifnothasattr(cls,'_
系统 2019-09-27 17:52:35 2139
在之前学习的RDD和DataFrame数据集主要处理的是离线数据，随着时代发展进步，我们会发现越来越多数据是在源源不断发回到数据中心，同时需要立刻响应给用户，这样的情况我们就会用到实时处理，常用的场景有实时显示某商场一小时人流密度、实时显示当天火车站人口总数等等。接下来从实时数据源说起，实时数据源主要有：FileSourceSocketSourceFlumeSourceKafkaSourceFileSource指的是文件作为数据来源，常用的有本地文件fil
系统 2019-09-27 17:52:32 2139
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 2139
打开excel文件读取数据data=xlrd.open_workbook("excelFile.xls")读取工作表table=data.sheets()[0]#通过索引顺序获取table=data.sheet_by_index(0)#通过索引顺序获取table=data.sheet_by_name(u'Sheet1')#通过名称获取获取整行和整列的值（数组）table.row_values(i)#获取整行值table.col_values(i)#获取整列
系统 2019-09-27 17:51:17 2139
11.58事件11.581事件绑定方法与解绑绑定事件：//绑定方式一：$('.box1').click(function(){alert('绑定方式一')});//绑定方式二：$('.box1').on("click",function(){alert('绑定方式一')});//绑定方式三：$('.box1').bind('click',{'a':'b'}function(e){alert('绑定方式二');console.log(e.data);})
系统 2019-09-27 17:50:58 2139
本文实例讲述了Python基础学习之类与实例基本用法与注意事项。分享给大家供大家参考，具体如下：前言和其他编程语言相比，Python用非常少的新语法和语义将类加入到语言中。Python的类提供了面向对象编程的所有标准特性：类继承机制允许多个基类，派生类可以覆盖它基类的任何方法，一个方法可以调用基类中相同名称的的方法。对象可以包含任意数量和类型的数据。和模块一样，类也拥有Python天然的动态特性：它们在运行时创建，可以在创建后修改。Python的类Pyth
系统 2019-09-27 17:49:35 2139
1、Python生成器表达式1）、Python生成器表达式语法格式：(exprforiter_variniterable)(exprforiter_variniterableifcond_expr)2）、自定义生成器函数中使用yield，会返回一个生成器对象。yieldx生成器使用示例：In[1]:list((i**2foriinrange(1,11)))Out[1]:[1,4,9,16,25,36,49,64,81,100]In[2]:defgenNum
系统 2019-09-27 17:49:03 2139
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等什么是IPython？IPython是一个python的交互式的shell(它默认的pythonshell要好用的多、强大的多)1、支持代码的自动补全、自动缩进，已经支持bashshell2、JupyterN
系统 2019-09-27 17:48:58 2139
