Python - 军军小站|张军博客
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python 批量解压压缩文件的实例代码

下面给大家介绍python批量解压压缩文件的实例代码,代码如下所述;#/usr/bin/python#coding=utf-8importos,sysimportzipfileopen_path='e:\\data'save_path='e:\\data'os.chdir(open_path)#转到路径#首先,通过zipfile模块打开指定位置zip文件#传入文件名列表,及列表文件所在路径,及存储路径defDecompression(files,file_

系统 2019-09-27 17:54:33 1976

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Python 项目生成requirements.txt

项目上线部署的时候需要服务端的同学帮忙打Docker,但是自己也需要提前写好requirements.txt。这里记录一下两种生成requirements.txt的方法。方法一:在项目根目录下,在命令行中输入:pipfreeze>requirements.txt这种方法会将当前环境下的所有的信息都存入requirements.txt中。方法二:首先安装pipreqs库。进入需要生成文件的目录执行:pipreqs./如果出现报错:UnicodeDecodeE

系统 2019-09-27 17:54:12 1976

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最新《清华学霸尹成python数据分析教程》

下载地址:百度网盘课程目录│├─Python数据分析海量数据营销day1│10CSDN数据一步提取.mp4│11数据提取.mp4│12wxpython提取工具界面设计.mp4│14QT作业简介.mp4│15作业.wmv│1目标生成密码字典.mp4│2排列与组合的计算.mp4│3密码字典生成.mp4│4密码生成器.mp4│5密码提取.mp4│6密码排序.mp4│7密码统计次数逻辑.mp4│8密码次数统计.mp4│9密码提取成功.mp4│dataCompany

系统 2019-09-27 17:53:01 1976

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Spark学习实例(Python):共享变量Shared Variables

通常在使用Spark算子函数,比如使用map()或者reduce函数我们向函数传入条件时,函数内部可以使用驱动程序中定义的变量,但是这样会使集群中所有任务都会得到变量新的副本,这些副本的更新不会传播回驱动程序,导致读写共享变量效率低下或者内存溢出,为了解决这个问题Spark提供了两种共享变量类型:广播变量和累加器广播变量:用来高效分发较大对象,只能在Driver定义,不能在Executor端定义,同时RDD不存储数据所以不能广播出去累加器:用来对信息进行聚

系统 2019-09-27 17:52:33 1976

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推荐10款最受Python开发者欢迎的Python IDE

Python非常易学,强大的编程语言。Python包括高效高级的数据结构,提供简单且高效的面向对象编程。Python的学习过程少不了IDE或者代码编辑器,或者集成的开发编辑器(IDE)。这些Python开发工具帮助开发者加快使用Python开发的速度,提高效率。高效的代码编辑器或者IDE应该会提供插件,工具等能帮助开发者高效开发的特性。1.VimVim可以说是Python最好的IDE。Vim是高级文本编辑器,旨在提供实际的Unix编辑器‘Vi'功能,支持更

系统 2019-09-27 17:50:38 1976

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Python使用matplotlib实现交换式图形显示功能示例

本文实例讲述了Python使用matplotlib实现交换式图形显示功能。分享给大家供大家参考,具体如下:一代码fromrandomimportchoiceimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.widgetsimportRadioButtons,Buttont=np.arange(0.0,2.0,0.01)s0=np.sin(2*np.pi*t)s1=np.sin(4*np.pi

系统 2019-09-27 17:50:22 1976

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Python,pandas中DataFrame的选取总结

pandas中选取方式有很多种,最常用的是一下几种:直接选取(单维度选取)、iloc();loc();ix()函数选取(区域选区),at();iat()函数选取(单元格选取)。通过以上几种方式可以实现:选取某些行、某些列、某区域(同时选择某些行和某些列)、某个单元格,还可以进行条件选区。具体实现方法如下。首先创建一个DataFrame.importpandasaspdimportnumpyasnpdata={'name':['Joe','Mike','Ja

系统 2019-09-27 17:49:56 1976

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哦?原来Python 面试题是这样的,Python面试题No19

本面试题题库,由公号:非本科程序员整理发布第1题:是否遇到过python的模块间循环引用的问题,如何避免它?这是代码结构设计的问题,模块依赖和类依赖如果老是觉得碰到循环引用可能的原因有几点:可能是模块的分界线划错地方了可能是把应该在一起的东西硬拆开了可能是某些职责放错地方了可能是应该抽象的东西没抽象总之微观代码规范可能并不能帮到太多,重要的是更宏观的划分模块的经验技巧,推荐uml,脑图,白板等等图形化的工具先梳理清楚整个系统的总体结构和职责分工采取办法,从

系统 2019-09-27 17:48:59 1976

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Python中lambda函数用法

1、先来看一个函数:defsum(x,y):returnx+y用lambda来实现:p=lambdax,y:x+yprint(p(1,2))2、传入一个参数的lambda函数a=lambdax:x*xprint(a(2))#注意:这里直接a(2)可以执行,但没有输出的,因为没有print3、多个参数的lambda形式:a=lambdax,y,z:x*y*zprint(a(5,6,7))匿名函数lambda:是指一类无需定义标识符(函数名)的函数或子程序。l

系统 2019-09-27 17:48:43 1976

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Python初学者需要注意的事项小结(python2与python3)

一、注意你的Python版本Python官方网站为http://www.python.org/,当前最新稳定版本为3.6.5,在3.0版本时,Python的语法改动较大,而网上的不少教程及语法针对的是1.0或者2.0版本的,这样就造成不少初学者按照示例代码来写,但编译都无法通过的问题。1、print()函数旧的print函数用法为print‘Hello',而新的print函数对此改成了print(‘Hello')并且不再兼容之前版本。如果在3.X版本上Py

系统 2019-09-27 17:38:38 1976

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关于Python中的lambda,这可能是你见过的最完整的讲解

lambda是Python编程语言中使用频率较高的一个关键字。那么,什么是lambda?它有哪些用法?这里,我们通过阅读各方资料,总结了关于Python中的lambda的“一个语法,三个特性,四个用法,一个争论”。一个语法在Python中,lambda的语法是唯一的。其形式如下:lambdaargument_list:expression其中,lambda是Python预留的关键字,argument_list和expression由用户自定义。具体介绍如下

系统 2019-09-27 17:57:12 1975

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python使用writerows写csv文件产生多余空行的处理方法

初次接触python,学艺不精,第一次实战写一个文本处理的小程序时便遇到了头疼的问题。先看代码:生成的.CSV文件每两行之间都会多出一行空格(如下图),具体原因可参看点击打开链接withopen('E:\\test.csv','wt')asfout:cout=csv.DictWriter(fout,list_attrs_head)#list_attrs_head头属性列表cout.writeheader()cout.writerows(list_words

系统 2019-09-27 17:52:34 1975

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Python线性回归实战分析

一、线性回归的理论1)线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法,它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系,分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归,可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类,从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系。线性回归模型如下:对于线性回归的模型假定如下:(1)误差项的均值为0,且误差项与解释变量之间线性无关(2)误差项是独立同分布的,即每个误差项之间相互独立且

系统 2019-09-27 17:52:24 1975

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python Kmeans算法原理深入解析

一.概述首先需要先介绍一下无监督学习,所谓无监督学习,就是训练样本中的标记信息是位置的,目标是通过对无标记训练样本的学习来揭示数据的内在性质以及规律。通俗得说,就是根据数据的一些内在性质,找出其内在的规律。而这一类算法,应用最为广泛的就是“聚类”。聚类算法可以对数据进行数据归约,即在尽可能保证数据完整的前提下,减少数据的量级,以便后续处理。也可以对聚类数据结果直接应用或分析。而Kmeans算法可以说是聚类算法里面较为基础的一种算法。二.从样例开始我们现在在

系统 2019-09-27 17:50:00 1975

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计数排序(python)

8.计数排序8.1算法思想计数排序是一个非基于比较的排序算法。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时,它的复杂度为Ο(n+k)(其中k是整数的范围),当o(k)O(nlog(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序(基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(nlog(n)),如归并排序,堆排序)。作为一种线性时间复杂度的排序,计数排序要求输入的数据必须是有确定范围

系统 2019-09-27 17:49:42 1975