前言Python提供给我们多种编码方式。在某种程度上，这相当具有包容性。来自于任何语言的人都可以编写Python。然而，学习写一门语言和以最优的方式写一门语言是两件不同的事情。在这一系列名为PythonShorts的文章中，我将阐述Python提供的一些简单但是非常有用的结构，一些小技巧以及一些我在数据科学工作中遇到的案例。在这篇文章中，我将讨论Python中的for循环，以及如何尽量避免使用它们。写for循环的3种方式：让我用一个简单的例子来解释下。假设
我们为什么要减少Python中循环的使用
Python-接口开发入门解析
一、开发接口的作用1、mock接口：模拟一些接口。有一些有关联的接口，在别的接口没有开发好的时候，需要用这个接口，就可以写一个假接口，返回想要的结果来模拟这个接口。2、知道服务端的开发逻辑，有助于测试；3、比如不想让其他人看很多数据库中的数据，可以通过接口只返回一部分数据。二、开发一个接口1、flask是一个轻量级的开发框架__name__：代表当前这个python文件server=flask.Flask(__name__)：把当前这个python文件，当
Python pandas用法最全整理
1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用：importnumpyasnpimportpandasaspd2、导入CSV或者xlsx文件：df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1))df=pd.DataFrame(pd.read_excel('name.xlsx'))3、用pandas创建数据表：df=pd.DataFrame({"id":[1001,1002,1003,1
Python一行代码搞定炫酷可视化，你需要了解一下Cufflinks
image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
python使用mitmproxy抓取浏览器请求的方法
最近要写一款基于被动式的漏洞扫描器，因为被动式是将我们在浏览器浏览的时候所发出的请求进行捕获，然后交给扫描器进行处理，本来打算自己写这个代理的，但是因为考虑到需要抓取https，所以最后找到Mitmproxy这个程序。安装方法：pipinstallmitmproxy接下来通过一个案例程序来了解它的使用，下面是目录结构sproxy|utils|__init__.py|parser.py|sproxy.pysproxy.py代码#coding=utf-8fro
Python之路【第九篇】:Python面向对象
阅读目录一、三大编程范式编程范式即编程的方法论，标识一种编程风格：大家学习了基本的python语法后，大家可以写python代码了，然后每个人写代码的风格不同，这些不同的风格就代表了不同的流派；如果把python的基本语法比作武术的基本功，那么不同的编程风格就好比不同的武林门派。虽然大家风格不同，但是都可以完成你的编程需求，python是一门面向对象编程语言，但是目前为止，你从未接触面向对象编程，然而你已经可以解决很多问题了，在python中并没有人强制你
python+opencv调用摄像头视频图像处理
在做深度学习的时候，难免会用到摄像头采集图像。在这个就会用到python调用摄像头+opencv图像处理。视频图像的处理和单幅图片处理是一样的，视频就是很多单幅图像连续播放。每秒播放(采集)的图片数量叫帧率。importcv2#########图像读取部分cap=cv2.VideoCapture('2.wmv')#调用目录下的视频#cap=cv2.VideoCapture(0)#调用摄像头‘0’一般是打开电脑自带摄像头，‘1’是打开外部摄像头（只有一个摄像
（李航统计学习方法）感知机Python实现
机器学习的三要素：模型，策略，算法模型：感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型。策略：基于误分类点到超平面的总距离。学习算法：略感知机存在的问题：存在多解，解依赖于初始超平面的选择以及迭代过程中误分类点的选择。训练集线性不可分，算法无法收敛，解决方法：pocket算法或者使用核函数。无法解决异或问题Python代码实现：importnumpyasnpdeftrain(X_train,Y_train):print(np.shape(X_train))m,n
在Python中操作字符串之startswith()方法的使用
startswith()方法检查字符串是否以str开始，任选限制匹配与给定索引的开始和结束。语法以下是startswith()方法的语法：str.startswith(str,beg=0,end=len(string));参数str--这是要检查的字符串。beg--这是可选的参数设置匹配边界的初始索引。end--这是可选的参数设置匹配边界的结束索引。返回值如果找到匹配的字符串此方法返回true，否则为false。例子下面的例子显示了startswith()
python实现数据分析与建模
前言首先我们做数据分析，想要得出最科学，最真实的结论，必须要有好的数据。而实际上我们一般面对的的都是复杂，多变的数据，所以必须要有强大的数据处理能力，接下来，我从我们面临的最真实的情况，一步一步教会大家怎么做。1.数据的读取（1）读取模块ImportpandasaspdImportnumpyasnp（2）读取表格的全部数据df=pd.read_csv(".data/HR.csv")（3）读取你所需要的数据sl_s=df["sactisfaction_lev