1：假设你已经安装了anaconda3然后安装了vscode,怎么配置才可以在写代码时候可以自动补齐方法如下：1:ctrl+p会弹搜索框，输入json找到launch.json打开，修改成{//UseIntelliSensetolearnaboutpossibleattributes.//Hovertoviewdescriptionsofexistingattributes.//Formoreinformation,visit:https://go.mic
系统 2019-09-27 17:55:06 1935
随机生成10位数密码，字母和数字组合importstring>>>importrandom>>>pwd="">>>letters=string.ascii_letters+string.digits>>>foriinrange(10):...letter=random.choice(letters)...pwd+=letter...>>>print(pwd)利用推导列表生成"".join([random.choice(string.ascii_letter
系统 2019-09-27 17:54:51 1935
1、元素的分类需求：有如下集合[11，22，33，44，55，66，77，88，99，90……]，将所有大于66的值保存在字典的第一个key中，将小于66的值保存在第二个key的值中代码实现：1#定义一个list列表2li=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]3#定义空字典4dic={"k1":[],"k2":[]}5foriinli:6ifi<=66:7dic['k1'].append(i)8else:9dic['k2'].ap
系统 2019-09-27 17:54:43 1935
《Python3爬虫、数据清洗和可视化实战》零一韩要宾黄园园著第九章：pandas数据清理9.1数据读写、选择、整理和描述Pandas是用来数据清洗的Python库，由于它的依赖库很多，所以建议还是下载anaconda，里面内置了相关库。9.1.1读取CSV数据df=pd.read_csv(“csv_path”,delimiter=”,”,encoding=””)参数说明：“csv_path”,CSV文件路径；delimiter=”,”：分隔方式；enco
系统 2019-09-27 17:54:37 1935
Python日期的加减等操作经常会用的，总结一下。1.日期输出格式化所有日期、时间的api都在datetime模块内。datetime=>stringnow=datetime.datetime.now()now.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')#输出2012-03-0516:26:23.870105strftime是datetime类的实例方法。2.string=>datetimet_str='2012-03-0516:26:23'
系统 2019-09-27 17:54:18 1935
类代码：#-*-coding:gbk-*-importConfigParser,osclassINIFILE:def__init__(self,filename):self.filename=filenameself.initflag=Falseself.cfg=Noneself.readhandle=Noneself.writehandle=NonedefInit(self):self.cfg=ConfigParser.ConfigParser()try
系统 2019-09-27 17:54:17 1935
在处理数据和进行机器学习的时候，遇到了大量需要处理的时间序列。比如说：数据库读取的str和time的转化，还有time的差值计算。总结一下python的时间处理方面的内容。一、字符串和时间序列的转化time.strptime()：字符串=>时间序列time.strftime()：时间序列=>字符串importtimestart="2017-01-01"end="2017-8-12"startTime=time.strptime(start,"%Y-%m-%
系统 2019-09-27 17:54:04 1935
微信订阅号：Rabbit_svip本次笔记基于python3.7在大多数编程语言中，注释都是一项非常有用且常用的功能。在python中有3种注释方法。以#号开头三个单引号(''')三个双引号(""")以#号开头#sayhiprint("HelloWorld!")print("Python~")#这是一条注释#号后面跟着的部分都属于注释。#号适合用在单行注释。三个单引号(''')和三个双引号(""")'''这是多行注释，使用单引号。这是多行注释，使用单引号。
系统 2019-09-27 17:53:23 1935
说到流处理，Spark为我们提供了窗口函数，允许在滑动数据窗口上应用转换，常用场景如每五分钟商场人流密度、每分钟流量等等，接下来我们通过画图来了解SparkStreaming的窗口函数如何工作的，处理过程图如下所示：上图中绿色的小框框是一批一批的数据流，虚线框和实线框分别是前一个窗口和后一个窗口，从图中可以看出后一个窗口在前一个窗口基础上移动了两个批次的数据流，而我们真正通过算子操作的数据其实就是窗口内所有的数据流。在代码实现前了解下窗口操作常用的函数有：
系统 2019-09-27 17:52:34 1935
MongoDB是目前最流行的NoSQL数据库之一，使用的数据类型BSON（类似JSON）。1.安装Mongodb和pymongoMongodb的安装和配置Mongodb的安装教程请网上搜索,安装完成后,进行以下配置过程:1.1创建目录,该目录为Mongodb数据文件的存放目录:*注:本人使用的不是root用户,所以修改目录的拥有者.*sudomkdir/datasudochown-Rpython:python/datamkdir/data/db1.2分别执
系统 2019-09-27 17:52:16 1935
