前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 2236
版权声明：转载请注明作者（独孤尚良dugushangliang）出处：https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/91970111python2的xrange()函数，被发展成了python3的range()函数，而python2的range()函数则同raw_input()函数一样（详见https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/8
系统 2019-09-27 17:52:55 2236
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 2236
https://blog.csdn.net/weixin_38383877/article/details/81121851
系统 2019-09-27 17:52:06 2236
目录第十五章、Python多线程同步锁，死锁和递归锁1.引子：2.同步锁3.死锁引子：4.递归锁RLock原理：不多说，放代码总结：5.大总结第十五章、Python多线程同步锁，死锁和递归锁1.引子：1.创建线程对象t1=threading.Thread(target=say,args=('tony',))2.启动线程t1.start()后面又说了两个点就是join和守护线程的概念以上就是python多线程的基本使用说明：前面说的两个功能是相互独立的，
系统 2019-09-27 17:51:52 2236
pika生产者程序大致步骤：1.建立连接connection，需要认证的调用认证参数2.创建通道channel当然channel可以池化，这样可以重复使用3.声明队列指定队列属性，一旦指定属性不能修改，例如是否持久化，名称4.声明交换机交换机类型，名称等，也可以不用声明，直接使用“”空字符串，默认交换机也可以5.将队列与交换机绑定queue_bind6.basic_publish发送到交换机指定路由键pika消费者程序大致步骤：1.建立连接connecti
系统 2019-09-27 17:51:26 2236
Python之父再发文：构建一个PEG解析器image花下猫语：Python之父在Medium上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文在此，宣布了将要用PEG解析器来替换当前的pgen解析器。本文主要介绍了构建一个PEG解析器的大体思路，并介绍了一些基本的语法规则。根据Python之父的描述，这个PEG解析器还是一个很笼统的实验品，而他也预告了，将会在以后的系列文章中丰富这个解析器。阅读这篇文章就像在读一篇教程，虽然很难看懂，但是感觉
系统 2019-09-27 17:51:21 2236
计算机之所以能做很多自动化的任务，因为它可以自己做条件判断。比如，输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，可以用if语句实现：age=20ifage>=18:print'yourageis',ageprint'adult'print'END'注意:==Python代码的缩进规则==。具有相同缩进的代码被视为代码块，上面的3，4行print语句就构成一个代码块（但不包括第5行的print）。如果if语句判断为True，就会执行这个代码块。
系统 2019-09-27 17:51:01 2236
本文实例讲述了Python实现使用request模块下载图片。分享给大家供大家参考，具体如下：利用流传输下载图片#-*-coding:utf-8-*-importrequestsdefdownload_image():"""demo:下载图片:return:"""headers={"User-Agent":"Mozilla/5.0(WindowsNT6.1;WOW64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/45
系统 2019-09-27 17:50:59 2236
本文中，我将尝试展示用Docker开发python应用（主要是Web应用）的可行方法。虽然我本人专注于Python的Flask微框架，但本文目的是演示如何通过Docker更好地开发和共享应用程序，（由任何语言和框架开发的应用程序）。Docker通过封装依赖项，大大减少了开发环境和正式产品的差距。大多数Python开发人员在开发中使用virtualenv。它提供了一种易用的机制让应用程序使用自己专用的依赖项，这些依赖项可能与在其它应用程序或操作系统存在冲突（
系统 2019-09-27 17:50:28 2236
