#list# n = [12,34,"yue"]# v = n.append(27) #增加元素,注意是在尾部增加,由于列表是可修改的,所以是在原列表中增加,与字符串存在区别# print(v) #如果在这打印v,则会输出None,表示空,与字符串的区别在于列表是在自身基础上操作,所以这里的变量v是没有内容的# print(n) #列表在使用方法调用后依然是打印原列表变量,才会得到最后修改的对象 # n = [12,34,"yue"]# n.append(27) #

python中如何调用函数交换两个变量的值 所有代码来在python3.7.1版本实现 以下实例通过用户输入两个变量,并相互交换:  方法一: def swap(a,b): # 创建临时变量,并交换 temp = a a = b b = temp print(a,b) 以上实例中,我们创建了临时变量 temp ,并将 a 的值存储在 temp 变量中,接着将 y 值赋给 a,最后将 temp 赋值给 b变量. 方法二: def swap2(a,b): # 不使用临时变量 a,b = b,a pr

Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法 这篇文章主要介绍了Python中elasticsearch插入和更新数据的实现方法,需要的朋友可以参考下 首先,我的索引结构是酱紫的. 存储以name_id为主键的索引,待插入或更新数据为: 一般会有有两种操作: 以下图片为个人见解,我没试过能不能直接运行,但形式上没错. 数据不存在,我需要插入地址为空字符串. 单条插入: 批量插入: 该数据存在,我需要更新地址字段为空字符串. 单条更新: 批量更新: 总结 以上所述是小编给大家介

前言:每当需要分析或修改存储在文件中的信息时,读取文件都很有用,对数据分析应用程序来说尤其如此. 例如,你可以编写一个这样的程序:读取一个文本文件的内容,重新设置这些数据的格式并将其写入文件,让浏览器能够显示这些内容. 要使用文本文件中的信息,首先需要将信息读取到内存中.为此,你可以一次性读取文件的全部内容,也可以以每次一行的方式逐步读取. 操作文件中的函数/方法 在python中操作文件需要记住1个函数和3个方法 open函数负责打开文件,并且返回文件对象 read/write/close 三

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai

异常可以防止出现一些不友好的信息返回给用户,有助于提升程序的可用性,在java中通过try ... catch ... finally来处理异常,在Python中通过try ... except ... else来处理异常 一.以ZeroDivisionError为例,处理分母为0的除法异常 def division(numerator,denominator): result=numerator/denominator return result ret1=division(1,5) prin

递归一个通俗的解释就是,在函数中调用函数本身:伪代码如下: In [31]: def fun(): ....: fun() # 这个递归没有任何作用,只是为了说明什么是递归 递归(Recursion),在数学与计算机科学中,是指在函数的定义中使用函数自身的方法. 在使用递归时,需要注意以下几点: 递归就是在过程或函数里调用自身 必须有一个明确的递归结束条件,称为递归出口. 注意: 切勿忘记递归出口,避免函数无限调用. 使用递归计算的一些方法 第一个阶乘: 阶乘的定义: 1的阶乘是1 大于1的树n

1.了解Protobuf Protocol Buffer是Google的语言中立的,平台中立的,可扩展机制的,用于序列化结构化数据 - 对比XML,但更小,更快,更简单.您可以定义数据的结构化,然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据. 简单的来说,ProtoBuf和json.xml一样是一种结构化的数据格式,用于数据通信的传输及数据的存储.但ProtoBuf相比json和xml来说具有以下的优点: 性能好,效率高:是一种二进制的数据格式,比xml小3-5

mock是辅助单元测试的一个模块.它允许您用模拟对象替换您的系统的部分,并对它们已使用的方式进行断言. mock在python3中已经被集成到了unittest单元测试框架中,所以,可以直接使用. mock作用 1. 解决依赖问题:当我们测试一个接口或者功能模块的时候,如果这个接口或者功能模块依赖其他接口或其他模块,那么如果所依赖的接口或功能模块未开发完毕,那么我们就可以 使用mock模拟被依赖接口,完成目标接口的测试 2. 单元测试:如果某个功能未开发完成,我们又要进行测试用例的代码编写,我们

<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?> - <catalog> <maxid>4</maxid> - <login username="pytest" passwd="123456"> <caption>Python</caption> - <item id="4"> &l

一.使用os模块 In [1]: import os #导入os模块 In [2]: os.system('ls') anaconda-ks.cfg epel-release-7-5.noarch.rpm ipython-4.1.2 ipython-4.1.2.tar.gz pip-8.1.2 pip-8.1.2.tar.gz#md5=87083c0b9867963b29f7aba3613e8f4a.gz Out[2]: 0 In [3]: a=os.system('ls') ##得到的是执行的

1子类调用父类构造方法 class Animal(object): def __init__(self): print("init Animal class~") def run(self): print("animal run!") class Dog(Animal): def __init__(self): #若子类没有重写构造方法,则会调用父类的.否则python不会自动调用父类构造方法. #显式的调用父类构造方法的三种方式 #Animal.__init__(

为了建模,处理不平衡数据,想使用SMOTEENN方法进行数据平衡处理,为此需要下载对应的包imblearn   最开始直接从anaconda中进行: conda install  imblearn 报错说源中没有对应的包   于是将安装语句改为改为: conda install -c glemaitre imbalanced-learn 安装 成功

import pymysqlimport timedb = pymysql.connect("IP","username","password","database",charset='utf8')cursor = db.cursor()#数据库中的字段只是我自己的,可以根据所用字段自己进行测试. #期格式要进行日期格式化,这一点还没找到好的方法处理 cursor.execute(""" SELE

1 import test # 导入test模块 2 3 print(test.a) # 使用"模块.变量"调用模块中的变量 4 5 test.hi() # 使用"模块.函数()"调用模块中的函数 6 7 A = test.Go2() # 使用"变量 = 模块.类()"实例化模块中的类 8 print(A.a) # 实例化后,不再需要"模块." 9 A.do2() # 实例化后,不再需要"模块."

近期运行一个python程序用到了moviepy.editor.VideoFileClip() moviepy基于ffmpeg,但是并不是pip安装的ffmepg, 执行 import imageio from moviepy.editor import VideoFileClip clip = VideoFileClip("a.mp4") 时报错,检查各项依赖都没问题,pip安装了所有的依赖包,还是一直报错如下,在stackoverflow上找到一个类似的问题,PermissionE

函数调用: 传几个参数,就会有几个实参方法调用: 默认传递一个参数self,至少要定义一个形参

import sys, time def print_data(): for i in range(5): sys.stdout.write(str(i) + '\r') time.sleep(1) sys.stdout.flush() if __name__ == '__main__': print_data()

pandas大家用的都很多,像我这种用的不够熟练,也不够多的就只能做做笔记,尽量留下点东西吧. 筛选行: a. 按照列的条件筛选 df = pandas.DataFrame(...) # supposing it has 3 columns: a, b and c df[(df['a'] > 0) & (df['b'] < 0) | df['c'] > 0] b. 按照索引的条件筛选 needed_seq=[1,2,3,6] needed_df = df.loc[needed_s

import pymysql,xlwt #1.连接mysql #2.执行sql语句 #3.获取到sql执行结果 #4.写入excel def conn_mysql(sql): conn = pymysql.connect(host=',db='jxz',charset='utf8') cur = conn.cursor(cursor=pymysql.cursors.DictCursor) cur.execute(sql) res = cur.fetchone() print(res) conn.

在Python中,调用:subprocess.Popen(cmd, stdout = PIPE, stderr = PIPE, shell= true)的时候,如果调用的shell命令本身在执行之后会突然出现很多输出,则这个时候可能会导致hang在那里,表现就是卡死了,程序也不往下走,也不会报错... 原因就是: PIPE本身可容纳的量比较小,所以程序会卡死,所以一大堆内容输出过来的时候,会导致PIPE不足够处理这些内容,因此需要将输出内容定位到其他地方,例如临时文件等,所以.需要将subpro