目录 目录 前言 软件环境 Python数据类型的显式转换 显式转换的多种类型 Non-String转换为String str函数 repr str和repr的区别 eval Non-int转换为int Long转换为Int使用自定义函数 Float转换为Int String转换为Int Non-long转化为long类型 Int转化为Long Float转换为Long String转换为Long Non-float转换为float Sequence转换为List String转换为List T

python爬虫+数据可视化项目(一) 爬取目标:中国天气网(起始url:http://www.weather.com.cn/textFC/hb.shtml#) 爬取内容:全国实时温度最低的十个城市气温排行榜 使用工具:requests库实现发送请求.获取响应. beautifulsoup实现数据解析.提取和清洗 pyechart模块实现数据可视化 爬取结果:柱状图可视化展示: 直接放代码(详细说明在注释里,欢迎同行相互交流.学习~): import requests from bs4 impo

一:小数据池 1.python运行中的缓存: 2.目的:缓存我们字符串,整数,布尔值.在使用的时候不需要创建过多的对象 3.python 缓存数据:缓存:int, str, bool.            int: 缓存范围 -5~256            str:                1. 长度小于等于1,直接缓存                2. 长度大于1. 字符串中如果只有数字, 字母, 下划线. 就会缓存                3. 乘以1. 同上, 乘以大于

[转]Python用数据说明程序员需要掌握的技能 https://blog.csdn.net/HuangZhang_123/article/details/80497951 当下是一个大数据的时代,各个行业都离不开数据的支持.因此,网络爬虫就应运而生.网络爬虫当下最为火热的是Python,Python开发爬虫相对简单,而且功能库相当完善,力压众多开发语言. 本次教程我们爬取前程无忧的招聘信息来分析Python程序员需要掌握那些编程技术.首先在谷歌浏览器打开前程无忧的首页,按F12打开浏览器的开发

Python模拟数据(MySQL数据库) 数据模拟 目的:模拟多个表的插入和查询数据的模拟,再通过基准测试脚本测试服务器性能和收集数据,仿真模拟. 备注: 如果需要基础的python环境,可以查看<MySQL实验准备(一)--环境准备>文档 实验脚本 通过对一个简单表的脚本插入和查询模拟,后面能 举一反三,完成多张表的多表插入,多线程的多表插入,多线程查询,和多线程的join查询. 数据库的表结构 mysql> show create table zdemo.student; +----

[转]Python之数据序列化(json.pickle.shelve) 本节内容 前言 json模块 pickle模块 shelve模块 总结 一.前言 1. 现实需求 每种编程语言都有各自的数据类型,其中面向对象的编程语言还允许开发者自定义数据类型(如:自定义类),Python也是一样.很多时候我们会有这样的需求: 把内存中的各种数据类型的数据通过网络传送给其它机器或客户端: 把内存中的各种数据类型的数据保存到本地磁盘持久化: 2.数据格式 如果要将一个系统内的数据通过网络传输给其它系统或客户

今日内容一些小的干货 一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,比如你利用id()内置函数去查询一个数据的内存地址: name = '太白' print(id(name)) # 1585831283968 那么 is 是什么? == 又是什么? == 是比较的两边的数值是否相等,而 is

Python int() 函数  Python 内置函数 描述 int() 函数用于将一个字符串或数字转换为整型. 语法 以下是 int() 方法的语法: class int(x, base=10) 参数 x -- 字符串或数字. base -- 进制数,默认十进制. 返回值 返回整型数据. 实例 以下展示了使用 int() 方法的实例: >>>int() # 不传入参数时,得到结果0 0 >>> int(3) 3 >>> int(3.6) 3 >

Augmentor和imgaug--python图像数据增强库 Tags: ComputerVision Python 介绍两个图像增强库:Augmentor和imgaug,Augmentor使用比较简单,只有一些简单的操作. imgaug实现的功能更多,可以对keypoint, bounding box同步处理,比如你现在由一些标记好的数据,只有同时对原始图片和标记信息同步处理,才能有更多的标记数据进行训练.我在segmentation和detection任务经常使用imgaug这个库. Au

小学生都能学会的python(小数据池) 1. 小数据池. 目的:缓存我们字符串,整数,布尔值.在使用的时候不需要创建过多的对象 缓存:int, str, bool. int: 缓存范围 -5~256 str: 1. 长度小于等于1,直接缓存 2. 长度大于1. 字符串中如果只有数字, 字母, 下划线. 就会缓存 3. 乘以1. 同上, 乘以大于1的数.仅包含数字,字母下划线.最终长度小于20会缓存 4. 使用sys模块中的intern()缓存字符串 代码块的关系:如果在同一个代码块中.默认的整

python小数据池,代码块的最详细.深入剖析   一. id is == 二. 代码块 三. 小数据池 四. 总结 一,id,is,== 在Python中,id是什么?id是内存地址,那就有人问了,什么是内存地址呢? 你只要创建一个数据(对象)那么都会在内存中开辟一个空间,将这个数据临时加在到内存中,那么这个空间是有一个唯一标识的,就好比是身份证号,标识这个空间的叫做内存地址,也就是这个数据(对象)的id,那么你可以利用id()去获取这个数据的内存地址: name = '太白' print(i

Python的数据缓存 python 的内置数据类型,数值型,字符串,列表,字典等都会有自己的对象缓存池, 这样做的好处是,避免了频繁的申请内存,释放内存,这样会极大的降低应用程序的运行速度,还会造成大量的内存碎片.因此提供对象缓存机制是非常重要的. 在Python中,字符串和整型对象都是不可变的(immutable)类型,因此Python会很高效地缓存它们.这样的处理机制能提升Python的性能.因此,我们看到下面示例中str1和str2也都是指向同一块内存地址: str1='a' str2=

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).

JSTL否int类型转换string该功能.为了解决增益int数据的类型的长度,闹失踪. 得到String的数据的长度是jstl的fn能够${fn:length(string)},但int做数据? 经过测试.下面的方法是可行的: <% request.setAttribute("test",123); %> ${fn:length(fn:substring(test,0,10))} 这样的输出3.这将捕获的int问题类型的长度做. 版权声明:本文博客原创文章,博客,未经同意

python int是python把任何类型转换成int类型的方法,但是你如果运用不好的话,会引发异常,但是python的str字符串转换方法运用起来倒是比较安全,它把任何对象转换成字符串类型都不会报异常.    现给个python int的例子:  比如a = '123' b = int(a)   print b的结果是123 a = 'abc' b = int(a)  print b的话, 会报:ValueError: invalid literal for int() with base

Android中如何将Bitmap byte裸数据转换成Bitmap图片int数据 2014-06-11 10:45:14   阅读375次 我们在JNI中处理得到的BMP图片Raw数据,我们应该如何转换为Bitmap呢? 由于得到的数据是unsigned char *类型的数据,而对于Bitmap的类来说,其类方法里面: 1 2 public static Bitmap createBitmap(int colors[], int offset, int stride,            

python调用数据返回字典dict数据的现象2 思考: 话题1连接:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10248479.html在打印和添加时候加上内存地址id(),可以查看结果.可以得出结论:1.在make()函数里,生成数据的两种不同赋值方式. 1.1第一种情况,是在一个内存地址生成了一个空的字典.随后每次调用数据时候改变这个内存地址的里的数据. 1.2第二种情况,是在每次调用数据的时候,都生成不同内存地址的字典.2.添加进list后,并不是把数据直接保存在l

python调用数据返回字典dict数据的现象1 思考: 可以看到这两种情况,区别在于构造函数make()里赋值给字典dict的方式不同.使用相同的调用方式,而结果却完全不同.可以看到第二种情况才是我们想要的结果.目前不知道第一种情况为何会出现这样的结果,是何种原因造成的?话题2:https://www.cnblogs.com/zwgbk/p/10251909.html 说明: 第一种情况 键入代码: def make(): dict= { 'a': None } for a in range(

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

由于找实习,要学习python处理数据,python连接mysql,python读写文件,python读写xlsx文件,这些只要引入了相关的包,就非常容易,处理过程非常清晰.模块如果封装的好,没怎么学过编程的人也很容易上手. 就把python当做自行车用,用脚本处理一些重复性的工作非常便捷,但程序就是写不长,但是这些脚本已经能够完成我们的工作了.另外,pycharm真的很好用,不仅体现在代码自动提示,还在安装外部库时非常方便.