在RStudio中使用R语言创建和发布自己的出版物是一个相对简单的过程。以下是基本步骤：安装R和RStudio：确保你的电脑上安装了R语言环境。下载并安装RStudio，它是一个R语言的集成开发环境。创建R Markdown文档：打开RStudio，点击“File”（文件）菜单，然后选择“New File”（新建文件），接着选择“R Markdown...”（R Markdown...）。选择你想
如果您正在寻找一种可以根据罗马音来输入韩语的方法，以下是一些推荐：自定义短语输入法：您可以利用搜狗输入法或QQ输入法的自定义短语功能，通过特定的改造文件来实现罗马音输入韩语。这种方法允许您根据罗马音的发音来输入韩语字符，例如，通过输入"ann"来打出"안녕하세요"。具体的安装和使用方法可以参考沪江韩语学习网上的教程 。Nalgaeset 韩文输入法：这是一款可以在Windows系统下使用罗马键盘来
在Python中，前导下划线 _ 是一种约定俗成的方式来表示一个变量或函数是“受保护的”（protected），意味着它不应该被外部代码直接访问。这是一种非强制性的命名约定，用来提醒其他开发者这个属性或方法有特定的用途，或者是为了内部实现而设计的。在 _cache 的情况下，使用下划线是因为它是一个模块级别的私有变量，不应该被模块外部的代码直接访问。它被用作模块内部的缓存存储，如果外部代码直接访问
以下是四种方法的代码实现：方法1: 合并为一个文件# 合并后的脚本.py from functools import lru_cache @lru_cache() def foo(): print("Function foo is called") return "foo" foo() # 第一次调用，会执行函数体并缓存结果 foo() # 第二次调用，将使用缓存的结果方法
numpy.array 对象本身是可哈希的，只要它们是不可变的。然而，由于 numpy 数组通常是可变的（即它们的内容可以被修改），所以使用 numpy.array 作为 lru_cache 的返回值可能会导致问题。如果数组被修改了，它的哈希值也会改变，这将导致缓存失效。如果你想要使用 lru_cache 并且希望返回一个 numpy.array，你应该确保：数组是不可变的：这意味着在函数返回数组
lru_cache 可以与大多数 Python 对象一起使用，但是为了确保缓存键的唯一性，返回值应该是可哈希（hashable）的。以下是一些可以与 lru_cache 一起使用的输出类型：不可变内置类型：整数 (int)浮点数 (float)字符串 (str)元组 (tuple)，只要元组中的所有元素都是可哈希的布尔值 (bool)可哈希的用户定义类型：如果你定义了一个类，并且为它提供了 __h
pandaspivot_tableaggfunc计数lenpandas.size'size'
1 ~符号>>> pd.Index([0]) Index([0], dtype='int64') >>> ~pd.Index([0]) Index([-1], dtype='int64')2 不好使用～符号wm.loc[index, '是否超期1年'] = True wm['是否超期1年'] = wm['是否超期1年'].map(lambda x: x if
from pandas import DataFrame df = DataFrame([[11,13,12], [20,22,23]]) df = df.astype(str) select = df.applymap(lambda x: "3" in x) # 字符串内识别 select = df.apply(lambda row: row.str.contains("3"), axis=
scheduler = BlockingScheduler() scheduler.add_job(job, 'cron', hour=11) scheduler.add_job(job, CronTrigger(hour=11, minute=0)) scheduler.start()字符串形式（'cron'） 与 CronTrigger 区别非阻塞调度器，BlockingScheduler&
使用 BlockingScheduler 时，它会阻塞运行它的线程，因此会影响服务器上运行在同一线程中的其他任务。要避免这种情况，你可以选择以下几种方法：1. 在独立的线程或进程中运行 BlockingScheduler你可以将 BlockingScheduler 放在一个独立的线程或进程中运行，这样即使它阻塞了这个线程或进程，也不会影响服务器上的其他任务。使用线程：from apschedule
print(df.astype({'客户代码': str}).query("客户代码.str.contains('123')"))query col 很多限制query之前 就astype
list_n + list_m = list_(n+m)pandas.Index + list_(<=Index.len) = Index这就是list + list 与 pandas.Index + list 的区别
pandasread_excelsheet_nameNoneliststrdictNonelistdfstritems()dictdfcol_name,ser_colkeys()values()dictdf报错因为已经有了values 不能values()
sys.stdout 将控制台print 内容 保存到日志未解决 方法 1 subprocess.run() 2 class LoggerWriter 3 StremHandlerhttps://blog.51cto.com/save/7407591 https://blog.51cto.com/save/8460544 https://blog.51cto.com/save/11198590
pandasdf == None报错df is None不报错tupletuple()(,)()不算tuplesqlalchemyinsert[{}][()]算为空tuple不能有逗号解释有错tupletuple()()(some_single_var) 不算tuple(some_single_var, )
更新值原生字典updateorm在 SQLAlchemy 2.0 中，更新多行数据的操作可以通过多种方式实现。以下是一些常用的方法和示例，帮助你理解如何在 SQLAlchemy 2.0 中进行多行更新。1. 使用 update() 方法SQLAlchemy 提供了 update() 方法，可以直接对表进行更新。以下是一个示例，展示如何更新多行数据。from sqlalchemy import cr
在 SQLAlchemy 2.0 中，Session 的使用规范有了一些重要的变化和改进。Session 是 SQLAlchemy 中用于与数据库交互的主要接口，它负责管理数据库连接、事务以及对象的持久化。以下是 SQLAlchemy 2.0 中 Session 的一些规范使用方法和最佳实践。1. 创建 Session在 SQLAlchemy 2.0 中，创建 Session 的方式与之前的版本略
from sqlalchemy import create_engine, Table, MetaData, inspect, Column, Integer, String, Float, TIMESTAMP, select from sqlalchemy.orm import sessionmaker, declarative_base from sqlalchemy.sql import t
pathlib 中的 iterdir() 方法只能获取当前目录下的直接子项（包括文件和子文件夹），但不会递归获取子文件夹中的内容。而 glob 方法可以通过指定模式来获取包括子文件夹中的匹配内容。例如，使用 '**/*' 模式可以递归地获取目录及其子目录中的所有文件和子目录。return [file for file in directory.iterdir() if file.is_file()
pip install pip wheelwheel模块存在（一般都存在 不需要这一步）pip wheel -r 路径a/requirements.txt -w 路径b pip wheel --wheel-dir=/wheels --requirement /requirements.txt下载离线包(Get-Content -Path
pathlibPath("")Path()Path(".")Path.cwd()osgetcwd()都是控制台入口位置 而不是脚本所在位置
import aa.bfrom a import bbfrom a import *cfrom a.b import dd
python3windows10pathlib.Path() # 作为函数返回结果 pathlib.windowsPathiterdir()类似os.listdir()os.listdir()输出列表list输入字符串路径抛出异常类型 ？pathlib.Path().iterdir()输出generater无输入，接在 pathlib.windowsPath 后面抛出异常类型 ？？glob("*
python3windows10pathlib.Path默认Path(".") 相对路径Path.cwd() 绝对路径随控制台路径变化，因而应当使用Path(__file__)parent只能取到相对位置的根目录若转位绝对位置，可以取到盘符目录resolve如果相对位置的实际路径不存在，仍是相对路径parents可以使用索引下标，排序最后一个是盘符目录__file__控制台 公司电脑 相对路径控制
控制台根目录子目录idea control+shift+f10 从脚本所在子目录运行脚本子目录根目录控制台 根目录子目录控制台 子目录idea control+shift+f10Path(".")当前脚本的目录的路径相对路径__file__当前脚本的路径相对路径绝对路径idea ctrl_shift_f10
windows10 cmd dirdir 完整文件名和扩展名dir *关键词*dir | findstr 关键词
os.utime(*args) path, None or tuple of num of 2None 当前时间(0, 0) 1970/1/1 8：00其他 报错 例如 (0, None) (0,)
目录结构:--root----read_config.py----subfolder------subfolder_script.py----data------配置表.xlsx# read_config.py from pathlib import Path from pandas import read_excel PATH_CONFIG = "data/配置表.xlsx" # subf
如果您已经进入了 Git 的交互式界面（例如 `git rebase -i` ），想要完全退出 Git 回到普通的命令行界面，可以输入 `:q` 然后按下回车键。
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