大家好，今天是python打卡的第21天，好快啊，不知不觉，三周过去了，今天我们继续说说python的经典案例。今天我们重点说了python中requests的使用方法，一些基本的使用方法。目录获得一个HTML页面的通用代码一、说明用pip进行第三方库的安装二、基本用法：1、requests.get()2、各种请求方式3、基本的get请求4、带参数的get请求5、解析json6、保存一个二进制文件
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2023-12-07 11:12:39
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全栈工程师指能够掌握多种技术，利用多种技术独立完成的人产品。也称为全端工程师(同时具备前端和后台功能)。目前，整个堆栈工程师的概念非常热。Python是一种全堆栈开发语言，因此可以学好Python、前端、后端、测试、大数据分析、爬虫和其他任务。全栈开发工程师需要知道的知识包括后端开发、前端开发、接口设计、产品设计、数据库、多种移动客户端、3屏幕兼容性、restFulAPI设计、OAuth等。全栈工
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2023-08-07 14:10:26
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第一章：课程介绍课程介绍第二章：python基础python语言介绍免费python优缺点免费anaconda安装免费anaconda完整安装helloworld程序python的注释变量变量字符串整数买书案列买书的改进版本格式化输出字符串格式化输出python变量的命名规则算数运算符算数运算符逻辑运算符赋值运算符运算符的优先级条件语句入门python代码块条件语句案列节日案例ifelif判断成绩
原创
2021-08-06 18:27:26
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深入了解测试过程中被测系统的架构与数据流，有助于理解业务逻辑，梳理业务用例以及促进部门协同。更深的理解业务逻辑是指要分析公司是做什么的，公司的重要的商务决策是什么，公司内部数据流是怎么运行的，有哪些常见的业务场景。这也能考验对公司业务的负责程度，可以更好的去服务业务部门，为公司创造价值。开源项目litemall系统架构下面以开源项目 litemall 为例，分析一下这个项目中的系统架构。litem
# Python全栈与数据分析的关联及实现路径
在当今的数据驱动时代，数据分析已成为许多行业的核心竞争力。Python作为一种极受欢迎的编程语言，凭借其丰富的库和框架，在数据分析领域得到了广泛应用。然而，许多刚入行的小白可能会感到困惑：学习Python全栈开发是否足够以进行数据分析？本篇文章将通过一个详细的流程图和代码示例，为大家讲解如何实现“Python全栈就会数据分析”。
## 一、实现流
一、Python介绍及版本 Python崇尚优美、清晰、简单，是一个优秀并广泛使用的语言。 目前Python主要应用领域： 云计算：云计算最火的语言 WEB开发：众多优秀的WEB框架，众多大型网站均为Python开发，典型WEB框架有Django 科学运算、人工智能：典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas
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2023-10-10 09:12:26
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Numpy 详解一. Numpy介绍安装同样的数值计算，使用Numpy比直接编写Python实现 代码更简洁、性能更高效。 它是目前Python数值计算中最为重要的基础包。 Numpy帮我们处理数值型数据的 在Pandas和机器学习中都会用到Numpy安装：1、找到pip3.exe所在的文件夹，复制路径 我的路径是：D:\ruanjian\Python\python3\Scripts 2、按Win
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2023-09-01 21:31:10
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2022-07-29 15:12:47
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数据分析：什么是数据分析：是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来，总结出所研究对象的内在规律数据分析是用适当的方法对手机来的大量数据进行分析，帮助人们做出判断，以便来采取适当的行动数据分析实现流程：提出问题准备数据分析数据获得结论成果可视化数据分析三剑客：numpypandasmalplotlibnumpy：一维或者是一个多维的数组（低版本的列表）下载：pip install nump
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2023-10-06 22:31:55
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# Python 数据分析技术栈入门指南
## 一、流程概述
在学习Python数据分析的过程中，通常可以分为以下几个步骤。以下是实现Python数据分析技术栈的流程表：
| 步骤 | 描述 |
| ----------- | ---------------------------------------
原创
2024-08-19 07:56:30
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前言数据分析是通过明确分析目的，梳理并确定分析逻辑，针对性的收集、整理数据，并采用统计、挖掘技术分析，提取有用信息和展示结论的过程，是数据科学领域的核心技能。本文从数据分析常用逻辑框架及技术方法出发，结合python项目实战全面解读数据分析，可以系统掌握数据分析的框架套路，快速上手数据分析。一、 数据分析的逻辑 --构建系统的分析维度及指标1.1 PEST分析法PEST分析是指宏观环境的分析，
原创
2021-04-14 10:08:47
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正如麦肯锡所说，数据已经渗透到现在的每一个行业中，成为重要的生产因素。各大公司对数据的重视度与日俱增，而随之一同增长的还有就业市场对数据分析和机器学习领域人才的强大需求。Python的热度一直居高不下，在其应用中，数据分析较为容易快速入门，并能获得相当不错的薪资。但结合目前的就业趋势，单一方向的 Python 岗位已经接近饱和， 所以仅仅会使用 Python 进行数据分析是万万不够的，市场需要更加
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2023-10-28 23:15:16
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Python数据分析与应用1.1数据分析概述1.认识数据分析数据分析的概念数据分析的流程了解数据分析应用场景1.客户分析2.营销分析:3.社交媒体分析4.网络安全5.设备管理6.交通物流分析7.欺诈行为检测了解数据分析常用工具2.熟悉Python数据分析的工具了解Python数据分析的优势了解Python数据分析常用类库1. IPython——科学计算标准工具集的组成部分2. NumPy(Num
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2023-08-17 11:35:44
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一、环境准备1.1 安装必要的库pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn jupyter1.2 常用库导入import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model
原标题：Python数据分析，系统步骤介绍！摘要在用Python做数据分析的过程中，有一些操作步骤和逻辑框架是很固定的，只需要记住其用法即可。本节内容介绍Pandas模块在数据分析中的常用方法。内容目录1、数据的生成与导入2、数据信息查看2.1、查看整体数据信息2.2、查看数据维度、列名称、数据格式2.3、查看数据特殊值和数值2.3.1、查看空值2.3.2、查看唯一值2.3.3、查看数值2.3.4
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2023-11-28 06:36:20
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本文先从某份医药销售数据入手，遵从提出问题--数据清洗--构建模型--可视化的数据处理逻辑，对python数据处理方式进行练习，相信对自己形成的完整的数据处理逻辑大有裨益。文末对自己掌握的python的numpy、pandas的知识点进行仔细梳理，已以巩固自身对知识的掌握。1提出问题通过分析销售数据，旨在得出以下指标：1)月均消费次数2)月均消费金额3)客单价4)消费趋势。2数据清洗
import
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2023-08-12 13:52:39
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当今世界对信息技术的依赖程度在不断加深，每天都会有大量的数据产生，我们经常会感到数据越来越多，但是要从中发现有价值的信息却越来越难。这里所说的信息，可以理解为对数据集处理之后的结果，是从数据集中提炼出的可用于其他场合的结论性的东西，而从原始数据中抽取出有价值的信息的这个过程我们就称之为数据分析，它是数据科学工作的一部分。定义：数据分析是有针对性的收集、加工、整理数据并采用统计、挖掘等技术对数据进行
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2024-01-30 00:14:43
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2.1栈(Stack)特性 :后进先出的数据结构常用方法:Stack() 创建一个空的新栈。 它不需要参数，并返回一个空栈。push(item)将一个新项添加到栈的顶部。它需要 item 做参数并不返回任何内容。pop() 从栈中删除顶部项。它不需要参数并返回 item 。栈被修改。peek() 从栈返回顶部项，但不会删除它。不需要参数。 不修改栈。isEmpty() 测试栈是否为空。不需要参数，
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2023-08-24 13:00:32
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# Spark生态 数据分析栈
Apache Spark是一个快速通用的大数据处理引擎，提供了丰富的API来支持多种数据处理任务，例如数据清理、转换、分析和机器学习。Spark生态系统是建立在Spark之上的一系列框架和工具，用于支持不同方面的数据分析和处理。
## Spark生态系统组成
Spark生态系统包括以下主要组件：
1. **Spark Core**：Spark的核心组件，提供
原创
2024-04-11 04:35:10
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请为 func 函数编写一个装饰器，添加上装饰器后可以实现：执行func时，先输入"before"，然后再执行func函数内部代码。def func():
return 100 + 200
val = func()def wrapper(func):
def inner():
print("before")
v = func()
p
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2024-03-02 09:44:17
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