python的基本数据类型目录python的基本数据类型1.字符串str1.1作用1.2方式1.3 基本操作2.整型int2.1 作用2.2 定义方式3.浮点型float4.布尔类型4.1 作用4.2 定义方式4.3 应用5.列表list5.1作用5.2 定义方式5.3 应用方式5.4 基本操作6 元祖tuple6.1 作用6.2 定义方式6.3 基本操作7 集合set7.1 作用7.2 定义方式
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2023-08-01 18:27:41
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目录一.python语言基本语法编辑1.基本数据类型2.变量和赋值3. 运算符和表达式4.字符串 字符串的运算 字符串的常用方法属性一.python语言基本语法python是一个结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的高级程序设计语言，具有结构简单、语法定义清晰的特点。python最具特色的就是使用缩进来表示代码块，不需要使用大括号{}。缩进的空格数是可变的，但是同一个代码块的
#python数据类型
a = None #什么都没有
b = True #boolean类型
c = 12 #int
d = 12.33 #float
e = "sdfs1122,," #字符串
#元祖特征：值不可修改
f = (1,2,3,"dd")
print(f)
#列表特征：值可修改、允许重复、可以储存任意数据类型的集合
g = [1,2,3,4,"dd"]
g
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2023-06-19 14:47:29
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知识点：1.列表、元组操作2.字符串操作3.字典操作4.集合操作5.文件操作6.字符编码与转码一.列表、元组操作 列表是常见的数据类型之一。 定义列表： names = ['jack','rose','lucy'] 通过下标访问列表中的元素，下标从0开始： names[0] #第一个元素 names[1] #第二个元素 names[-2] #倒数第二个 切片：取多个元素 names
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2023-10-10 14:41:08
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我使用Python 抓取过一些网站数据，如：美团、点评、一亩田、租房等；这些数据并没有用作商业用途而是个人兴趣爬取下来做练习使用；这里我已 一亩田为例使用scrapy框架去抓取它的数据。一亩田它是一个农产品网站，汇集了中国大部分农产品产地和市场行情，发展初期由百度系的人员创建，最初是招了大量的业务员去农村收集和教育农民把产品信息发布到一亩田网上..。一亩田一开始是网页版，由于爬虫太多和
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2023-10-27 05:29:15
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本文实例讲述了Python使用pyodbc访问数据库操作方法。分享给大家供大家参考，具体如下：1、连接数据库1）直接连接数据库和创建一个游标（cursor)cnxn =pyodbc.connect('DRIVER={SQL Server};SERVER=localhost;DATABASE=testdb;UID=me;PWD=pass')
cursor =cnxn.cursor()2）使用DSN连
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2023-09-13 15:09:35
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python3类的方法对于Python，一切事物都是对象，对象基于类创建。一、python运算符1、结果是值 算数运算符：例：a=10+1 赋值运算符：例：a=a+12、结果是布尔值 比较运算：例：a=1>2 逻辑运算：例：a=1>2 or 1==1 成员运算：例：a='李' in '李维他‘二、数据类型python主要的数据类型主要包括以下几种类型：(1) 数字型 ：int
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2023-08-10 14:05:14
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一.为什么用pandas来制作图表Pandas作为Python数据处理中常用的包，其中也集成了数据处理常用的功能，比如制图。试想一下，每次做完数据处理，顺手就能做一张图来表现自己的数据（这也是Pandas的一个特点，比较简单，容易上手），让同事，领导或者客户更直观的看懂数据，何乐而不为？二.pandas常用图表类型‘line’ for line plots; 表示折线图
‘bar’ for bar
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2023-08-10 11:26:57
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使用python脚本进行外网信息收集摘要：最近在学习python脚本写exp与poc，学到利用python库进行一些简单信息收集，也从中看出一些工具的原理，在此做个笔记。以下是需要用到的模块：import socket #socket 是网络连接端点
import os
from whois import whois #使用whois模块进行whois查询
import sys
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2023-07-07 16:51:16
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文本文件的数据存取1.CSVimport csv
#读
with open("TXT_COMMA.txt") as cf:
lines=csv.reader(cf)
for line in lines:
print(line)
#写
headers=['A','B']
rows=[(1,4),(2,5),(3,6)]
f=open("TXT_COMMA2.txt
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2023-07-03 23:02:25
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一、什么是数据？ 为何要与多种类型数据？#数据即变量的值 如 age=18 ，18 则是我们保存的数据
#变量是来反映、保持状态以及状态变化的，毫无疑问针对不同的状态就应该用不同的类型的数据去标识了解：python是一门解释型的强类型动态语言 二、数字#int整形
定义：age=10 #age=int(10)
用于标识： 年龄 等级 身份证号 QQ号 个数
#float 浮点型
定义
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2023-06-26 11:04:49
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从本章开始，小鱼会带领大家深入了解Python功能。就像在中文中，基础阶段我们会学习了一些简单的词汇数据类型之后，比如基本的名词或者数量词，我们也会用到一些高级数据类型，在Python中的高级数据类型中会包括：列表、元组、集合、字典，现在开始我们就开始闯关吧。我们首先来学习的一下列表吧，其实列表的名字起的非常的形象，我们先来看一下生活中，我们所接触过的列表吧。Python中的列表其实和上图中的歌曲
文章目录Python数据分析之道(Pandas)一、概述pandas简介二、基本数据访问与合并DataFrame的创建与访问iloc方法：行、列、行和列loc方法将来自不同的DataFrame的数据合并成一个DataFramemerge合并DataFramejoin方法合并DataFrameconcat(级联)方法合并DataFrame三、pandas在Hood下的工作机制Python数据结构P
本节内容列表、元组操作字符串操作字典操作集合操作1. 列表、元组操作列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作定义列表names = ['Alex',"Tenglan",'Eric']
# 列表
name2 = ["shantianfang", "huojin", "jinyong", "eryuehe"]
print(name2)# 循环显示元素
for
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2023-09-21 21:57:25
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业务代码最多的就是搞清楚业务关系，增删改查，实现业务功能，但是数据结构和算法却能提升性能，一个功能请求一次需要运行2^n还是n^2的时间，最终反映到用户响应时间差别是很大的，甚至有时候不优化性能可能就会卡死。 八大算法：记代码是没用的，关键要记住思想1.插入排序将一个数插入到一个有序列表中，从第一个位置开始，调整顺序，直到有序def insert_sort(lists):
cou
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2023-06-21 16:38:01
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注释在python中，注释分为单行注释和多行注释：单行注释以#这个符号开头例如：#这是一个注释print('hello world')多行注释是用三个单引号'''或三个双引号"""将注释内容括起来例如：'''这是多行注释这是多行注释这是多行注释'''"""这是多行注释这是多行注释"""基本数据类型一、数字类型1、整型int作用：记录年龄、等级、数量例：age=182、浮点型float作用：记录薪资
1.平衡点问题
平衡点：比如int[] numbers = {1,3,5,7,8,25,4,20}; 25前面的总和为24，25后面的总和也是24，25这个点就是平衡点；假如一个数组中的元素，其前面的部分等于后面的部分，那么这个点的位序就是平衡点
要求：返回任何一个平衡点
方法：平衡点两边的数求和相等，也就是sum（lsit）减去这个数之后再除以2等于这个数某一边的数求和
用一个变量来累加
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2023-06-01 16:10:31
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一些常用的python代码合集，方便检索引用模块1：读写excel文件from datetime import datetime
import odps
import xlwt
import os
from odps import DataFrame
import pandas as pd
import xlrd
import numpy as np
from collections import
解决数据不平衡问题方案机器学习中不平衡数据集的工具箱包介绍imbalanced-learn是一个python软件包，提供了一些数据集中常用的重新采样技术，显示出强烈的不平衡性。它与scikit-learn兼容，是scikit-learn-contrib 项目的一部分。 测试imbalanced-learn是在Python 2.7和Python 3.5以及3.6下工作的。依赖关系需求基于最后的sci
DataFrame，中文叫数据框，是pandas模块最常用的数据类型，是一个二维的矩阵数据表。DataFrame，就像是一个表格，可以非常便捷地存放数据。DataFrame，它由3部分组成：行索引（index），列索引（columns），值。通过index和columns，可以定位到一个值，能快速进行数据的筛选和定位。列和列之间的数据类型可以不同。可以认为DataFrame是“具有相同index的
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2023-08-10 10:40:45
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