本文根据Guido van Rossum 等人著作的《PEP 8 -- Style Guide for Python Code》一文以及本人个人习惯(根据个人习惯做了删减,保留个人认为适合自己的)而来,供自己以后学习书写以作参考。     一,每个缩紧级别建议使用4个空格。        &
## 数据写入xlsx11列的实现流程 ### 1. 导入所需模块 首先,我们需要导入`openpyxl`模块,该模块可以操作Excel文件。可以使用以下代码导入该模块: ```python import openpyxl ``` ### 2. 创建工作簿和工作表 接下来,我们需要创建一个工作簿(Workbook)和一个工作表(Worksheet)来存储数据。可以使用以下代码创建: `
原创 2023-09-25 18:22:46
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# 如何使用mysqli数据 ## 1. 流程 下面是使用mysqli数据的整个流程: | 步骤 | 动作 | 代码 | |------|------|------| | 1 | 创建数据库连接 | `$conn = new mysqli($servername, $username, $password, $dbname);` | | 2 | 检查连接是否成功 | `if
原创 2023-07-22 20:10:08
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{"moduleinfo":{"card_count":[{"count_phone":1,"count":1}],"search_count":[{"count_phone":4,"count":4}]},"card":[{"des":"阿里云数据库专家保驾护航,为用户的数据库应用系统进行性能和风险评估,参与配合进行数据压测演练,提供数据库优化方面专业建议,在业务高峰期与用户共同保障数据库系统平
# Java循环4输出 在Java编程语言中,循环是一种重复执行特定代码块的结构。循环可用于处理大量数据、执行特定的任务或在特定条件下重复执行一组语句。本文将介绍如何使用Java循环4输出,并提供相应的代码示例。 ## 循环基础 在Java中,循环有三种主要的类型:`for`、`while`和`do-while`。这些循环类型允许我们根据特定的条件重复执行代码块。 ### for循
原创 2023-08-04 04:55:02
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mysql 8WITH ranked_messages AS ( SELECT m.*, ROW_NUMBER() OVER (PARTITION BY name ORDER BY id DESC) AS rn FROM messages AS m ) SELECT * FROM ranked_messages WHERE rn = 1;mysql 8 以前写法需求:账号表有多条相同的st
转载 2023-06-21 08:55:35
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## Python3分开 Python是一种简单易学的编程语言,非常适合初学者入门。然而,随着程序规模的增大,代码的复杂性也会增加。为了提高代码的可读性和可维护性,一种常见的做法是将长的python代码划分为更小的块。本文将介绍一种将Python代码3分开的方法,并通过具体的示例来说明。 ### 为什么要将Python代码3分开? 将Python代码3分开的做法有以下几个好处
原创 2023-12-06 06:25:33
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在处理复杂Python代码时,我们常常会遇到“Python”类型的问题。这类问题主要表现为代码级别的异常或性能问题,导致业务流程中出现意外的失败。以下是关于如何解决该问题的详细记录,包含了从问题背景到根因分析、解决方案和验证测试的一系列复盘。 ## 问题背景 在某个在线新闻平台的推荐引擎中,模块化的推荐算法在用户活跃度上起着至关重要的作用。然而,在上线后不久,用户频繁报告推荐内容的展示
# Python 数据表1 在数据处理和分析中,经常需要从数据表中取出特定的来进行进一步的操作。Python提供了多种方法来实现数据表1的功能,本文将介绍一种常用的方法,并提供相应的代码示例。 ## 方法介绍 要从数据表中1,首先需要将数据表加载到Python中。Python中有多种库可以用于处理和分析数据,例如pandas、numpy等。本文将以pandas库为例来介绍如何从
原创 2024-02-04 06:04:31
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首先, 在本地服务器中新建项目APP,依据第一讲中的步骤配置好thinkphp,这里为了测试方便,不分前台和后台模块,统一把模块路径设为'./APP/'。1、新建数据库myapp,以及数据库表think_form;2、在配置文件APP/Conf/config.php中写入:<?phpreturn array(//'配置项'=>'配置值''DB_TYPE'   => 'm
# 使用Python一组提取数据的技巧 在数据处理和分析中,我们常常需要处理大量数据文件。尤其是在数据存储格式为文本文件(如CSV或TXT文件)时,如何有效地提取和处理其中的数据就显得尤为重要。本文将介绍如何使用Python一组的方式提取数据,并附带相关的代码示例。 ## 为什么要提取数据? 在实际应用中,将数据分批处理具有多种优点: 1. **内存管理**:当数据量很
原创 8月前
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## Python中的数组 在计算机编程中,数组是一种常见的数据结构,用于存储和管理一系列元素。Python是一种流行的编程语言,提供了多种方式来创建和操作数组。本文将介绍如何使用Python创建一个14列的数组,并展示一些基本的操作。 ### 创建数组 在Python中,可以使用列表(List)来表示数组。列表是一种有序的可变容器,可以包含任意类型的元素。要创建一个14列的数组,可以使
原创 2024-01-15 06:20:54
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import networkx as nx import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv("数据.csv", header=0) # 读取数据 data.head(50) for indexs in data.index: print(data.l
转载 2023-05-29 16:49:58
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# Python 隔八 在使用Python进行数据处理和分析时,我们经常需要从大量的数据中提取部分数据进行处理。而有时候,我们希望从一个大文件中按照特定规则隔行提取数据,比如每隔八。本文将介绍如何使用Python实现这个功能,并给出代码示例。 ## 方法一:使用for循环和enumerate函数 在Python中,我们可以使用for循环遍历一个可迭代对象(比如一个文件对象),
原创 2023-07-21 00:40:22
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python中处理和分析数据几乎离不开pandas包中的DataFrame,而其中的有些用法我一直很容易弄混,主要是对和列的处理的顺序,以及axis处理方向的理解。因此现在写下此文,以加深自己的记忆,也希望能帮助到有需要的人。 文章目录与列列、、取值axisnumpy或者其它二维数组的“”、“列”叮 与列列、、取值首先是较简单的取值,取值这里可以分为列,,以及某些区域或
DataFrame理解DataFrame可以看做是有序排列的若干Series对象,这里的“排列”是指这些Series都有共同的索引。一、读取文件dt = pd.read_csv(path) dt = pd.read_excel(path) dt = pd.read_table(path, sep=',') 二、索引第一类索引是iloc属性,表示取值和切片都是显式的,dt.iloc[1:3
转载 2023-05-24 17:08:15
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# Python DataFrame的实现 ## 简介 在Python的数据分析领域中,Pandas库是一个非常重要的工具。它提供了一个高性能、易于使用的数据结构,即DataFrame,用于处理和分析大型数据集。DataFrame类似于电子表格或数据库表,可以轻松地进行数据操作和计算。 本文将向刚入行的小白介绍如何使用Python的DataFrame来处理的数据。我们将根据以下步骤
原创 2023-11-25 07:45:09
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# 如何实现Python读取 ## 步骤 ```mermaid flowchart TD A(开始) --> B(打开文件) B --> C(逐行读取) C --> D(处理每行数据) D --> E(结束) ``` 1. **打开文件**:使用`open()`函数打开文件,参数包括文件名和打开模式。 2. **逐行读取**:使用`readline()`
原创 2024-03-23 04:38:32
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# Python 10读取文本 在处理文本数据时,我们经常需要逐行读取文本文件。在某些情况下,我们可能需要每次读取10行数据进行处理。本文将介绍如何使用Python来实现10读取文本的功能,并提供相应的代码示例。 ## 1. 读取文本文件 首先,我们需要打开并读取待处理的文本文件。我们可以使用Python内置的`open()`函数来打开文件,并使用`readlines()`方法来读取
原创 2024-01-01 08:43:16
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# 如何实现Python分割 ## 介绍 作为一名经验丰富的开发者,我将会教你如何在Python中实现分割的操作。这是一项基础但非常实用的技能,无论你是初学者还是有一定经验的开发者,都会在日常编程中用到。 ## 流程 让我们来看一下整个实现分割的流程: ```mermaid journey title 实现Python分割 section 确定需求
原创 2024-06-28 06:37:38
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