python运维常用模块（五）——文件目录对比模块filecmp
1.filecmp模块介绍当我们进行代码审计或校验备份结果时，往往需要检查原始与目标目录的文件一致性，Python的标准库已经自带了满足此需求的模块filecmp。filecmp可以实现文件、目录、遍历子目录的差异对比功能。比如报告中输出目标目录比原始多出的文件或子目录，即使文件同名也会判断是否为同一个文件（内容级对比）
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2023-05-30 15:44:18
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实现表格数据的对比并且标注from openpyxl import load_workbook
import os
import time
from psutil import net_if_addrs
import pickle
import sys
import json
from colorama import init
from colorama import Fore,Back,Sty
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2023-06-15 10:21:46
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# Python数据对比
数据对比是数据分析中非常重要的一个环节，通过对比不同数据集之间的差异，可以帮助我们更好地理解数据，发现数据中的规律和异常。在Python中，有多种方法可以进行数据对比，包括使用基本的Python数据结构、pandas库和matplotlib库等。本文将介绍如何使用这些工具进行数据对比，并通过代码示例演示具体操作。
## 基本Python数据对比
在Python中，我
原创
2024-03-13 06:40:06
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# Python 数据对比
Python 是一种简单易学的编程语言，由于其灵活性和强大的数据处理能力，成为了数据科学家和工程师的首选语言。在 Python 中，有多种数据类型可供使用，每种数据类型都有其特点和适用场景。本文将介绍常见的 Python 数据类型，并通过示例代码进行对比。
## 整数（int）
整数是 Python 中最基本的数据类型之一。它可以表示正整数、负整数和零。在 Pyt
原创
2023-07-28 10:19:25
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1、Numpy 对于科学计算，它是Python创建的所有更高层工具的基础。以下是它提供的一些功能： a、N维数组，一种快速、高效使用内存的多维数组，它提供矢量化数学运算 。 b、你可以不需要使用循环，就对整个数组内的数据进行标准数学运算。 c、非常便于传送数据到用低级语言（如C或C++）编写的外部库，也便于外部库以Numpy数组形式返回数据。 NumPy不提供高级数据分析功能，但有了对NumPy数
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2023-09-02 23:31:40
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mysqldiff是一个能够方便于大家在实际项目中快速生成不同版本数据库之间的差异SQL，同时还能够自动将新版中新增表中默认数据一并导入到旧版本中。
1. 主要功能
mysql虽然提供了mysqldiff工具，但实际使用中还有些不满足要求的地方，且在Linux下一般都带有python环境，所以用python写了一个。
比对两个数据库的差异；
比对两张表的差异；
支持外键的处理；
自动忽略表字段的顺
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2023-08-21 16:50:22
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作者简介陈彬是一名程序语言爱好者，认证技术教练，致力于软件开发团队的技术能力提升和项目的软件质量改善。随着Docker、k8s等应用的火热，其开发语言Go也受到越来越多的关注。本文对Go和Python、Erlang做了一些有趣的分析对比，相信大家能从中感受到Go语言的强大和与众不同。本文主要是介绍Go，从语言对比分析的角度切入。之所以选择与Python、Erlang对比，是因为做为高级语言，它们语
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2023-08-09 19:23:22
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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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前言：使用数据库迁移，可以直接建表，而不用我们自己写sql语句用来建表。就是将关系型数据库的一张张表转化成了Python的一个个类。在开发中经常会遇到需要修改原来的数据库模型，修改之后更新数据库，最简单粗暴的方式就是删除旧表，然后在增加新表，这样做的缺点是会造成数据丢失。使用数据库迁移，可以追踪数据库模式的变化，然后把变动应用到数据库中。在flask中使用Flask-Migrate来实现数据库迁移
# Python Hex数据对比
## 简介
在Python中，我们经常需要对二进制数据进行处理，其中十六进制数据是一种常见的表示方式。本文将介绍如何在Python中进行hex数据的对比，并提供一些代码示例。
## 为什么要对比Hex数据
在计算机领域，数据的对比是一种常见的操作。对比操作可以用于判断两个数据是否相等或者比较大小。对于十六进制数据，我们通常需要将其转换为整数或者字符串进行对
原创
2023-11-08 06:22:22
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# Python 字典数据对比的完整指南
在数据处理和分析中，字典（dictionary）是一种非常方便的存储结构，用于存储键值对。对于一个新手开发者来说，理解如何对比两个字典数据是非常重要的技能。接下来，我们将介绍整个过程，并一步步为你解释如何实现字典数据的对比。
## 流程概述
在进行字典对比时，有几个关键步骤。我们将用表格来展示整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-06 14:37:30
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**Python数据对比权重的实现流程**
在Python中，我们可以使用多种方法来实现数据对比权重。以下是一种常用的实现流程，以便帮助你入门。
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤二 | 读取数据 |
| 步骤三 | 对数据进行预处理 |
| 步骤四 | 计算数据权重 |
| 步骤五 | 对比数据权重 |
**步骤一：导入所需
原创
2024-01-21 06:25:11
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对比excel，轻松学习python数据分析一直想把excel和python关联起来，加深学习pandas的印象，正好在知乎上找到@天天 提到的的《对比excel，轻松学习python数据分析》这本书，紧接着又搜到了苏克1900：像 Excel 一样使用 python 进行数据分析 这篇专栏文章，文章写得很全，遂在jupyte notebook上重写了一遍里面的代码，以供对照学习。按照书中目录，总
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2024-08-26 00:02:16
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作者 | 刘早起头图 | 下载自东方ICSQL 和 Python 几乎是当前数据分析师必须要了解的两门语言，它们在处理数据时有什么区别？本文将分别用 MySQL 和 pandas 来展示七个在数据分析中常用的操作，希望可以帮助掌握其中一种语言的读者快速了解另一种方法！在阅读本文前，你可以访问下方网站下载本文使用的示例数据，并导
实现Python数据对比工具的流程如下：
1. 导入必要的库和模块
2. 定义两个数据集
3. 对比两个数据集的差异
4. 输出差异结果
下面是每一步需要做的事情以及相应的代码：
1. 导入必要的库和模块
首先，我们需要导入`pandas`库来处理数据和`numpy`库来进行数值计算。代码如下：
```python
import pandas as pd
import numpy as n
原创
2023-12-12 07:01:52
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# Python与Excel数据对比的实现方法
在数据分析的过程中，我们经常需要对比不同Excel文件中的数据。这种对比可以帮助我们发现数据之间的差异和变化，找出潜在的问题。Python作为一种强大的编程语言，提供了许多库和工具来高效地完成这一任务。本文将介绍如何使用Python结合pandas和openpyxl库进行Excel数据对比，并展示相关代码示例。
## 一、环境准备
在开始之前，
原创
2024-09-02 05:38:58
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写在开头：因为我自己接触python也有一段时间了，所以此份笔记是用来查漏补缺以及记录个人认为重要的知识点1、数据分析的常规流程常规流程2、缺失数据对于缺失比例超过30%的指标，应该选择放弃这个指标，即做删除处理；对于缺失比例低于30%的指标，一般进行填充处理，即使用0、均值或者众数进行填充。3、为Jupyter Notebook添加目录为了便于阅读，可为代码增加一个目录，通过点击下图右侧红框可以
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2024-01-19 17:04:02
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前言有时候我们需要对比两份数据有哪些不同值，在 Excel 中虽然没有实现对比功能，但通过公式也可以简单完成。不过你可能没想到的是，在 pandas 中实现对比功能，与 Excel 有异曲同工之处。案例1你千辛万苦整理了一份数据表，发给了同事，几小时后，同事在表格中修改了某些单元格的值，然后扔下一句话：麻烦你看看修改的对不对？ 此时你很想问一句：可以告诉我哪些修改了？Exc
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2023-08-06 23:57:26
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对比分析概念：两个互相联系的指标进行比较 类型：绝对数比较（相减） 、相对数比较（相除） 其中相对数比较分析也包括：结构分析、比例分析、动态对比分析1.绝对数比较a.对比的指标在量级上不能差别过大 b.折线图、柱状图*#导入数据data = pd.read_csv('C:\\Users\\zhouchunzhu\\Desktop\\py.test/样例数据02.csv',engine = 'pyt
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2023-06-16 16:56:02
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说明本书还是一本基础入门的书，里面关于数据分析的思想对于初学者入门还是很有帮助的。另外本书中的案例基本都是使用Excel与Python分别实现的，本笔记只记录了Python的实现方式。本书也很有趣味性，将数据分析比喻为做菜，用做菜的步骤类比数据分析的过程，理解起来很方便：熟悉锅——Python基础知识+Pandas数据结构准备食材——获取数据源淘米洗菜——数据预处理菜品挑选——数据选择切配菜品——
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2023-09-05 10:51:07
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