随笔分类 - python
摘要：1. 列表生成式 (List Comprehension) 语法：[expression for item in iterable if condition] 示例： 1.基本示例 # 创建平方数列表 squares = [x**2 for x in range(5)] print(squares)
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摘要：一、可迭代对象 (Iterable) 定义：任何实现了__iter__()方法的对象，或者实现了__getitem__()方法且参数从0开始索引的对象 特点：可以被用于for循环，可以使用iter()函数获取其迭代器 # 常见的可迭代对象 my_list = [1, 2, 3] # 列表 my_tu
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摘要：1.发送普通文本邮件 from email.message import EmailMessage import smtplib import keyring password = keyring.get_password("yagmail", "960xxxx@qq.com") #关于keyrin
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摘要：一、安装需要的模块 pip install yagmail #专门为gmail设计的邮件发送模块，可以极大简化邮件发送流程，其他邮箱也可以使用 pip install keyring #安全密码管理，避免代码中硬编码密码等敏感信息 pip install schedule #任务调度 pip ins
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摘要：一、模块安装 pip install pypdf2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple #模块主要作用： 读取、写入、分割、合并PDF文件 pip install pdfplumber -i https://pypi.tuna.tsinghua.e
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摘要：一、简介 psutil（Process and System Utilities）是Python中最强大的系统监控和进程管理库之一。它提供了跨平台的系统信息获取接口，能够轻松获取系统的CPU、内存、磁盘、网络等硬件信息，以及进程管理、系统监控等功能。无论是开发运维工具、系统监控程序，还是性能分析应用
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摘要：一、pathlib 模块概述 pathlib 模块是 Python 3.4 及以上版本引入的标准库，它基于面向对象的思想，将文件系统路径抽象为对象，通过对象的属性和方法来完成路径的各种操作，相比于 os 模块可以写出更简洁，易读的代码。pathlib 模块支持不同操作系统的路径格式，自动处理路径分隔
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摘要：1.项目地址 https://github.com/tomasbasham/ratelimit 2.项目简介 这个项目的开发背景是考虑一些服务的API 对于开发人员的访问频率会做一些限制，如果不小心超出了这个限制，服务可能会禁止开发人员访问。 ratelimit 提供的装饰器，可以控制被装饰的函数在
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摘要：1.安装 pip install loguru 2.快速使用 from loguru import logger logger.add("my_log.log", rotation="10 MB") # 自动分割日志文件 logger.info("这是一个信息级别的日志") 3.日志器配置方式 1.
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摘要：一、简介 tarfile 模块提供了创建、打开、读取和写入 tar 文件的函数和类。以下是该模块中常用的一些函数和类： tarfile.open(name, mode='r', fileobj=None, **kwargs)：打开一个 tar 文件，返回一个 TarFile 对象。 TarFile.
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摘要：示例一 import time def show_progress(recv_size, total_size): while recv_size < total_size: time.sleep(0.01) recv_size += 10 percent = recv_size / total_s
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摘要：一、数值计算和统计 1.数学计算方法 # 主要数学计算方法，可用于Series和DataFrame（1） df = pd.DataFrame({'key1':np.arange(10), 'key2':np.random.rand(10)*10}) print(df) print(' ') prin
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摘要：一、Pandas时刻数据 时刻数据代表时间点，是pandas的数据类型，是将值与时间点相关联的最基本类型的时间序列数据 1.pd.Timestamp date1 = datetime.datetime(2016,12,1,12,45,30) # 创建一个datetime.datetime date2
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摘要：一、Dataframe基本概念 # 二维数组"Dataframe：是一个表格型的数据结构，包含一组有序的列，其列的值类型可以是数值、字符串、布尔值等。 data = {'name': ['Jack', 'Tom', 'Mary'], 'age': [18, 19, 20], 'gender': ['
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摘要：一、Series基本概念及创建 1.基本概念 # Series 数据结构 # Series 是带有标签的一维数组，可以保存任何数据类型（整数，字符串，浮点数，Python对象等）,轴标签统称为索引 # 导入numpy、pandas模块 import numpy as np import pandas
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摘要：练习1：分别按照要求，生成一个一维数组、二维数组，并且查看其shape a1 = np.array([1,2,'a','hello',[1,2,3],{'one':100,'two':200}]) a2 = np.array([list(range(6)), list('abcdef'), [Tru
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摘要：一、Numpy基础数据结构 NumPy数组是一个多维数组对象，称为ndarray。其由两部分组成： ① 实际的数据 ② 描述这些数据的元数据 二、常见方法 import numpy as np ar = np.array([[[1,2,3,4,5,6,7],[1,2,3,4,5,6,7],[1,2,
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