07 2019 档案
摘要:楔子 我们之前学习了如何使用 SELECT 和 FROM 查询表中的数据,不过在实际应用中通常并不需要返回表中的全部数据,而只需要找出满足某些条件的结果。比如,某个部门中的员工或者某个产品最近几天的销售情况,在 SQL 中,可以通过查询条件实现数据的过滤。 查询条件 在 SQL 语句中,使用关键字
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摘要:楔子 偶然发现了一个特别强大又好玩的 Python 库,叫 rich,可以让你在终端中打印更加漂亮的输出。当然 rich 不仅仅可以支持带颜色打印,还可以绘制漂亮的表格、进度条、Markdown、语法高亮以及回溯等等。 并且 rich 库是适配所有操作系统的,此外还可以和 jupyter noteb
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摘要:楔子 Python 在 3.7 的时候引入了一个模块:contextvars,从名字上很容易看出它指的是 "上下文变量(Context Variables)",所以在介绍 contextvars 之前我们需要先了解一下什么是 "上下文(Context)"。 Context 就是一个包含了相关信息内容
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摘要:Python 有一个非常好玩的库叫 emoji,是专门用来处理表情相关的。我们知道 Unicode 字符最高可以占 4 字节,可以表示的字符范围非常大,因此它给每个 emoji 也分配一个 Unicode 码。 peach = ord("🍑") print(peach) # 127825 prin
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摘要:shutil 模块介绍 shutil 模块是 Python 内置的对文件、目录、压缩文件进行高级操作的模块,该模块对文件的复制、删除和压缩等操作都提供了非常方便的支持。 在使用 shutil 模块时,不能复制所有文件的元数据。在 POSIX 平台上不能复制文件的所有者和组、以及访问控制表;在 mac
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摘要:楔子 查询是数据库中最常见的操作,所以我们先来了解一下基本的查询语句。再次强调:后续所有的 SQL 语句默认都适用于 4 种数据库,某些数据库专用的语法将会进行特殊说明。 关于表,我们下面使用的表结构如下,表名叫做 staff: 字段查询 在 staff 表中,存储了员工的信息,我们现在要查找 id
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摘要:楔子 关于 Python 的图像处理,我们之前介绍一个第三方库叫 PIL,现在我们来介绍另一个库 OpenCV。从功能和性能上来讲,OpenCV 要比 PIL 强大很多,而且 OpenCV 还可以处理视频。 那么下面我们就来介绍一下 OpenCV 的用法,首先是安装,直接 pip install o
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摘要:1.jinja2模板介绍和查找路径 import os from flask import Flask, render_template # 之前提到过在渲染模板的时候,默认会从项目根目录下的templates目录下查找模板 # 如果不想把模板文件放在templates文件夹下,那么可以在Flask
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摘要:什么是 supervisor supervisor 是一个用 Python 语言编写的进程管理工具,它可以很方便的监听、启动、停止、重启一个或多个进程。当一个进程意外被杀死,supervisor 监听到进程死后,可以很方便地让进程自动恢复,不再需要程序猿或系统管理员自己编写代码来控制。 安装 sup
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摘要:什么是线性回归 和之前介绍的K近邻算法不同,K近邻主要是解决分类问题,而线性回归顾名思义是用来解决回归问题的。而线性回归具有如下特征: 解决回归问题 思想简单,实现容易 许多强大的非线性模型的基础,比如逻辑回归、多项式回归、svm等等 结果具有很好的可解释性 蕴含机器学习中的很多重要思想 那么什么是
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摘要:楔子 随着自媒体时代,现在对视频的处理变得越来越常见。我们可以使用Adobe的一些专业工具,但是效率不高;如果只是对视频进行一些简单的处理的话,或者视频的数量非常多的话,那么使用专业软件显然就不太适合了。 而python中有专门用于处理视频的库:moviepy,可以非常方便地对视频进行一些简单处理,
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摘要:介绍 paramiko包含两大核心组件:SSHClient和SFTPClient SSHClient的作用类似于Linux下的ssh命令,是对SSH会话的封装,该类封装了传输(transport),通道(channel)及SFTPClient建立的方法(open_sftp)等等、通常用于执行远程命令
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摘要:fv函数 pv函数 npv函数 pmt函数 nper函数 rate函数 irr函数
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