随笔分类 - python
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摘要：装饰器(Decorators)是Python的一个重要部分。简单地说：他们是修改其他函数的功能的函数。他们有助于让我们的代码更简短，也更Pythonic（Python范儿）。大多数初学者不知道在哪儿使用它们，所以我将要分享下，哪些区域里装饰器可以让你的代码更简洁。 def hi(name="yaso
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摘要：三元运算符 三元运算符通常在Python里被称为条件表达式，这些表达式基于真(true)/假(not)的条件判断，在Python 2.4以上才有了三元操作。 下面是一个伪代码和例子： 伪代码: #如果条件为真，返回真 否则返回假 condition_is_true if condition else
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摘要：set(集合)数据结构 set(集合)是一个非常有用的数据结构。它与列表(list)的行为类似，区别在于set不能包含重复的值。 这在很多情况下非常有用。例如你可能想检查列表中是否包含重复的元素，你有两个选择，第一个需要使用for循环，就像这样： some_list = ['a', 'b', 'c'
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摘要：Reduce 当需要对一个列表进行一些计算并返回结果时，Reduce 是个非常有用的函数。举个例子，当你需要计算一个整数列表的乘积时。 通常在 python 中你可能会使用基本的 for 循环来完成这个任务。 现在我们来试试 reduce： from functools import reduce
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摘要：Filter 顾名思义，filter过滤列表中的元素，并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表，符合要求即函数映射到该元素时返回值为True. 这里是一个简短的例子： number_list = range(-5, 5) less_than_zero = filter(lambda x: x <
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摘要：Map Map会将一个函数映射到一个输入列表的所有元素上。这是它的规范： 规范 map(function_to_apply, list_of_inputs) 大多数时候，我们要把列表中所有元素一个个地传递给一个函数，并收集输出。比方说： items = [1, 2, 3, 4, 5] squared
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摘要：生成器(Generators) 生成器也是一种迭代器，但是你只能对其迭代一次。这是因为它们并没有把所有的值存在内存中，而是在运行时生成值。你通过遍历来使用它们，要么用一个“for”循环，要么将它们传递给任意可以进行迭代的函数和结构。大多数时候生成器是以函数来实现的。然而，它们并不返回一个值，而是yi
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摘要：调试（Debugging） 利用好调试，能大大提高你捕捉代码Bug的。大部分新人忽略了Python debugger(pdb)的重要性。 在这个章节我只会告诉你一些重要的命令，你可以从官方文档中学习到更多。 译者注，参考：https://docs.python.org/2/library/pdb.h
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摘要：*args 的用法 *args 和 **kwargs 主要用于函数定义。 你可以将不定数量的参数传递给一个函数。 这里的不定的意思是：预先并不知道, 函数使用者会传递多少个参数给你, 所以在这个场景下使用这两个关键字。 *args 是用来发送一个非键值对的可变数量的参数列表给一个函数. 这里有个例子
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摘要：>>> ax=[1,2,3,0] >>> ax.sort() >>> ab=ax.sort() >>> ab >>> ax [0, 1, 2, 3] >>>
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摘要：本文主要介绍了一些简单易懂最常用的 Python 图像处理库。 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MjEyNTA5Mw==&mid=2652579986&idx=1&sn=59ff864ea7017cd0235aa160c7791157&chksm=84650
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摘要：import paddleModuleNotFoundError: No module named 'paddle'解决方法： python -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
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摘要：sysuse auto python from sfi import Data dataraw = Data.get('foreign') dataraw end // . python // python (type end to exit) // >>> from sfi import Data
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摘要：import re import pymysql import requests from bs4 import BeautifulSoup import lxml import sys, io import openpyxl # 数据库信息 host = '192.168.56.101' user
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摘要：python from sfi import Data from sfi import Datetime from sfi import Frame from sfi import Macro from sfi import ValueLabel cca="北京" ac=cca.split(' ')
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摘要：import numpy as np a = np.arange(12) a.shape = 3,4 # 将数据存储为npy/npz np.save('a.npy', a) np.save('a.npz', a) c = np.load('a.npy') print('save-load：',c)
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摘要：import numpy as np import pandas as pd file = np.load('x_train.npz',allow_pickle=True) #查看其中的npy文件名，其实npz文件就是由多个npy文件压缩而成的，winrar即可解压缩 for ii in file:
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摘要：import OpenSSLModuleNotFoundError: No module named 'OpenSSL' pip install pyopenssl
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摘要：Traceback (most recent call last): File "D:/statashu/dustata1.py", line 4, in <module> subprocess.call(cmd) File "D:\Python37\lib\subprocess.py", line
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摘要：// sfi.Macro提供对Stata宏的访问。 // // 参数 内容 getGlobal(Name) 获取全局宏的内容 getLocal(Name) 获取局部宏的内容 setGlobal(name, value[, vtype]) 设置全局宏的值 setLocal(name, value) 设
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