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摘要: Python有一个内置的函数叫repr,它能把一个对象用字符串的形式表达出来以便辨认,这就是“字符串表示形式”。repr就是通过__repr__这个特殊方法来得到一个对象 的字符串表示形式。如果没有实现__repr__,当我们再控制台里打印一个变量的实例时,得到的字符串可能会是<__main__.O 阅读全文
posted @ 2021-08-23 18:26 美女爱找茬 阅读(210) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: operator 模块提供了一套与Python的内置运算符对应的高效率函数。例如,operator.add(x, y) 与表达式 x+y 相同。 许多函数名与特殊方法名相同,只是没有双下划线。为了向后兼容性,也保留了许多包含双下划线的函数。为了表述清楚,建议使用没有双下划线的函数。 函数包含的种类有 阅读全文
posted @ 2021-08-23 16:04 美女爱找茬 阅读(235) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Infinite iterators: 无穷迭代器 count(start=0, step=1) --> start, start+step, start+2*step, ... -->返回从1开始的无限个自然数序列, # res = itertools.count(1) # for n in re 阅读全文
posted @ 2021-08-18 14:27 美女爱找茬 阅读(164) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、URL解析:urllib.parse urllib.parse模块主要定义了两个类:1、urllib.parse.urlparse 通过一个URL字符串,将该字符串按组件(协议、网络位置、路径等)分解 ; 2、urllib.parse.quote 对特殊字符进行转义 urlparse: 分解UR 阅读全文
posted @ 2021-08-17 12:46 美女爱找茬 阅读(260) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、装饰器 装饰器:装饰函数和类,作用:扩展增加函数和类的功能 二、装饰器的分类 两大类:装饰器函数和装饰器类 三、装饰器函数定义及应用 函数: 封装代码最小单元,提供代码复用性 装饰器函数利用函数的一些特征: 函数可以用为参数; 函数可以作为变量; 函数也可以返回函数; 装饰器函数可以装饰所有的函 阅读全文
posted @ 2021-08-13 13:56 美女爱找茬 阅读(371) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: import pymysql import yaml ''' mysql.connector基本应用 数据库:存储项目数据 验证数据 -->代码取数据库数据与实际结果进行比对 步骤: 1、连接数据库 2、创建游标实例 3、调用游标实例的excute(sql) excute(sql,sql_value 阅读全文
posted @ 2021-08-13 11:32 美女爱找茬 阅读(75) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 目录: 一、logging四大组件 1. 日志器Logger 2. 处理器Handler 3. 过滤器Filter 4. 格式器Formatter 二、Logging的工作流程: 三、设置日志级别 四、输出日志记录 五、日志记录配置 六、其它实用的方法 一、logging四大组件: 记录器(Logg 阅读全文
posted @ 2021-08-12 12:01 美女爱找茬 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、读取excel 或者 CSV时会多出一列index 解决方案: #方法一:导出数据时index设为False df3.to_excel('test.xlsx',index=False) df = pd.read_excel('test.xlsx') print(df) ''' 执行结果: 用户名 阅读全文
posted @ 2021-08-10 15:05 美女爱找茬 阅读(107) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、目录: 缩写和包导入 导入数据 导出数据 创建测试对象 查看、检查数据 数据选取 数据清理 数据处理:Filter、Sort和GroupBy 数据合并 数据统计 二、概览 缩写和包导入 在这个速查手册中,我们使用如下缩写: df:任意的Pandas DataFrame对象s:任意的Pandas 阅读全文
posted @ 2021-08-10 12:18 美女爱找茬 阅读(754) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、Pandas数据结构之Series: 类似于表格中的一个列(column),类似于一维数组,语法: pd.Series(data,index,dtype,name,copy) 二、创建Series对象 点击查看代码 s = pd.Series(data=np.random.randn(5),in 阅读全文
posted @ 2021-08-09 18:57 美女爱找茬 阅读(761) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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