---江北

摘要： 一、介绍 Pandas是一个开源的，BSD许可的库（基于numpy），为Python编程语言提供高性能，易于使用的数据结构和数据分析工具。 官方中文文档：https://www.pypandas.cn/docs/ 本次演示使用数据来自github：https://github.com/jakevdp 阅读全文

摘要： 一、什么是numpy Numpy提供了一个在Python中做科学计算的基础库，重在数值计算，主要用于处理多维数组（矩阵）的库。用来存储和处理大型矩阵，比Python自身的嵌套列表结构要高效的多。本身是由C语言开发，是个很基础的扩展，Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础。 二、快速入门n 阅读全文

摘要： 一、什么是IPython IPython的开发者吸收了标准解释器的基本概念，在此基础上进行了大量的改进，创造出一个令人惊奇的工具。在它的主页上是这么说的：“这是一个增强的交互式Python shell。”具有tab补全，对象自省，强大的历史机制，内嵌的源代码编辑，集成Python调试器，%run机制 阅读全文

摘要： 1.官方文档 https://sqlparse.readthedocs.io/en/latest/ 2.快速开始 使用pip或者conda安装： 使用官网示例快速入门，使用sqlparse的三大常用功能： 输出如下： 3.实例 阅读全文

摘要： 一、安装库 使用conda安装： conda install requests 如果出现解析环境问题，需要激活conda环境： https://www.cnblogs.com/jdemarryme/p/8745138.html 之后就可以使用conda list查看已安装的库了（激活环境：https 阅读全文

摘要： 一、全量同步 1.简单字段同步 本文以mysql -> mysql为示例： 本次测试的表为mysql的系统库-sakila中的actor表，由于不支持目的端自动建表，此处预先建立目的表： CREATE TABLE `actor_copy` ( `actor_id` smallint(5) unsig 阅读全文

摘要： 以Mysql为例： 要操作关系数据库，首先需要连接到数据库，一个数据库连接称为Connection； 连接到数据库后，需要打开游标，称之为Cursor，通过Cursor执行SQL语句，然后，获得执行结果。 1。安装驱动 $ pip install mysql-connector-python --a 阅读全文

摘要： 见名知意，一系列用于URL的操作 当然了，主要是用于web爬虫等处理（发送Get/Post请求，处理响应等），暂不展开， 参考：https://www.liaoxuefeng.com/wiki/1016959663602400/1019223241745024 其他几个相关模块：HTML_Parse 阅读全文

摘要： (1)hashlib hashlib提供了常见摘要算法：如MD5，SHA1等等 一个md5的加密示例如下： 更多示例，参考如下： https://blog.csdn.net/qq_31726841/article/details/82464990 (2)hmac 示例代码如下： 阅读全文

摘要： 1.namedtuple 主要用来定义一种数据类型：它具有Tuple的不变性，而且又能通过属性来访问 例如定义坐标： 注意此处，Point对象是tuple的一种子类，他只能有2个属性 2.deque 双向链表，相比于List，插入删除更快！ 3.defaultdict 使得dict在KeyError 阅读全文