随笔分类 - python模块
摘要：导入 import pytz 用于控制时间的时区 使用 通常结合time模块和datetime模块使用 pytz.country_timezones(‘国家代码’) # 此方法可以拿到某个国家的时区名列表 pytz.timezone('UTC') # 此方法可以生成一个tzinfo对象 # 也是tz
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摘要：导入 import serial 串口的操作 打开串口 ser = serial.Serial(portx,bps,timeout=timeout) # portx为串口号，bps为波特率，timeout为超时的时间 ser.is_open # 返回实例的连接状态，如果连接失败，则为False #
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摘要：导入 import logging 相较于print，更好控制输出在哪个地方，怎么输出及控制消息级别来过滤掉不需要的信息 日志级别及输出 打印到控制台或日志文件 logging.debug(u"aaa") # 打印调试日志，通常显示详细信息 logging.info(u"aaa") # 确认一切按照
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摘要：导入 需要在cmd中使用 使用 使用cd命令调转到程序文件所在目录 pyinstaller -F file.py # -F参数生成单个执行文件 # -D会打包成一个文件夹 # -w表示去掉控制台窗口，如果是命令行参数就不要使用 # -i表示文件图标，后面指定文件名 # -n指定打包文件的名称pyin
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摘要：导入 import threading 该模块实现了多线程操作 线程 当线程需要共享数据时，可能存在数据不同步的问题，此时就引入了锁的概念 某一个线程需要访问共享数据时，就需要请求获得锁定（可能有多个线程位于锁定池，等待获得锁定） 如果此时已经有其他线程获得锁定（最多一个进程获得锁定，处于运行状态）
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摘要：导入 import pymysql 数据库连接及操作 db = pymysql.connect("localhost","testuser","test123","TESTDB" ) # db为返回的连接对象 # 输入参数分别为服务器ip，用户名，密码，指定的数据库 cursor = db.curs
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摘要：导入模块 import pymssql 连接及操作数据库 建立连接 conn = pymssql.connect('ip','sa','password') # 此时就通过了ip，登录名，密码建立了一个连接对象 # 也可以在后面增加一个参数来指定数据库的名称 进行查询 cursor = conn.c
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摘要：导入 import tqdm 在循环内封装，展示循环的进度 主要是封装在循环中使用 for j in tqdm.trange(100): time.sleep(0.1) # 使用tqdm封装的trange()来替代之前的range() for j in tqdm.tqdm([1,2,3]): tim
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摘要：导入 import re 该模块专用于正则表达式匹配 正则表达式 ^ 匹配字符串的开头 $ 匹配字符串的末尾 . 匹配任意字符，除了换行符，当re.DOTALL标记被指定时，则可以匹配包括换行符的任意字符 [...] 用来表示一组字符,单独列出：[amk] 匹配 'a'，'m'或'k' [^...]
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摘要：导入 from matplotlib import xx matplotlib.cm 将标量数据映射到 RGBA 的混合类 主要指的是colormap 上述的名字加上_r，就表示取反 cm.get_cmap(name=None, lut=None) # 返回颜色图实例,输入colormao的名称#
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摘要：导入 import numpy as np 数组的优势在于其可以进行批量操作，而无需借助for循环 应该充分利用这个特性，同时应该避免去遍历数组，这也是十分低效的行为 与pandas不同的是，其在每个轴方向都没有表头，只能使用数字索引 同时pandas也有更多的操作函数 属性 data.shape
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摘要：导入 import matplotlib.pyplot as plt导入 径向柱图
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摘要：导入 import datetime date类 可以构成date对象，使用其属性和方法 datetime.date(year, month, day) # 以上则构成了一个date类对应的date对象 date.max、date.min #date对象所能表示的最大、最小日期 date.resol
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摘要：导入模块 import pandas as pd 数据类型 df.dtypes # 查看数据类型 df["Customer Number"] = df["Customer Number"].astype("int") # 使用astype函数就可以转换数据类型 # 传入的参数为一个字符串# 数据导入
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摘要：导入 import csv 函数 file = csv.reader() #返回一个以行为元素的迭代器用于遍历 这种方法比使用open更好，其可以直接按照行对csv文件分段 但可能会损失精度 最好使用pandas中pd.read_csv()来进行读取
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摘要：导入 import time 包含了三种时间格式 timestamp时间戳，即1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量 struct_time时间元组，由九个元素组成 （在pandas模块中，其可以直接识别struct_time，所以将其转换为时间元组即可） 属性 值 tm_year（
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摘要：导入 import matplotlib.pyplot as plt导入 文本注释 matplotlib.pyplot.annotate(text, xy, *args, **kwargs) 数据： text str 指定注释点的位置： xy (float, float) The point (x,
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摘要：内核密度估计 seaborn.kdeplot(x=None, *, y=None, shade=None, vertical=False, kernel=None, bw=None, gridsize=200, cut=3, clip=None, legend=True, cumulative=Fa
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摘要：stats 使用import scipy.stats as st st.norm.rvs(loc = 0,scale = 0.1,size =10) loc指分布的期望，scale指分布的标准差，size指定返回array的shape（rvs） 也可以使用numpy模块 np.random.norm
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摘要：导入 import matplotlib.pyplot as plt导入 散点图 matplotlib.pyplot.scatter(x, y, s=None, c=None, marker=None, cmap=None, norm=None, vmin=None, vmax=None, alph
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