小哲的博客

Python是一门初学者的编程语言。它是一种高级语言，非常灵活、解释性和面向对象的语言。这是一门非常容易学习、阅读和维护的语言，编写的程序非常简洁。Python解释器适用于多种操作系统，如Windows、Linux和Mac OS。使它更加有用的其他特性包括其可移植性和可扩展性。大多数技术专家认为，但它在一开始也是编译语言。。。本文重点介绍了11个最佳的Python编译器和解释器，适用于Python程序员。

Python读取键盘输入读取单行输入raw_input()/input()返回的结果中不包含末尾的换行符sys.stdin.readline()返回的结果包含了末尾的换行符\n读取多行输入编程案例：题目描述：牛牛想尝试一些新的料理，每个料理需要一些不同的材料，问完成所有的料理需要准备多少种不同的材料。输入描述：每个输入包含1个测试用例。每个测试用例的第i行，表示完成第i件料理需要哪...

远程执行Linux脚本和命令对于 paramiko 安装直接 pip 或者 PyCharm 。完全可以用 paramiko 单纯的执行 Shell 命令查看结果和上传下载文件。paramiko 实现了 SSHv2 协议（底层使用 cryptography ），包含两个核心组件：SSHClient 和 SFTPClient 。SSHClient 是对 SSH 会话的封装，用于执行远程命令，SFT...

问题：Django 模型，MySQL数据库配置这个问题该如何解决？

Python数据预处理—归一化，标准化，正则化关于数据预处理的几个概念归一化 (Normalization)：属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0）之间，这可以通过preprocessing.MinMaxScaler类实现。常用的最小最大规范化方法(x-min(x))/(max(x)-min(x))除了上述介绍的方法之外，另一种常用的方法是将属性缩放到一个指定的最大和最小值（通常是1-0...

NumPy基础ndarry数组对象NumPy是Python的一个高性能科学计算和数据分析基础库，提供了功能强大的多维数组对象ndarray。jupyter notebook快速执行代码的快捷键：鼠标点击选中要指定的代码框，Shift + Enter组合键直接执行代码框中的全部代码。    Alt + Enter组合键执行完代码框中的代码在代码框的下面再添加一个空代码框。1、创建数组...

python－－数据清洗1.数据错误：错误类型– 脏数据或错误数据• 比如, Age = -2003– 数据不正确• ‘0’ 代表真实的0，还是代表缺失– 数据不一致• 比如收入单位是万元，利润单位是元，或者一个单位是美元，一个是人民币– 数据重复2.缺失值处理：处理原则–缺失值少于20%•连续变量使用均值或中位数填补•分类变量不需要填补，单算一类即可，或者用众数填补–缺失值在20%-80%•填补...

首先，模拟生成10个样本数据：在pandas中，实现分组操作的代码很简单，仅需一行代码，在这里，将上面的数据集按照字段进行划分：这个生成的是啥呢？对data进行了groupby后发生了什么？ipython所返回的结果是其内存地址，并不利于直观地理解，为了看看group内部究竟是什么，这里把group转换成list的形式来看一看：转换成列表的形式后，可以看到，列表由三个元组组成，每个元组中，第一个元素是组别（这里是按照company进行分组，所以最后分为了A,B,C），第二个元素的是对应组别下的Da

Pandas是数据分析师，数据科学家必备的数据处理Python库，本文参照SQL语言，分享10个在实际应用中肯定会用到的小技巧。

分箱是一种常见的数据预处理技术，有时也被称为分桶或离散化，可用于将连续数据的间隔分组到“箱”或“桶”中。在本文中将介绍如何使用 Python的Pandas库中的4种方法对数值进行分箱。首先，创建示例数据框上面数据表示1000名学生的0到100分的考试分数。而我们的任务是将数字分数分为值“A”、“B”和“C”的等级，其中“A”是最好的，“C”是最差的。

在使用Python的Pandas库操作DataFrame的时候，经常会遇到处理日期转换、分组统计，标签类型转换的问题，这里介绍三个使用的小技巧，虽然不常用，但是很高效！首先，创建有一个 3 列 100 行的 DataFrame。date 列包含 100 个连续日期，class 列包含 4 个以对象数据类型存储的不同值，amount 列包含 10 到 100 之间的随机整数。

作为最常用的数据分析库，Pandas提供了一种创建图表的简单方法，这种方法可以帮我们快速对数据集进行简单的分析，快速的了解数据集的情况。但是如果需要对数据进行更高级的可视化，可以使用SeabornPlotly等更高级的库。

Python爬虫——静态网页抓取安装Requests pip install requests获取响应内容：import requestsr = requests.get('https://blog.youkuaiyun.com/ARPOSPF')print("文本编码：",r.encoding)print("响应状态码：",r.status_code)print("字符串方式的响应体：",r....

Python爬虫的过程： （1）获取网页 获取网页的基础技术：request、urllib和selenium（模拟浏览器） 获取网页的进阶技术：多进程多线程抓取、登录抓取、突破IP封禁和服务器抓取 （2）解析网页（提取数据） 基础：re正则表达式、BeautifulSoup和lxml 进阶：解决中文乱码...

re.error: bad escape \s at position 0问题展示：Traceback (most recent call last):File “C:/workspace/DeepLog-master/DeepLog/ParseByShell.py”, line 19, in parser.parse(log_file)File “C:\workspace\DeepLo...

Python列表常用操作遍历整个列表magicians = ['alice','david','carolina']for magician in magicians: print(magician.title())创建数字列表使用函数range()for value in range(1,5): print(value)使用range()创建数字列表使用函数lis...

类及其常用操作创建类在Python中，首字母大写的名称指的是类。class Dog(): """一次模拟小狗的案例""" def __init__(self, name, age): """初始化属性name和age""" self.name = name; self.age = age; def sit(self)...

文件读写从文件中读取数据读取整个文件创建一个测试文件test.txt，内容如下：3.14159265358979323842643383279读取该文件中的所有内容：with open('test.txt') as file_object: contents = file_object.read() print(contents)open()： 打开文件。要以任何...

Python项目：外星人入侵Python编程入门项目1：外星人入侵安装Pygame开始游戏项目Python编程入门项目1：外星人入侵使用Pygame，一组功能强大而有趣的模块，可用于管理图形、动画乃至声音，能够更轻松地开发复杂的游戏。安装Pygame在windows操作系统中安装Pygamepip install pygame开始游戏项目...

Python编程入门：数据可视化数据可视化是指通过可视化表示来探索数据，它与数据挖掘紧密相关，而数据挖掘指的是使用代码来探索数据集的规律和关联。数据集可以是一行代码就能表示的小型数字列表，也可以是数以吉字节的数据。安装matplotlib...

Django Web应用程序基于Django 开发一个名为“学习笔记”的项目，这是一个在线的日志系统，能够记录所学习的有关特定主题的知识。建立项目要编写一个名为“学习笔记”的Web应用程序，让用户能够记录感兴趣的主题，并在学习每个主题的过程中添加日志条目。“学习笔记”的主页对这个网站进行描述，并邀请用户注册或登录。用户登录后，可以创建新主题、添加新条目以及阅读既有的条目。建立虚拟环境要使...

Django Web应用程序（2）Web应用程序的核心是任何用户都能够注册账户并能够使用它，不管用户身在何方。这里，我们将实现一个用户身份验证系统。创建一个注册页面，使用户创建账户，并让有些页面只能供已登录的用户访问。然后修改一些视图函数，使用户只能看见自己的数据。让用户能够输入数据建立用于创建用户账户的身份验证系统之前，先添加几个页面，让用户能够输入数据，包括添加新主题、添加新条目以及编辑...

Django Web应用程序（3）本文主要内容为对项目“学习笔记”设置样式并对其进行部署。为设置样式，将使用Bootstrap库；另外，我们还将把项目部署到Heroku，这个网站能够让我们能够将项目推送到其服务器，让任何有网络连接的人都可使用它。而且，我们还将使用版本控制系统Git来跟踪对这个项目所做的修改。设置项目“学习笔记”的样式应用程序django-bootstrap3使用Boot...

Numpy百题大冲关介绍NumPy 是 Python 语言的一个第三方库，其支持大量高维度数组与矩阵运算。此外，NumPy 也针对数组运算提供大量的数学函数。机器学习涉及到大量对数组的变换和运算，NumPy 就成了必不可少的工具之一。基础部分导入 NumPy：查看 NumPy 版本信息：import numpy as npnp.__version__创建数组NumPy 的主...

interval 库的快速入门使用 Python 进行数据处理的时候，常常会遇到判断一个数是否在一个区间内的操作。我们可以使用 if else 进行判断，但是，既然使用了 Python，那我们当然是想找一下有没有现成的轮子可以用。事实上，我们可以是用 interval 这一个库来完成我们需要的操作。区间判断基础最基础的区间判断操作就是先创建一个区间几个，然后使用 in 来判断一个数是否存在于...

很多Pytorch深度学习初学者在着手开发深度学习项目的时候，看了一些GitHub上开源的项目，感觉里边文件和文件夹很多不知道哪些是需要自己构建的文件，哪些是运行时生成的文件。为什么这些深度学习项目代码结构是这样或那样的？是否有一套比较通用的项目代码结构？本文就这个问题给出一些自己的建议。

Scrapy爬虫框架小试牛刀：爬取某论坛招聘信息背景Scrapy工作原理创建项目创建爬虫确定数据爬取思路编写对象：item.py制作爬虫：muchongrecruit.py存储内容：pipelines.py相关配置：settings.py调试和运行爬虫：run.py启动爬虫未解决的问题参考资料背景又到了一年中最繁忙的春季招聘时间，IT世界的各路大神蠢蠢欲动，我等小白在夹缝中寻找生存空间。为了更方便获取特定领域的招聘信息，我连夜肝了三个小时，终于使用Scrapy框架成功获取特定的招聘信息，并保存为json

最近又到了招聘季，有那么多招聘网站，我们该如何根据关键词找出合适的招聘信息呢？本文根据之前的scrapy爬虫结果，对数据进行过滤，寻找合适的职位信息。

Scrapy爬虫框架快速上手1. 网络爬虫技术2. Scrapy框架简介3. Scrapy框架的基本构成1. 网络爬虫技术任何网络爬虫程序都是将我们浏览网页的行为自动化、程序化，因此一般都要按照如下步骤进行：（1）准备需要访问的网页完整地址。即网页的域名加上查询字符串。（2）得到所要访问的网页地址后，还需要确定访问方式。一般来说，有两种方式：GET或者POST。（3）提交网页请求后，即可获得请求的响应，即Response，通常会得到这个网页源码。（4）得到网页源码后，需要对信息进行分解，从结构化

3个Python时间序列分析工具包1. tsfresh2. tslearnsktime总结参考资料时间序列分析是一种经典问题，常见的场景有时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。这里介绍三个时间序列分析相关的工具包：tsfreshtslearnsktime我们主要对三个时序工具包进行简要介绍， 包括这些工具包的功能定位，主要特色及其优劣等，并列出了相关的说明文档和Github地址，以供详细查阅。1. tsfresh主页地址为：https://tsfresh.com/tsfresh是

用Python分析资产收益的典型化事实什么是典型化事实？分析案例1. 资产收益的非高斯分布1.1 使用观察到的收益的均值和标准差计算正态概率密度函数（PDF）:![正态概率密度函数](https://img-blog.csdnimg.cn/79e63f99298d4f7ca393ec72e7a0b567.png?x-oss-process=image/watermark,type_ZHJvaWRzYW5zZmFsbGJhY2s,shadow_50,text_Q1NETiBA6ZWw5YiA6Z-t6I-c,

Pecan源码阅读——装饰器和请求方法Pecan源码阅读装饰器请求方法Pecan存在的问题Pecan源码阅读上一篇介绍了Pecan的配置文件和路由过程，本文介绍Pecan中的装饰器和请求方法。装饰器装饰器定义在decorators.py中，其中最重要的就是expose，它标识了这个被装饰的方法可以被路由找到。__all__ = [ 'expose', 'transactional', 'accept_noncanonical', 'after_commit', 'after_rol

Pecan源码阅读——配置文件和路由分析Pecan源码阅读配置文件路由分析Pecan源码阅读接上一篇博文中讲到的Pecan项目创建和运行过程，本文中，我们介绍Pecan中的配置文件和对路由过程分析。配置文件创建的Pecan项目中默认的配置文件是config.py，该文件是从scaffolds中的模板copy的。具体内容如下：# Server Specific Configurations# 启动的默认的host和portserver = { 'port': '8080', 'h

Pecan源码阅读Pecan源码阅读源码目录结构创建Pecan项目Pecan源码阅读Pecan源码下载地址为：https://github.com/pecan/pecangit clone https://github.com/pecan/pecan.git这里，使用Pycharm工具查看Pecan的源码。源码目录结构创建Pecan项目根据官方文档，创建Pecan的命令如下：pecan create test_project从源码的角度理解创建过程创建Pecan项目用到了bin目录

Pecan学习：基础入门WSGIPecanWSGI在正式了解Pecan之前，需要介绍WSGI的基本原理：WSGI：全称是Web Server Gateway Interface，WSGI不是服务器，python模块，框架，API或者任何软件，只是一种规范，描述web server如何与web application通信的规范。server和application的规范在PEP 3333中有具体描述。要实现WSGI协议，必须同时实现web server和web application，当前运行在WSGI

Pecan官方文档解读Introduce to pecanWhat is pecan?What are its characteristics?Create the first pecan applicationRun the pecan applicationPecan configuration fileEntry to the applicationControllers and RoutingPecan’s Routing AlgorithmInteracting with the Request

Python创建虚拟环境的三种方式比较Python创建虚拟环境的三种方式首先：为什么需要虚拟环境？Pipenv vs Virtualenv vs Conda1. Virtualenv2. Pipenv3. Conda参考资料Python创建虚拟环境的三种方式首先：为什么需要虚拟环境？在使用Python语言时，通过pip（pip3）来安装第三方包，但是由于pip的特性，系统中只能安装每个包的一个版本。但是在实际项目开发中，不同项目可能需要第三方包的不同版本，迫使我们需要根据实际需求不断进行更新或卸载相应

收藏：30个Python Web开发框架介绍1. Bobo2. Bottle3. CherryPy4. Cyclone5. Flask6. Itty-Bitty7. Klein8. Morepath9. ObjectWeb10. Pecan11. Pyramid12. Tornado13. web.py14. Wheezy Web15. Falcon16. web2py17. Quixote18. API Star19. Twisted20. Sanic21. Japronto22. TurboGears2

由slice和indices引发的对Python中切片操作的思考Python中slice和indices的使用案例Python中的切片魔术方法_\_getitem()__和__setitem()_\_切片在__getitem__和__setitem__中的行为slice类和indices方法自定义支持索引的类总结参考资料Python中slice和indices的使用案例一般来说，内置的slice()函数会创建一个切片对象，可以用在任何允许进行切片操作的地方。首先，看一下slice的用法：# slic