
Python
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Python--并发编程--协程
协程是轻量级的线程,它是程序员管理的并发机制,使得在一个线程中程序可以在多个函数之间交替运行。Python中主要通过asyncio模块实现协程。需要注意的是,此时并不会执行协程函数的内部代码。方法并发运行可等待对象,并进入阻塞状态直到满足。方法运行多个协程函数时 ,协程之间是。方法运行协程函数时,协程之间是。协程函数的调用结果。关键词修饰的对象,包括。原创 2024-07-08 21:43:43 · 302 阅读 · 0 评论 -
Python--线程基础
主要讲解Python中多线程编程的基础知识原创 2024-07-02 16:13:57 · 1096 阅读 · 0 评论 -
Python--进程基础
主要讲解Python中并发编程中,进程的创建,阻塞,进程锁和进程间通信的基本使用的讲解原创 2024-07-01 09:40:05 · 1070 阅读 · 0 评论 -
并发编程基础概念
主要讲解并发编程时涉及的基础概念的讲解原创 2024-06-28 21:33:00 · 842 阅读 · 1 评论 -
Loguru_No.1_对于官网部分内容的理解
记录python中logurn包进行日志处理的基本使用方法,主要是基于官网的案例进行理解和解释。原创 2022-11-13 19:56:50 · 939 阅读 · 0 评论 -
sqlalchemy_No2_创建数据库引擎
介绍了如何在sqlalchemy中创建连接数据库引擎,以及数据库url中包含特殊字符的如何处理,常用数据库的url的格式原创 2022-10-22 16:29:15 · 1360 阅读 · 0 评论 -
sqlalchemy_No1_简介及快速入门
sqlalchemy的结构,及简单的示例原创 2022-10-22 14:58:49 · 814 阅读 · 0 评论 -
orm_No1_简介
ORM的概念,对应关系,优点和缺点,python中常见的实现包原创 2022-10-22 13:09:30 · 334 阅读 · 0 评论 -
Python_Nox_yield的用法
讲述了在python中yield表达式如何理解,执行过程,如何使用。原创 2022-10-20 09:44:05 · 239 阅读 · 0 评论 -
Python练习题
Python练习题原创 2021-12-29 11:43:46 · 264 阅读 · 0 评论 -
HTTP方法
1.什么是HTTP?超文本传输协议(HTTP)的设计目的是保证客户端与服务器之间的通信。HTTP的工作方式是客户端与服务器之间的请求-应答协议。2.HTTP请求方法方法 说明 GET 从指定的资源请求数据。 POST 向指定的资源提交要被处理的数据。 HEAD 与GET相同,但只返回HTTP报文头,不返回文档主体。 PUT 上传指定的URI表示。 DELETE 删除指定资源。 OPTIONS 返回服务器支持的HTTP方法。原创 2021-11-18 21:58:09 · 242 阅读 · 0 评论 -
Python--正则学习--组
1.组的概念import re#这里侧重讲解正则中组的概念resource ="固定电话1:0518-888888888,固定电话2:0519-99999999"#获取区号pattern_nogroup ='[^0-9]{4}\d:\d{4}'result_nogroup = re.findall(pattern_nogroup,resource)print(result_nogroup)print("*******************************************原创 2021-11-16 22:47:11 · 599 阅读 · 0 评论 -
Python--正则学习
1.特殊字符特殊字符 字符说明 . 代表除换行符外的任何字符 ^ 代表字符串的开头 $ 代表字符串的结束,或者代表下一行的前面字符串 * 代表字符重复0次或多次,属于贪婪模式 + 代表字符重复1次或多次,属于贪婪模式 ? 代表字符出现0次或1次 *?,+?,?? 非贪婪模式 {m,n} 代表字符重复m到n次 {m,n}? 非贪婪模式 \\ 代表\ [] 代表[]中的一些列字符 |原创 2021-11-14 21:48:16 · 1523 阅读 · 0 评论 -
数据分析--数据合并
数据合并在日常的数据处理中,经常需要将两张表拼接起来使用,在SQL中对应的操作是join,在Pandas中则是merge函数实现。merge函数的作用是用来拼接两张表,那么拼接时自然就需要将用户信息--对应地进行拼接,所以进行拼接的两张表需要有一个共同的识别用户的键。总结来说,整个merge的过程就是将信息--对应匹配的过程。数据拼接的时候有四种方式:inner,left,right和outer代码import pandas as pdimport numpy as npdf_1原创 2021-05-18 17:16:41 · 1528 阅读 · 0 评论 -
数据分析--分组处理
分组处理代码import pandas as pdimport numpy as npcompany =["A","B","C"]#this is the datadata = pd.DataFrame({ "company":[company[x] for x in np.random.randint(0,len(company),10)], "salary":np.random.randint(5,50,10), "age":np.random.randint(原创 2021-05-18 14:14:12 · 614 阅读 · 0 评论 -
数据分析--各行数据的处理
Map, apply, applymap详解import numpy as npimport pandas as pdboolean = [True, False]gender = ['男', '女']color = ['white', 'black', 'red', 'green']data = pd.DataFrame( { "height":np.random.randint(150,190,100), "weight":np.random.ra原创 2021-05-14 16:26:19 · 397 阅读 · 0 评论