cheng_ji的专栏

ddddocr是一个轻量级的 OCR（光学字符识别）库，适用于识别图片中的文字，包括验证码等图像文本。要使用ddddocr。

你可以使用pandas库来读取 CSV 文件，然后通过一些格式化操作将数据转换为 JSONL 格式并写入文件。JSONL（JSON Lines）格式是一种每行一个 JSON 对象的文件格式。下面是一个示例，演示了如何使用pandas。

如果遇到中文乱码问题，通常是因为默认的字符编码方式不是 UTF-8。为了解决这个问题，你可以在调用。这个参数可以确保中文字符被正确编码为 UTF-8，而不是被转义为 Unicode 字符串。文件中的中文就不会出现乱码了。

zip()是 Python 中非常有用的内建函数，能够将多个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）打包成一个迭代器，它将对应位置的元素组合成元组，并返回一个由这些元组组成的迭代器。通常用于并行处理多个可迭代对象。

使用datetime模块可以方便地进行日期和时间的创建、格式化、解析和操作。常见操作包括获取当前时间、格式化日期、日期加减、比较日期等。strptime和strftime分别用于解析和格式化日期。timedelta用于日期和时间的加减。这些是 Python 中处理日期和时间格式数据的常见方法。如果有任何进一步的操作需求或问题，欢迎继续提问！

这些复制方法会根据容器类型（如列表、字典等）不同的行为来决定如何复制对象。我们将分别介绍它们的用法和区别。

Python的作用域遵循LEGB规则（Local -> Enclosing -> Global -> Built-in）。使用global和nonlocal关键字可以影响变量的作用域。变量的作用域决定了它的生命周期和访问方式，理解作用域对于避免错误和调试非常重要。如果你有具体的作用域问题或更深的探讨，随时可以提出来！

在Python中对MySQL的操作通常通过或PyMySQL库进行，以下是一个简单的对MySQL操作的封装示例，使用。你可以根据实际需求选择适合的库。

通过封装类，你可以更加方便地管理和发送HTTP请求，同时避免每次都重复编写相同的请求逻辑。这种封装使得网络请求更加简洁且具有一定的容错能力，适合在实际项目中使用。

Parquet是一种开源的列式存储格式，最初由 Apache Hadoop 项目中的 Apache Hive 和 Apache Drill 开发，后被广泛应用于大数据处理和分析。Parquet 格式的特点使其特别适合大规模的数据分析工作，尤其是在分布式计算系统中，如 Apache Spark 和 Apache Hive。Parquet 文件格式是一种高效、适用于大数据处理的列式存储格式，广泛应用于数据仓库和分布式计算系统中。通过pandas与pyarrow或。

使用 Python 的pandas库与 MySQL 数据库进行交互是非常常见的任务。pandas提供了一个非常方便的方法read_sql()和to_sql()，能够直接读取和写入 MySQL 数据。结合SQLAlchemy或pymysql作为 MySQL 的连接器，可以轻松实现数据的传输。

在pandas中，数据导入和导出是常见且非常重要的操作。pandas。

在Python中，pandas是一个非常强大的数据处理库，广泛用于数据分析、数据清洗、数据处理等任务。Series和DataFrame。

Python 提供了强大的threading模块来支持多线程编程，通过线程池、锁、事件等机制，我们可以高效地处理并发任务。虽然由于 GIL 的存在，Python 的多线程并不能在 CPU 密集型任务中显著提升性能，但在 I/O 密集型任务中，多线程的使用可以极大提高效率。

正则表达式是一种用来描述字符串模式的工具，它允许你根据特定的规则来搜索、匹配、替换字符串。正则表达式通过一些特殊的符号和规则来描述字符串的匹配模式，常用于文本搜索、替换、验证和提取。元字符是正则表达式中具有特殊含义的字符，它们通常用于定义模式匹配的规则。模块来支持正则表达式的使用，允许用户进行模式匹配、搜索、替换等操作。具体使用时，还需要根据正则的基础语法进行拼接和使用，欢迎大家留言讨论。你可以组合多个条件来进行复杂的匹配。如果你需要找出字符串中所有的匹配项，可以使用。假设你要匹配常见格式的电话号码，如。

在 Python 中，虚拟环境用于创建一个隔离的工作空间，避免不同项目间的依赖冲突。通过虚拟环境，你可以在每个项目中使用特定版本的库，而不影响系统范围或其他项目中的库。

函数的其他高级用法

在 Python 中，函数是组织和封装代码的基本单元，允许你将代码分解为可重复使用的模块。函数可以帮助提高代码的可读性、可维护性和复用性。

生成器是 Python 中非常强大的工具，能够高效地处理大量数据、无限序列和延迟计算。通过yield关键字，生成器函数能够暂停执行并在下次迭代时恢复，从而节省内存并提高性能。生成器不仅可以用于数据流处理，还可以用于控制复杂的迭代逻辑。在需要大规模数据处理或流式计算时，生成器是非常合适的选择。

在 Python 中，遍历是一个非常常见且重要的操作，通常用于迭代列表、字典、元组等数据结构。以下是一些常见的遍历用法，涵盖了不同的数据类型和用法。

该篇介绍的是python中类相关的一些常见操作，定义类，类的实例化，类的继承、多态等内容

在Python中，文件的读写是一个常见的操作。以下是一些常见的文件操作，包括打开文件、读取文件、写入文件和关闭文件等。

源类型目标类型转换方法示例intfloatfloat()float(5)→5.0floatintint()int(5.7)→5intfloatstrstr()str(5)→"5"strintfloatint()float()listtupletuple()→(1,2)tuplelistlist()→[1,2]listtuplesetset()→{1,2}setlisttuplelist()tuple()→[1,2]strlist。

方法优点缺点推荐场景运算符简单直观效率较低，尤其是多个拼接时少量字符串拼接join()高效，适用于拼接多个字符串需要先将字符串放入可迭代对象拼接多个字符串f-string简洁、易读、易调试仅适用于 Python 3.6 及以上插入变量，格式化字符串格式化简单，适合少量变量格式化难以处理复杂格式旧代码或简单格式化灵活，支持位置和关键字参数格式化语法较长，复杂格式时略显繁琐复杂格式化和动态字符串拼接StringIO高效拼接大量字符串语法较复杂，不适合小规模拼接拼接大量字符串。

在 Python 中封装 Redis 操作工具类，可以方便地在应用程序中复用 Redis 操作，简化 Redis 操作的复杂度，并提供统一的接口。这里给出一个基本的 Redis 操作工具类封装，使用redis-py库，这个库是 Python 与 Redis 交互的标准库。