【Python基础第8期】任务4打卡

本文深入探讨Python函数定义、参数、作用域及返回值,详解文件读写、Excel及CSV操作,os与datetime模块应用,助您掌握Python核心技能。

【Python基础第8期】任务4打卡

1)函数关键字
2)函数的定义
3)函数参数与作用域
4)函数返回值
5)file:打开文件方式(读写两种方式)、文件对象的操作方法、学习对excel及csv文件操作
6)os模块
7)datetime模块

一、函数

定义一个函数
你可以定义一个由自己想要功能的函数

函数代码块以 def 关键词开头,后接函数标识符名称和圆括号()。
任何传入参数和自变量必须放在圆括号中间。圆括号之间可以用于定义参数。
函数的第一行语句可以选择性地使用文档字符串—用于存放函数说明。
函数内容以冒号起始,并且缩进。
return [表达式] 结束函数,选择性地返回一个值给调用方。不带表达式的return相当于返回 None。

函数参数与作用域
在 python 中,类型属于对象,变量是没有类型的。
以下是调用函数时可使用的正式参数类型:
必备参数
关键字参数
默认参数
不定长参数
必备参数
必备参数须以正确的顺序传入函数。调用时的数量必须和声明时的一样。

二、file

Python File(文件) 方法
open() 方法
Python open() 方法用于打开一个文件,并返回文件对象,在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数,如果该文件无法被打开,会抛出 OSError。

注意:使用 open() 方法一定要保证关闭文件对象,即调用 close() 方法。

open() 函数常用形式是接收两个参数:文件名(file)和模式(mode)。

三、os模块

os 模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录。常用的方法如下表所示:

序号 方法及描述
1
os.access(path, mode)

检验权限模式
2
os.chdir(path)

改变当前工作目录
3
os.chflags(path, flags)

设置路径的标记为数字标记。
4
os.chmod(path, mode)

更改权限
5
os.chown(path, uid, gid)

更改文件所有者
6
os.chroot(path)

改变当前进程的根目录
7
os.close(fd)

关闭文件描述符 fd
8
os.closerange(fd_low, fd_high)

关闭所有文件描述符,从 fd_low (包含) 到 fd_high (不包含), 错误会忽略
9
os.dup(fd)

复制文件描述符 fd
10
os.dup2(fd, fd2)

将一个文件描述符 fd 复制到另一个 fd2
11
os.fchdir(fd)

通过文件描述符改变当前工作目录
12
os.fchmod(fd, mode)

改变一个文件的访问权限,该文件由参数fd指定,参数mode是Unix下的文件访问权限。
13
os.fchown(fd, uid, gid)

修改一个文件的所有权,这个函数修改一个文件的用户ID和用户组ID,该文件由文件描述符fd指定。
14
os.fdatasync(fd)

强制将文件写入磁盘,该文件由文件描述符fd指定,但是不强制更新文件的状态信息。
15
os.fdopen(fd[, mode[, bufsize]])

通过文件描述符 fd 创建一个文件对象,并返回这个文件对象
16
os.fpathconf(fd, name)

返回一个打开的文件的系统配置信息。name为检索的系统配置的值,它也许是一个定义系统值的字符串,这些名字在很多标准中指定(POSIX.1, Unix 95, Unix 98, 和其它)。
17
os.fstat(fd)

返回文件描述符fd的状态,像stat()。
18
os.fstatvfs(fd)

返回包含文件描述符fd的文件的文件系统的信息,像 statvfs()
19
os.fsync(fd)

强制将文件描述符为fd的文件写入硬盘。
20
os.ftruncate(fd, length)

裁剪文件描述符fd对应的文件, 所以它最大不能超过文件大小。
21
os.getcwd()

返回当前工作目录
22
os.getcwdu()

返回一个当前工作目录的Unicode对象
23
os.isatty(fd)

如果文件描述符fd是打开的,同时与tty(-like)设备相连,则返回true, 否则False。
24
os.lchflags(path, flags)

设置路径的标记为数字标记,类似 chflags(),但是没有软链接
25
os.lchmod(path, mode)

修改连接文件权限
26
os.lchown(path, uid, gid)

更改文件所有者,类似 chown,但是不追踪链接。
27
os.link(src, dst)

创建硬链接,名为参数 dst,指向参数 src
28
os.listdir(path)

返回path指定的文件夹包含的文件或文件夹的名字的列表。
29
os.lseek(fd, pos, how)

设置文件描述符 fd当前位置为pos, how方式修改: SEEK_SET 或者 0 设置从文件开始的计算的pos; SEEK_CUR或者 1 则从当前位置计算; os.SEEK_END或者2则从文件尾部开始. 在unix,Windows中有效
30
os.lstat(path)

像stat(),但是没有软链接
31
os.major(device)

从原始的设备号中提取设备major号码 (使用stat中的st_dev或者st_rdev field)。
32
os.makedev(major, minor)

以major和minor设备号组成一个原始设备号
33
os.makedirs(path[, mode])

递归文件夹创建函数。像mkdir(), 但创建的所有intermediate-level文件夹需要包含子文件夹。
34
os.minor(device)

从原始的设备号中提取设备minor号码 (使用stat中的st_dev或者st_rdev field )。
35
os.mkdir(path[, mode])

以数字mode的mode创建一个名为path的文件夹.默认的 mode 是 0777 (八进制)。
36
os.mkfifo(path[, mode])

创建命名管道,mode 为数字,默认为 0666 (八进制)
37
os.mknod(filename[, mode=0600, device])
创建一个名为filename文件系统节点(文件,设备特别文件或者命名pipe)。

38
os.open(file, flags[, mode])

打开一个文件,并且设置需要的打开选项,mode参数是可选的
39
os.openpty()

打开一个新的伪终端对。返回 pty 和 tty的文件描述符。
40
os.pathconf(path, name)

返回相关文件的系统配置信息。
41
os.pipe()

创建一个管道. 返回一对文件描述符(r, w) 分别为读和写
42
os.popen(command[, mode[, bufsize]])

从一个 command 打开一个管道
43
os.read(fd, n)

从文件描述符 fd 中读取最多 n 个字节,返回包含读取字节的字符串,文件描述符 fd对应文件已达到结尾, 返回一个空字符串。
44
os.readlink(path)

返回软链接所指向的文件
45
os.remove(path)

删除路径为path的文件。如果path 是一个文件夹,将抛出OSError; 查看下面的rmdir()删除一个 directory。
46
os.removedirs(path)

递归删除目录。
47
os.rename(src, dst)

重命名文件或目录,从 src 到 dst
48
os.renames(old, new)

递归地对目录进行更名,也可以对文件进行更名。
49
os.rmdir(path)

删除path指定的空目录,如果目录非空,则抛出一个OSError异常。
50
os.stat(path)

获取path指定的路径的信息,功能等同于C API中的stat()系统调用。
51
os.stat_float_times([newvalue])
决定stat_result是否以float对象显示时间戳

52
os.statvfs(path)

获取指定路径的文件系统统计信息
53
os.symlink(src, dst)

创建一个软链接
54
os.tcgetpgrp(fd)

返回与终端fd(一个由os.open()返回的打开的文件描述符)关联的进程组
55
os.tcsetpgrp(fd, pg)

设置与终端fd(一个由os.open()返回的打开的文件描述符)关联的进程组为pg。
56
os.tempnam([dir[, prefix]])

返回唯一的路径名用于创建临时文件。
57
os.tmpfile()

返回一个打开的模式为(w+b)的文件对象 .这文件对象没有文件夹入口,没有文件描述符,将会自动删除。
58
os.tmpnam()

为创建一个临时文件返回一个唯一的路径
59
os.ttyname(fd)

返回一个字符串,它表示与文件描述符fd 关联的终端设备。如果fd 没有与终端设备关联,则引发一个异常。
60
os.unlink(path)

删除文件路径
61
os.utime(path, times)

返回指定的path文件的访问和修改的时间。

四、datetime模块

datetime模块提供了以简单和复杂的方式操作日期和时间的类。虽然支持日期和时间算法,但实现的重点是有效的属性提取,用于输出格式和操作。
类 datetime.date
一个理想化的天真日期,假设当前的公历始终是,并且始终是有效的。属性:year,month,和 day。

类 datetime.time
一个理想化的时间,独立于任何特定的日子,假设每天都有24 * 60 * 60秒(这里没有“闰秒”的概念)。属性:hour,minute,second,microsecond,和tzinfo。

类 datetime.datetime
日期和时间的组合。属性:year,month, day,hour,minute,second,microsecond,和tzinfo。

类 datetime.timedelta
表达两者之间的差异的持续时间date,time或datetime实例微秒的分辨率。

类 datetime.tzinfo
时区信息对象的抽象基类。这些 datetime和time类用于提供可定制的时间调整概念(例如,考虑时区和/或夏令时)。

类 datetime.timezone
将tzinfo抽象基类实现为与UTC的固定偏移量的类。

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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