如何使用装饰器优化Python代码中重复的try-except错误处理。通过定义一个通用装饰器handle_bdh_not_defined，可以统一处理多个函数中相似的异常情况，特别是当未定义数据源"bdh"时的错误提示。装饰器实现方式是将错误处理逻辑封装在外层函数中，通过参数传递自定义错误信息，从而减少代码重复，提高可维护性。文中对比了优化前后的代码结构，说明装饰器在简化代码方面的优势。

本文比较了NumPy的np.select和pandas的df.loc在处理多条件数据时的性能差异。np.select通过向量化操作提供更优性能，适合处理互斥条件和简单逻辑，代码更简洁；而df.loc则灵活性更高，适用于复杂逻辑和逐行处理场景。文章通过具体案例展示了两种方法的使用方式，建议根据实际需求选择：优先考虑性能时使用np.select，需要灵活性时采用df.loc或apply方法。参考文档包含NumPy官方说明和性能优化建议。

不需要安装大数据处理工具，用最简单的方法对大数据进行处理 vs spark

Pip换源 ，解耦

python自动移除excel文件密码

自动移除excel文件密码，可以批量进行

面向对象思维，使用设计模式，让代码可读性更强。

tkinter一个好的布局，让元素能够更好的展示，让功能更加的完善。

解决的方案SQL，按日期排序后只保留第一次出现的数据，这个问题就解决了。保留第一次出现的数据按日进行统计，日数据就是新增的数据。新增人数统计，就是要看比前一天新加的人。用一个SQL语句解决。

在这个特定的用法中，pyqtSignal(pd.DataFrame)定义了一个可以传递pd.DataFrame类型数据的信号，在需要传递pd.DataFrame类型数据时，可以使用该信号进行传递。当dataProcessed信号发射时，该信号会自动将传递的pd.DataFrame类型数据作为参数传递给showResult槽函数，从而在槽函数中可以直接访问该数据。需要注意的是，当定义槽函数时，参数列表的类型和顺序需要与信号传递的参数列表的类型和顺序一致，否则会导致传递的参数无法被正确接收和处理。

chunksize 为每次读取的数据量，可以减少内存的使用。一般笔记本的内存不可能无限大。进行数据统计和数据筛选的的话用这种方式比较方便。chunk可以处理进行分块处理数据。

金额部分增加float64，可以进行还原在使用的格式。通过dtype中定义参数来指定数据的格式。

选择项 QRadioButton。增加到控件中 setLayout。增加到布局中 addWidget。垂直布局QVBoxLayout。水平布局QHBoxLayout。组别 QGroupBox。实现主要是进行嵌套的方法。

Qt Designer 设置

3. 每次取身份证最后一个，每次获取前200，加入到列表中，把加入的数据删除，反复操作。4. 注意：可能最后几组数据会发生问题，出现都是同一个的过多，导致分配不均衡。1.对需要进行排序的身份证进行求和，次数从大到小的身份证进行排列。2.进行一对多匹配。

salt为加密可以自己填写import hashlib# md5加密，加盐def md5(s, salt='****'): s = str(s + salt).encode() #转换成bytes 二进制 m = hashlib.md5(s) return m.hexdigest()

源于pandas做数据分析很好用，map、apply使用的也比较多，非常的耗时间。map性能优于apply我专门有文字讲解。此次再次基础上再次提升# 加速前import timeimport pandas as pdimport numpy as npdef func(x): import math return math.sin(x.a**2) + math.sin(x.b**2)df_size = int(5e6)if __name__ == '__main__':

1.IO操作太慢了，太多的文件需要进行读写效率过于低下了。2. 真实遇到了问题，发现多线程带来的优势。具体案例后期进行完善

python官方定义getattr(object, name[, default])返回对象命名属性的值。name 必须是字符串。如果该字符串是对象的属性之一，则返回该属性的值。例如， getattr(x, ‘foobar’) 等同于 x.foobar。如果指定的属性不存在，且提供了 default 值，则返回它，否则触发 AttributeError。这一句最重要 getattr(x, ‘foobar’) 等同于 x.foobarhasattr(object, name)该实参是一个对

https://blog.youkuaiyun.com/weixin_45631815/article/details/123664339?spm=1001.2014.3001.5502其他配置同前文修改配置文件settingDATABASES = { 'default': { 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 'NAME': 'django_app', 'USER': 'root', 'PASSWO

分析globalname = 'root'def outer(): ''' inner一个闭包函数 ''' name = "武沛齐" def inner(): # 获取全局变量为 # root global name # 修改全局变量为 # 123 name = 123 inner() # 优先获取当前区域函数内的值 print(name) # 武沛齐outer()# 输出的值为修改后的全局变

获取函数名（原函数）import functoolsdef C(func): @functools.wraps(func) def inner(*args, **kwargs): return func(*args, **kwargs) return inner@Cdef hand(): passhand()print(hand.__name__) # hand获取的是调用函数名def C(func): def inner(*arg

# map做每个元素操作def f(x): return x*xr=map(f,[1,2,3,4,5,6,7,8,9])list(r)list(map(str, [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]))# reduce函数 与下一个元素做累计from functools import reducedef add(x,y): return x+yreduce(add,[1,2,3,4,5])# filter函数 过滤def is_odd(n):

class GetInformation(object): def __init__(self, id): self.id = id self.birth_year = int(self.id[6:10]) self.birth_month = int(self.id[10:12]) self.birth_day = int(self.id[12:14]) def get_birthday(self): # 通

# 方法一 transform 单字段 （性能佳）df[df['付款方式']=='支付宝'][['付款人电话','被保险人']].groupby(["付款人电话"]).transform(lambda x:"和".join(x))# 方法二 apply 多字段df[df['付款方式']=='微信'].groupby(["付款人电话"]).apply(lambda x:"和".join(x['被保险人']))...

map、transform 性能优于apply，能用map、transform 不用apply# 映射df.gender.map({'F':0, 'M':1})# lambda 函数df.weight.map(lambda x:x+4)df.weight.transform(lambda x:x+4)

使用gb18030可以解决，gb18030比gbk范围更加广python支持的编码https://docs.python.org/3/library/codecs.html#standard-encodings百度参考https://baike.baidu.com/item/GB18030/3204518

js['rqlb']=js['rqlb'].map({"A":"职工", "B":"居民"})# map({"A":"职工", "B":"居民"}) A 为列表的内容，职工为映射的内容# https://zhuanlan.zhihu.com/p/100064394output.groupby(['yxzjhm'])['自费自理'].cumsum()# 分组累计求和# https://cloud.tencent.com/developer/article/1737664...

方法一：--获取某一天的数据方式--第一步先将jsrq（2008-09-08 22:23:00）转换为2008-09-08格式，通过data_format函数。最后通过where进行查找当天的数据SELECT COUNT(date_format(jsrq,'%Y-%m-%d')) FROM js WHERE date_format(jsrq,'%Y-%m-%d')='2021-05-12'方法二：通过pandas读取数据，然后进行对2008-09-08 22:23:00进行切割，获取第一部分的数

SettingWithCopyWarning: A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame.Try using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead # 用loc 方法来修改值的话不会进行报错， loc[行条件，列名] 进行修改值 summary.loc[summary['身份证号码']=='****','year']='1974' summ

df.to_excel('1.xlsx',header=None)设置header为None即可

解决方法是两个并列的话，写在一起df[(df['******'].str.match('^？？'))&(~df['*****'].str.match('^？？？？'))]

import pandas as pddf=pd.read_excel('文件名.xls')

# 创建数据的类型class dtype(object): def __init__(self,obj,align=False,copy=False): passclass iinfo(object): def __init__(self,int_type): pass def min(self): pass def max(self): passimport numpy as npa=np.dtype.

import numpy as npprint(np.nan == np.nan) # Falseprint(np.nan != np.nan) # True

'''python 的class @property作用是可以再调用images不用加（）,而且可以做到让用户无法修改'''class DataSet(object): def __init__(self): self._images = 1 self._labels = 2 #定义属性的名称 @property def images(self): #方法加入@property后，这个方法相当于一个属性，这个属性可以让用户进行使用，而且用户有没.

"""新增待办；删除已有的待办；标记一个待办为已完成；查看所有待完成和已完成的待办，并且能够区分展示。"""from os.path import existsfrom IPython.display import clear_outputclear_output()# 实现待办管理class Task: def __init__(self,text): self.text=text self.status='未完成' def mark_.

class Person: def __init__(self,name,age,gender): self.name=name self.age=age self.gender=gender def introduce(self): print("Hello,我是"+self.name) print("我今年"+str(self.age)+"岁") print("另外,我是"+self.gen.

直接讲方法。[x for x in res if len(x)>1]通过列表式，判断字段长度来实现词功能。