星辰火之梦

模块可以让你轻松地定义程序期望接收的参数，并自动生成帮助信息。位置参数是必须传递的参数，并且其顺序很重要。在 Python 中，你可以使用。可选参数不是必须的，通常使用。模块来处理命令行参数。方法来添加命令行参数。将上述代码保存为例如。

确保你的 JSON 文件是以 UTF-8 编码保存的，并且没有 BOM（字节顺序标记）。如果你必须处理包含多个独立 JSON 对象的文件，可以逐行读取文件并解析每一行作为单独的 JSON 对象。当你运行上述 Python 程序，并按照提示进行操作时，你可以查看这个 JSON 文件的内容，并对其进行编辑，比如修改。如果你确实需要存储多个 JSON 对象，考虑将它们放入一个数组中，或者每个对象保存为单独的文件。：JSON 文件中可能包含了多于一个顶级对象或数组，或者有额外的字符（如注释、多余的逗号等）。

pybind11是一个用于在 C++ 和 Python 之间创建绑定的库，使得 C++ 函数和类可以被 Python 脚本调用。下面是一个简单的步骤指南，展示如何使用pybind11来创建一个扩展模块，该模块包含一个简单的 C++ 函数，并在 Python 中调用它。

C++有许多流行的编译器，每个编译器都有其独特的特点和用途。: GCC是一个开源的编译器套件，支持多种编程语言，包括C和C++。它是一个功能强大且广泛使用的编译器，在Linux系统中尤为流行。: MSVC是Microsoft提供的专有的C++编译器，通常与Visual Studio集成使用。它是Windows平台上主要的C++编译器之一。: Clang是一个开源的C、C++和Objective-C编译器，由LLVM项目开发。Clang的优点包括更快的编译速度、更好的错误消息和诊断等。

偶尔看到的练习小项目，在此分享一下：In numerical computing in python, NumPy is essential. I’m writing simple (a few lines for each problem) but hopefully helpful exercises based on each of numpy’s functions. The outline will be as follows.

可以把cupy看做numpy的GPU版本，使用GPU强大的并行计算能力。numpy是很重要的基础设施库，许多库都是基于它构建的，比如：Scipy,Pandas,Matplotlib,Scikit-learn,Statsmodels,SymPy等。由此可见numpy的重要性，而cupy作为其GPU版本，对于需要使用GPU加速计算的项目更加重要。

正则表达式是由（例如"a",“b”,“c"等）以及（例如”+“,”-“,”^"等）组成的文字模式。举个例子，[a-z]这个正则表达式就代表了匹配所有的小写字母(“a”,“b”,“c”,…输出一般大写字母，小写字母，数字均为普通字符，其他字符中一部分是有特别含义的特殊字符(如"-")，其余部分为普通字符。特殊字符需要在后面的语法规则里面慢慢了解，记忆和掌握。

指正则表达式，指待处理文本。re.match()re.split()re.sub()re.findall()返回字符串列表，无位置信息；re.finditer()相当于返回匹配对象列表，有位置信息。根据是否关注子串位置，选择合适函数。

主要功能就是读取csv文件获得一组x,y数据，简单处理后进行画图，然后不断分析，最后输出csv表格。比如，分析某段时间价格波动幅度，可以先用券商或经纪商的接口不断获取数据存储到csv文件，然后利用python读取数据，进行必要的数据分割处理，绘画图像找到需要的特征，图像得到结果后，改代码输出csv数据。我写这个代码主要做金融市场流动性分析，就是某时段某价格区间能够承受的资金量统计分析以及卖价买价差值随时间段动态分析。

在实际应用中我们进行数据处理与分析时，往往涉及大量的表格。一般来说，使用Python的专业数据分析处理工具包，完全可以胜任我们的大多数需求，比如Numpy+Pandas。但是有时候往往我们对表格数据的操作是很简单的，不需要太过复杂的操作，所以使用专业的数据分析工具包，有点杀鸡用牛刀的感觉。如果没有接触过专业数据分析工具，光是学习成本就不小，但是你可能仅仅需要对若干表格数据做个平均值之类的操作，属实浪费时间了。因而，我们针对表格操作，设计了一套非常简易的操作方案，适合小白和简单表格程序化处理。

设n为一正整数，则欧拉函数φn等于0∼n−1中与n互素的整数个数比如φ54，因为0~5中， 1,2,3,4均与5互素，即最大公约数为1。

"""Utility code: URL-->Request-->Document-->BeautifulSoup"""import urllib.parseimport osimport requestsimport bs4def get_request(url): ''' Open a connection to the specified URL and if successful read the data. Inputs:

打开一个文本文件，用于读取(read)，文件不存在直接报错f = open("F:\\test.txt", "r")content = f.read()指定编码方式打开一个文本文件，用于读取(read)，文件不存在直接报错。不指定为默认编码UTF-8f = open("F:\\test.txt", "r", encoding="GBK")content = f.read()打开一个...

文件路径os.path基本使用os.path.exists(path) Test whether a path exists. Returns False for broken symbolic links.os.path.getatime(filename) Return the last access time of a file, reported by...