python2016-03-13

最新推荐文章于 2025-12-01 13:49:36 发布
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本文主要介绍了在函数调用中使用关键字参数的方法。关键字参数允许开发者在调用函数时明确指定参数名称，这对于拥有多个参数的函数尤其有用，可以提高代码的可读性和灵活性。
1.关键字参数：例如，函数定义时如果有三个参数，如第三个参数为fn，调用函数时，如果只想传入第一个和第三个参数，那么第三个参数调用形式就必须为fn＝“xxxxxx”，来指定它对应的是第三个参数
xerjava
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[Python从零到壹] 十三.机器学习之聚类算法四万字总结全网首发（K-Means、BIRCH、树状聚类、MeanShift）
杨秀璋的专栏
07-06 2万+
欢迎大家来到“Python从零到壹”，在这里我将分享约200篇Python系列文章，带大家一起去学习和玩耍，看看Python这个有趣的世界。所有文章都将结合案例、代码和作者的经验讲解，真心想把自己近十年的编程经验分享给大家，希望对您有所帮助，文章中不足之处也请海涵。Python系列整体框架包括基础语法10篇、网络爬虫30篇、可视化分析10篇、机器学习20篇、大数据分析20篇、图像识别30篇、人工智能40篇、Python安全20篇、其他技巧10篇。您的关注、点赞和转发就是对秀璋最大的支持，知识无价人有情，希望
python --pandas数据类型
m0_74051333的博客
06-12 1440
知道Pandas中都有哪些数据类型和数据结构，并知道数据类型和数据结构之间的关系 知道时间日期类型作为索引的数据集可以基于时间范围来选取子集 知道时间差类型索引的数据集可以基于时间差范围来选取子集
04 python基础知识 - 03
weixin_53731307的博客
09-04 1071
Python 模块(Module)，是一个 Python 文件，以 .py 结尾，包含了 Python 对象定义和Python语句。包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的 Python 的应用环境。定义一个函数：给了函数一个名称，指定了函数里包含的参数，和代码块结构。打开和关闭文件： 必须先用Python内置的open()函数打开一个文件，创建一个file对象，相关的方法才可以调用它进行读写。返回的列表容纳了在一个模块里定义的所有模块，变量和函数。
python学习笔记 - python版本信息
zfxia的博客
11-27 3514
详细的记录了Python的发行版本及其生命周期
python--pandas统计分析基础
weixin_46361294的博客
07-10 2505
pandas.read_sql_table、pandas.read_sql_query、pandas.read_sql函数参数及其重要参数说明 读取数据库数据 数据库数据存储 将DataFrame写入数据库中，依赖于SQLAlchemy库的create_engine函数创建数据库连接。语法： to_sql方法常用参数及其说明 读/写文本文件 文本文件：由若干行字符构成的计算机文件，典型的顺序文件；CSV：用分隔符分隔的文件格式，文字分隔文件。read_table和read_csv常用参数及其
win10系统使用Faster-RCNN-TensorFlow-python3-master训练自己的数据集（二）
吾名招财的博客
10-05 2533
训练自己的数据集1.建立VOC数据集（1）建立数据集文件结构（2）JPEGImages（3）Annotations（4）ImageSets2.训练数据集（1）下载预训练的VGG16网络模型（2）修改pascal_voc.py（3）修改config.py（4）运行train.py3.测试数据集修改demo.py 1.建立VOC数据集 参考链接：从零开始制作自己的Pascal VOC数据集. 上述参考链接中有标注工具labelimg的下载。 （1）建立数据集文件结构 建立如下格式的文件结构（仿照标准VOC数据集
21-Python Pandas时间序列
qwy715229258163的博客
07-02 899
顾名思义，时间序列（time series），就是由时间构成的序列，它指的是在一定时间内按照时间顺序测量的某个变量的取值序列，比如一天内的温度会随时间而发生变化，或者股票的价格会随着时间不断的波动，这里用到的一系列时间，就可以看做时间序列。在处理时间序列的过程中，我们一般会遇到两个问题，第一，如何创建时间序列；第二，如何更改已生成时间序列的频率。Pandas 为解决上述问题提供了一套简单、易用的方法。下面用 Python 内置的 datetime 模块来获取当前时间，通过该模块提供的now()
python3安装urllib3库_Python--urllib3库详解1
weixin_39641697的博客
11-20 989
原博文2016-12-08 23:11 −Python--urllib3库详解1 　Urllib3是一个功能强大，条理清晰，用于HTTP客户端的Python库，许多Python的原生系统已经开始使用urllib3。Urllib3提供了很多python标准库里所没有的重要特性： 　 1、 线程...相关推荐2019-12-17 15:54 −/usr/lib/python2.7...
python --- 监控客户端是否存活
xwbk12的博客
08-23 2173
手动监控客户端是否存活
python-fbprophet总结
ChasingdreamLY的博客
01-04 5156
 时间序列预测一直是预测问题中的难点，人们很难找到一个适用场景丰富的通用模型，这是因为现实中每个预测问题的背景知识，例如数据的产生过程，往往是不同的，即使是同一类问题，影响这些预测值的因素与程度也往往不同，再加上预测问题往往需要大量专业的统计知识，这又给分析人员带来了难度，这些都使得时间序列预测问题变得尤其复杂。传统的时间序列预测方法通常有如下缺陷：     1. 适用的时序数据过于局限    ...
yid dzzh txm jyrq hsrq 4 111 P0000001 2016-02-03 NULL 5 111 P0000002 2016-02-23 2016-03-03 6 111 P0000008 2016-02-23 2016-03-03 7 111 P0000004 2016-02-28 2016-04-03 8 111 P0000009 2016-03-03 NULL 9 006 P0000002 2016-03-08 2016-03-23 10 006 P0000010 2016-03-08 2016-03-23 11 005 P0000011 2016-03-23 2016-04-08 12 005 P0000012 2016-03-23 2016-04-08 13 006 P0000015 2016-03-23 2016-04-04 14 006 P0000016 2016-03-23 2016-04-04 15 006 P0000017 2016-03-23 NULL 18 005 P0000002 2016-04-08 NULL 19 005 P0000008 2016-04-08 NULL 20 006 P0000013 2016-04-08 NULL 21 004 P0000012 2016-04-10 NULL 22 004 P0000014 2016-04-10 NULL
12-01
- 使用 Python 的 `matplotlib` 或 `seaborn` 库，将借阅次数按 `yid` 或 `jyrq` 进行可视化展示。 ```python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # 从数据库读取数据 data = pd.read_sql('...
给我生成一个从2016年6月到2020年8月的以月为单位的电价数据时间序列，形如need_data = {‘2016-02’: 44964.03, ‘2016-03’: 56825.51, ‘2016-04’: 49161.98, ‘2016-05’: 45859.35, ‘2016-06’: 45098.56, ‘2016-07’: 45522.17, ‘2016-08’: 57133.18, ‘2016-09’: 49037.29, ‘2016-10’: 43157.36, ‘2016-11’: 48333.17, ‘2016-12’: 22900.94, ‘2017-01’: 67057.29, ‘2017-02’: 49985.29, ‘2017-03’: 49771.47, ‘2017-04’: 35757.0, ‘2017-05’: 42914.27, ‘2017-06’: 44507.03, ‘2017-07’: 40596.51, ‘2017-08’: 52111.75, ‘2017-09’: 49711.18, ‘2017-10’: 45766.09, ‘2017-11’: 45273.82, ‘2017-12’: 22469.57, ‘2018-01’: 71032.23, ‘2018-02’: 37874.38, ‘2018-03’: 44312.24, ‘2018-04’: 39742.02, ‘2018-05’: 43118.38, ‘2018-06’: 33859.69, ‘2018-07’: 38910.89, ‘2018-08’: 39138.42, ‘2018-09’: 37175.03, ‘2018-10’: 44159.96, ‘2018-11’: 46321.72, ‘2018-12’: 22410.88, ‘2019-01’: 61241.94, ‘2019-02’: 31698.6, ‘2019-03’: 44170.62, ‘2019-04’: 47627.13, ‘2019-05’: 54407.37, ‘2019-06’: 50231.68, ‘2019-07’: 61010.29, ‘2019-08’: 59782.19, ‘2019-09’: 57245.15, ‘2019-10’: 61162.55, ‘2019-11’: 52398.25, ‘2019-12’: 15482.64, ‘2020-01’: 38383.97, ‘2020-02’: 26943.55, ‘2020-03’: 57200.32, ‘2020-04’: 49449.95, ‘2020-05’: 47009.84, ‘2020-06’: 49946.25, ‘2020-07’: 56383.23, ‘2020-08’: 60651.07}但数据不要与上述一模一样
04-02
```python need_data = { '2016-06': 45187.32, '2016-07': 46029.85, '2016-08': 57361.74, '2016-09': 49185.56, '2016-10': 43297.85, '2016-11': 48472.12, '2016-12': 22856.39, '2017-01': 66927.48...
CVE-2016-10190 FFmpeg Heap Overflow 漏洞分析
CD的博客
08-06 1731
0x01 漏洞分析 简单来说，是因为变量在传递过程中的类型不一致，导致了传入的负数被转化为极大数，最终导致了堆溢出漏洞。 在溢出的buffer的高地址处，刚好有可利用的对象，其中的函数指针可以被覆盖。如此，就可以在后续调用这个函数指针的时候成功劫持程序的控制流。 1.1 正常情况下的程序功能 ffmpeg的-i选项可以从指定的输入流获取视频，并保存为AVI格式。下面是一个正常使用的例子...
Python Pandas多列合并成一长列(扁平化)
视觉算法小趴菜的博客
11-29 406
本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
11-28 1843
摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
【Android逆向工程】第8章：Frida 高级应用：函数追踪与 RPC 调用
最新发布
w987333120的博客
12-01 294
本文介绍了Frida框架的核心功能与应用技巧，包括函数调用栈追踪、RPC机制、批量Hook、内存操作和脚本模块化等关键技术。重点讲解了Thread.backtrace()和DebugSymbol.fromAddress()的用法，提供Java和Native函数的调用栈追踪示例，并展示了调用栈过滤与分析方法。最后通过实战案例演示登录流程追踪和RPC调用，同时给出常见问题解决方案。这些技术可有效提升逆向分析效率，适用于移动应用安全测试场景。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
11-28 453
遗留Python包漏洞可致供应链攻击，域名劫持风险威胁PyPI生态。
python自动化脚本-下载最新最全LPR
zhang_ruiqiang的博客
11-27 681
本文介绍了一个Python自动化脚本，用于从中国人民银行官网批量获取贷款市场报价利率(LPR)数据。通过分析网页结构，发现LPR数据分布在4个索引页面中，每个页面包含多个带有特定标题的链接。脚本使用BeautifulSoup解析网页，自动提取并存储所有LPR数据到本地文件，解决了手动下载效率低、易出错的问题。核心功能包括：页面URL自动生成、目标链接定位、数据内容提取和结果保存。该方案显著提高了数据采集效率，为金融数据分析提供了便利。
Python抓取ZLibrary元数据实战指南
yiruo250的博客
11-29 537
本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
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