学习Excel，数据er最常用的两大Excel功能就是VLOOKUP和数据透视表！利用数据透视表可以从繁杂无序的源数据中筛选出自己需要的“字段标题”进行分类汇总、对比或合并等操作，作为一种强大的交互性报表，大大简化了数据处理和分析工作的步骤，提高办公效率，职场达人必学！
1、psutil是一个跨平台库（https://github.com/giampaolo/psutil） 能够实现获取系统运行的进程和系统利用率（内存，CPU,磁盘，网络等），主要用于系统监控，分析和系统资源及进程的管理。 2、IPy（http://github.com/haypo/python-ipy）,辅助IP规划。 3、dnspython(http://dnspython.org)Python实现的一个DNS工具包。 4、difflib：difflib作为Python的标准模块，无需安装，作用是对
1、psutil是一个跨平台库（https://github.com/giampaolo/psutil）
我们从近10000个python开源框架中评价整理的34个最为好用的开源框架，它们细分可以分为Python Toolkit、Web、Terminal、Code Editor、Debugging、complier、Data Related、Chart8类，分布情况如下图：
人工智能和深度学习的热潮极大的带动了Python的发展，迅速在Python生态圈中催生了大批的涉及各个方面的优秀Python开源框架，今天小编就带你回顾下2018年度最优秀好用的Python开源框架。
本篇博客将详细介绍如何使用Python实现一个经典的编程小项目——猜数字游戏。这个项目不仅适合编程新手入门，也能让有经验的开发者通过优化代码逻辑、加入新功能来挑战自己。在这篇文章中，我们将覆盖基本的Python语法、条件判断、循环控制、函数定义等核心知识点，并提供丰富的代码示例。无论你是编程小白还是代码大佬，相信你都能从中获得乐趣和知识。Python编程、猜数字游戏、代码示例、编程教程等关键词。
Python 计算机视觉 SimpleCV—开源的计算机视觉框架，可以访问如OpenCV等高性能计算机视觉库。使用Python编写，可以在Mac、Windows以及Ubuntu上运行。 自然语言处理 NLTK —一个领先的平台，用来编写处理人类语言数据的Python程序 Pattern—Python可用的web挖掘模块，包括自然语言处理、机器学习等工具。 TextBlob—为普通自然语言处理任务提供一致的API，以NLTK和Pattern为基础，并和两者都能很好兼容。 jieba—中文断词工具。 Sno
Python的创始人吉多·范罗苏姆（Guido van Rossum），在1989年12月的圣诞节期间，为了打发时间，决定开发一种新的脚本解释程序，作为ABC语言的继承。 现在，python以其优美
1.编程语言： 机器代码-》微码变成-》高级语言 编译器[解释器]：把人类能够理解的，转换成机器能够理解的 编译器：必须转换成二进制代码才能运行 解释器：边解释[执行]，边运行 python非常接近于人类的思维方式 python也可以理解为脚本语言，但是比脚本语言的更强悍 也适合开发大型程序，也是一种完备的语言 python用来实现自动化运维：大材小用 python有很多框架：web,Django等 python缺陷： 第一次执行比较慢{首次编译成字节码bytecode}，第二次比较快 执行效率比c,C++低，但是开发效率高 pvm：python虚拟机 2.python执行过程： PVM:整个过程需要借助于 source code----->complier------>bytecode----->interpreter--->processor .py格式 .pyc格式 openstack是用python开发的 3.Python的实现 CPython:原始，标准的实现方式 Jython：用于Java语言集成的实现 IronPYthon:用于与.NET框架集成的实现 PyPy:python实现的python解释器 4.Python性能优化工具： Psyco:Python语言的一个扩展模块，可以及时对程序代码进行专业的算法优化 可以在一定程度上提高程序的执行速度，尤其是在程序中有大量的循环操作时 目前开发已经停止，由PyPy接替 PyPY:是python实现的python解释器：PyPY的图标特别有意思，一条蟒蛇自己咬着自己的尾巴 python语言的动态编译器，是Psyco的后继项目 可以运行在linux，32,64，MacOSX，windows-32中 Shed Skin: python编译器，能够将python代码转换成优化的C++代码 Python使用方式： 1.交互式python：输入命令python即可，只能一次执行 2.python文件：将编写的程序保存至(.py)中方便多次运行， python的此类包含了一系列预编写好的语句的程序文件称作“模块” 能够直接运行的模块文件通常称作脚本(即程序的顶层文件) 例如vim, //每一个文件都叫做一个模块都可以被调用， //顶层文件--作为整个程序的执行入口 3.或者使用IDE：集成开发环境 python实现子模块中自我测试，而不是在顶层文件中调用实现测试 第一个python程序 a.py #!/usr/bin/python //shebang，即执行脚本时通知内容要启动的解释器 import platform //通过import导入一个python模块platform print platform.uname() //打印platform模块的uname方法的执行结果 chmod +x a.py ./a.py python v2和v3之间的兼容性特别差 python v2流行度高 Python程序可以分解成模块、语句、表达式 和对象 程序由模块构成 模块包含语句 语句包含表达式 表达式建立并处理对象 表达式是“某事”，而语句是“做某事(即指令)"; 例如，“3+4”是某事，“print 3+4”则是做某事 语句的特性：它们改变了事物，例如，赋值语句改变了变量，print语句改变了屏幕输出等： 5.python对象 Python中一切皆对象，变量也是一个对象 面向过程： 以指令为中心，由指令处理数据 如何组织代码解决问题 面向过程：{更是和解决复杂问题} 以数据为中心，所有的处理代码都围绕数据展开 如何设计数据
在过去的一年里，Mybridge AI 比较了近15000个开源Python项目，选择了前30名（概率只有0.2%）。 这是一个竞争异常激烈的名单，精挑细选了2017年1月到12月之间发布的最佳开源P
问：现在上有关numeric analysis的课时，都用Python，实际工作时候呢？
python作为一门高级编程语言，它的诞生虽然很偶然，但是它得到程序员的喜爱却是必然之路，以下是Python与其他编程语言的优缺点对比：
上一节我们简单了解了python程序运行的过程，并且大家也都了解到开发环境中有一个python解释器（PVM）的存在，那在python中，这样的解释器主要都有哪些，那些又是比较好用的呢？
当我们编写Python代码时，我们得到的是一个包含Python代码的以.py为扩展名的文本文件。要运行代码，就需要Python解释器去执行.py文件。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46754515
今天给大侠带来机器学习资料（五），第五篇带来自然语言处理、通用机器学习、数据分析/数据可视化、Python计算机视觉、自然语言处理、通用机器学习的各种库以及各种资料链接推荐，满满的干货，话不多说，上货。
有时，需要做复杂的 Git 操作，并且有很多中间逻辑。用 Shell 做复杂的逻辑运算与流程控制就是一个灾难。所以，用 Python 来实现是一个愉快的选择。这时，就需要在 Python 中操作 Git 的库。
最近，有一份很全面的算法资源在GitHub上火了，不仅有相应的原理介绍和实现代码，还提供了Demo，目前GitHub上标星已经突破2900星。
有时候用python处理一些简单的事务，为此打开编辑器编辑一个可执行的py文件保存执行就显得得不偿失了。这时，可以定制一下python提供的交互式命令行来实现Tab补全和历史命令补全。当然，你也可以简单的安装ipython实现上述功能。
2、利用cmd模块定义和实现一系列调试命令的交互输入，基于sys.settrace插桩跟踪代码运行的栈帧。
在使用标准configure脚本构建python的POSIX系统上，该属性包含了PEP 3149中规定的ABI标志。
文章来源：www.jianshu.com/p/9bc9f473dd22 推荐阅读：终于来了，【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营！! 在以前，商业分析对应的英文单词是Business Analysis，大家用的分析工具是Excel，后来数据量大了，Excel应付不过来了（Excel最大支持行数为1048576行），人们开始转向python和R这样的分析工具了，这时候商业分析对应的单词是Business Analytics。 其实python和Excel的使用准则一样，都是[We don't repeat
Python 的排名从去年开始就借助人工智能持续上升，现在它已经成为了第一名。但排在前四名的语言 Python、C、Java 和 C++都拥有广大的用户群体，并且他们的用户总量也十分相近。实际上，Diakopoulos 在对公司招聘所要求的基本语言分析中，C 语言的需求甚至还要在 Python 之前。 下面是日常Python在公司的一些基础应用： 1、验证算法：就是对公司一些常见设计算法或者公式的验证，公式代码化。 2、快速开发：这个大家应该都比较熟悉，快速开发，就是用成熟框架，更少的代码来开发网站，Py
本文用的主要是pandas，绘图用的库是plotly，实现的Excel的常用功能有：
前几天在Python钻石交流群有个叫【dcpeng】的粉丝问了一个关于Python实现“猜数字”游戏的问题，这里拿出来给大家分享下，一起学习。
发布于 2014-08-25 23:12:16 | 595 次阅读 | 评论: 0 | 来源: 网友投递
psutil是一个跨平台库（http://code.google.com/p/psutil/），能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率（包括CPU、内存、磁盘、网络等）信息。它主要应用于系统监控，分析和限制系统资源及进程的管理。它实现了同等命令行工具提供的功能，如ps、top、lsof、netstat、ifconfig、who、df、kill、free、nice、ionice、iostat、iotop、uptime、pidof、tty、taskset、pmap等。
K-means 算法是典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，两个对象的距离越近，其相似度就越大。而簇是由距离靠近的对象组成的，因此算法目的是得到紧凑并且独立的簇。
链接：https://mp.weixin.qq.com/s/gwZtzuw1QXRIDApSPaIDag
一个复杂的事物,其中往往有许多因素互相制约又互相依存。方差分析是一种常用的数据分析方法，其目的是通过数据分析找出对该事物有显著影响的因素、各因素之间的交互作用及显著影响因素的最佳水平等。
在笔者看来，安全防御的本质之一是增加攻击者的攻击成本，尤其是时间成本。那么从防御的角度来说，如何尽早和及时地发现潜在的安全风险变得尤为重要，因此安全扫描对时效性要求很高。在进行自身检测的同时，数以万计攻击者也在时刻探测着你的安全风险。乐观者可能不以为然，但事实上做安全就是木桶原理，短板是攻击者的首选。如果加上验证程序开发和落地的时间开销，可能又会造成一定的发现时延。有时候出了问题，就要与时间赛跑，及时避损或止损。
1、排序概念 内部排序和外部排序 根据排序过程中，待排序的数据是否全部被放在内存中，分为两大类： 内部排序：指的是待排序的数据存放在计算机内存中进行的排序过程； 外部排序：指的是排序中要对外存储器进行访问的排序过程。 内部排序是排序的基础，在内部排序中，根据排序过程中所依据的原则可以将它们分为5类：插入排序、交换排序、选择排序、归并排序；根据排序过程的时间复杂度来分，可以分为简单排序、先进排序。冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这
源 / 伯乐头条 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup
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源 | 伯乐头条 | 小象 这个列表包含与网页抓取和数据处理的Python库。 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalS
做一个知识的索引 网络 通用 urllib -网络库(stdlib)。 requests -网络库。 grab – 网络库（基于pycurl）。 pycurl – 网络库（绑定libcurl）。 urllib3 – Python HTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。 httplib2 – 网络库。 RoboBrowser – 一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。 MechanicalSoup -一个与网站自动交互Python库。 mechaniz
1 Python核心编程(第二版) 本书是经典的Python[1] 指导书，在第一版的基础上进行了全面升级。全书分为两个部分：第1部分占据了大约三分之二的篇幅，阐释这门语言的“核心”内容，包括基本的概念和语句、语法和风格、Python对象、数字类型、序列类型、映射和集合类型、条件和循环、文件和输入/输出、错误和异常、函数和函数式编程、模块、面向对象编程、执行环境等内容：第2部分则提供了各种高级主题来展示可以使用Python做些什么，包括正则表达式、网络编程、网络客户端编程、多线程编程、图形用户界面编程、W
不同于Linux服务器上的命令行操作，在windows系统上用户的使用习惯还是倾向于使用有界面的工具。如果工具是命令行交互操作的方式，可能是有悖于在windows上使用的操作习惯，往往不容易推广使用。由于需要维护测试部工具的原因，其中有一个工具是用AutoIt语言实现的，利用几天时间把工具源码学习了一下。发现使用AutoIt可以快速开发工具界面。当然它也能各种逻辑处理，而且也很方便。
本文总结Ipython使用的知识。 1 IPython 是什么？ IPython (short for Interactive Python) was started in 2001 by Ferna
聚类分析（Cluster Analysis）是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下，聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法，将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法（Hierarchical Clustering）、k均值聚类（K-means Clustering）、模糊聚类（Fuzzy Clustering）以及密度聚类（Density Clustering）等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
随着科技的快速发展，人工智能(Artificial Intelligence,AI)正逐渐渗透到各个领域。
我们需要一个用于WebAssembly的Python实现，这已经不是什么秘密了。它不仅将Python引入到浏览器中，而且由于iOS和Android都支持将JavaScript作为应用的一部分运行，它也将Python引入到移动端。这一切都让我兴奋。
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算，常用的数值计算库如下所示。
Go语言cmd命令通过管道实现交互 Go语言cmd命令通过管道实现交互 由于对于技术的追新欲望，让我想要把现有的一些逻辑在新技术上尝试。因此拿了一个在python上实现好的功能，翻到go中进行实现。在Python实现这种交互很简单使用popen2就可以简单实现。但是Go语言如何实现呢？接下来我就给大家实现此功能。 为什么需要这种交互 在公司里开发涉及到围棋领域AI的对接，一种通用的方式就是通过Go Text Protocol协议与不同AI进行对接，下文将以对接一种AI（gungo)进行样例说明。现在让我们进
Github Action提供了便捷的流水线能力，但是对于较为复杂的场景，只能依靠不断试错来定位和解决Action报错，效率非常低下。网上也有人提供了基于tmate的远程调试方案，但该方案也存在着一些不足。本文尝试提供一些其它的解决方案。
hello，大家好，我是一点，专注于Python编程，如果你也对感Python感兴趣，欢迎关注交流。
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