今天给大家整理了 247 个经典实用有趣的 Python 实例,185 页代码齐全可复制 pdf,几乎涵盖了 Python 各个方面的知识点,即可以帮助小白快速全面的学习 Python,也可以让老手通过实战练习来查缺补漏。
人生苦短,快学Python? 为什么会流传这么一句话呢? 就是因为Python可以更快更准更狠地帮你实现自动化操作。 很多朋友为了学习如何用Python自动化地处理各种文档,应该都下载过这个文档:python操作excel、word、pdf.pdf。 ▲下载量达到3万6千余次 时至今日,仅仅在公众号一个渠道的下载量便超过了3W+! 这个文档也算国内第一个真正意义上的Python自动化文档。 无论是从内容上,还是从排版上,都受到了大家的一致好评! 也因此有读者建议,是否可以将此类相关内容整理成知识体系完整、
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Python 可以做任何事情。无论是从入门级选手到专业级数据挖掘、科学计算、图像处理、人工智能,Python 都可以胜任。或许是因为这种万能属性,周围好更多的小伙伴都开始学习 Python。 那Python 现在到底有多热呢?微软开启了一个针对 Excel 功能的话题,用以收集用户的反馈。随后有用户提议让 Python 成为 Excel 的一种脚本语言,不仅可以作为 VBA 的替代品,而且也可以作为字段函数(= SUM(A1:A2))的替代方案。该提议得到了众多用户的支持,得票支持率高于排名第二的提议的
1. 模块 一个模块就是一个包含python代码的文件,后缀名称是.py就可以,模块就是个python文件 为什么我们用模块 程序太大,编写维护非常不方便,需要拆分 模块可以增加代码重复利用的方法 当作命名空间使用,避免命名冲突 如何定义模块 模块就是一个普通文件,所以任何代码可以直接书写 不过根据模块的规范,最好在本块中编写以下内容 函数(单一功能) 类(相似功能的组合,或者类似业务模块) 测试代码 如何使用模块 模块直接导入 模块名称直接以数字开头,需要借助importlib帮助 语法 impo
Python 全栈将是你升职加薪的硬通货。 我见过很多的 Python 讲解教程和书籍,它们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。 那么,有没有比这更好的方法呢? 因为我也有过那段「自学」Python
我是个抖音中毒者 闲来无事就喜欢刷抖音 最近刷到了一个Python工程师的工资条 然后我默默的打开看了 然后就默默的关闭了 如今Python技术由于大数据、人工智能的兴起 Python也越来越火 大家都纷纷学Python 我不能跟你确保说学完Python你就能拿高工资 但是你学完Python肯定有饭吃 说不定还能找到一个貌美如花的女朋友✌️ 我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,P
我见过市面上很多的 Python 讲解教程和书籍,他们大都这样讲 Python 的: 先从 Python 的发展历史开始,介绍 Python 的基本语法规则,Python 的 list, dict, tuple 等数据结构,然后再介绍字符串处理和正则表达式,介绍文件等 IO 操作,再介绍异常处理, 就这样一章一章往下说。 虽然这样的讲解很全面,但是单纯的理论说明经常很枯燥,让人越看越累,越累越不想看。 那么,有没有比这更好的方法呢? 01 让 6200 多人选择的编程专栏 因为我也有过那段「自学」Pyth
Python中包含很多模块,每个领域的应用有关专家开发了相应的模块,必须将其导入到python中,然后才能使用。每个模块安装导入后才能引用,下面通过math模块讲解,希望大家举一反三,同时对常用函数讲解。
今天我给你介绍的这本书,也许会让你开始改变这 种想法,因为这本书上的练习和案例以及指导本身就足够学好Python了。
Python是一种面向对象、直译式计算机程序设计语言,由Guido van Rossum于1989年底发明。由于他简单、易学、免费开源、可移植性、可扩展性等特点,Python又被称之为胶水语言。由于Python语言的简洁、易读以及可扩展性,在国外用Python做科学计算的研究机构日益增多,一些知名大学已经采用Python教授程序设计课程,并且也广泛用于商业领域。 下图为主要程序语言近年来的流行趋势,Python受欢迎程度扶摇直上,十年的时间一直是徐徐上升,最近大数据的兴起,Python作为数据挖掘编程语言备
爬虫技术五花八门,市面上比比皆是,但是真正能做到极致的寥寥无几,特别是能达到商业爬虫级别的几乎没有。
大家好,自从4月底发布第一篇Python办公自动化办公系列文章以来,目前已经马不停蹄的更新了20个案例,累计阅读超10W+,为了方便大家阅读学习,我将这二十个案例再次进行分类汇总,内容涵盖Python操作Word、Excel、PPT、PDF及一些系统层面的自动化教程,先来看看部分内容吧!
Python 3.0 在设计的时候没有考虑向下兼容,同时官宣在2020年python2.0停止更新。
在这篇文章里,我们将探讨一些常见和不常见的Python文件格式,我会给出一些代码案例,以及分享这些文件格式的常用场景、优缺点,以及如何在这些文件格式之间进行转换~
NLP中的算法复杂,应用场景多变,涉及数学、语言学、计算科学多门学科,理解起来很抽象,单靠自学、看课程难以理解晦涩难懂的逻辑。即使你已经看过很多深度学习、人工智能、自然语言处理理论知识,依然难以着手开发项目。 为此,华为云上线了Python+NLP实战营,帮助学习者掌握自然语言处理理论和应用,提升NLP相关编程能力,低门槛入门开发AI项目。重要的是,由华为专家授课教学,全程免费报名学习。 适 合 人 群 01 在校学生 ① 计算机、人工智能专业 ② 0门槛入门NLP领域知识 ③ 希望从事企业AI工程师 0
在此,估计不少开发者都会予以反驳,自己明明就没有选择 Python,不能一概而论。下面,我们就用数据一窥如今最流行的编程语言。
干啥的?相当于给搜索结果添加过滤条件,看下下面的案例你就知道啦,过滤 github 的搜索结果,更精确搜索项目
在Python的学习教程中,在讲到相应的语法规则的时候,必定有相应的案例,Python新手应按部就班的敲一遍代码,切记不可直接抄写,而是默写,然后进行对比,及时发现错误,并订正。
一个函数在函数体内部调用自己,这样的函数称为递归函数,递归的次数在python是有限制的,默认递归次数是997次,超过997次会报错:RecursionError.
这是一本学习Python的人必读的一本书,同时它也是计算机专业的本科生程序设计教材,以及研究生的必读书目。
撰写技术文章不仅是分享知识的重要方式,也是个人技术提升和职业发展的有力工具。以下是我在撰写技术文章过程中的一些经验和心得,希望能对你有所帮助。
AI 科技评论按:作为排名靠前的最受欢迎和增长最快的编程语言之一,Python 是一种多用途、高级别、面向对象、交互式、解释型和对用户非常友好的编程语言,拥有卓越的可读性和极高的自由度。而为了能利用多核多线程的的优势,同时又要保证线程之间数据完整性和状态同步,Python 官方的、最广泛使用的解释器——CPython 往往会采取最简单的加锁的方式——全局解释器锁(GIL)。
最近在看python基础的时候,又发现一个之前没怎么掌握的字符串格式化的小技巧,f-string
《深入浅出Python机器学习》读书笔记,第二章 基于Python语言的环境配置
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
在不同环境部署项目时,由于不同的配置,部署时难免会改变部署的方式,而且基本使用版本管理工具,比如git或svn进行下拉代码部署项目时,尽可能的不变动代码(如果变动代码,下次下拉代码前必须要使用git reset --hard命令恢复代码,较为麻烦)而达到成功部署的目的。
通过研究Python 自带turtle案例,发现了实现动态效果的有一种方式——重构坐标体系(‘setworldcoordinates’)。
《Python自动化测试入门与进阶实战》从Python自动化测试的概念开始讲解,然后逐步深入讲解自动化测试的进阶知识,*后通过两个综合项目案例,重点介绍如何使用unittest requests Selenium进行RESTful API和跨终端自动化测试,让读者能够从实践中学会项目分析,编写出高质量和高复用性的测试代码,并全面、系统、深入地掌握Selenium的相关知识。
随着科技的进步,智能化成为未来人们生活的伴侣,很多工作中都需要通过计算机来帮助完成工作任务。无论文科还是理科,学一门编程语都能够帮助自身未来和机器共同生活,相处更加和谐。但身边很多学习编程语言的学习者一般热度也就几天,浅尝辄止,如果热度能用心学习三个月,基本就能掌握一门编程语言的基础,解决基本的需求。
之前我们讲解了 正则表达式 的起源、发展、流派、语法、引擎、优化等相关知识,今天我们主要来学习一下 正则表达式在 Python语言 中的应用!
不久之前,从一个.dat文件中读取波形数据,通过一个自编码网络进行异常检测。所以特意在此写出来,咱从最基础的文件读写开始吧。
本文分享的案例来自于工程机械行业。通过对有关键数据回传的核心部件开发健康状态巡检算法,对当前的设备状态接入大盘进行可视化的展示,并且数据接入报警系统进行可用性的监控,提供预测性维护可以为客户提供更准确的维修建议。本案例通过算法提取的数据提供给了运维人员做早期的预警决策,可以在大盘上展示可用性,由于算法部分下沉到了数据库,利用了数据库分布式的计算能力,数据计算延迟低,架构简单,降低了运维成本的同时提升了客户满意度。
OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库,一方面,它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持,是开发的必备工具;另一方面,它在新版本中紧跟潮流,加入了对新的算法、硬件的支持。
序列化与反序列化 序列化:把Python的基本数据类型转为字符串 反序列化:把字符串转为Python的基本数据类型 Python中用于序列化的两个模块: json 用于【字符串】和 【python基本数据类型】 间进行转换;由于字符串是各语言通用的,json更适合跨语言;但仅支持dict、list、tuple、str、int、flost、True、False pickle 用于【python特有的类型】 和 【python基本数据类型】间进行转换,支持任何类型,更适合所有类型的序列化,比如面向对
当涉及数据类型转换时,Python提供了多种内置函数来执行不同类型之间的转换 以下是每个方法的详细说明和示例案例
aiohttp是基于asyncio和Python的异步HTTP客户端以及服务器,在这里主要介绍aiohttp在客户端应用请求中的案例应用和案例实战。在使用前需要安装该第三方的库,安装的命令为:
描述:模块就是更高级的封装,而模块就是程序;实际就是将一个个python文件编写的函数导入到其他的py文件中进行调用;
《Python机器学习基于PyTorch和Scikit-learn》是一本非常优秀的机器学习实践指南。本书包含了丰富的案例研究和实践经验,让读者能够快速掌握基本的机器学习算法,以及如何使用Python进行模型训练、评估和优化等步骤。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 计算机视觉是目前最热门的研究领域之一! 无论是二维码识别、刷脸支付,还是智能安防、无人驾驶等,都需要用到计算机视觉技术。 而说到计算机视觉,就不得不提到OpenCV。 OpenCV作为一个历史悠久、功能丰富、社区活跃的开源视觉开发库,一方面,它提供了计算机视觉以及图像处理方面最常用最基础的功能支持,是开发的必备工具;另一方面,它在新版本中紧跟潮流,加入了对新的算法、硬件的支持。 OpenCV 基于C++编写,但提供了 Python、Ruby、MATLAB
为了让具备Python基础的人群适合岗位的需求,小编推出了一门全面的、系统的、简易的Python网络爬虫入门级课程,不仅讲解了学习网络爬虫必备的基础知识,而且加入了爬虫框架的内容,大家学完之后,能够全面地掌握抓取网页和解析网页的多种技术,还能够掌握一些爬虫的扩展知识,如并发下载、识别图像文字、抓取动态内容等。并且大家学完还能熟练地掌握爬虫框架的使用,如Scrapy,以此创建自己的网络爬虫项目,胜任Python网络爬虫工程师相关岗位的工作。
去搜错误码(可以看看日志文件里有没有),不搜不知道,一搜真香,网上大概率会有对应问题的解决教程
方法解析顺序(Method Resolution Order MRO),指的是在多继承编程语言中查找类的某个方法来自哪个基类的搜索顺序。
VSCode设置python3的开发环境(linux下默认是python2)https://www.cnblogs.com/dotnetcrazy/p/9095793.html
在《【Power BI VS Tableau】 可视化篇(上)》中我们提到,Tableau具有极其强大的可视化能力,可以创作天马行空般的图表。这也是让它跻身BI界领头羊梯队的关键能力之一。那么,单看可视化,有没有哪些工具能媲美Tableau呢?本文的主角——Plotly,就是答案之一。
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