我很惭愧，给了自己诸多借口，将Python学习给搁置了，一直拖到了2019年。时不我待，趁着有精力有兴趣，我要重启学习计划了。
随着大数据和人工智能多次被大佬提及之后，并且被定义为未来的大趋势后，天然适合于大数据和人工智能的编程语言python也异常火热，市面上出现了不少的高价格、大规模的python培训机构和python教程。 作为python的年轻用户，其实不是很建议非编程科班花太多时间研究python，作为一门语言，掌握并且运用需要系统的知识，需要大量的时间和实操场景的；为了让没有经验但是对python好奇的朋友理解python，那我就以一个例子具体来介绍python的在采集数据中的具体运用。 如下图，我们需要采集先后排名、电
最近在倒腾一些表格数据，遇到这么个问题：先前下载了一批数据，等再次更新下载时，数目却变少了，我需要快速定位到缺失的条目并探究原因。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集，用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。学习Pandas最好的方法就是看官方文档。
根据2020年StackOverflow开发者调查报告，Python是世界上最受欢迎的语言之一，排名仅次于Rust和TypeScript。更令人惊讶的是，Python是开发人员最想尝试的语言。
4.1 为进一步了解体会机器学习的流程，实践了两个微型精简项目（关于sklear提供的数据集iris）
我以前经常把下载的东西放在桌面或者 “下载” 文件夹中，使用后再也没管它，久而久之文件夹就变得乱七八糟，再整理的时候非常痛苦，巴不得有一个自动化的工具帮我归类文档
实小楼同学平常的工作比较繁杂，经常需要处理各类文档，几天时间桌面上就累积了一堆不同类型和名称的文档，显得十分杂乱。实小楼想通过 Python 编写一个脚本，能够自动归类整理不同类型的文档。
Pandas是Python数据科学中的必备工具，熟练使用Pandas是一名优秀的数据分析师傅的必备技能。在之前我曾将Pandas数据处理中的常用操作已习题的形式整理为Pandas进阶修炼120题，但是仍有部分刚接触Python的读者不知该如何下手，所以我将在本文中分享我在学习Pandas时使用的教程。
最近在整理 Python 的相关的内容，主要需要整理成笔记，记录下来，等有需要的时候再进行复习。
作为一枚有强迫症的程序员是忍受不了这么乱的桌面，接下来教你们整理电脑桌面又不妨碍办公，还能装装逼，让电脑小白使用你的电脑不知如何下手。
之前曾尝试用 Python 写过整理 Excel 表格的代码，记录在《Python 自动整理 Excel 表格》中。当时也是自己初试 pandas，代码中用到的也是结合需求搜索来的 merge 方法实现两个表格的“融合”，现在看来也不算复杂。起初没什么人看，也没留意；最近很意外地被几位朋友转载了去，竟也带着原文阅读破千了，吸引了不少新的关注。
万众期待，目前 Ambari 社区提交了对 python3 版本的支持，贡献者提供了非常详细的升级说明，呼吁大家根据说明将改动更新到自己本地，进行试用，然后反馈。
python 资源管理平台？django-idcops 是一个开源的倾向于数据中心运营商而开发的，拥有数据中心、客户、机柜、设备、跳线、物品、测试、文档等一序列模块的资源管理平台
前段时间和大家一起分享了一篇关于学习方法内容 《大牛与搬运工的差距——学习方法的力量》。我们将学习过程分成八步，并借鉴了敏捷开发的迭代思想，以达到自我迭代学习的效果。行胜于言，理论结合实践才是王道，所以本文我将基于前面的学习方法，分享我是如何学习python的。
采用的是 Redash 9.0 版本，9.0 版本有重大更新（Change Log）
离上一次写Blog过了好久啦。这次拖这么长时间主要是因为最近学习了一个新的文本标记语言 – ReStructuredText 。并且重新整理了Excel导表工具-xresloader工具集的文档，写文档真是好废好废时间啊。
很多时候我们图方便，每次下载或者新建了内容都会放在桌面上，久而久之，可能桌面就会变成下面这副场景了，实在受不了，你可能就会开始收拾这个桌面了，有很多现成的工具可以帮助我们解决这个问题，但是作为一个爱编程的人，我们是不是也想试一试自己通过编程去解决这个问题，并且定制化程度还可以很高——想怎样整理就怎样整理。
文件夹里面有多个srt字幕文件，借助kimichat可以很方便的对其进行批量合并。
串口一般有两个重要的引脚，分别是 TX 和 RX，TX 是发送引脚，RX 是接收引脚。发送引脚，故名思意是发送数据；接收引脚则是接收数据的。
前段时间收到很多小伙伴的诉求，想要系统的学习Python爬虫，这段时间一直在为大家整理，现在已经全部整理完成，需要的小伙伴不要错过！
| 研发进展 增加以dataframe为接口的Python API。 简化Render API，提高封装性，进行中。 接入Spark profiling系统，进行中。 完成中英文README第一版。 完成中英文安装文档第一版。 纽约出租车tutorial，进行中。 完成scalar类GIS API性能比较，相比geomesa平均性能提升4.85X，最小提升1.36X，最大提升14.00X。 对接CI代码覆盖率测试，已完成，当前覆盖率87.75%。 Spark的测试部分对接CI的回归测试接入流
应届生硕士：科班出身的话 应届 大厂 月薪2w 一般 15薪； 中级工程师：工作2-3年 2~3w是常态 高级算法工程师：3~5w 工作5年以上 经验丰富 对应的文档能力要强 资深算法工程师：5w-10w 一般都是部门领导
作者：wklken 来源： http://blog.csdn.net/wklken/article/details/7884529 今天开新浪微博，才发现收藏已然有2000+了，足足104页，貌似需要整理下了，可是一页页整理，难以想象 所以想下载，然后进行提取处理，转为文档。 我们关注的： 1.微博正文+评论内容 2.图片 3.视频链接 用Python实现 思路： 1.脚本模拟登陆新浪微博，保存cookie 2.有了cookie信息后，访问收藏页面url 3.从第一页开始，逐步访问，直到最后，脚本中进行
以上就是python电脑桌面中整理exe程序的方法，希望对大家有所帮助。更多Python学习指路：python基础教程
pandas作为Python的一个强大扩展库，被很多人称为数据分析届的“瑞士军刀”。
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、
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 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
Pandas与NumPy都是Python数据分析中的利器，但是对着官方文档学习是十分枯燥且低效的方式，因此我精心挑选了200个Python数据处理中的常用操作，并整理成习题的形式创作了Pandas进阶修炼120题与NumPy进阶修炼80题，希望用刷题的方式让各位读者快速掌握如何使用Python进行数据处理。
一个基于 JFinal 的微服务框架，SpringCloud 之外的另一个选择，已经使用在用户量过亿的商业产品上，目前有超过 1000 家公司在使用 Jboot 做极速开发...使用 Jboot 开发应用，建议使用 Maven 进行开发，目前主流的 Java 开发工具都已经对 Maven 进行了完善的支持。本文档是基于你已经熟悉 Maven 的基础上进行编写的。
从事计算机领域工作的读者朋友对 Python 编程语言应该非常熟悉了。这是一门广受好评的动态编程语言，其灵活和语法简易的特点使得这门语言在脚本工具、数据分析、Web 后端都有广泛的应用。Python 开发社区也非常活跃，3.x 的版本迭代速度非常快。2018 年 6 月底，Python 3.7 问世，之后 Python 3.8 的开发和测试工作也已经展开。近日，Python 软件基金会公开了 3.80b2 的说明文档，向公众展示了 beta 版本的测试进展，以及 Python 3.8 版本的新特性和功能改进。
case 中常用的操作、以及其他工具的调用接口进行汇总，管理出 dsqa 组内自动化 case 开发的基础库。
Pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集；它的使用基础是Numpy（提供高性能的矩阵运算）；用于数据挖掘和数据分析，同时也提供数据清洗功能。学习Pandas最好的方法就是看官方文档：
当你开始接触丰富多彩的开放数据集时，CSV、JSON和XML等格式名词就会奔涌而来。如何用Python高效地读取它们，为后续的整理和分析做准备呢？本文为你一步步展示过程，你自己也可以动手实践。 需求 人工智能的算法再精妙，离开数据也是“巧妇难为无米之炊”。 数据是宝贵的，开放数据尤其珍贵。无论是公众号、微博还是朋友圈里，许多人一听见“开放数据”、“数据资源”、“数据链接”这些关键词就兴奋不已。 好不容易拿到了梦寐以求的数据链接，你会发现下载下来的这些数据，可能有各种稀奇古怪的格式。 最常见的，是以下
Python-office 是一个 Python 自动化办公第三方库，能解决大部分自动化办公的问题。而且每个功能只需一行代码，不需要小白用户学习 Python 知识，做到了真正的开箱即用。
上次我已经为大家整理了97页的《python自动化办公文章》，反响甚好(下面这张图是很这篇文章的下载量，还不包括私下给别人的，到现在下载量肯定更高)，得到了大家的一致认可。
首先让我们来看看数据样本和输出文档的需求（敏感数据已做和谐处理）：原始 excel 文件中有 n 个子表，每个子表为一天的数据，存在无记录和有记录（部门数 ≥ 1，每个部门记录数 ≥ 1）两种情况，需分别整理成两种日报，一为纯文本描述，二为附带表格的文档。
ProjectName │ readme 项目说明文档 │ requirements.txt 存放依赖的外部Python包列表 │ setup.py 安装、部署、打包的脚本 ├─ bin 存放脚本，执行文件等 │ └─ projectname ├─ docs 文档和配置 │ └─ abc.rst │ └─ conf.py 配置文件 └─ projectname 工程源码（包括源码、测试代码等） │ main.py 程序入口 │ init.py └─ tests 测试代码 └─ test_main.py └─ init.py
学习一门编程语言，除了语法，最重要的是学习解决问题。很多时候单凭自己的能力确实无法做到完美解决，所以无论是搜索引擎、社区、文档还是博客，都是我们解决问题的利器。
勾选 Change font size(Zoom) with Ctrl+Mouse Wheel。用Ctrl+鼠标滚轮改变字体大小（缩放）
python-office持续更新中，今天给的大家分享：5个PDF相关的操作，都是一行代码可以实现~
Github是程序员的资源宝藏，各种优质项目源码、学习资料、数据源等，足以让一个小白成长为技术大佬。
在更新开源项目：python-office的这1个多月里，又发现了一些新需求，今天整理出来，分享给大家~
学习一门编程语言，除了语法，最重要的是学习解决问题。很多时候单凭自己的能力确实无法做到完美解决，所以无论是搜索引擎、社区、文档还是博客，都是我们解决问题的利器。 但是难题往往不在意识，而在于资源：我知道我解决不了，我也知道该求助，可是除了百度，我该向谁求助呢？ 因此，本文整理了笔者在学习Python过程中常用的16个网站，希望在大家学习Python的过程中提供力所能及的帮助。 Google Google是所有程序员的必备武器，也是功能最强大、使用最多的网站。 我这么说你可能会明白有多常用：有50%程序
无监督信息抽取较多都是使用哈工大的ltp作为底层框架。那么基于ltp其实有了非常多的小伙伴进行了尝试，笔者私自将其归纳为：
编程直播室，一个记录项目过程的技术分享，第一期直播内容是Python的基础知识学习，已经结束，内容整理如下，PDF格式文档请到知识星球：编程直播室下载。 Python快速入门1.png
在这篇文章中，我将讨论Elasticsearch以及如何将其整合到不同的Python应用程序中。
发现很多读者对python自动化办公（python操作Excel、Word、PDF）的文章都很喜欢，并希望能够应用到工作中去。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
实时音视频
