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Python编程的若干个经典小技巧
】的更多相关文章
http://www.yyne.com/python使用-urllib-quote-进行-url-编码小技巧/
http://www.yyne.com/python使用-urllib-quote-进行-url-编码小技巧/…
Python对list操作的一些小技巧
Python对list操作的一些小技巧 由于要搞数学建模,于是从熟悉已久的C++转战Python.虽然才上手,但是Python的语法糖就让我大呼过瘾.不得不说相比于C/C++,Python对于数据的处理非常方便,仅仅是列表的操作就有许多方便的技巧.现列举如下: 列表推导式 Python可以完成对许多数据结构的宏观操作,比如已知一个列表[1,2,3,4,5],想求得另一个列表.使其每个元素为原列表的两倍,即[2,4,6,8,10]在C/C++语言里,你可能需要遍历原列表所有元素,并将每个元素乘…
python 设计及调试的一些小技巧
在“笨办法学习python”中介绍了一些设计函数以及调试技巧: 参考网址:http://www.jb51.net/shouce/Pythonbbf/latest/ex36.html If 语句的规则¶ 每一个“if 语句”必须包含一个 else. 如果这个 else 永远都不应该被执行到,因为它本身没有任何意义,那你必须在 else 语句后面使用一个叫做 die 的函数,让它打印出错误信息并且死给你看,这和上一节的习题类似,这样你可以找到很多的错误. “if 语句”的嵌套不要超过 2 层,最好尽…
Python编程的10个经典错误及解决办法
接触了很多Python爱好者,有初学者,亦有转行人.不论大家学习Python的目的是什么,总之,学习Python前期写出来的代码不报错就是极好的.下面,严小样儿为大家罗列出Python3十大经典错误及解决办法,供大家学习. 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:10975…
python 数据结构中被忽视的小技巧
一.一个包含N个元素的字符串.元组.序列.以及任何可迭代对象均可以拆分成N个单独的“变量” 1.字符串的拆分 #字符串 In [10]: s="abdefg" In [11]: o, p, q, x, y, z = In [12]: q Out[12]: 'd' In [13]: x Out[13]: 'e' In [14]: z Out[14]: 'g' 2.列表.元组.集合和可迭代对象的拆分 list_l = [1,2,3,4] In [16]: tuple_l = [5,6,7,…
Python中Template使用的一个小技巧
Python中Template是string中的一个类,可以将字符串的格式固定下来,重复利用. from string import Template s = Template("there are ${howmany} ${lang} Quotation symbols") print s.substitute(lang='Python',howmany=3) >>>there are 3 Python Quotation symbols 用法很简单,先生成一个模板…
python编程中的一个经典错误之list引用
请看下面代码 class User: def __init__(self, name, hobby=[]): self.name = name self.hobby = hobby def add_hobby(self, hobby): self.hobby.append(hobby) def remove_hobby(self, hobby): self.hobby.remove(hobby) def __str__(self): return self.name + ',' + '-'.jo…
Python最好IDE:Pycharm使用小技巧总结,让你写代码更为舒适
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JavaScript常用的经典小技巧
1.屏蔽鼠标右键 <--body 方式--> <body oncontextmenu="window.event.returnValue=false"> </body> <-- 可用于table--> <table border oncontextmenu=return(false)> <td>no</td> <td>no</td> </table> 2.取消选取,防…
今天整理了几个在使用python进行数据分析的常用小技巧、命令。
提高Python数据分析速度的八个小技巧 01 使用Pandas Profiling预览数据 这个神器我们在之前的文章中就详细讲过,使用Pandas Profiling可以在进行数据分析之前对数据进行快速预览,拿我们使用过很多次的NBA数据集来说,导入数据集之后 一行代码就生成丰富的交互式数据EDA报告 可以看到,除了之前我们需要的一些描述性统计数据,该报告还包含以下信息: 类型推断:检测数据帧中列的数据类型. 要点:类型,唯一值,缺失值 分位数统计信息,例如最小值,Q1,中位数,Q3,最大值,…