今天学习第一模块的最后一课课程--函数: python的第一个函数: 1 def func1(): 2 print('第一个函数') 3 return 0 4 func1() 1 同时返回多种类型时,将是返回一元组: 1 def func2(): 2 '],{'五':'六','七':8}#返回多种数据类型 3 data=func2() 4 print(data) 2 函数参数的调用: 1,位置调用:编写时需要一一对应,如果少了,或是多少都会出错! 1 def func3(x,y): 2 z=x+…

pathlib 学习 Python 时,尤其是在进行文件操作和数据处理时,经常会处理路径问题.最常用和常见的是 os.path 模块,它将路径当做字符串进行处理,如果使用不当可能导致难以察觉的错误,而且代码很难跨平台复用.pathlib 就是一个非常棒的Python标准库,超级好用. pathlib模块提供了一种在 POSIX 系统(如 Linux 和 Windows)下运行良好的高级抽象.pathlib 抽象了资源路径和资源命名结构,它把文件系统接口从os模块中隔离出来,将操作作为方法提供,使…

codesc官方地址:https://docs.python.org/2/library/codecs.html 相关帮助:http://www.cnblogs.com/huxi/archive/2010/12/05/1897271.html #python标准库(英文地址:)http://www.ask3.cn/ebook/docspy3zh/library/index.html unicode入门: cpython2.xz支持2种类型字符串处理文本数据,老式的str实例使用单个8位字节表示字…

Pickle-------python对象序列化 本文主要阐述以下几点: 1.pickle模块简介 2.pickle模块提供的方法 3.注意事项 4.实例解析 1.pickle模块简介 The pickle module implements a fundamental, but powerful algorithm for serializing(序列化) and de-serializing(反序列化) a Python object structure. "Pickling" i…

转自:http://blog.csdn.net/jurbo/article/details/52334345 写这个的起因是,还是因为在做Python challenge的时候,有的时候想解决问题,连应该用哪个类库都不知道,还要去百度(我不信就我一个人那么尴尬TvT) 好像自从学习了基础的Python 语法,看了几本Python经典的书,知道了一些常见的类库.在几本语法应用熟练的情况下,如果不做题,像是无法显著的提高自己的知识储备了(所以叫你去做python challenge啊,什么都不会~~…

functools 作用于函数的函数 functools 模块提供用于调整或扩展函数和其他可调用对象的工具,而无需完全重写它们. 装饰器 partial 类是 functools 模块提供的主要工具, 它可以用来"包装"一个可调用的对象的默认参数.它产生的对象本身是可调用的,可以看作是原生函数.它所有的参数都与原来的相同,并且可以使用额外的位置参数或命名参数来调用.使用 partial 代替 lambda 来为函数提供默认参数,同时保留那些未指定的参数. Partial 对象 下面列子…

Python 标准库之 xml.etree.ElementTree Python中有多种xml处理API,常用的有xml.dom.*模块.xml.sax.*模块.xml.parser.expat模块和xml.etree.ElementTree模块(以下简称ET).本文将主要介绍ET的使用,以及它的常用函数.其它模块的简介,请参照文献[1]. ET使用Element表示xml中的节点.文本.注释等.其主要属性如下: tag:string对象,表示数据代表的种类,当为节点时为节点名称. text:s…

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python内置函数:Python自带的内置函数.函数无需导入,直接使…

Python 标准库.第三方库 Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具.这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 为了区分不同对象的来源和类型,本节将在描述中通过以下方法进行标识: [Python内置函数]:Python自带的内…

导读:Python数据工具箱涵盖从数据源到数据可视化的完整流程中涉及到的常用库.函数和外部工具.其中既有Python内置函数和标准库,又有第三方库和工具. 这些库可用于文件读写.网络抓取和解析.数据连接.数清洗转换.数据计算和统计分析.图像和视频处理.音频处理.数据挖掘/机器学习/深度学习.数据可视化.交互学习和集成开发以及其他Python协同数据工作工具. 作者:宋天龙  来源:大数据(ID:hzdashuju) 为了区分不同对象的来源和类型,本文将在描述中通过以下方法进行标识: Python…