Python 入门之 内置模块 -- collections模块 1.collections -- 基于Python自带的数据类型之上额外增加的几个数据类型 from collections ​ 在内置数据类型(dict.list.set.tuple)的基础上,collections模块还提供了几个额外的数据类型:Counter.deque.defaultdict.namedtuple和OrderedDict以及判断什么是可迭代对象什么是迭代器 (1)namedtuple 生成可以使用名字来访问

1.collections模块 collections模块自Python 2.4版本开始被引入,包含了dict.set.list.tuple以外的一些特殊的容器类型,分别是: OrderedDict类:排序字典,是字典的子类.引入自2.7. namedtuple()函数:命名元组,是一个工厂函数.引入自2.6. Counter类:为hashable对象计数,是字典的子类.引入自2.7. deque:双向队列.引入自2.4. defaultdict:使用工厂函数创建字典,使不用考虑缺失的字典键.引

Python入门之第三方模块安装 平台:Win10 x64 + Anaconda3-5.3.0 (+Python3.7.0) Issue说明:pip install line_profiler-2.1.2-cp37-cp37m-win_amd64.whl报错pip版本过低,需要更新1.19.0,而当前的版本是0.9.0 原因:在看<Python数据科学手册>时,书中P24需要安装line_profiler(第三方模块,用于逐行分析代码),下载第三方模块:line_profiler-2.1.2-

本篇将学习python的另一个内建模块collections,更多内容请参考:Python学习指南 collections是Python内建的一个集合模块,提供了许多有用的集合类. namedtuple 我们知道tuple可以表示不变集合,例如,一个点的二维左边就可以表示成: >>>p = (1, 2) 但是,看到(1, 2),很难看出这个tuple是用来表示一个坐标的. 定义一个class又小题大做了,这时,nametuple就派上了用场: >>> from coll

Python作为一个“内置电池”的编程语言,标准库里面拥有非常多好用的模块.比如今天想给大家 介绍的 collections 就是一个非常好的例子. 基本介绍: 我们都知道,python拥有一些内阻的数据类型,比如str,int,list,tuple,dict等,collections模块在这些内置数据的基础上,提供了几个额外的数据类型: namedtuple(): 生成可以使用名字来访问元素内容的tuple子类 deque: 双端队列,可以快速的从另外一侧追加和推出对象 Counter: 计数

知识内容 1.collections模块介绍 2.collections模块使用 3.string模块介绍及使用 一.collections模块介绍 collections模块中提供了很多python的拓展数据类型,比如:ChainMap.Counter.deque.defaultdict.namedtuple.OrderedDict 我们都知道,Python拥有一些内置的数据类型,比如str, int, list, tuple, dict等, collections模块在这些内置数据类型的基础

Python中内置了4种数据类型,包括:list,tuple,set,dict,这些数据类型都有其各自的特点,但是这些特点(比如dict无序)在一定程度上对数据类型的使用产生了约束,在某些使用场景下效率会比较低,比如有时候我们可能需要维护一个有序的字典等情况. 在这种场景下我们可以使用Python内建的collections模块,它包括了很多有用的集合类,合理的使用可以提高我们代码的运行效率. 接下来主要对collections模块中的常用集合类进行介绍,调用collections模块: fro

正则 一.认识模块  什么是模块:一个模块就是一个包含了python定义和声明的文件,文件名就是加上.py的后缀,但其实import加载的模块分为四个通用类别 : 1.使用python编写的代码(.py文件) 2.已被编译为共享库二和DLL的C或C++扩展 3.包好一组模块的包 4.使用C编写并连接到python解释器的内置模块  为何要使用莫模块? 如果你想退出python解释器然后重新进入,那么你之前定义的函数或变量都将丢失,因此我们通常将程序写到文件中以便永久保存下来,需要时,就通过pyt

在Python数据类型方法精心整理,不必死记硬背,看看源码一切都有了之中,认识了python基本的数据类型和数据结构,现在认识一个高级的:Collections 这个模块对上面的数据结构做了封装,增加了一些很酷的数据结构,比如: a)Counter: 计数器,用于统计元素的数量 b)OrderDict:有序字典 c)defaultdict:值带有默认类型的字典 d)namedtuple:可命名元组,通过名字来访问元组元素 e)deque :双向队列,队列头尾都可以放,也都可以取(与单向队列对比,

本节内容: 一.模块及使用 1.模块及使用 2.起别名.from导入 3.自执行与模块 二.包的使用 2.1 包中模块的使用:import 2.2 包的嵌套 2.3 包中模块的使用:from ...import 2.4 导包的两种方式 2.5 关于__init__ 一.模块及使用 1.模块 一系列功能的集合体 2.定义模块 创建一个py文件就是一个模块,该py文件名就是模块名 3.为什么要使用模块 1.从文件级别组织代码,使同特性的功能统一管理 2.可以使用系统或第三方模块(拿来主义),来提高开

本章目录: 一.logging模块简介 二.logging模块的使用 三.通过JSON或者YMAL文件配置logging模块 ===================================================== 一.logging模块简介 Python的logging模块提供了通用的日志系统,可以方便第三方模块或者是应用使用.这个模块提供不同的日志级别,并可以采用不同的方式记录日志,比如文件,HTTP GET/POST,SMTP,Socket等,甚至可以自己实现具体的日志记

Python基础学习笔记(五) 模块的概念:模块是python程序架构的一个核心概念 每个以拓展名py结尾的python源代码文件都是一个模块 模块名同样也是一个标识符,需要符合标识符的命名规则 在模块中定义的全局变量.函数.类都是提供给外界直接使用的工具 模块就好比是工具包,要想使用这个工具包中的工具,就需要先导入这个模块 模块的API: 客户端使用模块提供的函数时,无须了解其实现细节.模块和客户端之间遵循的契约(API) 通过内置函数help(),可以查看Python模块的API.其语法格式

1 引包: import module  或  import module.module1  或 from module import module1,module2...等 2 import xx 导入xx模块,创建变量xx指向该模块,通过变量xx可访问模块内的所有功能 3 import xx.yy   与  from xx import yy 使用方式的差别:前者如果使用yy下的fun()需写成xx.yy.fun(), 后者只写yy.fun()即可. 4 python包:目录下带有__ini

sys模块 import sys sys.version 返回python的版本 sys.argv 返回一个以脚本名,和传入的参数作为元素的列表 sys.path 返回一个以当前代码文件路径,python安装的路径,以及第三方库存放路径 sys.path.append("/opt") 添加路径 sys.exit(a) 退出程序,输出字符串,正常退出时exit(0) sys.platform 返回操作系统平台名称 sys.stdout.write("hello")打印

1.啥是模块 模块(module):用来实现或者多个功能的Python代码,(包含变量.函数.类),本质就是*.py后缀文件. 包(package):定义了一个由模块和子包组成的Python应用程序执行环境,本质就是一个有层次的文件目录结构(必须带有一个__init__.py文件). 2.模块导入方法 # 导入一个模块 import model_name # 导入多个模块,请多次导入,不要一行导入多个 import module_name1 import module_name2 import

Counter Counter是一个简单的计数器,可以统计一段字符串中各个元素出现的次数: import collections counter_1=collections.Counter('kjsdkfhajksdfkljajkjds') print(counter_1) Counter({'j': 5, 'k': 5, 's': 3, 'd': 3, 'a': 2, 'f': 2, 'l': 1, 'h': 1}) 当然counter也可以统计列表中每个元素出现的次数: list_1=[1,

现在很多接口传参和响应都是json串. json.dumps()  python对象转化为json字符串 json.loads()  json字符串转化为python对象.[]转变成list,{}转变成dict. 1 python对象转成json '''2018-11-25 dinghanhua'''import json #python对象转化成json dictdata = {'title':'python','page':100,'name': 'python development' }

paramiko用于实现ssh远程连接服务器执行相关操作. paramiko与之依赖模块cryptography最好版本相同,不然可能执行程序会出错. 一.ssh连接服务器执行命令 import paramiko # 创建SSH对象 ssh = paramiko.SSHClient() # 允许连接不在know_hosts文件里的主机,如果没有这条,第一次连接会报错 ssh.set_missing_host_key_policy(paramiko.AutoAddPolicy()) # 连接服务器

#!/usr/bin/env python #_*_encoding: utf-8_*_ import random print(random.random()) #生成一个在0到1之间的随机浮点数 print(random.randint(,)) #生成一个在1到9之间的随机整数,包含1和9 print(random.randrange(,)) #生成一个在1到9之间的随机整数,包含1,但不包含9 print(random.choice('weffw')) #随机取一个字符(元素),也可以是列

time模块 时间三种表示:时间戳(秒单位),struct_time(元组,可以分开调用),指定格式(格式化) time.sleep() 等待5秒钟 time.time() 返回时间戳 time.ctime() 返回当前系统的字符串时间 time.ctime(time.time()) 将时间戳转换为字符串格式 time.gmtime(time.time()) 将时间转换为struct_time格式,元组格式(国外时间,与本地相差12小时,UTC时区)>>>time.struct_time

增删改数据必须connect.commit()才会生效 回滚函数 connect.rollback() 连接数据库 ''' dinghanhua sql server增删改 ''' import pymssql server = '192.168.1.1' user = 'user' password = ' database = 'test' dbconnect = pymssql.connect(server = server,user = user,password=password,da