Python模块调用方式详解 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 模块,用一砣代码实现了某个功能的代码集合. 类似于函数式编程和面向过程编程,函数式编程则完成一个功能,其他代码用来调用即可,提供了代码的重用性和代码间的耦合.而对于一个复杂的功能来,可能需要多个函数才能完成(函数又可以在不同的.py文件中),n个 .py 文件组成的代码集合就称为模块.接下来就让我们一起学习一下Python中模块调用方式吧. 一.什么是模块 在计算机程序的开发过程中,随着程序代码, 在

一 IDE工具介绍 生产环境还是推荐使用mysql命令行,但为了方便我们测试,可以使用IDE工具 下载链接:https://pan.baidu.com/s/1bpo5mqj 掌握: #1. 测试+链接数据库 #2. 新建库 #3. 新建表,新增字段+类型+约束 #4. 设计表:外键 #5. 新建查询 #6. 备份库/表 #注意: 批量加注释:ctrl+?键 批量去注释:ctrl+shift+?键 二 MySQL数据备份 #1. 物理备份: 直接复制数据库文件,适用于大型数据库环境.但不能恢复到异

目录 Counter most_common 对于序列如字符串str.列表list和tuple可以统计里面数据出现的次数.我们使用的是 collections 模块. collections模块的常用方法有: 计数器(Counter) 双向队列(deque) 默认字典(defaultdict) 有序字典(OrderedDict) 可命名元组(namedtuple) 使用以上类型时需要导入模块 from collections import * Counter Counter()方法对传入的序列中

一个程序要进行交互,就需要进行输入,进行输入→处理→输出的过程.所以就需要用到输入和输出功能.同样的,在Python中,怎么实现输入和输出? Python3中的输入方式: Python提供了 input() 内置函数从标准输入读入一行文本,默认的标准输入是键盘. 例如: n = input() print(n) >>>输入Python3 >>>Python3 其中输入的数据以字符串类型进行储存,如果输入数字的话,后续需要转换类型才能进行操作. n = input()pr

[本文出自天外归云的博客园] 前篇 前篇:Python Locust性能测试框架实践 本篇 承上——归纳过程 在前篇的基础上,我们可以利用Locust性能测试框架编写python脚本对指定网站或者接口进行压测,对于Locust的使用我们可以归纳为三步: 1. 编写python压力测试脚本: 2. 在命令行中启动Locust服务并指定压测脚本与hosts等信息: 3. 访问Locust本地网址设定并发量并进行压测. 启下——编写脚本 对于以上三步,我通过编写脚本来做一下进一步封装,实现化繁为简,“

上半部分内容链接 : https://www.cnblogs.com/lowmanisbusy/p/9069330.html 四.json和jsonpath的使用 JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式,它使得人们很容易的进行阅读和编写.同时也方便了机器进行解析和生成.适用于进行数据交互的场景,比如网站前台与后台之间的数据交互. JSON和XML的比较可谓不相上下. Python 2.7中自带了JSON模块,直接import json就可以使

一.普遍的输入和输出 1.输入 在python3中,函数的输入格式为:input(),能够接受一个标准输入数据,返回string类型. input() 函数是从键盘作为字符串读取数据,不论是否使用引号(”或“”). Name=input("请输入你的名字:") print(Name) 也接受多个数据输入,使用eval()函数,间隔符必须是逗号 a,b,c=eval(input()) 2.输出 产生输出的最简单方法是使用print语句,可以通过用逗号分隔零个或多个表达式.这个函数传递表达

1.1文件对象 文件只是连续的字节序列.数据的传输经常会用到字节流,无论字节流是由单个字节还是大块数据组成.1.2文件内建函数open()和file() 内建函数open()的基本语法是: file_object=open(file_name,access_mode='r',buffering=-1) file_name是包含要打开的文件名字的字符串,它可以是相对路径或者绝对路径. access_mode可选变量也是一个字符串,代表文件打开的模式. 'r'代表:读取: 'w'代表:写入: 'a'

一.引入 二.回顾requests实现数据爬取的流程 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应对象中的数据 进行持久化存储 其实,在上述流程中还需要较为重要的一步,就是在持久化存储之前需要进行指定数据解析.因为大多数情况下的需求,我们都会指定去使用聚焦爬虫,也就是爬取页面中指定部分的数据值,而不是整个页面的数据.因此,本次课程中会给大家详细介绍讲解三种聚焦爬虫中的数据解析方式.至此,我们的数据爬取的流程可以修改为: 指定url 基于requests模块发起请求 获取响应中的数据 数

爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息,并将爬取的数据已csv各式存入文件,然后对csv文件相关字段的数据进行清洗,并对数据可视化展示,包括柱状图展示.直方图展示.词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析,其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等..... 一.爬取和分析相关依赖包 Python版本: Python3.6 requests: 下载网页 math: 向上取整 time: 暂停进程 pandas:数据分析并保存为csv文件 matplotlib:绘图

不多说,直接上代码: list1 = [] #定义一个空列表 str1 = input("请输入数值,用空格隔开:") # list2 = str1.split(" ") #list2用来存储输入的字符串,用空格分割 i = 0 while i <= len(list2)+1: list1.append(int(list2.pop())) #将list2中的数据转换为整型并赋值给list1 i += 1 print(list1) #打印list1,可知list

数据导入是所有数模编程的第一步,比你想象的更重要. 先要学会一种未必最佳,但是通用.安全.简单.好学的方法. 『Python 数学建模 @ Youcans』带你从数模小白成为国赛达人. 1. 数据导入是所有数模编程的第一步 编程求解一个数模问题,问题总会涉及一些数据. 有些数据是在题目的文字描述中给出的,有些数据是通过题目的附件文件下载或指定网址提供的,还有些数据是需要自己搜集的.不论是哪种方式获得的数据,也不论哪种类型的问题和算法,首先都是要把这些数据以适当的方式和格式导入到程序中. 如果数据

对数据集进行分组并对各分组应用函数是数据分析中的重要环节. group by技术 pandas对象中的数据会根据你所提供的一个或多个键被拆分为多组,拆分操作是在对象的特定轴上执行的,然后将一个函数应用到各个分组并产生一个新值,最后所有这些函数的执行结果会被合并到最终的结果对象中. >>> from pandas import * >>> df=DataFrame({'key1':['a','a','b','b','a'],'key2':['one','two','one

最近遇到多进程共享数据的问题,到网上查了有几篇博客写的蛮好的,记录下来方便以后查看. 一.Python multiprocessing 跨进程对象共享  在mp库当中,跨进程对象共享有三种方式,第一种仅适用于原生机器类型,即python.ctypes当中的类型,这种在mp库的文档当中称为shared memory 方式,即通过共享内存共享对象:另外一种称之为server process , 即有一个服务器进程负责维护所有的对象,而其他进程连接到该进程,通过代理对象操作服务器进程当中的对象:最后一

re模块 re.S表示匹配单行 re.M表示匹配多行 使用re模块提取图片url,下载所有糗事百科中的图片 普通版 import requests import re import os if not os.path.exists('image'): os.mkdir('image') def get_page(number): ''' 页数 :param number: :return: ''' if number == 1: url = 'https://www.qiushibaike.co

python常用模块-调用系统命令模块(subprocess) 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. subproces基本上就是为了取代os.system和os.spawn*模块的.当我们需要调用系统命令的时候,最险考虑的os模块.用os.system()和os.popen()来进行操作.但是这两个命令过于简单,不能完成一些复杂的操作,如给运行的命令提供输入或者读取命令的输出,判断该命令的运行状态,管理多个命令的并行等等.这时subprocess中的popen命令就

一.数据类型及解析方式 一般来讲对我们而言,需要抓取的是某个网站或者某个应用的内容,提取有用的价值.内容一般分为两部分,非结构化的数据 和 结构化的数据. 非结构化数据:先有数据,再有结构, 结构化数据:先有结构.再有数据 不同类型的数据,我们需要采用不同的方式来处理. 1.非结构化的数据处理 文本.电话号码.邮箱地址 用:正则表达式 html文件 用:正则表达式 / xpath/css选择器/bs4 2.结构化的数据处理 json文件 用:jsonPath / 转化成Python类型进行操作(

文件及目录操作 python中对文件.文件夹(文件操作函数)的操作需要涉及到os模块,主要用到的几个函数是, import os 返回指定目录下的所有文件和目录名: os.listdir() 重命名:os.rename(old, new) 创建多级目录:os.makedirs() 创建单个目录:os.mkdir() 获取文件属性:os.stat(file) 修改文件权限与时间戳:os.chmod(file) 终止当前进程:os.exit() 获取文件大小:os.path.getsize(file

python爬虫---爬虫的数据解析的流程和解析数据的几种方式 一丶爬虫数据解析 概念:将一整张页面中的局部数据进行提取/解析 作用:用来实现聚焦爬虫的吧 实现方式: 正则 (针对字符串) bs4 xpath (最常用) pyquery " https://www.jianshu.com/p/770c0cdef481" # 有待查询 数据解析的通用原理是什么? 标签的定位 数据的提取 页面中的相关的字符串的数据都存储在哪里呢? 标签中间 标签的属性中 基于聚焦爬虫的编码流程 1. 指定

Python进阶----进程间数据隔离, join阻塞等待, 进程属性, 僵尸进程和孤儿进程, 守护进程 一丶获取进程以及父进程的pid 含义:    进程在内存中开启多个,操作系统如何区分这些进程,每个进程都有一个唯一表示 方法三种方法:     一,终端查看所有pid tasklist     二,指定具体的PID tasklist | findstr python     三,代码查看pid os 模块 ### 利用os 模块 查看 pid(当前进程id) 和 ppid(父进程id) im

小数据池就是在内存中已经开辟了一些特定的数据,经一些变量名直接指向这个内存,多个变量间公用一个内存的数据. int: -5 ~ 256 范围之内 str: 满足一定得规则的字符串. 小数据池: 1,节省空间.2,提高性能 深浅copy 赋值运算 l1 = [, , ]] l2 = l1 #l2就是l1 l1是什么,l2就是什么 l1.append('qqfc') l1[-].append('heihei') print(l1) print(l2) [, , , 'heihei'], 'qqfc'