打算用python做一个写mtk camera driver的自动化工具. 模板选用标准库里面string -> Template 即可 但要重定义替换字符,稍后说明 配置文件纠结几天:cfg,yaml, python,csv. 但考虑到这些配置文件都是给程序员用的,纯文本的话有些vendor不明白,解释太麻烦了. 最后选用excel,里面可以慢慢写各个配置的含义,可以加图.表.文字等注释,比较好用. 常用的python excel lib有xlrd OPENPYXL.    兼容性 速度 功能

前言 从网页爬下来的大量数据需要excel清洗成堆的科学实验数据需要导入excel进行分析作为一名面向逼格的Python程序员该如何合理而又优雅的选择生产力工具呢? 得益于辛勤劳作的python大神们,处理excel已经有大量python包,主流代表有: xlwings:简单强大,可替代VBA openpyxl:简单易用,功能广泛 pandas:使用需要结合其他库,数据处理是pandas立身之本 win32com:不仅仅是excel,可以处理office; Xlsxwriter:丰富多样的特性,

python第三方库——xlrd和xlwt操作Excel文件学习 1安装: C:\Users\Lenovo>pip install xlwtCollecting xlwt  Downloading https://files.pythonhosted.org/packages/44/48/def306413b25c3d01753603b1a222a011b8621aed27cd7f89cbc27e6b0f4/xlwt-1.3.0-py2.py3-none-any.whl (99kB)    10

Python 数据处理库 pandas 入门教程2018/04/17 · 工具与框架 · Pandas, Python 原文出处: 强波的技术博客 pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程.pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块.入门介绍pandas适合于许多不同类型的数据

入门介绍 pandas适合于许多不同类型的数据,包括: · 具有异构类型列的表格数据,例如SQL表格或Excel数据 · 有序和无序(不一定是固定频率)时间序列数据. · 具有行列标签的任意矩阵数据(均匀类型或不同类型) · 任何其他形式的观测/统计数据集. 由于这是一个Python语言的软件包,因此需要你的机器上首先需要具备Python语言的环境.关于这一点,请自行在网络上搜索获取方法. 关于如何获取pandas请参阅官网上的说明:pandas Installation. 通常情况下,我们可以

0 简单介绍 pandas是一个Python语言的软件包,在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候,这是一个非常常用的基础编程库.本文是对它的一个入门教程. pandas提供了快速,灵活和富有表现力的数据结构,目的是使“关系”或“标记”数据的工作既简单又直观.它旨在成为在Python中进行实际数据分析的高级构建块. 另外,pandas常常和NumPy一起使用,本文中的源码中也会用到NumPy(教程见Python 机器学习库 NumPy 教程). 1 安装 pip install pand

读者您好.今天我将介绍20个属于我常用工具的Python库,我相信你看完之后也会觉得离不开它们.他们是: Requests.Kenneth Reitz写的最富盛名的http库.每个Python程序员都应该有它. Scrapy.如果你从事爬虫相关的工作,那么这个库也是必不可少的.用过它之后你就不会再想用别的同类库了. wxPython.Python的一个GUI(图形用户界面)工具.我主要用它替代tkinter.你一定会爱上它的. Pillow.它是PIL(Python图形库)的一个友好分支.对于用

本文由 伯乐在线 - 艾凌风 翻译,Namco 校稿.未经许可,禁止转载!英文出处:vinta.欢迎加入翻译组. Awesome Python ,这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. https://github.com/

来源:http://www.ynpxrz.com/n1031711c2023.aspx Python标准库中collections对集合类型的数据结构进行了很多拓展操作,这些操作在我们使用集合的时候会带来很多的便利,多看看很有好处. defaultdict是其中一个方法,就是给字典value元素添加默认类型,之前看到过但是没注意怎么使用,今天特地瞅了瞅. 首先是各大文章介绍的第一个例子: 代码如下: import collections as coll def default_factory()

原文:Python标准库09 当前进程信息 (部分os包) 作者:Vamei 出处:http://www.cnblogs.com/vamei 欢迎转载,也请保留这段声明.谢谢! 我们在Linux的概念与体系,多次提及进程的重要性.Python的os包中有查询和修改进程信息的函数.学习Python的这些工具也有助于理解Linux体系. 进程信息 os包中相关函数如下: uname() 返回操作系统相关信息.类似于Linux上的uname命令. umask() 设置该进程创建文件时的权限mask.类

本文首发于微信公众号“Python数据之道” 前言 本文主要摘录自 pycon 2017大会的一个演讲,同时结合自己的一些理解. pycon 2017的相关演讲主题是“The Python Visualization Landscape”. 先来一张全景图镇楼~~ 看完这张图是不是有点懵? 别着急,我们一起来看看后面的阐述. python可视化库可以大致分为几类: 基于matplotlib的可视化库 基于JS的可视化库 基于上述两者或其他组合功能的库 基于matplotlib的可视化库 matp

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda

Python标准库通常被称为"自带的电池",自然地提供了广泛的功能,涵盖了大概200个左右的包与模块.不断有高质量的包或模块被开发出来,极大的丰富了标准库.但有些模块放在标准库中很难去维护,比如"Berkeley DB"模块,其被清理出标准库进行单独维护.还有一些库,比如PyParsing(创建分析器)也是没有被加在标准库中. 1 字符串处理 1.1 String模块 常量:string.ascii_letters. string.hexdigits. string

环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapper- virtualenv 的一组扩展. 包管理 管理包和依赖的工具. pip – Python 包和依赖关系管理工具. pip-tools – 保证 Python 包依赖关系更新的一组工具. conda

作者原文链接 想掌握Python标准库,读它的官方文档很重要.本文并非此文档的复制版,而是对每一个库的一句话概括以及它的主要函数,由此用什么库心里就会有数了. 文本处理 string: 提供了字符集:ascii_lowercase, ascii_uppercase re: 正则表达式支持(pattern, string):match, search, findall, sub, split, finditer difflib: 序列的差异化比较: context_diff(s1, s2) 数据结

---------------- 这又是一个 Awesome XXX 系列的资源整理,由 vinta 发起和维护.内容包括:Web框架.网络爬虫.网络内容提取.模板引擎.数据库.数据可视化.图片处理.文本处理.自然语言处理.机器学习.日志.代码分析等. 伯乐在线已在 GitHub 上发起「Python 资源大全中文版」的整理.欢迎扩散.欢迎加入. GitHub - jobbole/awesome-python-cn: Python资源大全中文版 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p

Python的第三方库多的超出我的想象. python 第三方模块 转 https://github.com/masterpy/zwpy_lst   Chardet,字符编码探测器,可以自动检测文本.网页.xml的编码. colorama,主要用来给文本添加各种颜色,并且非常简单易用. Prettytable,主要用于在终端或浏览器端构建格式化的输出. difflib,Python标准库,计算文本差异 Levenshtein,快速计算字符串相似度. fuzzywuzzy,字符串模糊匹配. esm

作者:史豹链接:https://www.zhihu.com/question/20501628/answer/223340838来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 环境管理 管理 Python 版本和环境的工具 p – 非常简单的交互式 python 版本管理工具. pyenv – 简单的 Python 版本管理工具. Vex – 可以在虚拟环境中执行命令. virtualenv – 创建独立 Python 环境的工具. virtualenvwrapp

一.Python与R功能对比分析 1.python与R相比速度要快.python可以直接处理上G的数据:R不行,R分析数据时需要先通过数据库把大数据转化为小数据(通过groupby)才能交给R做分析,因此R不可能直接分析行为详单,只能分析统计结果.Python=R+SQL/Hive 2.如果是统计理论研究.前沿科学研究,R比python更胜一筹.R的优势在于有包罗万象的统计函数可以调用,特别是在时间序列分析方面(主要用在金融分析与趋势预测)无论是经典还是前沿的方法都有相应的包直接使用:相比pyt

一直听说python requests库对于接口自动化测试特别合适,但由于自身代码基础薄弱,一直没有实践: 这次赶上公司项目需要,同事小伙伴们一起学习写接口自动化脚本,听起来特别给力,赶紧实践一把: 自身电脑装了python2.x,装上,导入requests库,导入第三方库的方法如下:   PyCharm→Preferences→Project:项目名→Project Interpreter,点击左下角的+号:        开始写第一个接口,我的想法是先把接口的url给拼接出来,然后再验证返回