python的内置模块: os os.path sys time datetime hashlib base64 hmac random math 一.os模块: os模块是与操作系统交互的一个接口 os模块常用方法:   os.cpu_count()---------获取CPU架构   os.chdir(path) ---------- change directory 修改目录   os.curdir  ----------------获取当前路径(相对路径)   os.chmod()  -

[转]python 历险记(四)— python 中常用的 json 操作 目录 引言 基础知识 什么是 JSON? JSON 的语法 JSON 对象有哪些特点? JSON 数组有哪些特点? 什么是编码和解码? 常用的 json 操作有哪些? json 操作需要什么库? 如何将 python 编码成 JSON? python 编码为 JSON 的对照表 json.dumps() json.dump() 如何将 JSON 解码成 python 对象? JSON 解码为 python 的对照表 js

Spyder   Ctrl + 4/5: 块注释/块反注释 本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把trai

一.序列化 指:在我们存储数据的时候,需要对我们的对象进行处理,把对象处理成方便存储和传输的数据格式,这个就是序列化, 不同的序列化结果不同,但目的是一样的,都是为了存储和传输. 一,pickle.可以将我们python中的任意数据类型转化成bytes并写入到文件中. 同样也可以把文件中写好的bytes转换回我们的python的数据.这个过程被称为序列化 import pickle class Cat: def __init__(self, name, age): self.name = nam

本文总结的是我们大家在python中常见的数据预处理方法,以下通过sklearn的preprocessing模块来介绍; 1. 标准化(Standardization or Mean Removal and Variance Scaling) 变换后各维特征有0均值,单位方差.也叫z-score规范化(零均值规范化).计算方式是将特征值减去均值,除以标准差. 1 sklearn.preprocessing.scale(X) 一般会把train和test集放在一起做标准化,或者在train集上做标

python中常用的时间模块有time和datetime,以下是这两个模块中常用的方法: #先引入模块 import timefrom datetime import datetiem, timezone, timedelta #显示时间戳print("显示一个时间戳:",end="")print(time.time())#休眠1秒time.sleep(1)#可更改数字,实现更长时间的休眠 #显示时区print(time.timezone)#得到的是UTC减当前时间

python中常用的导包的方法               导入包和包名的方法:1.import package.module 2.from package.module import  * 例一: #second.py def register(): print('this is a register page') #first.py页面调用registe()方法时 #1. import zero.second zero.second.register() #2. from zero.seco

1. 模块和包 a.定义: 模块用来从逻辑上组织python代码(变量,函数,类,逻辑:实现一个功能),本质就是.py结尾的python文件.(例如:文件名:test.py,对应的模块名:test) 包:用来从逻辑上组织模块的,本质就是一个目录(必须带有一个__init__.py的文件) b．导入方法 import module_name import module_1的本质:是将module_1解释了一遍 也就是将module_1中的所有代码复制给了module_1 from module_n

目录 引言 基础知识 什么是 JSON? JSON 的语法 JSON 对象有哪些特点? JSON 数组有哪些特点? 什么是编码和解码? 常用的 json 操作有哪些? json 操作需要什么库? 如何将 python 编码成 JSON? python 编码为 JSON 的对照表 json.dumps() json.dump() 如何将 JSON 解码成 python 对象? JSON 解码为 python 的对照表 json.loads() json.load() 结语 参考文档 相关文章列表

一,常用的模块 模块就是我们将装有特定功能的代码进行归类,从代码编写的单位来看我们的程序,从小到大的顺序: 一条代码<语句块,<代码块(函数,类)<模块我们所写的所有py文件都是模块 引入模块的方式 1,import 模块 2,from xxx import 模块 二,collections模块 collections 模块主要封装了一些关于集合类的相关操作,比如我们学过的iterable,iterator等等.除了这些以外,collections 还提供了一些除了基本数据类型以外的数据

python中一切事务皆为对象. 所以我们看字符串.数字.集合等全部使用类的方法查看某一个对象. a = 'sb,2b' 查看对象是什么类型:print(type(a)) 查看此对象有哪些属性:dir(a) 查看此对象有哪些属性也可以用:vars(a),不仅能看到所有属性还会给属性标明是方法还是属性,也可以看到是方法 查看类下的方法如何使用: help(a) 字符串的方法如: a = 'sb,2b' , a.upper() 将字符全部大写 a.split(',') 将字符串处理称字典 a.__c

Python中os.path的妙用  http://xpleaf.blog.51cto.com/9315560/1736956

random模块 import random # 应用数学计算 print(random.random()) # 取随机小数 范围是 0-1之间 # 应用抽奖 , 彩票 print(random.randint(1,10)) # 取随机整数, 范围是 1 - 10 顾头又顾尾 print(random.randrange(1,2)) # 取随机整数 , 范围是 1 - 2 顾头不顾尾 # 从列表中随机抽取 应用抽奖 l = ['a','b',('a','b','c'),123,[1,3]] pr

一.filter(function, iterable) - 过滤("海选") # 判断落在第一象限的点[(x1, y1), (x2, y2)...] points = [(-1, 2), (2, 3), (-1, -2), (2, -2), (1, 2)] # 方法一: # 验证函数:若在第一象限,则返回True def func(p): return (p[0] > 0) and (p[1] > 0) # 返回所有第一象限的点 sel_points = filter(f

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. 如:os 是系统相关的模块:file是文件操作相关的模块 模块分为三种: 自定义模块 内置模块 开源模块 自定义模块 1.定义模块 情景一: 情景二: 情景三: 2.导入模块 Python之所以应用越来越广泛,在

在从事数据科学的人中,最常用的工具就是R和Python了,每个工具都有其利弊,但是Python在各方面都相对胜出一些,这是因为scikit-learn库实现了很多机器学习算法. 加载数据(Data Loading) 我们假设输入时一个特征矩阵或者csv文件. 首先,数据应该被载入内存中. scikit-learn的实现使用了NumPy中的arrays,所以,我们要使用NumPy来载入csv文件. 以下是从UCI机器学习数据仓库中下载的数据. 样例: 1 import numpy as np 2

log模块的讲解 Python 使用logging模块记录日志涉及四个主要类,使用官方文档中的概括最为合适: logger提供了应用程序可以直接使用的接口API: handler将(logger创建的)日志记录发送到合适的目的输出: formatter决定日志记录的最终输出格式 filter提供了细度设备来决定输出哪条日志记录: logger 每个程序在输出信息之前都要获得一个Logger.Logger通常对应了程序的模块名, 比如聊天工具的图形界面模块可以这样获得它的Logger:LOG=lo

1.time 模块 import time s = time.localtime() # 把时间转化成格式化的时间,通过. 取得里面的年月日等 struct_time 格式 time.struct_time(tm_year=2018, tm_mon=3, tm_mday=11, tm_hour=19, tm_min=53, tm_sec=31, tm_wday=6, tm_yday=70, tm_isdst=0) s=time.gmtime() #UTC 时区 s=time.time() # 返

1.base64 Python内置的base64模块可以实现base64.base32.base16.base85.urlsafe_base64的编码解码,python 3.x通常输入输出都是二进制形式,2.x可以是字符串形式. base64模块的base64编码.解码调用了binascii模块,binascii模块中的b2a_base64()函数用于base64编码,binascii模块中的a2b_base64()函数用于base64解码. >>>import base64 >&

Python 常用内置函数如下: Python 解释器内置了很多函数和类型,您可以在任何时候使用它们.以下按字母表顺序列出它们. 1. abs()函数 返回数字的绝对值. print( abs(-45) )                  # 返回 45 print("abs(0.2):",abs(0.2))        # 返回 abs(0.2): 0.2 2. all() 函数 用于判断给定的参数中的所有元素是否都为 TRUE,如果是返回 True,否则返回 False.元素除

1, collections.deque 在python里如果我们用列表作为队列使用也是可以的,只是当从队尾删除或者增加元素的时候是很快的,但是从队首删除或者增加元素则要慢得多,这是因为在队首进行操作其他的元素都要逐一改变. collections.deque就是为队列设计的,它能迅速得删除或者增加元素,无论是队首还是队尾 >>> from collections import deque >>> queue = deque(["Eric", &qu