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Python标准库笔记(4) — collections模块
目录[-] 这个模块提供几个非常有用的Python容器类型 1.容器 名称 功能描述 OrderedDict 保持了key插入顺序的dict namedtuple 生成可以使用名字来访问元素内容的 from collections import OrderedDict d = {'banana': 3, 'apple': 4, 'pear': 1, 'orange': 2} order_d = # ----输出结果----- key: pear value: 1 key: orange value: 2 key: banana value: 3 key: apple value: 4 'b': 2}) # 从一个字典对象创建 print Counter(a=4, b=2) # 从一组键值对创建 # ----输出结果----- Counter({'c': 3, 'a': 2, ' b': 2, 'd': 1}) Counter({'a': 2, 'c': 1}) Counter({'a': 4, 'b': 2}) Counter({'a': 4, 'b': 2}) 获取元素的计数时和
1.1K70发布于 2018-03-20 - 来自专栏生活处处有BUG
Python BS4解析库用法详解
Beautiful Soup 简称 BS4（其中 4 表示版本号）是一个 Python 第三方库，它可以从 HTML 或 XML 文档中快速地提取指定的数据。 beautiful soup库（bs4） 图1：BS4官网LOGO图 BS4下载安装 由于 Bautiful Soup 是第三方库，因此需要单独下载，下载方式非常简单，执行以下命令即可安装： pip install bs4 由于 BS4 解析页面时需要依赖文档解析器，所以还需要安装 lxml 作为解析库： pip install lxml Python 也自带了一个文档解析库 html.parser， 但是其解析速度要稍慢于 BS4 库中定义了许多用于搜索的方法，find() 与 find_all() 是最为关键的两个方法，其余方法的参数和使用与其类似。 from=index" id="link4">成为vip] [python教程,
1.2K40编辑于 2023-09-15 - 来自专栏学习
python速通小笔记-------4.Pandas库
Pandas是紧密相连的 2.二维数组的创建 1.字典创建法 举例说明： 使用pd.DataFrame(字典)创建二维对象 可以看到，sr1和sr2原有的index变成了横向的标签，即1，2，3，4号 显示索引比较浅显易懂 3.二维对象的索引 显示索引：.loc 隐式索引：.iloc 记得一定要带索引器 举例说明： 1.数据创建： 这样创建也可以 .loc[]中的内容顺序是先行标签，后列标签 4. 4.对象的拼接-----------pd.concat（） 举例说明，代码： 5.一维对象和二维对象的合并 初始数据： 合并列对象：添加列特征 合并行对象：添加行个体
25500编辑于 2025-04-05 - 来自专栏python库介绍
Python库介绍4 创建二维数组
是一个一维数组它只有1行，有3列下面是一个二维数组它共有3行，3列，我们称它为行列式，也可以说这是一个3*3的矩阵【创建二维数组】可以使用如下命令创建一个二维数组a=np.array([[1,2,3],[4,5,6 ],[7,8,9]])print(a)再来看一下不同的例子：import numpy as npa=np.array(([1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]))print(a ]])print(a.shape)（3,4）表明a是一个3行4列的矩阵【reshape函数】reshape 用于重新调整数组或矩阵的形状利用这种方法可以方便地构筑一些矩阵如：a=np.array(range (1,7))print(a)b=a.reshape(2,3)print(b)可以看到，原本的一维矩阵[1,2,3,4,5,6]通过reshape被转换为2行3列矩阵b[ [1,2,3] [4,5,6] ]矩阵b通过reshape又被转换为1维矩阵[1,2,3,4,5,6]这里要注意，reshape的参数是不能随意指定的，它们的乘积必须等于元素的总数即2*3=6或者6*1=6如果总数对不上就会报错:
1.8K10编辑于 2024-05-07 - 来自专栏Python小屋
Python爬虫扩展库BeautifulSoup4用法精要
BeautifulSoup是一个非常优秀的Python扩展库，可以用来从HTML或XML文件中提取我们感兴趣的数据，并且允许指定使用不同的解析器。 由于beautifulsoup3已经不再继续维护，因此新的项目中应使用beautifulsoup4，目前最新版本是4.5.0，可以使用pip install beautifulsoup4直接进行安装，安装之后应使用 from bs4 import BeautifulSoup导入并使用。 下面我们就一起来简单看一下BeautifulSoup4的强大功能，更加详细完整的学习资料请参考https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/ >>> from bs4 import BeautifulSoup >>> BeautifulSoup('hello world!'
92650发布于 2018-04-16 - 来自专栏Python爬虫与数据挖掘
盘点Python第三方库netCDF4库的安装
一、前言 前几天在Python白银交流群【Joker】问了一个Python库安装的问题，提问截图如下： 这个库是关于经纬度、温度、湿地等气象信息处理的专业库，之前的文章里边也有写的，所以可以参考下历史文章 这个库在科研人员手里还是蛮常用的。 二、实现过程 不过新手在安装的时候，还是会遇到问题的。这路他遇到了两个报错，第一个是Python环境变量没加载，所以提示下图报错。 把Python环境变量加载到系统变量中即可解决问题。 第二个问题，缺少依赖库，比方说这里缺少cftime依赖。 所以报错如下图所示： 安装好相关依赖之后，即可解决问题。 其实这里可以通过加源的方法进行解决，输入安装命令： pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple netCDF4，它可以帮助你把相关的依赖库也下载下来 之前也写过文章：手把手教你进行pip换源，让你的Python库下载嗖嗖的（系列二）。 三、总结 大家好，我是皮皮。
3.6K31编辑于 2022-11-14 - 来自专栏深度学习之tensorflow实战篇
图数据库neo4j(二)python 连接neo4j
图数据库neo4j(二)python 连接neo4j 安装所需连接驱动 pip install py2neo ? 最开始安装的是4.0，发现有很多问题，之后更换了V3版本 ? ? 导入基本模块 在完成安装之后，在python中调用py2neo即可，常用的有Graph,Node, Relationship。 Graph 在 database 模块中包含了和 Neo4j 数据交互的 API，最重要的当属 Graph，它代表了 Neo4j 的图数据库，同时 Graph 也提供了许多方法来操作 Neo4j 数据库 但是注意此时数据库并没有更新，只是对象更新了，如果要更新到数据库中还需要调用 Graph 对象的 push() 或 pull() 方法，添加如下代码即可： graph.push(person) 也可以通过 案例： from py2neo import Graph, Node, Relationship # 连接neo4j数据库 graph = Graph("http://127.0.0.1
7.7K41发布于 2019-01-25 - 来自专栏python3
python 4
------------------------------------------------------------ In [204]: print l1 [0, 1, 2, 3, 4, 5, 6] Fri', 'Sat'] In [206]: zip (l1,l2) Out[206]: [(0, 'Sun'), (1, 'Mon'), (2, 'Tue'), (3, 'Web'), (4, ]: d2=zip (l1,l2) In [208]: d3=dict(d2) In [209]: print d3 {0: 'Sun', 1: 'Mon', 2: 'Tue', 3: 'Web', 4: --------------------------------------- zip 可以这样： In [219]: zip (['x','y','z'],l2) Out[219]: [('x', 4) , ('y', 5), ('z', 6)] In [220]: In [220]: print l2 [4, 5, 6]
37230发布于 2020-01-14 - 来自专栏秃头程序员的Python知识库
只用1个Python库，实现4个超赞功能
今天介绍一个Python库【filestools】，是由一位大家很熟悉的大佬开发的。 filestools库目前包含四个工具包，这4个功能我真的超级喜欢，分别是： Ⅰ 树形目录显示； Ⅱ 文本文件差异比较； Ⅲ 图片加水印； Ⅳ 将curl网络请求命令转换成requests库请求代码； 在使用之前，需要安装该库。 但是你此时执行tree命令，看不见效果； 以我的电脑为基础，演示给大家看： 可以看到： 我这里执行tree命令，显示的就是未安装该库之前的系统展示。 原图如下： 最终效果如下： 4. curl网络请求转requests库请求代码 我们在写爬虫的时候，经常会使用到一些参数信息，比如这样： 如果一个个手动复制，会不会显得很麻烦？
1.4K40编辑于 2021-12-17 - 来自专栏Python小屋
Python标准库datetime中4种基本对象的用法
1）创建日期时间、日期、时间、时间差对象： 2）生成时间序列： 3）日期时间对象与字符串之间的转换： 4）其他常见运算
76520发布于 2020-11-11 - 来自专栏緣來來來
Python爬虫--- 1.2 BS4库的安装与使用
Beautiful Soup 库一般被称为bs4库，支持Python3，是我们写爬虫非常好的第三方库。因用起来十分的简便流畅。所以也被人叫做“美味汤”。目前bs4库的最新版本是4.60。 下文会介绍该库的最基本的使用，具体详细的细节还是要看：官方文档 bs4库的安装 Python的强大之处就在于他作为一个开源的语言，有着许多的开发者为之开发第三方库，这样我们开发者在想要实现某一个功能的时候 bs4库 就是我们写爬虫强有力的帮手。 bs4库的简单使用 这里我们先简单的讲解一下bs4库的使用， 暂时不去考虑如何从web上抓取网页， 假设我们需要爬取的html是如下这么一段： 下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.这是 爱丽丝梦游仙境的 soup的类型， 事实上，bs4库 是解析、遍历、维护、“标签树“的功能库。
1.2K20发布于 2018-09-18 - 来自专栏Python学习心得
Python爬虫--- 1.2 BS4库的安装与使用
原文链接https://www.fkomm.cn/article/2018/7/20/17.html Beautiful Soup 库一般被称为bs4库，支持Python3，是我们写爬虫非常好的第三方库 目前bs4库的最新版本是4.60。 下文会介绍该库的最基本的使用，具体详细的细节还是要看：官方文档 bs4库的安装 Python的强大之处就在于他作为一个开源的语言，有着许多的开发者为之开发第三方库，这样我们开发者在想要实现某一个功能的时候 bs4库 就是我们写爬虫强有力的帮手。 bs4 库 bs4库的简单使用 这里我们先简单的讲解一下bs4库的使用，暂时不去考虑如何从web上抓取网页，假设我们需要爬取的html是如下这么一段： //下面的一段HTML代码将作为例子被多次用到.
2.1K00发布于 2018-12-17 - 来自专栏緣來來來
Python爬虫--- 1.3 BS4库的解析器
bs4库之所以能快速的定位我们想要的元素，是因为他能够用一种方式将html文件解析了一遍 ，不同的解析器有不同的效果。下文将一一进行介绍。 bs4库除了支持我们上文用过的‘html.parser’解析器外，还支持很多第三方的解析器，下面我们来对他们进行对比分析。 bs4库官方推荐我们使用的是lxml解析器，原因是它具有更高的效率，所以我们也将采用lxml解析器。 bs4 库首先将传入的字符串或文件句柄转换为 Unicode的类型，这样，我们在抓取中文信息的时候，就不会有很麻烦的编码问题了。 ' # u'\n' 好了，关于bs4库的基本使用，我们就先介绍到这。剩下来的部分： 父节点、兄弟节点、回退和前进，都与上面从子节点找元素的过程差不多。
99220发布于 2018-09-18 - 来自专栏Python学习心得
Python爬虫--- 1.3 BS4库的解析器
原文链接https://www.fkomm.cn/article/2018/7/20/18.html bs4库之所以能快速的定位我们想要的元素，是因为他能够用一种方式将html文件解析了一遍 ，不同的解析器有不同的效果 bs4库除了支持我们上文用过的‘html.parser’解析器外，还支持很多第三方的解析器，下面我们来对他们进行对比分析。 bs4库官方推荐我们使用的是lxml解析器，原因是它具有更高的效率，所以我们也将采用lxml解析器。 bs4 库首先将传入的字符串或文件句柄转换为 Unicode的类型，这样，我们在抓取中文信息的时候，就不会有很麻烦的编码问题了。 ' # u'\n' 好了，关于bs4库的基本使用，我们就先介绍到这。剩下来的部分： 父节点、兄弟节点、回退和前进，都与上面从子节点找元素的过程差不多。
1.1K00发布于 2018-12-17 - 来自专栏Hammer随笔
BeautifulSoup4库
BeautifulSoup4库 和 lxml 一样，Beautiful Soup 也是一个HTML/XML的解析器，主要的功能也是如何解析和提取 HTML/XML 数据。 Beautiful Soup 3 目前已经停止开发，推荐现在的项目使用Beautiful Soup 4。 安装和文档： 安装：pip install bs4 中文文档：https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/index.zh.html 几大解析工具对比 在Python2.7.3之前的版本和Python3中3.2.2之前的版本,必须安装lxml或html5lib, 因为那些Python版本的标准库中内置的HTML解析方法不够稳定. id=32218&keywords=python&tid=87&lid=2218">15851-后台开发工程师
技术类 1.5K10编辑于 2022-05-11 - 来自专栏数据科学与人工智能
Py4DS|4 函数和库
Py4DS|4 函数和库 内容结构： 1 函数定义、创建和调用 2 库的作用和引入 3 匿名函数 目标管理： 阅读本文后，你可以得到： 1 使用已有的Python库 2 掌握函数的写法和用法 Python语言提了一些内置函数。 Python丰富的库也提供了功能多样和强大的函数。 1.1 help()函数 我们使用help()来查看帮助信息，有助于我们理解某个函数。 有些内置函数包含在Python库里面，为了使用它们，我们需要先导入Python库。 比方说，常用的math库。 # 02 库 import math print("圆周率的大小：", math.pi) # 或者 from math import pi print("圆周率的大小：", round(pi, 3))
32010编辑于 2021-12-04 - 来自专栏Python无止境
玩转 Python 命令行：4 大主流工具库的对比
作者：HelloGitHub-Prodesire 原题：用什么库写 Python 命令行程序？ 看这一篇就够了 一、前言 在近半年的 Python 命令行旅程中，我们依次学习了 argparse、docopt、click 和 fire 库的特点和用法，逐步了解到 Python 命令行库的设计哲学与演变 若你仍在使用 Python 2，请注意两者之间语法和库的使用差异哦~ 二、设计理念 在讨论各个库的设计理念之前，我们先设计一个计算器程序，其实这个例子在 argparse 库的第一篇讲解中出现过，也就是 , '1', '2', '3']) print(args) # 结果：Namespace(accumulate=<built-in function sum>, nums=[1, 2, 3]) # 4. 三、横向对比 最后，我们横向对比下argparse、docopt、click 和 fire 库的各项功能和特点： ? Python 的命令行库种类繁多、各具特色。
2.7K10发布于 2020-02-19 - 来自专栏python3
Python3网络爬虫实战-4、存储库的
在前面一节我们介绍了几个数据库的安装方式，但这仅仅是用来存储数据的数据库，它们提供了存储服务，但如果想要和 Python 交互的话也同样需要安装一些 Python 存储库，如 MySQL 需要安装 PyMySQL 验证安装 为了验证库是否已经安装成功，可以在命令行下测试一下： $ python3 >>> import pymysql >>> pymysql.VERSION (0, 7, 11, None) >>> 1.4.2 PyMongo的安装 在前面我们介绍了 MongoDB 的安装方式，在 Python 中如果想要和 MongoDB 进行交互就需要借助于 PyMongo 库，本节我们来了解一下 PyMongo 验证安装 为了验证库是否已经安装成功，可以在命令行下测试一下： $ python3 >>> import pymongo >>> pymongo.version '3.4.0' >>> 在命令行首先输入 4.
55220发布于 2020-01-03 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
4个神奇的python库，数据科学神器!（附代码演练）
4个Python库将你的数据科学项目提升到一个新的水平 介绍 在本文中，我将分享4个鲜为人知的Python库，我觉得它们没有得到应有的关注度，这些库可以帮助你将Data Science项目提高到一个新的水平 让我们开始吧，介绍顺序是： 1.argh – 创建无缝的CLIs2.tqdm – 简单进度栏3.msgpack – 二进制JSON，快速而小型4. 函数接受一个iterable，并在Python开始遍历它时生成一个进度条。 4. 当你使用数据库并提取大量数据时，此模块最有用。这有助于防止数据过时。
58140编辑于 2023-08-29 - 来自专栏Hank’s Blog
Python基础4
#取下标1至下标4之间的数字，包括1，不包括4 ['Tenglan', 'Eric', 'Rain'] >>> names[1:-1] #取下标1至-1的值，不包括-1 ['Tenglan', 'Eric ',5800), ('Mac Pro',9800), ('Bike',800), ('Watch',10600), ('Coffee',31), ('Alex Python 在Python 2.7 后，with又支持同时对多个文件的上下文进行管理，即： with open('log1') as obj1, open('log2') as obj2: pass 程序练习 默认编码是ASCII, python3里默认是unicode 2.unicode 分为 utf-32(占4个字节),utf-16(占两个字节)，utf-8(占1-4个字节)， so utf-16就是现在最常用的 ").encode("utf-8") print(msg) print(msg_gb2312) print(gb2312_to_unicode) print(gb2312_to_utf8) in python3
70330发布于 2020-09-16
腾讯云开发者
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