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Python处理Excel数据:什么是模块、包、库
本次课程内容涉及Python语言在进行Excel数据读写时的基础知识,包括模块、包、库等概念的讲解。学员将理解模块(.py文件)、包(包含__init__.py文件的文件夹),以及库(模块和包的集合)之间的区别和联系。重点介绍了Python的强大功能,包括内置的标准库以及可以自定义或利用第三方库来扩展能力。整节课的重点是帮助学员掌握Python处理Excel数据的能力,为后续实际操作打好理论基础。适合对自动化办公感兴趣或需要在项目中进行数据处理的技术人员学习。
元组常用统计方法
本期内容聚焦Python中元组的统计方法和操作技巧,讨论了元组的基础统计操作,如计数、查找最大最小值、求和以及使用条件进行特定元素的统计和定位。展示了如何创建和使用元组,同时探讨了元组和列表的共通之处与差异,特别在可编辑性上的区别;只读性质造成了元组的不可变。还介绍了元组推导的概念以及如何将推导结果转换成元组。适合需要深入理解Python数据结构,特别是元组操作和与列表对比特性的开发者。
Python处理Excel数据:列表基础
本次教学聚焦于Python中列表处理技术的基础概念和应用。列表作为Python中一种灵活的数据结构,可存储不同数据类型的元素,并支持多种操作如遍历、嵌套和数据类型定义。首先,介绍了列表的表现形式,即使用中括号包含的一系列元素,强调了元素间用逗号分隔的规则。其次,探讨了列表嵌套的概念和实现方式,表明列表中可以包含另一个列表,呈现多层结构。进一步,讲解了列表的循环遍历方法,主要通过for循环语句实现,便于处理和访问列表中的数据。最后,提出空列表的概念,它是不含任何元素的列表,等待未来的数据填充。本课适合刚入门Python以及需要熟悉列表操作的开发人员。
Python性能这么差,为什么会在AI中大量使用
尽管Python相较于C++性能较低,但在AI领域占主导的原因在于它作为粘合剂角色的效能与扩展性。Python在数据交互方面与C++或显卡紧密结合,AI行业对此依赖重大。更重要的,科学家原先为替换Fortran选用Python,进而形成强大的科学计算生态。Python的数学库如NumPy在科学计算界获广泛应用,助推了其在AI领域的延续。实际上,在金融AI公司的真实案例中,Python用于快速原型开发,而生产环境转向性能更优的C++。同时,Python全局锁的特性在实验阶段不成问题,但正式环节需要利用C++等语言进行性能提升。
Python爬虫:Requests库的基本用法
本次内容聚焦于使用Python的requests库进行网页数据爬取。介绍了requests库作为一个无需转基因的HTTP库,在人类获取网页数据过程的适用性与便捷性。视频解释了如何安装库,以及如何使用GET方法来获取网页对象。其中,还包含了HTTP状态码的讲解,状态码帮助开发者识别HTTP请求的响应状态。强调了文本编码的重要性,在处理爬取到的文本数据时需设置合适的编码以避免乱码问题。此外,视频提供了通过requests库对网页文本信息提取的具体代码实例演示,旨在帮助开发者理解如何使用这一工具进行数据抓取。
python中的__init__.py文件有什么作用?
讨论了Python中`__init__.py`文件的作用,包括它如何使文件夹被识别为包,以及其在Python3.3版本前后的变化。文件的主要用途是声明文件夹为包并允许导入其中的模块,以及作为包初始化时执行的代码块。这允许执行包中`__init__.py`文件中的代码,再导入包中其他模块的代码,并能用于导入不同目录的包内容,同时涉及到对模块命名空间的初始化。内容适合有兴趣了解Python包结构及模块导入机制的开发者和学习者。
我正在参加51CTO学堂年度讲师评选,快来投我一票吧!
王老师凭借在IT教育行业十六年的深厚经验,专注于青少年编程教育,旨在通过技术指导帮助年轻学生实现更好的个人成长。王老师的教学动力源自于社会各界的支持和信任,此次参加51CPU年度讲师评选活动也寻求更广泛的认可。
信奥赛C++
C++语言在信息学奥林匹克竞赛中扮演着重要角色,提供了高效的编程手段和强大的功能支持。擅长进行复杂程序设计,特别是在动态规划等算法问题上展示出高效的解决方案。其跨平台性和可扩展性使其在多个领域如科学计算、图形学和人工智能领域都有所应用。丰富的标准库和第三方库资源,进一步提升了C++的开发效率,对于追求深入计算机编程技术的人来说是一种提升竞争力的方式。适合有志于深化编程能力和求解复杂问题的开发者和学习者。