【turtle绘图】我用python的turtle库画图，画了一个疫情宣传动画！

【数据分析干货

本次展示了使用Pandas库和SQL语言在数据集中增加新数据的多种方法。首先介综了如何在Pandas中通过`append`和`loc`方法以及自定义DataFrame来添加新的行。接着演示了如何在SQL数据库中利用`INSERT INTO`语句插入单行或多行数据。另外，还探讨了Pandas中增加列的技巧，包括使用赋值方式和`insert`函数添加新列。最后，指出了在SQL中通过`ALTER TABLE`语句添加新列的方法。这些内容对数据分析师、Python开发者、数据库管理员、数据科学家以及任何需要进行数据操纵的IT专业人士都有实际的指导价值。

【Python数据可视化】我用Python开发了一个疫情数据动态地图

本内容涉及到使用数据可视化技术构建疫情动态地图的技术要点。解决的是如何实时反映疫情数据在地图上的分布问题，并为用户提供直观的疫情动态监控。主要内容包括了如何通过数据爬取获取最新的疫情信息，使用API集成和JavaScript技术来构建Web应用程序，以及应用图表库和地理信息系统（GIS）技术实现数据的地图可视化展示。这样的内容适合对数据可视化、前端开发和GIS感兴趣的技术人员学习和参考。

4分钟讲解纯python开发可视化大屏，揭秘实现大屏的背后原理

视频讲述了如何用Python结合Echarts框架开发一个可视化数据大屏。大屏包括省份地图、动态数据轴、折线图、柱形图、数据表格以及时间轮播图。通过鼠标悬停和点击等交互，实现数据的动态展示和细节查看。除了Echarts，提到了其他商业和免费工具如DataV、Sugar、腾讯云图、Power BI。强调了将CSS和JavaScript加持，可以进一步增强用户体验。整个过程体现出数据可视化的简洁与深度，并推崇“大道至简”的设计哲学。

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。