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(总结)python 3程序开发指南(五)模块(python开发常用模块)

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在本文中,我们将为您详细介绍的相关知识,并且为您解答关于总结python3程序开发指南的疑问,此外,我们还会提供一些关于/System/Library/Frameworks/Python.framew

在本文中,我们将为您详细介绍的相关知识,并且为您解答关于总结python 3程序开发指南的疑问,此外,我们还会提供一些关于/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python:无法打开文件“esptool.py”、CMake 不断从 cygwin python 中获取 Python,如何从 Windows 安装的 Python 中获取、Error: Can‘t find Python executable “python“, you can set the PYTHON env variable、Python - 数据分析,查找包含 python 字典的多个 python 字典之间的键值匹配的有用信息。

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(总结)python 3程序开发指南(五)模块(python开发常用模块)

(总结)python 3程序开发指南(五)模块(python开发常用模块)

1.有些情况下,使用单独的一条语句导入包中的所有模块会带来方便,为此在__init__.py文件中加入__all__=["",""]包含模块的名字。同理要想对导入模块中所有函数叶可以添加__all__选项,精确控制导入的函数有哪些。

2.任何模块被导入后,Python都将为该模块创建一个名为__name__的变量,并将该模块的名称存储于该变量中。但是在我们运行其代码时,python会把变量命名为"__name__",因为模块中用了doctest模块,doctest.testmod()函数尝试执行docstring中的函数,并且在运行时,只在发生错误时,才打印异常信息。要想打印更详细信息可以使用-v 参数。

3.对于查看命令:python -c "import Music",如果这一命令产生异常,就说明尚无模块或顶级目录使用该名称。

4.python 标准库概览:

(1)字符串处理:String(提供了一些有用的常量)、textwrap(用于最小化缩排),Struct(str,int等与二进制字节之间的转换),difflib(对序列进行比较),re(正则表达式),io.StringIO(提供了一种类似与字符串的对象,其行为类似于内存中的文本文件)

(2)命令行程序设计:optparse()和getopt()模块,用于解析命令行参数和设计实现参数

(3)数学与数字:decimal.Decimal和fractions.Fraction模块,NumPy包,math,cmath,random

(4)时间与日期:calendar,time,datetime

(5)算法与组合数据类型:bisect模块(处理有序序列),heapq模块(将序列转化为堆),collections.deque(在开始或结尾添加数据快),array.array提供了序列类型,以非常节省空间的方式存储字符等。

(6)文件格式、编码与数据持久性:读取不同文件格式:base64,quopri,uu,xdrlib;读取不同格式的存档文件:bz2,gzip,tarfile,zipfile;处理音频格式数据:wave,aifc,audioop,sndhdr;处理ini文件:configparser;处理csv格式文件:csv模块;关于磁盘操作:pickle(向磁盘中存储或取回任意python对象),shelve(处理DBM文件,类似字典,其键为字符串,值为任意类型对象)

(7)文件目录与进程处理:Shutil模块(处理文件与目录),tempfile(处理临时文件和目录),filecmp可以对文件进行比较,subprocess(对其他程序的调度),multiprocessing(可以替代多进程),os(提供了操作系统功能的接口,主要用于和操作系统进行交互)

(8)网络与Internet程序设计:socket模块,ssl模块,socketserver模块,asynchat模块,asyncore模块,http.cookies,http.cookiejar模块,http.client模块,urllib模块,xmlrpc.clientxmlrpc.server模块,ftplib,nntplib模块,telnetlib,smtpd模块等;

(9)XML:包括两个包:xml,lxml

(10):其他有用的模块:logging模块,unitest模块,threading模块,bytes模块。 

 

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python:无法打开文件“esptool.py”

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python:无法打开文件“esptool.py”

如何解决/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python:无法打开文件“esptool.py”

我正在 mac OS X 上使用 ESP8266Flash.app 更新 ESP8266 固件。 但是当我开始刷固件时出现以下错误:

/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python: can''t open file ''esptool.py'': [Errno 1] Operation not permitted."

我该如何解决这个问题?

CMake 不断从 cygwin python 中获取 Python,如何从 Windows 安装的 Python 中获取

CMake 不断从 cygwin python 中获取 Python,如何从 Windows 安装的 Python 中获取

如何解决CMake 不断从 cygwin python 中获取 Python,如何从 Windows 安装的 Python 中获取

我有一个看起来像这样的 CMake 脚本:

  1. find_program(PYTHON_COMMAND NAMES python3 python)

问题是它检测到安装在 Cygwin 安装中的 python。 输出总是:

  1. -- PYTHON_PATH:C:/cygwin64/bin/python3

我希望它取自:

  1. c:\\python36-64\\python

在windows PATH变量中,Cygwin bin在路径的最后一个,windows安装在第一个 但它只检测到 Cygwin python,
怎么改?

Error: Can‘t find Python executable “python“, you can set the PYTHON env variable

Error: Can‘t find Python executable “python“, you can set the PYTHON env variable

在启动vue项目的时候,安装node.js组件node-sass过程中报错了,错误提示如下
Error: Can’t find Python executable “python”, you can set the PYTHON env variable

由错误提示可知:Node.js 在安装模块组件node-sass的时候,node.js缺少Visual Studio2015 Build Tools相关的组件和python的环境,如果安装了vs2015组件的小伙伴们就不用安装Visual Studio2015 Build Tools相应的组件,只用安装python2.7即可解决缺少的python组件的问题。

欲安装python2.7,请至python官网:www.python.org 下载,然后配置好python的环境变量即可。

不过博主我并不推荐上述的解决方案,因为对于程序员来说,效率第一,上述的问题一个命令就可以轻松解决你所遇到的麻烦,前面说了那么多,无非就是想告诉在看本篇博客的同仁们放下浮躁的心,遇到问题首先不是急着去解决问题,而是分析为什么会这样,然后才能水到聚成的去找到解决问题的方法。

运行下面这个命令即可解决你们遇到的Error问题

npm install --global --production windows-build-tools

:上面讲述了一堆就是为了讲述此命令是干嘛的,上面已经描述很详细了,就不再赘述了,该操作与上述的一堆操作无异,效果却是一样的。

然后运气不好的小伙伴可能接着会遇到一个坑,那就是执行了:npm install --global --production windows-build-tools这个命令的人细心点会发现执行到一半就卡住了,这个卡住了没有红字重点提示,而且下方还有英文在等待中,粗心的小伙伴可能以为是命令执行完了,组件安装好了,其实不然,我这边已经解决了,就无法复现了,具体点就是中文的提示,提示我们由于有类似组件在运行或者下载导致无法继续下载安装组件了。稳妥点的解决办法是,将电脑重启,将底层正在运行的模块干掉,待电脑重启后再执行npm install --global --production windows-build-tools这条命令即可,博主我就是这样解决的,稳稳的幸福就会浮现在你面前如下图所示,你的可能和我不一样,因为我已经跑成功过一次了,没有你的那么多细节的log打印。

然后就是在你的项目下shift+鼠标右击你的项目运行npm run dev即可启动vue项目了。

Python - 数据分析,查找包含 python 字典的多个 python 字典之间的键值匹配

Python - 数据分析,查找包含 python 字典的多个 python 字典之间的键值匹配

如何解决Python - 数据分析,查找包含 python 字典的多个 python 字典之间的键值匹配

我的任务是创建一个程序,将包含个人信息的 3 个数据集(可能是 .csv 文件)作为输入,解析它们,然后搜索匹配项。现实世界的目的是寻找 3 家独立律师事务所之间的利益冲突。

我的超高级计划是将相关列解析成包含每个人个人信息的字典,例如:

  1. {lname: jones,fname: matt,dob: 01-02-1990,addr1: 28 sheffield dr}

然后,我会将每个个人信息词典输入到每个律师事务所的一个更大的超集词典中,就像这个(代表 3 个较大的容器词典中的 1 个,每个词典代表一个律师事务所):

>
  1. {{lname: jones,addr1: 28 sheffield dr},{lname: kalinski,fname: fred,dob: 01-02-1980,addr1: 28 purple st},{lname: kyle,fname: ken,dob: 05-01-1978,addr1: 28 carlisle dr}}

最后,任务是找到匹配项并识别存在于代表每个律师事务所的超过 1 个“容器/超集”词典中的个体。

我正在考虑匹配“姓氏”和“出生日期”以识别“软匹配”,然后可以将匹配的个人信息字典输入其他对象以进行进一步处理/检查。我现在的主要目标是验证我应该如何处理这个问题的合理计划。

所以,本质上,我需要在一个字典字典和另一个字典字典之间找到匹配的键/值对。

所以我想知道...

  1. 对我的高级计划有什么建议吗?我的逻辑流程有什么明显的问题吗?我不是数据科学家,甚至不是专业开发人员,因此如果有人对此类项目更有经验,可以补充一些内容,我将不胜感激。

  2. 我知道 Pandas 是一个流行的用于大规模数据分析的库。熊猫会帮助我实现我在这里想做的事情吗?有没有其他库或模块想到这样的事情?

解决方法

一些需要调查的技术:

  1. groupby
  2. 重复

导入库

  1. import numpy as np
  2. import pandas as pd
  3. import json

准备测试数据

  1. text_data = ''[{"lname": "jones","fname": "matt","dob": "01-02-1990","addr1": "28 sheffield dr"},{"lname": "kalinski","fname": "fred","dob": "01-02-1980","addr1": "28 purple st"},{"lname": "kyle","fname": "ken","dob": "05-01-1978","addr1": "28 carlisle dr"},{"lname": "jones","addr1": "new address"},"dob": "05-01-1979","addr1": "other address"}]''
  2. json_data = json.loads(text_data)
  3. df = pd.DataFrame(json_data)

到目前为止的数据框是:

  1. >>> df
  2. lname fname dob addr1
  3. 0 jones matt 01-02-1990 28 sheffield dr
  4. 1 kalinski fred 01-02-1980 28 purple st
  5. 2 kyle ken 05-01-1978 28 carlisle dr
  6. 3 jones matt 01-02-1990 new address
  7. 4 kyle ken 05-01-1979 other address

分组依据

  1. >>> df.groupby(["lname","dob"]).count()
  2. fname addr1
  3. lname dob
  4. jones 01-02-1990 2 2 <- DUPLICATE
  5. kalinski 01-02-1980 1 1
  6. kyle 05-01-1978 1 1 <- SAME NAME
  7. 05-01-1979 1 1 <- BUT,DIFFERENT DOB

不像groupby那么简单,来看看复制方法

复制方法

  1. >>> idx = np.where(df[''lname''].duplicated(keep=False) & df[''dob''].duplicated(keep=False))

还有 idx 内容

  1. >>> (array([0,3]),)

返回数据框

  1. >>> df.iloc[idx]
  2. lname fname dob addr1
  3. 0 jones matt 01-02-1990 28 sheffield dr
  4. 3 jones matt 01-02-1990 new address

今天关于总结python 3程序开发指南的介绍到此结束,谢谢您的阅读,有关/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Resources/Python.app/Contents/MacOS/Python:无法打开文件“esptool.py”、CMake 不断从 cygwin python 中获取 Python,如何从 Windows 安装的 Python 中获取、Error: Can‘t find Python executable “python“, you can set the PYTHON env variable、Python - 数据分析,查找包含 python 字典的多个 python 字典之间的键值匹配等更多相关知识的信息可以在本站进行查询。

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