浅谈Python中数据解析
Import os; -- Python自带
print(os.getcwd()) -- 获得当前工作目录
os.chdir('/Users/longlong/Documents') -- 转换到/Users/longlong/Documents目录
os.path.join(parm1, parm2,...) -- 从一个或多个路径片段中构造一个路径名。
os.path.expanduser() -- 用来将包含~符号的路径扩展为完整的路径
>>> pathname = '/Users/pilgrim/diveintopython3/examples/humansize.py'
>>> os.path.split(pathname) --('/Users/pilgrim/diveintopython3/examples', 'humansize.py')罗列目录内容构造绝对路径
>>> import os
>>> print(os.getcwd())
/Users/longlong/Documents
>>> os.chdir("./python/")
>>> os.getcwd()
'/Users/longlong/Documents/python'
>>> print(os.path.realpath('whileloop.py')
)
/Users/longlong/Documents/python/whileloop.py
>>> print(os.path.realpath("whileloop.py"))
/Users/longlong/Documents/python/whileloop.py
>>>
列表解析
>>> [os.path.realpath(f) for f in glob.glob("*.py")]
['/Users/longlong/Documents/python/indices_over_two_objects.py', '/Users/longlong/Documents/python/loops_over_indices.py', '/Users/longlong/Documents/python/while_loops.py']
>>> [f for f in glob.glob("*.py") if os.stat(f).st_size > 700]
['indices_over_two_objects.py', 'while_loops.py']
1
字典解析
>>> metadat_dict = { f:os.stat(f) for f in glob.glob('*.py')} >>> type(metadat_dict) <class 'dict'> >>> list(metadat_dict.keys()) ['indices_over_two_objects.py', 'while_loops.py', 'loops_over_indices.py'] >>> metadat_dict['indices_over_two_objects.py'].st_size 871
>>> list(metadat_dict.keys()) ['indices_over_two_objects.py', 'while_loops.py', 'loops_over_indices.py'] >>> a_dict = {'a':1, 'b':2,'c':3} >>> {value:key for key,value in a_dict.items()} {1: 'a', 2: 'b', 3: 'c'}
集合解析
>>> a_set = set(range(10)) >>> a_set {0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9} >>> {x**2 for x in a_set} {0, 1, 64, 4, 36, 9, 16, 49, 81, 25} >>> {x for x in a_set if x%2 == 0 } {0, 8, 2, 4, 6} >>> {2**x for x in range(10)} {32, 1, 2, 64, 4, 128, 256, 512, 8, 16}
以上所述就是本文的全部内容了,希望大家能够喜欢。

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PHPは主に手順プログラミングですが、オブジェクト指向プログラミング(OOP)もサポートしています。 Pythonは、OOP、機能、手続き上のプログラミングなど、さまざまなパラダイムをサポートしています。 PHPはWeb開発に適しており、Pythonはデータ分析や機械学習などのさまざまなアプリケーションに適しています。

PHPはWeb開発と迅速なプロトタイピングに適しており、Pythonはデータサイエンスと機械学習に適しています。 1.PHPは、単純な構文と迅速な開発に適した動的なWeb開発に使用されます。 2。Pythonには簡潔な構文があり、複数のフィールドに適しており、強力なライブラリエコシステムがあります。

PythonコードをSublimeテキストで実行するには、最初にPythonプラグインをインストールし、次に.pyファイルを作成してコードを書き込み、Ctrl Bを押してコードを実行する必要があります。コードを実行すると、出力がコンソールに表示されます。

PHPは1994年に発信され、Rasmuslerdorfによって開発されました。もともとはウェブサイトの訪問者を追跡するために使用され、サーバー側のスクリプト言語に徐々に進化し、Web開発で広く使用されていました。 Pythonは、1980年代後半にGuidovan Rossumによって開発され、1991年に最初にリリースされました。コードの読みやすさとシンプルさを強調し、科学的コンピューティング、データ分析、その他の分野に適しています。

Pythonは、スムーズな学習曲線と簡潔な構文を備えた初心者により適しています。 JavaScriptは、急な学習曲線と柔軟な構文を備えたフロントエンド開発に適しています。 1。Python構文は直感的で、データサイエンスやバックエンド開発に適しています。 2。JavaScriptは柔軟で、フロントエンドおよびサーバー側のプログラミングで広く使用されています。

Golangは、パフォーマンスとスケーラビリティの点でPythonよりも優れています。 1)Golangのコンピレーションタイプの特性と効率的な並行性モデルにより、高い並行性シナリオでうまく機能します。 2)Pythonは解釈された言語として、ゆっくりと実行されますが、Cythonなどのツールを介してパフォーマンスを最適化できます。

Visual Studioコード(VSCODE)でコードを作成するのはシンプルで使いやすいです。 VSCODEをインストールし、プロジェクトの作成、言語の選択、ファイルの作成、コードの書き込み、保存して実行します。 VSCODEの利点には、クロスプラットフォーム、フリーおよびオープンソース、強力な機能、リッチエクステンション、軽量で高速が含まれます。

メモ帳でPythonコードを実行するには、Python実行可能ファイルとNPPEXECプラグインをインストールする必要があります。 Pythonをインストールしてパスを追加した後、nppexecプラグインでコマンド「python」とパラメーター "{current_directory} {file_name}"を構成して、メモ帳のショートカットキー「F6」を介してPythonコードを実行します。
