Python教程

SQLite3 的 Python 操作教程，讲得还挺细的。新建数据库、建表、插入、查、改、删这些基本操作全都有，而且代码清晰，适合刚上手数据库的前端或者写脚本的开发者看。直接用sqlite3.connect就能连数据库，简单粗暴。每一步都有代码示例，跟着写一遍印象深。 SQLite3 的文件型数据库特点适合那种轻量级的场景，比如小工具、脚本、移动端数据缓存之类的。连服务器都不用搭，直接读写.db文件，开发体验蛮爽的。 定义表结构的时候，用CREATE TABLE语句建了个users表，字段就三个，够用也够清楚。就是插入两条用户数据，这部分建议多练练，插错数据回滚也方便。 查数据的时候用SELE

典型相关分析Python - 100天从新手到大师作者：骆昊最近有很多想学习Python的小伙伴陆陆续续加入我们的交流群，目前我们的交流群人数已经超过一万人。我们的目标是打造一个优质的Python交流社区，一方面为想学习Python的初学者扫平入门过程中的重重障碍；另一方为新入行的开发者提供问道的途径，帮助他们Swift成长为优秀的职业人；此外，有经验的开发者可以利用这个平台把自己的工作经验无偿分享或有偿提供出来，让大家都能够得到职业技能以及综合素质的全面提升。之前的公开课和线下技术交流活动因为工作的关系荒废了一段时间了，但是各位小伙伴仍然活跃在交流群并一如既往的支持我们，在此向大家表示感谢。

Python是一种流行的高级编程语言，以其简洁易读的语法和强大的功能而著称。对于编程初学者而言，Python是理想的入门选择，因为它降低了学习编程的门槛，使得初学者能够快速理解编程概念并编写实际的应用程序。在Python中，你可以直接创建变量并赋值，无需预先声明类型。基本数据类型包括整型（int）、浮点型（float）、字符串（str）和布尔型（bool）。Python还支持复数和列表、元组、字典等复合数据类型。控制流方面，Python提供了if-else条件语句、for循环和while循环来控制程序流程。例如，你可以用if语句进行条件判断，for循环遍历列表或字符串，while循环则在满足特

Scrapy 的安装步骤，算是 Python 爬虫开发的“入门大事”。如果你用 Python 写过点爬虫，那应该对 Scrapy 多少听过点吧？这个框架挺强的，封装得比较到位，支持异步，速度也不慢，适合批量采集、数据挖掘啥的。Python 装好以后，先记得配置环境变量，尤其是 Windows 用户，这一步不搞定后面各种报错真挺烦人。得装个小工具pywin32，用来系统级别的一些兼容问题，直接去百度搜下载安装包就行。装完pywin32，咱们还得把pip装上——别以为 Python 自带，有些版本真就没带。用cmd命令行解压安装，装好之后输pip --version试试看，能显示就搞定了。就可以来

Python 的排序和选择操作算是编程里绕不过去的一关了，chapter_12_排序和选择.zip这个资源就挺适合用来打基础的。 排序算法的全家桶都有，比如耳熟能详的冒泡排序、插入排序、快速排序，每种都讲得比较细。像快速排序这种效率高的，适合大数据量；而插入排序就适合小而精的场景，讲得也还蛮清楚。 选择操作也有提，像max()、min()这些常用函数没少出现，还有heapq模块的nlargest()和nsmallest()，前几大（小）个元素挺方便，效率也不错。 讲到排序实现，除了基本方法，资源里还了Timsort，这是 Python 默认用的混合排序算法，兼顾了稳定性和效率，基本不用你自己操

连接远程 Sybase ASE 数据库的事，用sqlanydb库还挺顺的。这玩意儿专门对口 Sybase ASE，接口清爽，用起来也不绕。只要你 Python 环境装好了，直接pip install sqlanydb装一发就能上手。 数据库的连接配置也蛮直接：把服务器地址、端口、用户名密码啥的填进去，像下面这样： import sqlanydb as sqla connection = sqla.connect( server='your_server_address', port=your_port_number, user='your_username', password

这个课程教授了初级Python数据分析的基本概念。学习完本课程后，你将能够熟练进行描述性统计、推断性统计、数据可视化和预测性分析，满足商业运营和科研中的数据处理需求。

从大数据挖掘、Python语言特性与历史特点等角度，详细总结了Python在不同岗位如数据分析、运维开发等领域的应用前景。

配置好目标端应用进程RINI_1后，即可启动源端捕获进程进行数据捕获，无需手动启动目标端RINI_1进程。

此资源是基于张量流的核分割，使用了tensorflow-slim和Python 3.5在Ubuntu 16.04上实现。我们通过转换后的Python代码[1]提取核和非核斑块，尽管精度略有降低，仍在修正中。与Andrew的Alexnet修改版本不同，我们采用了tensorflow slim中的cifarnet。结果显示我们的细分效果不及caffe版本。建议在CPU上运行tensorflow1.13.0rc1，若需在GPU上运行，请参考底部安装说明。详细步骤请参见DEEP_TUTORIAL_ROOT中的step4_train_image_classifier.py。