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Python 更好的文件路径处理模块 pathlib详解

1. 为什么需要pathlib在pathlib出现之前, Python 的标准库os.path支持操作文件路径, 使用字符串表示文件路径。In [1]: import os.pathIn [2]: os.path.abspath('test')Out[2]: 'C:\\Users\\Public\\Documents\\test'如以上代码, abspath函数的返回是一个字符串. 如果想要获取父

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Python 让代码更简洁的方法(一), 条件表达式(三元运算符)

前言:Python 之禅中有两句,Beautiful is better than ugly.Flat is better than nested.其实Python提供了更贴近自然语言的语法, 从而写出更高可读性的代码.1. 条件表达式(三元运算符)写代码时, if条件语句是使用最频繁的了, 但是当条件判断之后执行的代码相当简短的时候, Python代码会变得1.1 ☹️丑陋的写法if a &gt

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Python 中调用父类中的方法,super() 函数介绍

1. 概述super() 返回父类的临时对象,然后可以调用父类的方法。常用于扩展父类的方法,通过使用super() 语句直接调用父类的方法,无需再子类中重新实现, 使用最少的代码来扩展父类的方法。一个例子:创建一个矩形类,包含长宽2个属性, 周长和面积2个函数。class Rectangle:def __init__(self, length, width):self.length = lengt

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#python
Python 更加优雅的读取资源方式 importlib.resources

1. 简介这个模块使得Python的导入系统提供了访问*包*内的*资源*的功能。如果能够导入一个包,那么就能够访问那个包里面的资源。资源可以以二进制或文本模式方式被打开或读取。Python项目使用项目内的资源文件,例如项目所需的数据文件。通常使用以下方法硬编码数据文件的路径将数据文件放入包装中,并使用进行定位__file__使用setuptools.pkg_resources访问数据文件资源如 项

#python#pycharm#机器学习
【技术分享】处理JSON 数据的神器: JMESPath (一) 入门篇

什么是JMESPathJMESPath 是查询 JSON 数据的查询语言. 可以快速解析复杂的JSON数据.通过定义jmespath, 可以将数据提取, 数据筛选, 数据格式转换 动作只需一步即可完成, 大大加快对于复杂的JSON数据的处理速度.为了展示它的强大之处, 看下面这个例子, 输入如下jmespath, 对目标数据的locations字段进行处理.① 找到locations字段下的数据,

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#json
Python 并发编程(三)对比(multiprocessing, threading, concurrent.futures, asyncio)

1. 对比Python 3.2 引入了concurrent.futures。3.4版本引入了asyncio到标准库, python3.5以后使用async/await语法。库Class/Method并发类型适用任务multiprocessingPool并行cpu 密集型concurrent.futuresProcessPoolExecutor并行cpu 密集型threadingThread并

#python
【技术分享】Sanic+Amis:3天快速搭建一个web服务

前言测试工作中,需要搭建一些生产力小工具来提高工作效率。基于web的服务,无需终端可多人协作,易部署,成为第一选择。但是

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#python
Python 中的json模块dumps参数详解

1.什么是JSON维基百科中的定义: JSON(JavaScriptObjectNotation,JavaScript对象表示法)是一种由道格拉斯·克罗克福特构想和设计、轻量级的资料交换语言,该语言以易于让人阅读的文字为基础,用来传输由属性值或者序列性的值组成的数据对象。尽管JSON是JavaScript的一个子集,但JSON是独立于语言的文本格式,并且采用了类似于C语言家族的一些习惯。一个数据示

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【技术分享】处理JSON 数据的神器: JMESPath (一) 入门篇

什么是JMESPathJMESPath 是查询 JSON 数据的查询语言. 可以快速解析复杂的JSON数据.通过定义jmespath, 可以将数据提取, 数据筛选, 数据格式转换 动作只需一步即可完成, 大大加快对于复杂的JSON数据的处理速度.为了展示它的强大之处, 看下面这个例子, 输入如下jmespath, 对目标数据的locations字段进行处理.① 找到locations字段下的数据,

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Python 让代码更简洁的方法(一), 条件表达式(三元运算符)

前言:Python 之禅中有两句,Beautiful is better than ugly.Flat is better than nested.其实Python提供了更贴近自然语言的语法, 从而写出更高可读性的代码.1. 条件表达式(三元运算符)写代码时, if条件语句是使用最频繁的了, 但是当条件判断之后执行的代码相当简短的时候, Python代码会变得1.1 ☹️丑陋的写法if a &gt

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