第三版 25页　　数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。　　丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：数据收集和数据库创建数据管理（包括数据存储和检索、数据库事务处理）高级数

简单示例#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-import logging# 日志级别（低到高）： DEBUG 《 INFO 《 WARNING 《 ERROR 《 CRITICAL#如：logging.DEBUG## basicConfig()函数：#1）传入logging.DEBUG作为level关键字参数，这将显示所有日

#!/usr/bin/env python# -*- coding: utf-8 -*-############################################################# sorted 与 sort 区别## sorted()：用于任意的可迭代对象，例如字符串，元组，列表，字典等。# sorted(iterable, cmp=None, key=No

第三版 25页　　数据挖掘又称知识发现（KDD：Knowledge Discovery in Database），即“从数据中挖掘知识”。　　丰富的数据以及对强有力的数据分析工具的需求，这种情况被描述为“数据丰富，但信息匮乏”。数据挖掘可以看作信息技术自然进化的结果。数据库和数据管理产业在一些关键功能的开发上不断发展：数据收集和数据库创建数据管理（包括数据存储和检索、数据库事务处理）高级数