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【Python技巧】re.compile有必要吗?

在re.complie 里面是没什么用的。r修饰符的主要作用是防止字符串被转义,但是re.complie 不会主动去转义。

#python
Python技巧:retrying

转载:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78234773retrying是一个很好用的关于重试的Python包,可以用来自动重试一些可能会运行失败的程序段。为什么选择retrying我们在写一些程序的时候,会去调用一些外部资源、组件,这些外部程序对我们来说是不可控的,所以它们不可用、运行失败都是正常的事情,尤其是在网络上多个服务交互的时候,在写程序的时候一定要考虑调用外部程

#python
Python技巧:sort()函数中的key参数

原理:在排序之前,content里的所有元素都会执行key的函数,这里指的就是lambda函数,计算出值之后,赋值给key(相当于{‘b’: (‘b’, 1)}),然后sort()是针对key进行排序,然后再根据这个key对应的值替换到排好序的content里。dict = {'b': 1, 'r': 7, 'z': 2}content = list(dict.items())# 先转换为列表包含

#python
Python技巧: numpy.ndarray.itemsize 的含义>>>全网首发[狗头]

itemsize返回值表示数组中每一个元素分别所占空间的大小Z = np.zeros((10,10))print("%d bytes" % (Z.size * Z.itemsize)) #itemsize返回值表示数组中每一个元素所占空间的大小我们可以看到: numpy中不同方法生成的itemsize不同:其中numpy下zeros和ones方法默认dtype类型为 numpy.float64np

#python#矩阵#机器学习
Python技巧: numpy.ndarray.itemsize 的含义>>>全网首发[狗头]

itemsize返回值表示数组中每一个元素分别所占空间的大小Z = np.zeros((10,10))print("%d bytes" % (Z.size * Z.itemsize)) #itemsize返回值表示数组中每一个元素所占空间的大小我们可以看到: numpy中不同方法生成的itemsize不同:其中numpy下zeros和ones方法默认dtype类型为 numpy.float64np

#python#矩阵#机器学习
【AI案例】(二)搭建大数据Python生态知识体系

文章目录1. 软件在大数据方向的应用2. 大数据方向应用:3. 大数据的应用流程4. 传统数据分析的痛点:5. 大数据的应用流程与生态圈6. 大数据技术框架应用7. Flink框架应用8. Pyflink9. 搭建大数据Python知识体系1. 软件在大数据方向的应用Python:机器学习深度学习java:Hadoop和Flink底层语言支持都是基于javaScala:Spark框架2. 大数据方

#big data#人工智能#python
【Python技巧】【爬虫】请求头格式代表要传入的数据格式、requests.post方法中的data和json的区别

在请求中,header。在我们发送请求的时候,针对不同的传输数据类型,我们需要传入不同的参数。

#python#爬虫
到底了