ListWidget列表框组件，该组件与TreeWidget有些相似，区别在于TreeWidget可以实现嵌套以及多字段结构，而ListWidget组件则只能实现单字段结构，ListWidget组件常用于显示单条记录，例如只显示IP地址，用户名等数据，如下笔记是本人在开发中经常用到的一些基本操作技巧，包括列表框组件的基本操作方法。
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
注意：本文沿用数据分析第一课【Python数据分析—数据建立】里的数据框date_frame：
大写 H 命令表示把模式空间的内容追加到保持空间，追加不会覆盖保持空间的内容。当向初始保持空间追加内容时，因为保持空间初始内容为一个换行符 \n，所以直接把模式空间内容追加进来。当保持空间已经有内容时，H 命令在当前保持空间内容后面加上换行符 \n，然后再把模式空间内容追加进来。
Excel Power Query功能强大，但我一直没有涉足，因为Excel太博大精深了，光是Excel本身的功能、Excel公式与函数、VBA就够研究的了。然而，新的东西总是要接触的，毕竟也是Excel的一部分。后续会学习一些这方面的知识并与大家分享。本文主要学习整理自stringfestanalytics.com，供参考。
sed 默认每次只处理一行数据，除非使用 H、G 或者 N 等命令创建多行模式，每行之间用换行符分开。本篇将解释适用于多行模式的 sed 命令。在处理多行模式时，要记住 ^ 只匹配该模式的开头，即最开始一行的开头，且 $ 只匹配该模式的结尾，即最后一行的结尾。
题目描述 请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印，第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左到右的顺序打印，其他行以此类推。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍StandardItemModel数据模型组件的常用方法及灵活运用。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
在测试某个系统时经常会用到手机号码，但是有时一个手机号使用后就不能再次使用了，经常要想一些可用的手机号，如18888888888等等，每次想手机号也挺麻烦的，所以这次想着做一个生成手机号的小工具。
QStandardItemModel 是标准的以项数据为单位的基于M/V模型的一种标准数据管理方式，Model/View 是Qt中的一种数据编排结构，其中Model代表模型，View代表视图，视图是显示和编辑数据的界面组件，而模型则是视图与原始数据之间的接口，通常该类结构都是用在数据库中较多，例如模型结构负责读取或写入数据库，视图结构则负责展示数据，其条理清晰，编写代码便于维护。
本文结合ChatGPT和GitHub Copilot是一个Tkinter版的计算器程序。Tkinter是Python的内置GUI库，不需要单独安装。 计算器程序有很多种类，本节会实现一个基本的计算器程序，在窗口上包含0到9一共10个数字按钮，以及“+”、“-”、“*”、“=”、“.”和“=”一共6个按钮，加一起一共16个按钮，正好是4行4列。具体的样式可以参考系统自身带的计算机程序，如图1就是macOS带的计算器程序的主界面。计算器的功能主要是单击除了“=”按钮外的其他按钮，会将按钮文本追加到计算器上方的文本输入框中，点击“=”按钮，会动态计算文本输入框中的表达式，双击文本输入框，会清空文本。
命令 g（get）把保持空间的内容复制到模式空间。假定当前模式空间内容为“line 1”，保持空间内容为“line 2”，执行命令 g 之后，模式空间内容变为“line 2”，保持空间内容仍然为“line 2”。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍ListWidget列表框组件的常用方法及灵活运用。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
LinkedList 适用于集合元素先入先出和先入后出的场景，在队列源码中被频繁使用，面试也经常问到，本小节让我们通过源码来加深对 LinkedList 的了解。
切片是一个种特殊的数组。是对数组的一个连续片段的引用，所以切片是一个引用类型。切片可以是数组中的一部分，也可以是由起始和终止索引标识的一些项的子集。切片有点像C语言里的指针，指针可以做运算，但代价是内存操作越界，切片在指针的基础上增加了大小，约束了切片对应的内存区域，切片使用中无法对切片内部的地址和大小进行手动调整，因此切片比指针更安全、强大。
根据给定的文章内容，撰写摘要总结。
用户在提交表单时，需要对用户的填写的数据进行校验。本案例只对用户名、密码、确认密码和邮箱进行校验。
如果你使用的是 Linux、BSD 或 macOS，那么它们已经安装了 GNU 的或 BSD 的 sed。这些是原始 sed 命令的独特重新实现。虽然它们很相似，但也有一些细微的差别。本文已经在 Linux 和 NetBSD 版本上进行了测试，所以你可以使用你的计算机上找到的任何 sed，但是对于 BSD sed，你必须使用短选项（例如 -n 而不是 --quiet）。
【需求】：将数据行的奇数行背景色设置为 pink，偶数行背景色设置为 yellow
class collections.deque([iterable[, maxlen]])
第四部分将深入介绍列索引存储，这是PolarDB-IMCI处理分析查询的关键部分。PolarDB-IMCI支持高度调优的面向事务处理的云存储的基于行的存储引擎[14, 28]。然而，基于行的数据格式因其无法有效地访问分析查询而闻名。受领先的工业级数据库（例如Oracle [30]、SQL Server [32]）的启发，PolarDB-IMCI通过内存中的列索引实现了双重数据格式，以增强OLAP功能。
很少有 Unix 命令像 sed、grep 和 awk 一样出名，它们经常组合在一起，可能是因为它们具有奇怪的名称和强大的文本解析能力。它们还在一些语法和逻辑上有相似之处。虽然它们都能用于文本解析，但都有其特殊性。本文研究 sed 命令，它是一个 流编辑器(stream editor)。
Selenium是一个自动化测试工具，可以模拟浏览器的行为，如打开网页，点击链接，输入文本等。Selenium也可以用于爬取网页中的数据，特别是那些动态生成的数据，如表格，图表，下拉菜单等。本文将介绍如何使用Selenium Python爬取动态表格中的复杂元素和交互操作。
追加节点时，我们可以选择追加到链表头部，还是追加到链表尾部，add 方法默认是从尾部开始追加，addFirst 方法是从头部开始追加，我们分别来看下两种不同的追加方式：
在Redis中，AOF（Append Only File）是一种持久化方式，它以日志追加的方式记录每个写操作命令，将Redis服务器所执行的写操作以追加的方式写入到AOF文件中。
导读：Pandas是日常数据分析师使用最多的分析和处理库之一，其中提供了大量方便实用的数据结构和方法。但在使用初期，很多人会不知道：
在Spark框架当中，提起流计算，那么主要就是Spark Streaming组件来负责。在大数据的发展历程当中，流计算正在成为越来越受到重视的趋势，而Spark Streaming流计算也在基于实际需求不断调整。今天的大数据学习分享，我们就主要来讲讲Spark 实时流计算。
掌握常用的Excel图表操作技巧，不仅能提高创建和编辑图表的效率，还可以使图表更美观、专业，获得他人的青睐。
cat 跟 more 命令 cat 123.txt more 123.txt 在123.txt内容不多的情况下,一样显示. 如果123.txt文件内容.超过了一页.那么使用more则会提示你 已经显示了多少.后面还有多少.只需要按空格键继续显示才可以.
问题导读 1.动态表有什么特点？ 2.流处理与批处理转换为表后有什么相同之处？ 3.动态表和连续查询是什么关系？ 4.连续查询本文列举了什么例子？ 5.Flink的Table API和SQL支持哪三种编码动态表更改的方法？ 由于Flink对流式数据的处理超越了目前流行的所有框架，所以非常受各大公司的欢迎，其中包括阿里，美团、腾讯、唯品会等公司。而当前也有很多的公司在做技术调研而跃跃欲试。
是一种中间层容器，它能容纳组件并将组件组合在一起，但它本身必须添加到其他容器中使用。
Josh Devlin 2017年2月21日 Pandas可以说是数据科学最重要的Python包。 它不仅提供了很多方法和函数，使得处理数据更容易；而且它已经优化了运行速度，与使用Python的内置函数进行数值数据处理相比，这是一个显著的优势。 刚开始学习pandas时要记住所有常用的函数和方法显然是有困难的，所以在Dataquest（https://www.dataquest.io/）我们主张查找pandas参考资料（http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stab
cat主要有三大功能：1.一次显示整个文件。 cat filename2.从键盘创建一个文件。 cat > filename 只能创建新文件,不能编辑已有文件.3.将几个文件合并为一个文件：
在做数据开发中，经常需要通过shell脚本/命令来针对文本进行预处理，sed是一个很强大的流式处理命令，笔者几乎每天都会用到，在这统一梳理总结了下！ 其实 sed 很简单，比vim简单很多了！ 1. 基础 核心概念 两个空间： 模式空间(pattern space)； 交换空间（hold space 保持空间） 模式空间：容纳当前行的缓冲区，即通过模式匹配到的行被读入该空间中 保持空间：一个辅助缓冲区，可以和模式空间进行交互（通过h,H,g,G），但命令不能直接作用于该空间，在进行数据处理时作为“暂存区域”
type() #查看类型 dir() help() len() open() #文本文件的输入输出 range() enumerate() zip() #循环相关 iter() #循环对象 map() filter() reduce() #函数对象 abs(-2) #取绝对值 round(2.3) #取整 pow(3,2) #乘方 cmp(3.1, 3.2) #比较大小 divmod(9, 7) #返回除法的结果和余数 max([2, 4, 6, 8]) #求最大值 min([1, 2, -1, -2]) #求最小值 sum([-1, 1, 5, 7]) #求和 int(“10”) #字符转为整数 float(4) #转为浮点数 long(“17”) # 转为长整数 str(3.5) #转为字符串 complex(2, 5) #返回复数2 + 5i ord(“A”) #A对应的ascii码 chr(65) #ascii码对应的字符 unichr(65) #数值65对应的unicode字符 bool(0) #转换为相应的真假值，0相当于False btw:”空” 值相当于False：[],(),{},0,None,0.0 all([True, 2, “wow!”]) #是否所有元素相当于True，全为True则为True any([0, “”, False, [], None]) #是否有元素相当于True sorted([1, 7, 4]) #序列升序排序 reversed([1, 5, 3]) #序列降序排序 list((1, 2, 3)) #tuple转换为表list tuple([4, 5, 4]) #list转换为tuple dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #构建字典 d = dict(a=3, b=”hi”, c=[1,2,3]) #d则为字典，字典的引用方式d[“a”]的值为3 input(‘input something’) #等待用户输入 globals() #返回全局变量名，函数名 locals() #返回局部命名空间
在C、Java等类型的语言中，都有null，它常常被定义为与0等效。但是，在Python中并非如此。Python中用关键词None表征null对象，它并不是0，它是Python中的第一类对象。
上一篇简单介绍了C#的一些基本知识，并成功的Hello，World，那么从这篇开始，我们来自己动手写一个串口助手：
之前有写过一个生成电话号码的脚本，主要是因为当时在测的一个项目，需要用到大量的新手机号
我们先要做的就是前端的交互。其实很简单，就是个表格，类似于我们接口请求体的form-data那种可以自行增加行数的表格，每行分为key和value，key就是输入条件的名称，value，就是具体的多个子状态（用/隔开）
MDN Web文档：https://developer.mozilla.org 查询insertAdjacentHTML用法
阶乘：也是数学里的一种术语；阶乘指从1乘以2乘以3乘以4一直乘到所要求的数；在表达阶乘时，就使用“！”来表示。如h阶乘，就表示为h!；阶乘一般很难计算，因为积都很大。
我们以前的几个例子中都是直接使用设计器来制作的表单视图，实际在开发中经常会遇到使用代码来动态的添加控件到视图中。
认识Tidy Data1.Reshape Data2.Handle Missing Values3.Expand Tables4.split cells一、测试数据1.新建数据框2.用tidyr进行处理3.按照geneid排序4.空值操作用表二、Dplyr能实现的小动作1.arrange 排序2.fliter3.distinct4.select5.mutate6.summarise7.bind_rows8.交集、并集、全集9.关联
推荐用电脑观看（因为排版的缘故，手机屏幕无法显示完整的指令，请在浏览器里复制下面链接）：
这篇文章是『读者分享系列』第二篇，这一篇来自袁佳林同学，这是他在读完我的书以后做的第一个Python报表自动化项目，现在他把整体的思路以及实现代码分享出来，希望对你有帮助。
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