1.4 元组里面可以包含各种类型的数据：整数 浮点数 字符串 布尔值(True False) 元组 等
math.pi就是数学中的π。math.sin方法用于求π/2的sin值。dir(math）可查看关于math的所有可用方法。
最近在看python时发现python中关于序列的操作，尤其slice的用法挺特别的，遂上网又细细查了查资料，感觉这篇文章总结的很好，就转载下来，留个记录。原文地址
切片（slice）是 Python 中一种很有特色的特性，在正式开始之前，我们先来复习一下关于切片的知识吧。
Python中有一个功能强大，用于操作URL，并且在爬虫中经常使用的库、就是Urllib库。 （在python2的时候，有Urllib库，也有Urllib2库。Python3以后把Urllib2合并到了Urllib中） 合并后，模块中有很多的位置变动。我在这里先介绍一些常用的改动。 Python2: import urllib2 >>>>>Python3:import urllib.request,urllib.error Python2:import urllib >>>>>Python3:import urllib.request,urllib.error,urllib.parse Python2:import urlparse >>>>>Python3:import urllib.parse Python2:urllib2.urlopen >>>>>Python3:urllib.request.urlopen Python2:urllib.urlencode >>>>>Python3:urllib.request.urlencode Python2:urllib.quote >>>>>Python3:urllib.request.quote Python2:cookielib.CookieJar >>>>>Python3:http.CookieJar Python2:urllib.Request >>>>>Python3:urllib.request.Request 以上是Urllib中常用命令的一些变动。如果之前没有Urllib的基础也没关系，本文后面会详细介绍这些代码的具体应用，以及其实现的各种功能。
Python中符合切片并且常用的有：列表，字符串，元组。 下面那列表来说明，其他的也是一样的。 格式：[开头：结束：步长] 开头：当步长>0时，不写默认0。当步长<0时，不写默认-1 结束：当步长>0时，不写默认列表长度加一。当步长<0时，不写默认负的列表长度减一 步长：默认1，>0 是从左往右走，<0是从右往左走 遵循左闭右开原则，如：[0:9]等价于数学中的[0,9)
在Python里，if语句是选取要执行的操作。这个是在Python里主要的选择工具，代表Python程序所拥有的大多数逻辑。在之前章节也使用过，但是在整个过程中这是首次说明复合语句。在子语句里可以使用任何语句，包涵if语句在内。 格式：
1、源码文件：用.py结尾，有python解释器，不需要编译 2、字节码文件：python 源码文件经编译后生成的扩展名为 .pyc 的二进制文件 源码文件 [root@centos7-3 python]# cat 1.py #!/usr/bin/python print 'hello world'
在实际开发中，经常遇到下面的需求：在线性表(数组)中提取若干个元素的操作，提取规则有很多，比如说提取前5个、提取后5个、提取奇数/偶数位元素等等。 在抽样检测提取样本时，经常遇到每隔100箱牛奶，取其中一瓶作为样本进行检测。 在其他语言中，实现上述操作是依靠for循环来实现。 //例 C++取数组偶数位元素 len = (sizeof(arrray)) / (sizeof(array[0])); //C++没有Python的len函数 for(int i=0, i < len; i +
Python 内置的四种常用数据结构：列表（list）、元组（tuple）、字典（dict）以及集合（set）。
1、易于学习：python有相对较少的关键字，结构简单，有一个明确定义的语法，学起来比较简单；
例如: 列表: [ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19 ]
最近在做leetCode题目的时候，发现了一个python很有趣的切片用法，发现效率真的挺高的，所以深入的了解下，真的很好用，就来分享下。
继上篇文章比较了PHP与Python语法之后，这周又学习了Python数据类型，准备从通过这篇文章给自己进行一些总结，也给其他读者一些参考。
我们在上篇day04-数据类型中简单介绍了一下字符串，以及字符串的下标，今天我们来详细认识下字符串。
布尔值和布尔代数的表示完全一致，一个布尔值只有True、False两种值，要么是True，要么是False，在Python中，可以直接用True、False表示布尔值（请注意大小写），也可以通过布尔运算计算出来：
为什么我问这个问题，因为我今天才发现不同语言中 % 的含义是不同的，因为我是主学 java 的，一直以为 % 就是取模，但是我错了。
好久没更新Python相关的内容了，这个专题主要说的是Python在爬虫方面的应用，包括爬取和处理部分
在Python 3.5（含）以前，字典是不能保证顺序的，键值对A先插入字典，键值对B后插入字典，但是当你打印字典的Keys列表时，你会发现B可能在A的前面。
切片（Slice）是一个取部分元素的操作，是Python中特有的功能。它可以操作list、tuple、字符串。
安装ipython 得到了ipython及依赖性软件，放在目录中 [root@localhost ipython]# yum install * -y
在计算机编程中，pandas是Python编程语言的用于数据操纵和分析的软件库。特别是，它提供操纵数值表格和时间序列的数据结构和运算操作。它的名字衍生自术语“面板数据”（panel data），这是计量经济学的数据集术语，它们包括了对同一个体的在多个时期上的观测。它的名字是短语“Python data analysis”自身的文字游戏。
这个方法非常不起眼，用途狭窄，我几乎从未注意过它，然而，当发现它可能是上述“定律”的唯一例外情况时，我认为值得再写一篇文章来详细审视一下它。
哎？大家这里会有疑问，这不就是取两个数相除之后的整数部分吗？其实并不是我们想象中的那样！
由于此类语言入门非常容易，哪怕初中生亦可以，并且本科/研究生写论文、做实验多数所用语言都是【Python】故而选择此语言。
插入 python中的list，tuple，dictionary 与numpy中的array mat是有区别的。
今天leetcode比赛的第三题是一个序列两边取值求最大值的问题，这个问题看起来比较典型，因此单独讨论一下这个题目。
不管是 Python 编程还是其他语言的编程，都离不开运算。本章将讲解这些数据类型相关的运算，主要包括算术运算、关系运算和逻辑运算。
你应该听说过，应用Python，可以让你处理一天的重复工作量，缩短到几分钟甚至更短。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术
通过这个:你就可以在编程中快速求出一个数的除数:先算出数学除法值,然后再向0取整就可以了
这篇文章尝试通过一个简单的例子来为读者讲明白怎样使用Python实现数据插值。总共分3部分来介绍：
都知道最近ChatGPT聊天机器人爆火，我也想方设法注册了账号，据说后面要收费了。
极大似然估计（Maximum likelihood estimation, 简称MLE）是很常用的参数估计方法，极大似然原理的直观想法是，一个随机试验如有若干个可能的结果A，B，C，... ，若在一次试验中，结果A出现了，那么可以认为实验条件对A的出现有利，也即出现的概率P(A)较大。也就是说，如果已知某个随机样本满足某种概率分布，但是其中具体的参数不清楚，参数估计就是通过若干次试验，观察其结果，利用结果推出参数的大概值。极大似然估计是建立在这样的思想上：已知某个参数能使这个样本出现的概率最大，我们当然不会再去选择其他小概率的样本，所以干脆就把这个参数作为估计的真实值（请参见“百度百科”）。
删除：userlist.remove(4) 或者 del(userlist[3])
自带开发环境较IDLE,可以到开始菜单中去找到。默认打开的就是python控制台。
在 线程队列Queue / 线程队列LifoQueue 文章中分别介绍了先进先出队列Queue和先进后出队列LifoQueue，而今天给大家介绍的是最后一种：优先队列PriorityQueue，对队列中的数据按照优先级排序，那么具体怎么用呢？
等号（=）用来赋值，左边是一个变量名，右边是存储在变量中的值 ，定义变量不需要声明类型，可以直接赋值使用。
📝前言： 我们已经学习了python数据容器中的列表，元组以及字符串。而他们都属于序列 （序列是指：内容连续，有序，可以用下标索引访问的数据容器） 在之前已经介绍了不少操作方法，这篇文章，我将继续扩展一下，关于序列的通用操作方法： 1，" + “和” * " 2，元素存在性（in） 3，数据切片
Python中包含很多模块，每个领域的应用有关专家开发了相应的模块，必须将其导入到python中，然后才能使用。每个模块安装导入后才能引用，下面通过math模块讲解，希望大家举一反三，同时对常用函数讲解。
前文回顾： 「Python爬虫系列讲解」一、网络数据爬取概述 「Python爬虫系列讲解」二、Python知识初学 「Python爬虫系列讲解」三、正则表达式爬虫之牛刀小试 「Python爬虫系列讲解」四、BeautifulSoup 技术 「Python爬虫系列讲解」五、用 BeautifulSoup 爬取电影信息 「Python爬虫系列讲解」六、Python 数据库知识 「Python爬虫系列讲解」七、基于数据库存储的 BeautifulSoup 招聘爬取 「Python爬虫系列讲解」八、Selenium 技术
什么是变量？总结不好也记不得它的完整定义，就举个例子来便于自己学习总结吧。假如我们要计算1+2的值，那么首先在内存中要存储两个值，一个是：1，一个是：2。内存中有了这两个值，计算的时候就会找到它们进行计算。但是我们可能是计算任意两个数相加，数学中我们常用 x+y 来表示两个任意的数相加。假如在程序中我们用a+b来表示两个数相加，那么当a=1，b=2时，就可以计算出1+2=3，此时这个a和b就是变量，它们也可以等于其他数值，结果也是随着数值的改变而改变的。a和b的值能变动，就叫变量。刚才说了内存中存了1和2，那么a和b与内存中的1和2有什么联系呢，可以理解为a=1，b=2就是把内存中的1取个名字叫a，内存中的2取个名字叫b。这样按名字就能找到它的值了。
Python 定义了一些标准数据类型，用于存储各种类型的数据。Python有五个标准的数据类型，分别是：
随着互联网的迅速发展，万维网成为大量信息的载体，越来越多的网民可以通过互联网获取所需的信息，同时如何有效地提取并利用这些信息也成为了一个巨大的挑战。搜索引擎（Search Engine）作为辅助人们检索信息的工具，它成为了用户访问万维网的入口和工具，常见的搜索引擎比如Google、Yahoo、百度、搜狗等。但是，这些通用性搜索引擎也存在着一定的局限性，比如搜索引擎返回的结果包含大量用户不关心的网页；再如它们是基于关键字检索，缺乏语义理解，导致反馈的信息不准确；通用的搜索引擎无法处理非结构性数据，图片、音频、视频等复杂类型的数据。
参考链接： Python字符串方法| 2(len，count，center，ljust，rjust，isalpha，isalnum，isspace和join)
我不求深刻，只求简单。 --三毛 1、起手 我呢，一个咖啡师，咖啡使我忙碌与充实。 每天端起咖啡，香气弥漫，轻轻一口，就在那一刹那，没有时间，没有空间，没有纷纷扰扰，没有我，没有咖啡...... 咖啡即禅。 大兄弟，把砖头放下，我知道装的有点过。 其实每天的生活是这样的：买咖啡豆，等咖啡豆，磨咖啡豆，萃取，打奶，拉花，拍照，收钱，记帐，写软文，做推广....... 人生是苦，如果你心里苦；人生是乐，如果你沉浸其中。 虽然每天这么多事，有Python在手，一切是那样的清晰与条理。 代码，就是计算机的语言，
一、注意几点 NumPy 数组在创建时有固定的大小，不同于Python列表（可以动态增长）。更改ndarray的大小将创建一个新的数组并删除原始数据。 NumPy 数组中的元素都需要具有相同的数据类型，因此在存储器中将具有相同的大小。数组的元素如果也是数组（可以是 Python 的原生 array，也可以是 ndarray）的情况下，则构成了多维数组。 NumPy 数组便于对大量数据进行高级数学和其他类型的操作。通常，这样的操作比使用Python的内置序列可能更有效和更少的代码执行。 二、num
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