说明：标注？？？？？是暂时没遇到且看不懂的，做个标记。常见的区别有print，range，open，模块改名，input,整除/，异常 except A as B
如果我们需要一个只包含数字的列表，那么使用数组方式比 list 方式更高效。而且数组还支持所有跟可变序列有关的操作，比如移除列表中的一个元素（.pop）、插入元素（.insert） 和 在列表末尾一次性追加另一个序列中的多个值（.extend）。 除此之外，数组还定义从文件读取（.frombytes）与写入（.tofile）的效率更高的方法。
pandas是python数据分析中一个很重要的包； 在学习过程中我们需要预备的知识点有：DataFrame、Series、NumPy、NaN/None；
Remote Desktop Gateway，即远程桌面网关（RDG），之前它的名字叫“Terminal Services Gateway”，即远程桌面（RDP），是一种提供路由功能的Windows服务器组件。在RDG的应用场景中，用户无需直接RDP服务器连接，而是直接连接网关。网关身份验证成功后，，网关会将RDP流量转发至用户指定的地址，因此在这里网关实际上就是一个代理。此时，只有网关需要对外网开放，其他所有的RDP服务端都可以受到防火墙的保护。由于RDP的攻击面更大，因此我们需要正确设置RDG环境，才能显著减少可能存在的攻击面。
read 函数不带参数使用时会一次读入文件的全部内容，因为会占用系统的内存，可以选择分块读入再进行拼接：
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通过定义函数名和一组语句序列来定义一个新函数，然后在执行时调用这个函数。一旦定义了一个函数，程序中可以重复使用。
本文将探讨学习如何在Python中读取和导入Excel文件，将数据写入这些电子表格，并找到最好的软件包来做这些事。
JSON是用于数据交换的轻量级数据格式，可以很容易地被人类读取和写入，也可以由机器轻松解析和生成。它是一种完全独立于语言的文本格式。为了处理JSON数据，Python有一个名为的内置包json。
YAML全称其实是"YAML Ain't a Markup Language"（YAML不是一种标记语言）的递归缩写，所以它强调的是数据本身，而不是以标记为重点。
numpy是一个在python中做科学计算的基础库，重在数值计算，也是大部分python科学计算库的基础库，多用于在大型，多维数组上执行数值运算。学习numpy是后面学习pandas的重要基础。Numpy用np.array()的方法就可以创建数组，常见的数据类型有int，float，bool。一般64位的电脑默认为int64，也可以通过dtype=‘ ’的方式来改变类型。数组的形状可以用(2,3)来表示，比如这个例子就表示这是一个2行3列的数组，用reshape()的方法可以更改数组的形状。数组的基本运算与矩阵的运算有点类似，但这不是今天的重点，今天主要讲的是numpy读取本地数据和索引。
步骤：文件—新建—解决方案—新建控制台程序，在项目管理器右击项目名称—属性，将输出类型设置为Windows应用程序；
快速排序 python # 快排 def quickSort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[len(arr) // 2] left = [x for x in arr if x < pivot] middle = [x for x in arr if x == pivot] right = [x for x in arr if x >
前言：最近学习Python，才发现原来python里的各种库才是大头！ 于是乎找了学习资料对Numpy库常用的函数进行总结，并带了注释。在这里分享给大家，对于库的学习，还是用到时候再查，没必要死记硬背。 PS：本博文摘抄自中国慕课大学上的课程《Python数据分析与展示》，推荐刚入门的同学去学习，这是非常好的入门视频。
在上一篇Python接口自动化测试系列文章：Python接口自动化之数据驱动，主要介绍openpyxl操作excel，结合ddt实现数据驱动。
当今互联网时代，JSON（JavaScript Object Notation）已成为一种广泛使用的数据交换格式。在Python中，我们经常需要处理JSON数据，包括解析JSON数据、创建JSON数据、以及进行JSON数据的操作和转换等。本文将为你分享一些在Python中处理JSON数据的常见问题与技巧，帮助你更好地应对JSON数据的处理任务。
运行结果： http://c.biancheng.net http://c.biancheng.net 字符数组归根结底还是一个数组，上节讲到的关于指针和数组的规则同样也适用于字符数组。更改上面的代码，使用指针的方式来输出字符串：
JSON（JavaScript Object Notation，即JavaScript对象表示法）是一种轻量级的数据交换格式。它独立于语言和平台，JSON解析器和JSON库支持不同的编程语言。JSON具有自我描述性，很容易理解。目前大多数接口返回的数据格式为JSON,因此进行接口测试必须掌握JSON。
1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language ：另一种标记语言。yaml 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件，看了yaml后，发现这个更直观，更方便，有点类似于json格式。在自动化测试用的相当多所以需要小伙伴们要熟练掌握
上面的 if i in num2，i 是遍历 num1 数组的每一次值，通过 if i in num2 来判断 i 是否在 num2 数组中。
Python语言学习：Python常用自带库(imageio、pickle)简介、使用方法之详细攻略
使用Python进行栅格数据处理，很多时候，我们会将GDAL的Dataset对象转化为NumPy的ndarray对象，这样我们可以使用很多通用的Python库对数据进行处理，然后再借助GDAL库将数据写回到文件。
情景：之前介绍了一种操作excel文件的方法（私链），现在使用另一种方法读写excel文件，一次性读出或写入，读写也很方便，读出为有序字典，像二维数组，需要用到3个第三方模块，pyexcel-io, pyexcel-xls, xlrd，主要导入pyexcel-xls和collections，pyexcel-xls基于xlrd和pyexcel-io，所以支持xls和xlsx。
记录中的字段通常由逗号分隔，但其他分隔符也是比较常见的，例如制表符（制表符分隔值，TSV）、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符，同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
文件存储形式多种多样，比如可以保存成 TXT 纯文本形式，也可以保存为 JSON 格式、CSV 格式等，本节就来了解一下文本文件的存储方式。
用python读取yaml文件案例，先用open方法读取文件数据，再通过load方法转成字典，这个load跟json里面的load是相似的,yaml文件内容:
NumPy是Python科学计算的基础包。 （它提供了多维数组对象、基于数组的各种派生对象（例如，masked Array, 矩阵）。除此之外，还提供了各种各样的加快数组操作的例程，包括数学基本计算、逻辑、图形操作、排序、选择、输入输出，离散傅立叶变换、基础线性代数、基础统计操作、随机仿真等等。）
在我们做自动化测试中，可用作配置文件，配置一些服务器域名、mysql配置、登录信息、toekn等很方便快速读取
参考链接： python json 1-1：使用json.dump/dumps将JSON写入文件/字符串
ini 即 Initialize ，是Windows中常用的配置文件格式，结构比较简单，主要由节（Section）、键（key）和值（value）组成。每个独立部分称之为section，每个section内，都是key（option）=value形成的键值对。
在我们做机器学习模型的研究或者是学习的时候，在完成了训练之后，有时候会希望能够将相应的参数保存下来。否则的话，如果是在Notebook当中，当Notebook关闭的时候，这些值就丢失了。一般的解决方案是将我们需要的值或者是数组“持久化”，通常的做法是存储在磁盘上。
在上一篇文章里我们讲了 xpath写法的问题还以爬取我的文章信息写了示例，但是在上一篇中我们只是爬取并打印了信息，并没有对信息进行保存。
(1)外置模块一览表 描述：Python外置模块可以说是Python的强大之处的存在，使得Python语言扩展性高，使用方法众多并且使用也非常简单，在我们日常的运维开发学习中尤为重要;
JSON是一种轻量级的数据交换格式，各种语言都有良好的支持。字典是Python的一种数据结构。可以看成关联数组。
Python 是一种功能强大的编程语言，具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy，它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow，它是Python Imaging Library（PIL）的一个分支。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，已经成为当今互联网应用中广泛使用的数据格式之一。Python提供了内置的模块来解析和创建JSON数据，使得在Python中处理JSON变得非常简单。本文将详细介绍Python对JSON的解析和创建过程，并提供示例代码来帮助大家更好地理解。
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。Python 的一些主要软件包（如 scikit-learn、SciPy、pandas 和 tensorflow）都以 NumPy 作为其架构的基础部分。除了能对数值数据进行切片（slice）和切块（dice）之外，使用 NumPy 还能为处理和调试上述库中的高级实例带来极大便利。
1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language ：另一种标记语言。yaml 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件，看了yaml后，发现这个更直观，更方便，有点类似于json格式
NumPy 软件包是 Python 生态系统中数据分析、机器学习和科学计算的主力军。它极大地简化了向量和矩阵的操作处理。
导读：在数据分析当中，Python用到最多的第三方库就是Numpy。本文内容是「大数据DT」内容合伙人王皓阅读学习《Python 3智能数据分析快速入门》过后的思考和补充，结合这本书一起学习，效果更佳。
做开发或测试时常需要切换hosts ，如果hosts比较多，那么频繁的打开hosts文件对地址加注释（#），再把去掉注释是个繁琐的事情。
F盘文件夹“新三板 2023年日常性关联交易20230704”中很多个PDF文件，用 Tabula提取这些PDF文件中第1页中的第2个表格，然后保存到表格文件中，文件标题名和原PDF文件保持一致；
IDEA 强大的自动代码补全功能快捷键 Tab，代码标签输入完成后，按Tab，生成代码。
JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，它使得人们很容易的进行阅读和编写。同时也方便了机器进行解析和生成。适用于进行数据交互的场景，比如网站前台与后台之间的数据交互。
yaml简介 1.yaml [ˈjæməl]: Yet Another Markup Language ：另一种标记语言。yaml 是专门用来写配置文件的语言，非常简洁和强大,之前用ini也能写配置文件，看了yaml后，发现这个更直观，更方便，有点类似于json格式 2.yaml基本语法规则： 大小写敏感 使用缩进表示层级关系 缩进时不允许使用Tab键，只允许使用空格。 缩进的空格数目不重要，只要相同层级的元素左侧对齐即可 #表示注释，从这个字符一直到行尾，都会被解析器忽略，这个和python的注释一样 3
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