场景：数据库保存的是datetime.datetime.now()的str类型的数据，需要把数据库保存的时间跟现在的时间进行比较。
当我们将数据写入redis之后，很多时候在一个时间点这些数据就不需要了。这时候我们可以使用del命令将其删除，或者我们采用过期时间去移除数据关联的key。这时候我们就可以采用redis中的expiration来做这件事。也就是说我们设置到reids中的数据只能再其存活的时间段内保留，当时间到达指定时间之后数据就会被删除。
数据处理是 Python 的一大应用场景，而 Excel 则是最流行的数据处理软件。因此用 Python 进行数据相关的工作时，难免要和 Excel 打交道。 如果仅仅是要以表单形式保存数据，可以借助 CSV 格式（一种以逗号分隔的表格数据格式）进行处理，Excel 也支持此格式。但标准的 Excel 文件（xls/xlsx）具有较复杂的格式，并不方便像普通文本文件一样直接进行读写，需要借助第三方库来实现。 常用的库是 python-excel 系列： xlrd、xlwt、xlutils xlrd － 读取
可能有人会问，学习机器学习还要不要学习数据结构，知乎上有个帖子，对这个问题有很多讨论，但是答案基本都是一致的，要学！但是这块其实我掌握的并不好，本科的数据结构就没学好，后来就没学了，直到去年有段时间打算恶补一下，买了《数据结构和算法 python语言实现》，书写的挺好的，就是看着头疼，基本概念可以看懂，就是实现起来不是很明白。然后后来就去实习了，在公司做的是深度学习的东西，根本用不到，所以好久不看就又忘记了，唉，也是醉了。最近各大互联网公司都开始秋招了，如果是做算法方向的，基本笔试题都会涉及数据结构，我参加
当我们在做数据分析的时候，可能会由于数据量过大导致内存不足。如果我们没有条件使用更高配置的电脑，也没有办法优化数据，那么我们可以先把计算的中间值存放在一个文本文件中。例如：
过去一个月里，我们对近1000个Python 学习项目进行了排名，并挑选出热度前10的项目。这份清单涵盖了包括Web App, Geospatial Data, Time Paradox, Testing in Python, Crash reporting, Web Scraper, Asterisks, Web Development, Michelangelo PyML, Lifecycle 等项目教程，希望大家能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
【导读】过去一个月里，我们对近1000个Python 学习项目进行了排名，并挑选出热度前10的项目。这份清单涵盖了包括Web App, Geospatial Data, Time Paradox, Testing in Python, Crash reporting, Web Scraper, Asterisks, Web Development, Michelangelo PyML, Lifecycle 等项目教程，希望大家能从中找到一个你所感兴趣的项目深入探究。
python小白，在“一心学”公众号学习了一点疫情数据分析可视化的课程，记录下来，供小白参考。
PostGIS作为postgresql针对「地理空间数据」的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
GitBook是使用Git管理书籍项目，使用Markdown撰写书籍，并使用GitHub和GitBook网站进行托管的一个实用工具。下面简单说一下新手如何使用该强大的工具。
数据分析学习笔记系列——数据可视化 总第45篇 ▼ 写在前面： 本篇来源于书籍《数据之美—一本书学会可视化设计》的学习后整理所得。全篇主要围绕数据可视化的5个步骤展开，其中重点内容是第三步：“应该使用
在Python多线程编程中，GIL（全局解释器锁）是一个重要的概念。本文将深入解析GIL的定义、作用机制以及对多线程编程的影响。
全局解释器锁（Global Interpreter Lock）是计算机程序设计语言解释器用于同步线程的工具，使得在同一进程内任何时刻仅有一个线程在执行。常见例子有CPython（JPython不使用GIL）与Ruby MRI。
地理空间数据无处不在：在这次新冠肺炎大流行中，我们见识到了各种地理空间数据可视化工具制作出的各种风格的地图。而对Python的使用者来说，有几个非常强大的库可以帮助我们进行地理空间数据可视化。
如果DataFrame结构的索引是日期时间数据，或者包含日期时间数据列，可以使用resample()方法进行重采样，实现按时间段查看员工业绩的功能。DataFrame结构的resample()方法语法为：
shapely-开源GIS库Pysal-空间计量库Geopandas-空间数据分析库Arcpy-arcgis python接口Arcgis API for pythonGeoplot-高阶地理数据可视化接口
pandas中去重之后保留的索引仍是原数据的索引，有时候需要按照0,1,2,3,…进行重新排列
在开源的地理空间信息数据可视化工具中，大部分都需要一定的编程基础和技巧才能使用。而今天要介绍的这款工具，不需要任何编程基础，即可实现地理空间数据的可视化，而且效果十分炫酷。
一个精美的图片！我特别喜欢城市周围的线条，它们交织在一起，呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。
对于时间数据，如2016-05-05 20:28:54，有时需要与时间戳进行相互的运算，此时就需要对两种形式进行转换，在Python中，转换时需要用到time模块，具体的操作有如下的几种： 将时间转换为时间戳 重新格式化时间 时间戳转换为时间 获取当前时间及将其转换成时间戳 1、将时间转换成时间戳 将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为： 利用strptime()函数将时间转换成时间数组 利用mktime()函数将时间数组转换成时间戳 #coding:UTF-8 i
将如上的时间2016-05-05 20:28:54转换成时间戳，具体的操作过程为：
对于时间数据，如2016-05-05 20:28:54，有时需要与时间戳进行相互的运算，此时就需要对两种形式进行转换，在Python中，转换时需要用到time模块，具体的操作有如下的几种：
Python作为最流行的编程语言之一，持续引领技术产业的发展，孕育了不断扩大的强大包生态系统。2023年，Python包在多样化的领域中展现出了引人注目的增长，反映了技术行业中不断变化的需求和创新。本文探讨了今年增长最快的Python包——它们不仅经历了飞速的增长，也显著推动了各个领域的进步。
以前我一直觉得Python的绘图工具与R语言ggplot2比起来，不够优雅，这也是我一直坚定的选择使用R+ggplot2深入的学习数据可视化的原因，ggplot2在坐标系的整合与兼容性和扩展性上确实技高一筹，所以ggplot2成了可视化的巨无霸，成了可视化界的微信，不仅自身生态日趋完善，而且还有众多的开发者为其开发辅助功能包（你可以理解为依附于微信的小程序）。 最近偶然在学习Python可视化的过程中，了解到了geopandas，确实第一眼看着很眼熟，或许你第一眼就能把它与pandas联系起来。的确，它跟
我们现在有一个WKT格式的要素，我想看一下这个要素到底是什么形状，有没有什么方便的方法呢？
通常的排序算法是要进行元素之间的比较，而计数排序是记录下每个元素出现的个数，是一种空间换时间的排序方法。适合整数数组排序，并且不同元素个数不宜过多。
时间格式对于任何一个工程师来说都是绕不开的知识，爬虫工程师同样如此。爬虫工程师要将不同网站的相同类型内容存放在同一个数据表当中，常见的有：
2.格式更改 如a = “2013-10-10 23:40:00”,想改为 a = “2013/10/10 23:40:00” 方法:先转换为时间数组,然后转换为其他格式 复制代码代码如下:
转一篇关于Python GIL的文章。 归纳一下，CPU的大规模电路设计基本已经到了物理意义的尽头，所有厂商们都开始转向多核以进一步提高性能。Python为了能利用多核多线程的的优势，但又要保证线程之间数据完整性和状态同步，就采用了最简单的加锁的方式（所以说Python的GIL是设计之初一时偷懒造成的！）。Python库的开发者们接受了这个设定，即默认Python是thread-safe，所以开始大量依赖这个特性，无需在实现时考虑额外的内存锁和同步操作。但是GIL的设计有时会显得笨拙低效，但是此时由于内
model（模型） 是学习 django 最重要的知识，模型设计的好坏直接影响到你后期的开发，模型的设计只能靠自身经验提高。模型准确且唯一的描述了数据，包含您储存的数据的重要字段和行为。比如一个学生系统需要展示学生的姓名、年龄、分数成绩等信息，这些数据就要保存到数据库中。
欢迎来到王者荣耀（自带音效?）啊不，是小白入门大数据分析之项目实战第一篇?。本文主要介绍如何利用Python实现Kaggle经典比赛项目，波士顿房价预测问题（至于Python安装问题，推荐大家参照一篇
PostGIS作为postgresql针对地理空间数据的拓展功能，可以帮助我们有效管理和固化空间矢量数据，以及开展空间数据分析，而geopandas作为Python生态中优秀的空间数据分析处理工具，自然在与PostGIS进行交互方面开发了相应的功能。
、Python的一大应用就是数据分析了，而数据分析中，经常碰到需要处理Excel数据的情况。这里做一个Python处理Excel数据的总结，基本受用大部分情况。相信以后用Python处理Excel数据不再是难事儿！
${string:position:length} 在${string}中, 从位置${position}开始提取长度为${length}的子串
在 Python 文档里，time是归类在Generic Operating System Services中，换句话说， 它提供的功能是更加接近于操作系统层面的。通读文档可知，time 模块是围绕着 Unix Timestamp 进行的。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈，今天这篇是理论篇，没有多少案例，而且还很长，所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着，时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛，大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息，而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外，很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下，并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
不同的情况会遇到不同的时间问题：具体时间点、时间间隔、星期等，无时不刻我们在和时间碰撞。本文将利用Python对时间相关的类，及其方法与属性等进行详细的讲解
Conda的下载和安装 什么是Conda? 官方定义：Package, dependency and environment management for any language—Python, R
Google Earth Engine (GEE)是一个基于云计算的遥感大数据处理平台，能够在全球尺度下进行地理空间数据分析和交互免费的计算平台。GEE主要面向研究人员，GEE已广泛应用于各个学科，包括全球森林变化、全球地表水变化、作物产量估算、稻田制图、城市制图、洪水制图、火灾恢复和疟疾风险图谱等。它也已集成到许多第三方应用程序中，例如分析物种栖息地范围、监测气候和评估土地利用变化等。
漫长的演化史上，人类的感官只要能有效发现食物（包含猎物），快速捕获危险信号（例如捕食者逼近），和同类高效交流（使用声音、表情或肢体语言）就大概率可以在残酷的自然淘汰赛里幸存下来。
作者通过引入datashader、geopandas 和 colorcet 等库，演示了如何处理和展示大规模数据，以及如何创建地理空间数据的可视化效果。
本文正文内容翻译自 ECMWF 网站 2020 年 10 月 26 日新闻《Python developments enable easier access to weather and climate data》，版权归原作者所有。翻译底稿来自 Google 翻译。
NumPy是Python中最受欢迎的科学计算库之一，它提供了许多强大的功能来处理和操作数组数据。在本文中，我们将重点介绍NumPy中创建区间数组的功能，这使得我们可以轻松地生成指定范围内的数值序列，为我们的数据分析和科学计算任务提供了便利。
目前最新的共享单车公开数据可能只有深圳市政府数据开放平台[1]发布的共享单车企业每日订单表了，数据量包含2017-04-03到2021-08-30的 2.4 亿条数据，总计约 24G 大小：
采用scoll滚动搜索，scoll搜索会在第一次搜索的时候保存一个当时的视图快照，之后只会基于该旧的视图快照提供数据搜索，这个期间数据变更，用户是看不到的，每次发送scoll请求，需要指定一个scoll参数，指定一个时间窗口，每次搜索请求只要在这个时间窗口内完成就可以了。
经常用的有time.time()、time.strftime()、time.strptime()、time.localtime()、time.mktime()
1、条件 不是所有数据类型都可以应用二分查找法,他需要满足以下的条件: 是一个有序序列(索引数组),且是已经排好序的序列. 2、查找原理 在一个有序序列中查找一个指定的数,如果首先和这个序列的中间数相比如果相等就找到返回,如果比这个中间数小,即在序列左边找,如果比中间数大就从右边查找,直到找到或未找到返回.
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