Python 3.7增添了众多新的类，可用于数据处理、针对脚本编译和垃圾收集的优化以及更快的异步I/O。
Hey，大家好呀，我是码农，星期八！熟悉Django的都知道，Django真是个好东西。
更快的Python（Python Faster Way）使用代码示例来说明如何书写Python代码能带来更高的性能。本文对代码进行了讲解，从性能和可读性等角度来选择出最适合的写法。
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【视频】Copula算法原理和R语言股市收益率相依性可视化分析 R语言时间序列GARCH模型分析股市波动率 【视频】量化交易陷阱和R语言改进股票配对交易策略分析中国股市投资组合 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 R语言量化交易RSI策略：使用支持向量机SVM R语言资产配置: 季度战术资产配置策略研究 R语言动量交易策略分析调整后的数据 TMA三均线股票期货高频交易策略的R语言实现 R语言时间序列：ARIMA / GARCH模型的交易策略在外汇市场预测应用 R语言基于Garch波动率预测的区制转移交易策略 r语言多均线股票价格量化策略回测 使用R语言对S＆P500股票指数进行ARIMA + GARCH交易策略 Python基于粒子群优化的投资组合优化研究 R语言Fama-French三因子模型实际应用：优化投资组合 R语言动量和马科维茨Markowitz投资组合(Portfolio)模型实现 Python计算股票投资组合的风险价值（VaR） R语言Markowitz马克维茨投资组合理论分析和可视化 R语言中的广义线性模型（GLM）和广义相加模型（GAM）：多元（平滑）回归分PYTHON用RNN神经网络LSTM优化EMD经验模态分解交易策略分析股票价格MACD R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 【视频】CNN（卷积神经网络）模型以及R语言实现回归数据分析 Python TensorFlow循环神经网络RNN-LSTM神经网络预测股票市场价格时间序列和MSE评估准确性 数据分享|PYTHON用KERAS的LSTM神经网络进行时间序列预测天然气价格例子 Python对商店数据进行lstm和xgboost销售量时间序列建模预测分析 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 RNN循环神经网络 、LSTM长短期记忆网络实现时间序列长期利率预测 结合新冠疫情COVID-19股票价格预测：ARIMA，KNN和神经网络时间序列分析 深度学习：Keras使用神经网络进行简单文本分类分析新闻组数据 用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 PYTHON用LSTM长短期记忆神经网络的参数优化方法预测时间序列洗发水销售数据 Python用Keras神经网络序列模型回归拟合预测、准确度检查和结果可视化 Python用LSTM长短期记忆神经网络对不稳定降雨量时间序列进行预测分析 R语言中的神经网络预测时间序列：多层感知器（MLP）和极限学习机（ELM）数据分析报告 R语言深度学习：用keras神经网络回归模型预测时间序列数据 Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据 Python中用PyTorch机器学习神经网络分类预测银行客户流失模型 R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 SAS使用鸢尾花(iris)数据集训练人工神经网络(ANN)模型 【视频】R语言实现CNN（卷积神经网络）模型进行回归数据分析 Python使用神经网络进行简单文本分类 R语言用神经网络改进Nelson-Siegel模型拟合收益率曲线分析 R语言基于递归神经网络RNN的温度时间序列预测 R语言神经网络模型预测车辆数量时间序列 R语言中的BP神经网络模型分析学生成绩 matlab使用长短期记忆（LSTM）神经网络对序列数据进行分类 R语言实现拟合神经网络预测和结果可视化 用R语言实现神经网络预测股票实例 使用PYTHON中KERAS的LSTM递归神经网络进行时间序列预测 python用于NLP的seq2seq模型实例:用Keras实现神经网络机器翻译 用于NLP的Python：使用Keras的多标签文本LSTM神经网络分类
在自动化测试中，截图可以帮助我们直观的定位错误、记录测试步骤。 同样，我们可以通过截取关键信息的图片，用以保留测试证迹。WebDriver提供了几种截图函数来截取当前窗口：
在软件需求、开发、测试过程中，有时候需要使用一些测试数据，针对这种情况，我们一般要么使用已有的系统数据，要么需要手动制造一些数据。由于现在的业务系统数据多种多样，千变万化。在手动制造数据的过程中，可能需要花费大量精力和工作量，此项工作既繁复又容易出错，比如要构造一批用户三要素(姓名、手机号、身份证)、构造一批银行卡数据、或构造一批地址通讯录等。
Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1.25x speedup on the standard benchmark suite. See Faster CPython for details. — Python 3.11 Changelog.
但是，timeit.timeit函数仅接受字符串，如果要管理比较复杂的函数时会有局限性。以下示例向您展示如何使用timeit模块运行和管理函数。
测试框架 unittest – (Python 标准库) 单元测试框架。 nose – nose 扩展了 unittest 的功能。 contexts – 一个 Python 3.3+ 的 BDD 框架。受到C# – Machine.Specifications的启发。 hypothesis – Hypothesis 是一个基于先进的 Quickcheck 风格特性的测试库。 mamba – Python 的终极测试工具， 拥护BDD。 PyAutoGUI – PyAutoGUI 是一个人性化的跨平台 GU
在上周三和本周三的测试运维试听课中，我们学习了如何写出高效玩转Python编程，让我们一起来复习一下吧。
来源：DeepHub IMBA本文共1300字，建议阅读5分钟本文验证Python 3.11的性能优化。 Python 3.11 pre-release已经发布。更新日志中提到： Python 3.11 is up to 10–60% faster than Python 3.10. On average, we measured a 1.25x speedup on the standard benchmark suite. See Faster CPython for details. — Python
Python 的高级语言特性一直是我们学习 Python 的一个难点，大部分人并没有做到熟练的掌握，甚至去学习它都感觉很困难，「生成器」作为其中甚是有用的特性之一，更是如此。
Happiness is a way of travel. Not a destination.
在上一篇《python3 实现自动生成入账记录表》说到通过编辑bat文件进行参数的输入不是很方便，本篇就是用tkinter模块制作输入信息界面，输入完成点击’ok’键，触发写好的脚本，使得自动生成入款对账记录表格。
介绍python的几个內建模块 1 python的时间模块datetime 取现在时间 将指定日期转化为时间戳 将时间戳转化为日期 根据时间戳转化为本地时间和utc时间 将字符串转化为时间 将时间戳转化为字符串 时间加减 设置时区 获取utc时区和时间，并且转化为别的时区的时间 2命名tuple 3顺序字典 4计数器 5 itertools 从一开始生成自然数 在生成的可迭代序列中按规则筛选 将两个字符串生成一个序列 迭代器把连续的字母放在一起分组 6 context
使用Pandas dataframe执行数千甚至数百万次计算仍然是一项挑战。你不能简单的将数据丢进去，编写Python for循环，然后希望在合理的时间内处理数据。
最近面试经常会问到sql相关的问题，在数据库中造测试数据是平常工作中经常会用到的场景，一般做压力测试，性能测试也需在数据库中先准备测试数据。那么如何批量生成大量的测试数据呢？
我们在测试过程中，会使用一些测试数据，测试数据有时候来自数据库里的脱敏数据，有时候需要自己造。自己造一些简单的文本还好，一些复杂的，比如身份证号，信用卡号，街道地址可就麻烦了。
然后就能看到各个环节加载时间，以ms毫秒为单位，即小数点前面是毫秒数。 其中第一列是时间点，第二列是时长，我们主要关注第二列。 一般标准： ”200ms 以下感觉是很好的，超过 500ms 会觉的有点卡，如果超过 1s 就会觉得非常难受了“
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。
1、Python 中的类（上） 1.1 数据属性 类数据属性和实例数据属性 特殊的类属性 属性隐藏 1.2 方法 实例方法 类方法 静态方法 1.3 访问控制 单下划线”_” 双下划线”__” 1.4 总结： 本文介绍了Python中class的一些基本点： 实例数据属性和类数据属性的区别，以及属性隐藏 实例方法，类方法和静态方法直接的区别 Python中通过”_”和”__”实现的访问控制 Refer：http://python.jobbol
今天推荐的适合python学习者，这个仓库里作者收集了几百个很有趣的示例，都是用 python去实现的。
Python已经成为耳熟能详的编程语言，得益于其友好、简洁、万物皆对象的特性，逐渐成为“国民工具”。然而，Python相比编译型语言，如C语言，运行速度并不理想。但是其本身也有提高速度的方式—编译成.pyc格式的字节码文件。它的好处是直接由解释器执行.pyc，速度更快；可以隐藏待发布的程序细节，让别人不能直接看到代码内容。本文将介绍下.pyc文件的相关知识。
Hello各位小伙伴你们好，我们都知道Python是一个生产力很高的语言，小编本人也非常喜欢Python，经常使用Python帮助小编以最高的效率完成最多的事，但是Python的性能，是我们一直诟病的一个问题，尤其是一个大锁GIL，有时候想想简直像吃了苍蝇一样有点难受。
Python和JavaScript中都有生成器（Generator）和协程（coroutine）的概念。本文通过分析两者在这两种语言上的使用案例，来对比它们的差异。
我们先定义一个字符串,然后我们就可以通过方法轻轻松松更改字符串的大小写，尤其是更改一篇英文文章的时候，有了Python，这些就方便多了
Python解析器在加载.py之前先尝试加载.pyc文件，如果它是最新的，那么就不用再次编译Python源码文件了。
Google Ngram viewer是一个有趣和有用的工具，它使用谷歌从书本中扫描来的海量的数据宝藏，绘制出单词使用量随时间的变化。举个例子，单词 Python (区分大小写)：
按照大多数个人订阅号的优良传统，号主应该在跨年的前后作年终总结。然而，一来我反应比较迟钝，没跟上节奏，二来当时我正在写比较重要的系列，没时间分心，所以还是慢了半拍。
同志们，老铁们，继上篇文章 web自动化测试实战之批量执行测试用例 之后我们接着继续往下走，有人说我们运行了所有测试用例，控制台输入的结果，如果很多测试用例那也不能够清晰快速的知道多少用例通过率以及错误情况。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者：Bex T. 翻译：赵鉴开 校对：李洪君 你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。 从闭包（closure）到上下文管理器（context managers），本文给出一个Python高级特性的列表。你或许会发现，“我一直在使用它！”。 即使这些东西对你来说是新的，这份出色的列表也可以将你的技术提升到一个新的水平。 一、作用域 高级 Python 编程的一个关键方面是深入熟
时间序列数据，即以时间点（年月日时）为轴的序列型数据。时间序列预测具有广泛的应用场景，包括销量、股市指数、房价走势等等。本文介绍几种常见预测模型在Power BI（以下简称PBI）中的实现。
以上这篇python生成13位或16位时间戳以及反向解析时间戳的实例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
据各种专业和业余的统计，在机器学习领域，Python语言的热度逐年上升。作为一种计算机程序设计语言，以简洁，易读性被广泛选择。伴随着大数据，深度学习领域的迅速发展，Python作为实现这些方法的友好语言，其拥护者也急剧上升。然而，Python的远远不止于此，编写应用程序，创建游戏，设计算法等等都可以应用其实现。那么，如此强大的编程语言。你是否掌握了呢？
这篇文章收集了我在Python新手开发者写的代码中所见到的不规范但偶尔又很微妙的问题。本文的目的是为了帮助那些新手开发者渡过写出丑陋的Python代码的阶段。为了照顾目标读者，本文做了一些简化（例如：在讨论迭代器的时候忽略了生成器和强大的迭代工具itertools）。 对于那些新手开发者，总有一些使用反模式的理由，我已经尝试在可能的地方给出了这些理由。但通常这些反模式会造成代码缺乏可读性、更容易出bug且不符合Python的代码风格。如果你想要寻找更多的相关介绍资料，我极力推荐The Python Tuto
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在学习Python的过程中，肯定听说过这么一个词：Pythonic，它的意思是让你的代码很Python！
于是，他又做了一个所有程序员都会做的事：进一步学习关于SQLite、Python以及不知道为什么还有Rust的知识。
你用 Python 处理过的最大数据集有多大？我想大概不会超过上亿条吧，今天分享一个用 Python 处理分析 14 亿条数据的案例。
Python 模块 就是一个以 .py 为后缀的 Python 代码文件 , 在模块中定义有 :
我们曾经在golang关于goroutine的文章当中简单介绍过协程的概念，我们再来简单review一下。协程又称为是微线程，英文名是Coroutine。它和线程一样可以调度，但是不同的是线程的启动和调度需要通过操作系统来处理。并且线程的启动和销毁需要涉及一些操作系统的变量申请和销毁处理，需要的时间比较长。而协程呢，它的调度和销毁都是程序自己来控制的，因此它更加轻量级也更加灵活。
作为Python老司机来说，这样的库不要太多了，从地图绘制到算法优化、从调试工具到代码分析，python的生态里有大量的库资源可以给Pythoner使用
大家好，我是Python进阶者。今天继续给大家分享Python自动化办公的内容，最近我发现学习自动化办公的小伙伴还是挺多的，创建了一个自动化办公专辑，欢迎大家前往学习：
你已经使用 Python 编程了一段时间，编写脚本并解决各种问题。是你的水平出色吗？你可能只是在不知不觉中利用了Python的高级特性。
原文：https://towardsdatascience.com/the-next-level-of-data-visualization-in-python-dd6e99039d5e
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