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Python help()函数详解教程

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简介:
本教程详细解析了Python中的help()函数,包括其基本用法、功能特点以及在代码调试和学习过程中的应用技巧。适合初学者深入了解。 help函数是Python的一个内置函数(无需导入),它可以在任何时候被使用来获取关于其他函数或模块的信息。利用这个功能,你可以查看不熟悉的Python自带的函数或是模块的具体用途。 具体来说,当编写代码时,你可能会用到一些不太常用的函数或者模块,这时候就可以借助help()函数来了解这些工具的作用和如何正确地使用它们。需要注意的是:帮助信息不仅包括了参数列表、返回值类型等基本信息,还提供了详细的说明文档以及示例代码供参考。 此外,还有一个叫做dir()的Python内置函数可以帮助你列出某个对象的所有属性及方法名称(例如一个类中的所有成员变量)。然而,在查找特定功能或模块时,请注意区分help与dir的作用:前者提供详尽的帮助信息;后者则仅输出可用的方法列表。

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  • Python help()
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    本教程详细解析了Python中的help()函数,包括其基本用法、功能特点以及在代码调试和学习过程中的应用技巧。适合初学者深入了解。 help函数是Python的一个内置函数(无需导入),它可以在任何时候被使用来获取关于其他函数或模块的信息。利用这个功能,你可以查看不熟悉的Python自带的函数或是模块的具体用途。 具体来说,当编写代码时,你可能会用到一些不太常用的函数或者模块,这时候就可以借助help()函数来了解这些工具的作用和如何正确地使用它们。需要注意的是:帮助信息不仅包括了参数列表、返回值类型等基本信息,还提供了详细的说明文档以及示例代码供参考。 此外,还有一个叫做dir()的Python内置函数可以帮助你列出某个对象的所有属性及方法名称(例如一个类中的所有成员变量)。然而,在查找特定功能或模块时,请注意区分help与dir的作用:前者提供详尽的帮助信息;后者则仅输出可用的方法列表。
  • Python递归
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    本教程深入浅出地讲解了Python中递归函数的概念、工作原理及应用场景,适合初学者和进阶者参考学习。 上一期我们介绍了函数式编程,本期我们将讨论递归的函数内容。按照惯例,我会把重点内容整理出来,并用通俗易懂的语言解释,同时结合实际应用帮助大家理解。 关于递归: 百度定义:是指一个过程或程序直接或间接地调用自己的情况。在计算机编程里,递归指的是函数不断引用自身的过程,直到问题可以被解决到不需要进一步递归的状态为止。使用递归解决问题时思路清晰、代码简洁,但可能会消耗较多的栈空间,在内存有限的情况下(如嵌入式系统或者内核态编程)应避免采用。所有的递归算法都可以改写成非递归形式。 总结理解:当一个函数在内部调用自身的情况称为递归 Python中的递归是一种强大的工具,允许函数在其执行过程中自我引用并解决更小规模的相同问题,直到达到可以直接解决问题的基础情况(base case)为止。每个递归实例都包括两部分:递归调用和终止条件。 优点: 1. 代码结构清晰且易于理解。 2. 减少重复代码,使程序更加紧凑。 缺点: 1. 每次函数调用都会增加栈空间的使用量,如果递归层次过深可能导致堆栈溢出(stack overflow)。 2. 相比非递归算法可能有更高的时间开销,在处理大量数据时尤其明显。 实例分析: - `func`和`foo`分别展示了直接与间接调用自身的例子。 - `age`函数通过不断减少参数值直到达到基础情况来计算年龄,最后逐级返回结果。 - 在搜索嵌套列表的例子中,递归被用来遍历并打印元素。这种情况下是从最底层开始处理问题,并逐步向上回溯到原始的请求。 - 计算阶乘时,`fact(5)`会通过递归转化为`5 * fact(4)`, 直至到达基础情况 `fact(1)=1`. - 斐波那契数列可以通过定义每个数字是前两个数字之和来实现递归计算:即`fib(n) = fib(n-1) + fib(n-2)`。 - 汉诺塔问题中,通过递归来解决从一个柱子移动到另一个柱子的盘片问题。 注意,在内存或性能敏感的情况下,应该考虑使用非递归算法如迭代以节省资源。同时正确设置基础情况和理解调用顺序对于避免无限循环及保证程序运行至关重要。
  • Python基础Pandas的read_excel
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    本教程详细讲解了如何使用Python中的Pandas库读取Excel文件。通过学习read_excel函数及其参数设置,掌握高效的数据处理技巧。适合初学者入门。 这篇文章主要介绍了Python 中pandas.read_excel的详细介绍资料。以下是示例代码: ```python #coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np filefullpath = /home/geeklee/temp/all_gov_file/pol_gov_mon/downloads/1.xls ``` 这段代码展示了如何使用`pandas.read_excel()`函数读取Excel文件。
  • Python pandas.DataFrame.loc
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    本文章详细介绍了Python中pandas库的DataFrame.loc函数用法,包括索引方式、切片操作以及如何进行数据选择和修改。适合中级编程者阅读学习。 `DataFrame.loc` 通过标签或布尔数组访问一组行和列。 `.loc[]` 主要是基于标签的,但也可以使用布尔数组。 允许的输入包括: 单个标签,例如 5 或 a(注意 5 是索引)。可以接受单个的标签、多个标签的列表或多个标签的切片。
  • Python中pandas.read_excel
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    本文章详细介绍了Python中的pandas库里的read_excel函数,包括其参数设置、使用方法以及常见问题解答。适合初学者和进阶用户参考学习。 `pandas.read_excel`是Python数据分析库pandas中的一个关键函数,用于读取Excel文件并将其中的数据加载到DataFrame对象中,以便进行后续处理与分析。以下是该函数的详细解析: **参数解析:** 1. **io**: 指定输入的Excel文件路径或文件对象。它可以是一个字符串(表示本地路径或者URL)、file-like对象、`pandas.ExcelFile`实例或是xlrd workbook类型。 2. **sheet_name**: 定义要读取的工作表名称,可以是整数索引值(从0开始计数)或者是工作表的名称;默认为0。如果设置为None,则返回所有工作簿的数据结构。 3. **header**: 指定哪一行被用作列名,默认情况下第一行被视为列名(即header=0)。这个参数可以是一个整数值或列表,也可以是None值表示不使用任何行作为列标签,并且自动编号。 4. **skiprows**: 一个包含要跳过的行数的列表。例如,如果设置为[1]则会忽略第一行的数据。 5. **skip_footer**: 指定需要从文件底部跳过的行列数量,默认情况下不执行此操作(即值设为0)。 6. **index_col**: 如果指定,则该列将作为DataFrame对象的索引。可以是列名或其位置,也可以设置为None表示没有特定列为索引。 7. **names**: 包含新列名称的列表,用于替换原始文件中的现有标题行。 8. **parse_cols**: 选择要解析的具体列;可以通过提供整数位置或者直接指定列名来实现。如果不设定,则默认读取所有可用的数据列。 9. **parse_dates**: 如果设为True,函数将尝试自动识别并转换日期格式的单元格内容,默认情况下不执行这种操作(即值设为False)。 10. **date_parser**: 可以自定义一个用于解析特定日期格式的函数来处理相关数据列的内容。 11. **na_values**: 指定哪些字符串或数值应该被视为缺失值,并在读取时将其转换成NaN类型的数据表示形式。 通过这些丰富的参数配置,`pandas.read_excel`提供了极大的灵活性以满足不同场景下的需求,无论是在简单的数据导入操作还是复杂的日期解析任务中都能发挥重要作用。
  • OCI编析OCI
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    《OCI编程教程:详细解析OCI函数》是一本深入讲解Oracle Call Interface(OCI)技术的书籍,全面剖析了OCI库中的各类关键函数及其应用方法。 OCI函数的详细介绍及应用实例: 使用OCI(Oracle Call Interface)进行数据库连接的过程相对复杂,除了分配和设置各个基本句柄之外,还需要明确它们之间的关系。以下是大致流程概述: 1. 创建环境句柄:通过调用`OCIEnvCreate(&envhp, ...);`创建一个环境句柄。 2. 分配错误处理句柄:使用`OCIHandleAlloc((dvoid *)envhp, (dvoid **)&errhp, ...);`为指定的环境分配错误句柄。 3. 分配服务器句柄:通过调用`OCIHandleAlloc((dvoid *)envhp, (dvoid **)&servhp,...)`创建一个与特定环境关联的服务器句柄。 4. 连接到数据源:使用`OCIServerAttach(servhpp, errhpp,...);`建立到数据库的数据访问路径。 5. 分配服务上下文句柄:通过调用`(void) OCIHandleAlloc((dvoid *)envhpp,...)`为特定环境创建一个服务上下文句柄。 6. 设置属性值:使用`(void) OCIAttrSet((dvoid *)svchpp, ...);`为指定的句柄或描述符设置特性。 7. 分配用户连接句柄:通过调用`(void) OCIHandleAlloc((dvoid *)envhpp,...)`创建一个特定环境下的用户连接句柄,并使用`(void) OCIAttrSet((dvoid *)usrhpp,...);`为其配置登录名和密码信息。 8. 用户身份验证及会话建立:利用`OCISessionBegin(svchpp, errhpp,...);`进行用户认证并启动数据库会话。 9. 分配句子句柄:通过调用`OCIHandleAlloc((dvoid *)envhpp,...)`创建一个新的语句句柄。 10. 准备SQL语句:使用`OCIStmtPrepare(stmthpp,errhpp, ...);`来准备执行的SQL命令。 11. 绑定输入变量:利用`OCIBindByPos(stmtp &hBind;, errhp,...)`将程序中的数据绑定到SQL语句中作为参数。 12. 定义输出变量:通过调用`OCIDefineByPos(stmthpp, &bhp1;, errhpp,...);`指定SQL命令执行结果的接收位置和类型信息。 13. 获取SQL语句属性:使用`OCIAttrGet ((dvoid *)stmthpp,(ub4) OCI_HTYPE_STMT,...)`来获取当前准备好的SQL语句的相关特性或状态信息。 14. 执行SQL指令:通过调用`OCIStmtExecute(svchpp, stmthpp,...);`执行之前准备的SQL命令,并根据需要处理查询结果或者事务提交等操作。 15. 结束会话并释放资源:使用`OCISessionEnd();`和相关函数断开会话,然后利用如`OCIServerDetach(servhpp,errhpp, OCI_DEFAULT);`来取消对数据库服务器的连接。最后通过调用例如`OCIHandleFree((dvoid *) stmthpp, OCI_HTYPE_STMT);`释放所有已分配的数据结构句柄以确保资源被正确回收和清理。 以上步骤描述了使用Oracle Call Interface (OCI)进行基本数据访问操作的基本流程,包括从建立数据库连接到执行SQL语句及最后的断开连接等关键环节。
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    本教程全面解析Python在数据分析领域的应用,涵盖数据清洗、探索性分析及可视化技术,适合初学者到进阶用户。 Python 是一种高级编程语言,设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进划分代码块)。它支持多种编程范式,包括面向过程、面向对象及函数式编程,并拥有丰富的标准库和第三方库,适用于Web开发、数据分析、机器学习、科学计算等众多应用领域。 以下是一些Python的基本特性: 易于学习:Python具有较少的关键字且结构简单,这使得它成为一种容易上手的语言。 免费与开源:作为开放源代码的项目,任何人都可以查看并修改其源码。此外,它也是完全免费提供的,并可在Windows、macOS及Linux等多种操作系统中运行。 解释型语言:Python是一种解释性编程语言,在执行时不需要先将程序编译成机器码,而是由解释器逐行解析和执行代码。 动态类型系统:在Python里声明变量无需指定其数据类型,该语言会在运行期间自动推断并确定类型的属性。 强大的标准库集:Python的标准库囊括了广泛的功能模块,涵盖了文件处理、网络编程、数据库接口及图形界面开发等多个方面。
  • Python基础:Math库常用Python 2示例展示
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    本教程深入讲解Python Math库中的常用函数,并提供Python 2版本的具体示例代码,帮助初学者掌握数学运算技巧。 Python的math库是进行数学运算的核心模块,在处理浮点数方面提供了丰富的函数支持。这个库在Python 2和Python 3版本间都是可用的,这里我们将重点介绍Python 2中的示例用法。 以下是math库中一些常用的基本操作: 1. `ceil(x)`:返回大于或等于x的最小整数值。 2. `floor(x)`:与`ceil`相反,它返回小于或等于x的最大值。 3. `trunc(x)`:去除浮点数的小数部分,仅保留整数部分。 4. `copysign(x, y)`:根据y的符号来复制x的数值。 5. `modf(x)`:将一个数字分解为小数和整数两部分,并返回元组形式的结果。 6. `factorial(x)`:计算非负整数x的阶乘值,即所有小于等于x且与它有相同正负号的所有正整数之积。 7. `fmod(x, m)`:求浮点数值x除以m后的余数。 8. `frexp(x)`:将一个数字分解为尾数和指数两部分,并返回元组形式的结果,其中第一个元素是0.1到1之间的值,第二个元素表示二进制指数。 9. `ldexp(x, i)`:计算x乘以2的i次幂的结果。 此外还有一些重要的函数: - `exp(x)`: 计算e(自然对数底)的x次方。 - `log(x[, base])` : 返回数字x在指定基数base下的对数值,如果未提供基数,则默认为自然对数。 - `log1p(x)`:计算值(1+x)的自然对数,特别适用于当x接近0时的情况以提高精度。 - `log10(x)`:返回给定数值x以10为底的对数值。 - `pow(x, y)` : 计算并返回x的y次幂的结果。 - `sqrt(x)`:计算非负数x的平方根。 在处理三角函数方面,math库同样提供了丰富的支持: - `sin(x)`, `cos(x)`, 和`tan(x)` :这组函数接收以弧度为单位的角度值作为参数,并返回对应的正弦、余弦和正切结果。 - `asin(x)`, `acos(x)`, 和`atan(x)`:这是上述三者的逆运算,输出角度的弧度形式的结果。 - `atan2(y, x)` : 计算并返回点 (x,y) 与原点之间的角(以弧度为单位)。 - `degrees(x)` 和`radians(x)` :这组函数用于在角度和弧度之间进行转换。 - `hypot(x, y)`:计算直角三角形斜边长度,即利用勾股定理求解。 除了上述介绍的这些基础功能外,math库还包含了一些高级数学运算相关的实用函数如`erf(x)`, `gamma(x)`等,在特定的专业领域内非常有用。需要注意的是,在使用这些函数时应该注意它们输入和输出的数据类型通常都是浮点数形式,并且在Python 2版本中可能需要特别处理整型与浮点型之间的转换问题,以避免意外的行为发生。 总之,熟悉并掌握math库的用法对于进行科学计算、数据分析及图形绘制等开发工作来说是至关重要的。通过有效利用这些基础数学运算函数,开发者可以更高效地完成各种复杂的编程任务。
  • Python传递
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    本文章详细探讨了Python中函数参数的各种传递方式,包括位置参数、关键字参数、默认参数以及可变参数等,并解释其应用场景和区别。 一、参数传入规则 可变参数允许在函数调用时传入0个或任意数量的参数,并自动组装成一个tuple; 关键字参数则可以在函数调用时传入0个或任意数量的关键字参数,这些会自动被组合成一个dict; 1. 传入可变参数: 定义如下函数: ```python def calc(*numbers): sum = 0 for n in numbers: sum += n * n return sum ``` 使用方法包括: - 直接传递多个数值作为参数,例如:`calc(1, 2, 3, 4)` 将返回 `30` - 或者先定义一个列表(如 `nums = [1, 2, 3]`),然后通过在函数名前加星号的方式将该列表中的每个元素作为参数传入,例如:`calc(*nums)`
  • Python Groupbyas_index参
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    本文章深入解析了Python中pandas库的Groupby方法中的as_index参数,探讨其工作原理及其在数据处理中的应用技巧。 Python中的pandas库提供了强大的`groupby`函数,它允许根据指定字段将数据分组,并对每个分组执行聚合操作,例如求和、计算平均值或计数等。其中的`as_index`参数是一个可选参数,用来影响输出结果的索引方式。 在深入探讨`as_index`之前,首先需要理解`groupby`函数的工作原理。假设有一个包含多行数据及多个字段的数据框(DataFrame)。调用`groupby`时可以指定一个或几个字段作为分组依据;该函数会遍历这些唯一值,并将具有相同键的记录归为一组。之后可对每个分组应用聚合操作,如求和、平均等。 接下来详细解释一下`as_index`参数的作用及其使用方法:根据官方文档,当设置`as_index=True`(默认)时,输出结果中会以组标签作为索引;而如果将它设为False,则保留原始数据框中的行索引。后者类似于SQL查询后的分组操作结果。 举一个简单的例子来说明这一参数的作用: 假设我们有如下数据: ``` books price bk1 12 bk1 12 bk1 12 bk2 15 bk2 15 bk3 17 ``` 如果我们想要根据`books`字段进行分组并计算每种书的总价格,可以使用以下代码: ```python import pandas as pd df = pd.DataFrame(data={books: [bk1, bk1, bk1, bk2, bk2, bk3], price: [12, 12, 12, 15, 15, 17]}) # 使用默认的as_index=True,输出索引为books字段 grouped_with_index = df.groupby(books).sum() print(grouped_with_index) ``` 结果如下: ``` price books bk1 36 bk2 30 bk3 17 ``` 可以看到,`books`字段的值变成了索引。而使用 `as_index=False` 的情形下: ```python # 使用 as_index=False, 输出类似于SQL风格的结果集 grouped_without_index = df.groupby(books, as_index=False).sum() print(grouped_without_index) ``` 输出为: ``` books price 0 bk1 36 1 bk2 30 2 bk3 17 ``` 此处,`books`字段不再作为索引存在而是成为普通列的一部分。 总之,虽然 `as_index` 参数提供了灵活性,在某些情况下保持默认值True会使后续处理更加方便;而在需要保留原始行索引时则可以设置为False。通过合理使用这一参数能够更高效地进行数据分析和数据处理工作。