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更新版Python学习笔记3

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简介:
《更新版Python学习笔记3》是针对Python编程语言的学习资料,包含了最新的语法和最佳实践,适合初学者及进阶用户参考。 Python学习笔记 Day 3总结性学习内容,适合初学者进行归纳总结。

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  • Python3
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    《更新版Python学习笔记3》是针对Python编程语言的学习资料,包含了最新的语法和最佳实践,适合初学者及进阶用户参考。 Python学习笔记 Day 3总结性学习内容,适合初学者进行归纳总结。
  • Python基础教程(第3).pdf
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    《Python基础教程(第3版)学习笔记》是一份针对编程初学者的学习资料,包含了对原书核心知识点的归纳和总结,有助于读者加深理解并快速掌握Python编程语言的基础知识。 Python基础教程(第三版)学习笔记 第一章 基础知识 1.1 安装Python(Windows安装) 步骤如下: - 下载并安装Python。 - 在安装过程中,建议勾选“Add Python 3.7 to PATH”选项以方便使用。 - 打开命令提示符(cmd),输入`python`命令。如果看到类似以下信息,则表示Python已成功安装且路径配置正确: ``` Microsoft Windows [版本 6.1.7601] 版权所有 (c) 2009 Microsoft Corporation。保留所有权利。 C:\Windows\system32>python Python 3.7.0 (v3.7.0:1bf9cc5093, Jun 27 2018, 04:59:51) [MSC v.1914 64 bit (AMD64)] on win32 Type help, copyright, credits or license for more information. >>> ``` 1.2 安装文本编辑器(Windows安装) 推荐使用Geany,这是一款免费且可以直接编译和运行Python程序的编辑器。 - 下载并安装Geany。 - 在该软件中输入以下代码: ```python print(Hello World) ``` 保存文件为任意名称。
  • Python安装 pip
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    本学习笔记详细记录了如何在遇到pip相关问题时,彻底卸载并重新安装Python的包管理工具pip的过程和注意事项。 如果pip更新失败会导致出现问题,并出现类似~ip-20.2.3的文件,解决方法是重新安装pip。首先删除这些包含特殊字符的文件夹,然后将必要的附件放入python\Scripts路径下,在命令行窗口运行相关指令后问题通常可以得到解决。最后继续进行pip的更新操作即可。
  • Helm Tutorial: Helm 3
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    本教程为学习Helm 3所作的详细笔记,涵盖了从安装到高级使用技巧的各项内容,帮助用户快速掌握Herm 3的管理和操作。 在学习Helm 3的过程中,关于Chart模板的使用需要注意:所有的模板命令都必须被{{ 和 }}包围。例如,在上一部分中我们用到了`{{ .Release.Name }}`来插入版本名称到模板文件里。这里提到的`.Release`是Helm内置的一个重要对象。 具体来说,`.Release`包含了以下属性: - `.Release.Name`: 代表发布(release)的名字。 - `.Release.Namespace`: 描述了该manifest所处的命名空间,默认情况下会使用这个值;如果在manifest中指定了其他namespace,则以manifest中的为准。 - `.Release.IsUpgrade`: 当前操作是否为升级或回滚,如果是的话返回true。 - `.Release.IsInstall`: 如果当前操作是安装新版本则设置为true。 - `.Release.Revision`: 表示此次修订的版本号。初始安装时该值为1;每次进行升级或者回滚后数值递增。
  • Spark3):Spark DataFrame
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    本篇为《Spark学习笔记》系列第三部分,主要探讨Spark DataFrame的概念、操作及应用场景,帮助读者深入理解数据处理框架。 系列博客是学习厦门大学林子雨老师Spark编程基础课程的笔记,方便回顾。 系列博客包括: - Spark学习笔记(一):Spark概述与运行原理 - Spark学习笔记(二):RDD编程基础 在Spark SQL中增加了DataFrame这一概念,即带有Schema信息的RDD。这使得用户可以在Spark SQL环境中执行SQL语句,并且可以使用多种数据源如Hive、HDFS、Cassandra等外部来源或JSON格式的数据。 目前,Spark SQL支持Scala、Java和Python三种语言,并遵循SQL-92规范。 DataFrame的引入让Spark能够处理大规模结构化数据,相比原有的功能提供了更强的能力。它不仅增强了类型安全性还增加了更多优化选项,简化了流程并提升了效率。 在Spark 2.0及以上版本中,管理DataFrame的任务由SparkSession接口接管,替代了早期的SQLContext和HiveContext。创建一个SparkSession示例如下: ```python from pyspark.sql import SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() ``` 在Python环境中,默认会提供SparkContext对象(sc)和SparkSession对象(spark)。 DataFrame可以从多种数据源加载,包括文本段落件、JSON文件及Parquet文件。例如: ```python # 从文本段落件加载 df_text = spark.read.text(people.txt) # 从JSON文件加载 df_json = spark.read.json(people.json) # 从Parquet文件加载 df_parquet = spark.read.parquet(people.parquet) ``` 这些方法能够根据不同的数据格式自动推断列名和类型。 创建DataFrame有两种主要方式:一是通过反射机制推断RDD的模式,二是编程定义RDD模式。 1. 反射机制推断模式: 当已知RDD的数据结构时可以使用这种方法。首先定义一个Row类然后将RDD转换为Row类型的RDD,最后调用`createDataFrame()`方法创建DataFrame并注册临时视图: ```python from pyspark.sql import Row, SparkSession spark = SparkSession.builder.config(conf=SparkConf()).getOrCreate() people_rdd = spark.sparkContext.textFile(people.txt).map(lambda line: line.split(,)) people_rdd = people_rdd.map(lambda p: Row(name=p[0], age=int(p[1]))) schema_people = spark.createDataFrame(people_rdd) schema_people.createOrReplaceTempView(people) ``` 2. 编程方式定义模式: 当无法预知数据结构时,可以通过编程方式来定义DataFrame的模式。这通常涉及先创建一个包含所需字段的类然后将RDD转换为此类实例最后使用`createDataFrame()`方法。 一旦DataFrame被注册为临时视图就可以使用`sql()`执行SQL查询: ```python query_result = spark.sql(select name, age from people where age > 20) ``` 除了支持SQL之外,DataFrame还提供了丰富的API来进行数据转换和清洗如过滤、分组、聚合及连接等操作。这些功能使得处理大规模结构化数据更加高效且易于理解。 DataFrame在Spark内部通过Catalyst编译器进行优化可以执行列式存储、代码生成和计划优化从而提高查询性能。同时,DataFrame的API支持Scala、Java和Python语言供开发人员选择最合适的编程环境。 总结来说,使用DataFrame是处理大规模结构化数据的核心技能之一,在大数据分析中具有重要价值。
  • Python.pdf
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    《Python学习笔记.pdf》是一份详细的个人学习记录文件,涵盖基础语法、数据结构及实战项目等内容,适合编程初学者和进阶读者参考。 Python 学习笔记 这是一份关于Python编程语言的学习记录。主要包括基础知识、常用库的使用以及一些实践项目的经验分享。通过这份笔记,希望能帮助初学者快速上手Python,并为进一步深入学习打下坚实的基础。 在接下来的内容中,会详细介绍变量和数据类型的基本概念;控制流程语句如条件判断与循环结构的应用实例;函数定义及参数传递技巧;文件操作方法以及异常处理机制等核心知识点。此外还将探讨一些流行的第三方库(例如NumPy、Pandas)的安装配置步骤及其在数据分析领域的应用案例。 对于有兴趣进一步研究Python高级特性的读者,笔记中也会提及装饰器与生成器等相关内容,并通过具体示例来解释其实现原理和使用场景。希望通过这些资料能够激发大家对编程的热情,在实践中不断成长进步!
  • Python.docx
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    《Python学习笔记》是一份详细的个人学习记录文档,涵盖了从基础语法到高级应用的各项知识点,旨在帮助初学者系统地掌握Python编程技能。 Python自学笔记 这份笔记旨在帮助那些希望自主学习Python编程语言的人士。它涵盖了从基础语法到高级应用的各个层面,并提供了丰富的示例代码以加深理解。此外,还包含了一些实用的学习资源推荐以及常见问题解答。 通过系统地阅读和实践这些内容,读者可以建立起扎实的知识框架并逐步提高自己的技能水平。无论是初学者还是有一定经验的技术人员都可以从中受益匪浅。
  • Python GDAL库
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    《Python GDAL库学习笔记》是一份详细的教程,旨在帮助读者掌握使用Python进行地理空间数据处理的基础知识和技巧,适用于GIS开发与数据分析。 GDAL-Python库学习笔记