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EssbasePy: 开源的 MaxL Python 模块 Essbase.py

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简介:
EssbasePy是一款开源Python模块,旨在简化和加速Oracle Essbase数据库的操作。通过使用MaxL语言,用户能够执行复杂的分析任务,提高数据处理效率。此工具为开发者提供了强大的接口来管理和优化Essbase环境中的操作流程。 MaxL Python 模块 Essbase.py 为 Oracle Essbase 多维数据库提供访问接口,并且在功能与使用方法上类似于 Oracle Essbase Perl 模块 Essbase.pm。Essbase Python 模块通过将主要的 MaxL dll(essmaxl.dll 或 essmaxlu.dll)封装到 Python 的 ctypes 模块中,以此来实现与 Oracle Essbase 的交互。ctypes 模块在 Python 2.5 及以上版本中是标准的一部分。该模块提供了针对不同版本的包装器:包括适用于 Essbase 6.5、Essbase 7-11.1.2.1 和 Essbase 11.1.2.2 的多种封装版本,其中版 版本 7 包装器支持使用于 Essbase 9.3.1 及以上和至多包含到 Essbase 11.1.2.1;而适用于更高版本的包装器则专门针对 Essbase 11.1.2.2(或许包括后续更新)。

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  • EssbasePy: MaxL Python Essbase.py
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    EssbasePy是一款开源Python模块,旨在简化和加速Oracle Essbase数据库的操作。通过使用MaxL语言,用户能够执行复杂的分析任务,提高数据处理效率。此工具为开发者提供了强大的接口来管理和优化Essbase环境中的操作流程。 MaxL Python 模块 Essbase.py 为 Oracle Essbase 多维数据库提供访问接口,并且在功能与使用方法上类似于 Oracle Essbase Perl 模块 Essbase.pm。Essbase Python 模块通过将主要的 MaxL dll(essmaxl.dll 或 essmaxlu.dll)封装到 Python 的 ctypes 模块中,以此来实现与 Oracle Essbase 的交互。ctypes 模块在 Python 2.5 及以上版本中是标准的一部分。该模块提供了针对不同版本的包装器:包括适用于 Essbase 6.5、Essbase 7-11.1.2.1 和 Essbase 11.1.2.2 的多种封装版本,其中版 版本 7 包装器支持使用于 Essbase 9.3.1 及以上和至多包含到 Essbase 11.1.2.1;而适用于更高版本的包装器则专门针对 Essbase 11.1.2.2(或许包括后续更新)。
  • Python码中math
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    Python源码中的math模块提供了丰富的数学函数和常数,适用于各种数值计算场景,是进行科学计算的基础库之一。 Python源码中的`math.py`模块包含了多种数学函数,例如`math.nan`, `acos`, `acosh`, `asin`, `asinh`, `atan`, `atan2`, 和 `ceil`等。这些函数提供了处理浮点数、角度和其它数学运算的功能。
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    简介:Facebook开发并开源的时间序列预测工具Prophet及其Python接口FBPROPHET和依赖库Pystan,为数据分析提供高效准确的预测功能。 脸书的Prophet开源项目提供了fbprophet和pystan两个Python模块。目前网上的教程大多无法成功安装这两个模块。本人已成功完成安装,并将pip包中的相关模块上传。大家可以下载后直接将其放置在python安装目录下的site-packages文件夹中使用。预言者工具预测效果非常出色。
  • Spectral Python:专为高光谱图像处理设计Python
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    Spectral Python是一款专门用于高光谱图像处理的开源Python模块。它提供了强大的工具和算法,帮助用户高效地分析、解译复杂的高光谱数据集。 Spectral Python(SPy)是一个用于处理高光谱图像数据的Python软件包。它支持读取、查看、操作及分类HSI数据,并包含聚类、降维以及监督分类等功能。
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    PyANP是一款专门用Python编写的处理ANP(析取网络过程)问题的工具包。它提供了一系列易于使用的功能和模块来帮助用户分析复杂决策结构,包括但不限于构建模型、数据分析及可视化等。此项目开源,欢迎贡献代码和提出建议,共同丰富和完善PyANP的功能与资源。 Yan 和 Python 库非常有用: 对扩展理论感兴趣的 ANP/AHP 研究人员、需要进行计算的从业者以及希望学习该理论的学生都将从中受益;同时它也适用于出版工作的从业者和理论家。 安装步骤: 首先,你需要安装 Jupyter 和 Python。最简单的方法是通过 Anaconda 安装带有Python 3.6的版本。 完成上述步骤后,你可以直接从终端(或 Windows 控制台)使用 pip 命令来安装 pyanp: ``` pip install pyanp ``` 或者如果你想安装最新的技术版,请执行以下命令: ``` pip install git+https://github.com/wjladams/pyanp.git ``` 教程/文档: - 如何开始:提供入门指南,帮助用户快速上手使用pyanp。 - 程序员参考:为开发者提供的详细编程接口和函数说明。 Gitlab 与 Github: 目前主要开发在Github上进行,并且代码也同步到了 GitLab。
  • 绝版无名
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    《绝版的无名模块开源了》:曾经难以寻觅、珍贵无比的无名模块如今宣布开源,这意味着开发者们可以自由获取和使用这一资源,共同推动软件开发的进步。 无名模块v1.5已绝版,我将其开源实属不易,请支持将此源码编译成模块。利用物理硬盘的无名神锁命令可以制作出锁机。
  • Python pyinotify代码安装包
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    Pyinotify是一款用于监控Linux inode变化(如文件系统事件)的Python扩展库pyinotify模块的源代码安装包,适用于需要实时监控文件系统的应用程序开发。 要使用Python的pyinotify模块源码安装包(支持Python 2.x 和 Python 3.x),请按照以下步骤操作: 1. 解压文件:`unzip pyinotify-master.zip && cd pyinotify-master` 2. 安装模块:`python setup.py install` 完成以上步骤后,pyinotify模块就成功安装了。
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    简介:Python的fcntl模块提供与文件描述符相关的低级控制操作,允许程序员访问底层操作系统功能,如文件锁定和I/O特权设置。 将fcntl.py文件下载下来,并将其放置在Python安装目录的\Lib文件夹内即可。
  • Pythonxlrd
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    简介:xlrd是Python的一个库,专门用于读取Excel文件。它支持.xls和.xlsx格式,帮助开发者解析电子表格数据,提取信息进行进一步处理或分析。 Python的xlrd模块是用于读取Excel文件的强大工具,它允许开发者在Python环境中方便地处理Excel数据,从而实现数据的分析、清洗、转换等任务。本段落将深入探讨xlrd模块的使用方法及其核心功能。 首先需要理解Excel文件的基本结构:一个Excel文件(.xlsx)包含多个工作表(worksheet),每个工作表又由许多单元格组成,这些单元格存储了各种类型的数据,如文本、数字和日期等。xlrd模块可以解析这些数据,并将其转化为Python对象以便进一步处理。 安装xlrd模块非常简单,可以通过pip命令来完成: ```bash pip install xlrd ``` 一旦安装完毕,我们就可以在Python脚本中导入xlrd库并开始读取Excel文件了。 ```python import xlrd # 打开一个示例的Excel文件 workbook = xlrd.open_workbook(example.xls) ``` 使用`open_workbook()`函数可以接收指定路径的Excel文件,返回Workbook对象。这个对象是整个Excel文档的数据容器,并提供了访问其内部各个工作表的方法。 例如: ```python # 获取名为Sheet1的工作表 sheet = workbook.sheet_by_name(Sheet1) ``` 通过这种方式获取到特定名称的工作表后,就可以进一步使用`cell_value()`方法读取单元格中的数据。 ```python # 读取第一行和第一列的值 value = sheet.cell_value(0, 0) ``` xlrd模块还支持处理日期、时间戳等不同类型的Excel文件内容。例如: ```python cell_type = sheet.cell(0, 1).ctype if cell_type == xlrd.XL_CELL_DATE: date_tuple = xlrd.xldate_as_tuple(sheet.cell_value(0, 1), workbook.datemode) ``` 这里,通过判断单元格类型来处理日期数据,并将其转换为元组形式。 此外,工作表的行和列也可以使用迭代器遍历获取所有单元格的数据: ```python for row in range(sheet.nrows): for col in range(sheet.ncols): value = sheet.cell_value(row, col) print(value) ``` 除了基本数据读取之外,xlrd还支持处理Excel文件中的样式、超链接等特性。例如可以通过`cell_style`属性来获取单元格的格式信息;对于检查和操作超链接,则需要查看单元格是否包含Hyperlink对象。 总之,Python的xlrd模块提供了丰富的API接口,使得开发者能够轻松地读取并操作Excel文档内的数据。它不仅适用于简单的文件导入任务,在进行复杂的数据分析时也非常实用。熟练掌握这一工具将显著提高处理和利用Excel数据的能力与效率。