python快速存储中间数据

⑴ python2.7.18输入三个数取中间值

根据大小找出中间的数据。
当第三个数c为最小值，比较前两个数，返回较小的数2，当第三个数c不为最小值时，前两个数据比较取较大的t，让后将t与第三个数比较取较小的数。
整数类型的变量不支持迭代，所有先将整数类型转换成字符串类型5、倒着循环整个字符串，count加等于1，如果count等于3的倍数(3*1)，就在当前循环的字符串前面添加一个逗号6、i加等于1，等待下次循环(3*2)。

⑵ 如何用python dict存储大量数据

我们以往的经验，生成对比信息的字典代码如下：

def getCurrentCompareMessageDict0(dict0, dict1):
'''未被优化的获取当前对比信息字典'''
dlist0=list(dict0.keys())
dlist1=list(dict1.keys())
dict2={}
for i in range(len(dlist1)):
if dlist1[i] not in dlist0:
key=dlist1[i]
value=[0, dict1[dlist1[i]]]
dict2[key]=value
else:
if dict1[dlist1[i]]/100.0 != dict0[dlist1[i]]:
key=dlist1[i]
value=[dict0[dlist1[i]], dict1[dlist1[i]]]
dict2[key]=value
return dict2
即，先构建两个dict的key列表。

然后，以key列表的长度为上限，进行for循环，采用DICT[KEY]的方式来进行列表数据的筛选。
这个方法的运行是超级慢的。

⑶ Python如何快速不用forin分行保存list中的字符串到txt

with open('target.txt', 'w', encoding='utf-8')as fl:
fl.write('\n'.join(target_list))

⑷ python轨迹数据处理

import os

from gps import *

from time import *

import time

import threading

class GpsPoller(threading.Thread):

def __init__(self):

threading.Thread.__init__(self)

self.session = gps(mode=WATCH_ENABLE)

self.current_value = None

self.running = True

def get_current_value(self):

return self.current_value

⑸ python怎么保存

python保存的方法是：

1、单击并打开“记事本”软件。

Python

Python是一种广泛使用的解释型、高级和通用的编程语言。Python由荷兰数学和计算机科学研究学会的Guido van Rossum创造，第一版发布于1991年，它是ABC语言的后继者，也可以视之为一种使用传统中缀表达式的LISP方言。

Python提供了高效的高级数据结构，还能简单有效地面向对象编程。Python语法和动态类型，以及解释型语言的本质，使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的编程语言，随着版本的不断更新和语言新功能的添加，逐渐被用于独立的、大型项目的开发。

Python支持多种编程范型，包括函数式、指令式、结构化、面向对象和反射式编程。Python解释器易于扩展，可以使用C或C++扩展新的功能和数据类型。Python也可用于可定制化软件中的扩展程序语言。

Python拥有动态类型系统和垃圾回收功能，能够自动管理内存使用，并且其本身拥有一个巨大而广泛的标准库，提供了适用于各个主要系统平台的源码或机器码。

⑹ python 村数据库是一条一条存快还是都存list再一次存进库里快

逐条操作数据库的时候都会经历下面一个流程：
创建数据库连接、打开、执行SQL、关闭连接。
创建和打开数据库连接是很慢的，所以你逐条插入的时候觉得慢，就是慢在这个地方。
而批量插入的时候，只创建一次数据库连接，因此会快的多。

⑺ python三种核心数据结构

python三种核心数据结构如下：

1、列表。list是处理一组有序项目的数据结构，即你可以在一个列表中存储一个序列的项目。列表中的项目。列表中的项目应该包括在方括号中，这样python就知道你是在指明一个列表。一旦你创建了一个列表，你就可以添加，删除，或者是搜索列表中的项目。由于你可以增加或删除项目，我们说列表是可变的数据类型，即这种类型是可以被改变的，并且列表是可以嵌套的。

2、元组。元组和列表十分相似，不过元组是不可变的。即你不能修改元组。元组通过圆括号中用逗号分隔的项目定义。元组通常用在使语句或用户定义的函数能够安全的采用一组值的时候，即被使用的元组的值不会改变。元组可以嵌套。

3、字典。字典类似于你通过联系人名称查找地址和联系人详细情况的地址簿，即，我们把键（名字）和值（详细情况）联系在一起。注意，键必须是唯一的，就像如果有两个人恰巧同名的话，你无法找到正确的信息。

学习Python的注意事项。

1、打好基础。已经选择了Python这一门学科，就要坚定学下去的决心，打好基础很重要。也许一开始会觉得这也不懂那也不懂，硬着头皮坚持下去。因为Python是一个有条理的、强大的面向对象的程序设计语言，学好基础知识是前提。

2、Python的基础知识包括：下载、安装、导入库、字符串处理、函数使用等等。如果你的英语不是很好，可以通过“译中文文档”这个网站进行翻译整理。当然翻译很麻烦，如果想省掉翻译环节，可以报一个培训班，进行中文无障碍教学。

⑻ Python爬虫怎么循环截取html标签中间的内容

如果是中间的数据直接就用bs4最简单

from bs4 import BeautifulSoup

#这里是请求过来的额数据处理，提取标签

html = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

body = html.body # 获取body部分数据

div = body.find("div",{'id','today'}) #用find去找div标签，id叫 today的标签里面的数据

就可以了

如果要提取标签内容比如value的值

div = body.find("input",id='hidden_title')['value']

⑼ 可以让你快速用Python进行数据分析的10个小技巧

一些小提示和小技巧可能是非常有用的，特别是在编程领域。有时候使用一点点黑客技术，既可以节省时间，还可能挽救“生命”。

一个小小的快捷方式或附加组件有时真是天赐之物，并且可以成为真正的生产力助推器。所以，这里有一些小提示和小技巧，有些可能是新的，但我相信在下一个数据分析项目中会让你非常方便。

Pandas中数据框数据的Profiling过程

Profiling（分析器）是一个帮助我们理解数据的过程，而Pandas Profiling是一个Python包，它可以简单快速地对Pandas 的数据框数据进行 探索 性数据分析。

Pandas中df.describe()和df.info()函数可以实现EDA过程第一步。但是，它们只提供了对数据非常基本的概述，对于大型数据集没有太大帮助。 而Pandas中的Profiling功能简单通过一行代码就能显示大量信息，且在交互式HTML报告中也是如此。

对于给定的数据集，Pandas中的profiling包计算了以下统计信息：

由Pandas Profiling包计算出的统计信息包括直方图、众数、相关系数、分位数、描述统计量、其他信息——类型、单一变量值、缺失值等。

安装

用pip安装或者用conda安装

pip install pandas-profiling

conda install -c anaconda pandas-profiling

用法

下面代码是用很久以前的泰坦尼克数据集来演示多功能Python分析器的结果。

#importing the necessary packages

import pandas as pd

import pandas_profiling

df = pd.read_csv('titanic/train.csv')

pandas_profiling.ProfileReport(df)

一行代码就能实现在Jupyter Notebook中显示完整的数据分析报告，该报告非常详细，且包含了必要的图表信息。

还可以使用以下代码将报告导出到交互式HTML文件中。

profile = pandas_profiling.ProfileReport(df)

profile.to_file(outputfile="Titanic data profiling.html")

Pandas实现交互式作图

Pandas有一个内置的.plot（）函数作为DataFrame类的一部分。但是，使用此功能呈现的可视化不是交互式的，这使得它没那么吸引人。同样，使用pandas.DataFrame.plot（）函数绘制图表也不能实现交互。 如果我们需要在不对代码进行重大修改的情况下用Pandas绘制交互式图表怎么办呢？这个时候就可以用Cufflinks库来实现。

Cufflinks库可以将有强大功能的plotly和拥有灵活性的pandas结合在一起，非常便于绘图。下面就来看在pandas中如何安装和使用Cufflinks库。

安装

pip install plotly

# Plotly is a pre-requisite before installing cufflinks

pip install cufflinks

用法

#importing Pandas

import pandas as pd

#importing plotly and cufflinks in offline mode

import cufflinks as cf

import plotly.offline

cf.go_offline()

cf.set_config_file(offline=False, world_readable=True)

是时候展示泰坦尼克号数据集的魔力了。

df.iplot()

df.iplot() vs df.plot()

右侧的可视化显示了静态图表，而左侧图表是交互式的，更详细，并且所有这些在语法上都没有任何重大更改。

Magic命令

Magic命令是Jupyter notebook中的一组便捷功能，旨在解决标准数据分析中的一些常见问题。使用命令％lsmagic可以看到所有的可用命令。

所有可用的Magic命令列表

Magic命令有两种：行magic命令（line magics），以单个％字符为前缀，在单行输入操作；单元magic命令（cell magics），以双%%字符为前缀，可以在多行输入操作。如果设置为1，则不用键入%即可调用Magic函数。

接下来看一些在常见数据分析任务中可能用到的命令：

% pastebin

％pastebin将代码上传到Pastebin并返回url。Pastebin是一个在线内容托管服务，可以存储纯文本，如源代码片段，然后通过url可以与其他人共享。事实上，Github gist也类似于pastebin，只是有版本控制。

在file.py文件中写一个包含以下内容的python脚本，并试着运行看看结果。

#file.py

def foo(x):

return x

在Jupyter Notebook中使用％pastebin生成一个pastebin url。

%matplotlib notebook

函数用于在Jupyter notebook中呈现静态matplotlib图。用notebook替换inline，可以轻松获得可缩放和可调整大小的绘图。但记得这个函数要在导入matplotlib库之前调用。

%run

用％run函数在notebook中运行一个python脚本试试。

%run file.py

%%writefile

%% writefile是将单元格内容写入文件中。以下代码将脚本写入名为foo.py的文件并保存在当前目录中。

%%latex

%%latex函数将单元格内容以LaTeX形式呈现。此函数对于在单元格中编写数学公式和方程很有用。

查找并解决错误

交互式调试器也是一个神奇的功能，我把它单独定义了一类。如果在运行代码单元时出现异常，请在新行中键入％debug并运行它。 这将打开一个交互式调试环境，它能直接定位到发生异常的位置。还可以检查程序中分配的变量值，并在此处执行操作。退出调试器单击q即可。

Printing也有小技巧

如果您想生成美观的数据结构，pprint是首选。它在打印字典数据或JSON数据时特别有用。接下来看一个使用print和pprint来显示输出的示例。

让你的笔记脱颖而出

我们可以在您的Jupyter notebook中使用警示框/注释框来突出显示重要内容或其他需要突出的内容。注释的颜色取决于指定的警报类型。只需在需要突出显示的单元格中添加以下任一代码或所有代码即可。

蓝色警示框：信息提示

<p class="alert alert-block alert-info">

<b>Tip:</b> Use blue boxes (alert-info) for tips and notes.

If it’s a note, you don’t have to include the word “Note”.

</p>

黄色警示框：警告

<p class="alert alert-block alert-warning">

<b>Example:</b> Yellow Boxes are generally used to include additional examples or mathematical formulas.

</p>

绿色警示框：成功

<p class="alert alert-block alert-success">

Use green box only when necessary like to display links to related content.

</p>

红色警示框：高危

<p class="alert alert-block alert-danger">

It is good to avoid red boxes but can be used to alert users to not delete some important part of code etc.

</p>

打印单元格所有代码的输出结果

假如有一个Jupyter Notebook的单元格，其中包含以下代码行：

In [1]: 10+5

11+6

Out [1]: 17

单元格的正常属性是只打印最后一个输出，而对于其他输出，我们需要添加print()函数。然而通过在notebook顶部添加以下代码段可以一次打印所有输出。

添加代码后所有的输出结果就会一个接一个地打印出来。

In [1]: 10+5

11+6

12+7

Out [1]: 15

Out [1]: 17

Out [1]: 19

恢复原始设置：

InteractiveShell.ast_node_interactivity = "last_expr"

使用'i'选项运行python脚本

从命令行运行python脚本的典型方法是：python hello.py。但是，如果在运行相同的脚本时添加-i，例如python -i hello.py，就能提供更多优势。接下来看看结果如何。

首先，即使程序结束，python也不会退出解释器。因此，我们可以检查变量的值和程序中定义的函数的正确性。

其次，我们可以轻松地调用python调试器，因为我们仍然在解释器中：

import pdb

pdb.pm()

这能定位异常发生的位置，然后我们可以处理异常代码。

自动评论代码

Ctrl / Cmd + /自动注释单元格中的选定行，再次命中组合将取消注释相同的代码行。

删除容易恢复难

你有没有意外删除过Jupyter notebook中的单元格？如果答案是肯定的，那么可以掌握这个撤消删除操作的快捷方式。

如果您删除了单元格的内容，可以通过按CTRL / CMD + Z轻松恢复它。

如果需要恢复整个已删除的单元格，请按ESC + Z或EDIT>撤消删除单元格。

结论

在本文中，我列出了使用Python和Jupyter notebook时收集的一些小提示。我相信它们会对你有用，能让你有所收获，从而实现轻松编码！