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- Python连接Spark的实用方法分享
- 连接Python和Spark的关键在于安装PySpark并正确配置环境。首先，使用pipinstallpyspark安装PySpark；其次，通过创建SparkSession设置应用名称、运行模式及配置参数；第三，若需连接远程集群，需确保版本一致、配置文件齐全并设置SPARK_HOME；最后，注意Python版本匹配、网络权限、依赖管理和日志排查等常见问题。
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- Python词云制作：jieba分词实战教程
- 用Python制作词云图的步骤如下：1.安装jieba、wordcloud和matplotlib库；2.使用jieba进行中文分词并过滤停用词；3.利用wordcloud生成词云，指定字体路径等参数；4.通过matplotlib显示词云图像；5.可选使用mask参数自定义词云形状；6.对于专业性强的文本可加载自定义词典提升分词准确性；7.调整colormap参数或自定义颜色函数优化颜色搭配；8.面对大规模数据时采用分块处理或提取关键词减少计算量。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 中文分词 jieba 词云 wordcloud 377浏览 收藏
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- 正则表达式命名分组是什么？怎么使用？
- 命名分组是正则表达式中通过指定名称引用捕获组的机制。其核心在于提升可读性与维护性，语法为：(?<name>pattern)，如提取日期的正则表达式：(?<year>\d{4})-(?<month>\d{2})-(?<day>\d{2})。使用方式因语言而异，1.Python使用?P<name>格式并通过group('name')获取值；2.JavaScript（ES2018+）直接使用?<name>并通过groups.name访问结果
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 405浏览 收藏
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- Python特征工程全流程解析—sklearn预处理详解
- 在机器学习项目中，特征工程是提升模型性能的关键，而sklearn库提供了完整的预处理工具。1.首先使用pandas加载数据并检查缺失值与数据类型，缺失严重则删除列，少量缺失则填充均值、中位数或标记为“Missing”。2.使用LabelEncoder或OneHotEncoder对类别变量进行编码，前者适用于有序类别，后者适用于无序类别，避免手动替换导致错误。3.对数值特征应用StandardScaler或MinMaxScaler进行标准化或归一化，注意训练集用fit_transform，测试集仅trans
- 文章 · python教程 | 2个月前 | sklearn 数据预处理 特征工程 类别变量编码 数值特征处理 463浏览 收藏
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- Python排序技巧：sorted与lambda使用全解析
- Python中实现排序最常用的是sorted()函数和list.sort()方法。1.sorted()不改变原始数据，返回新列表；2.list.sort()是原地排序，直接修改原列表；3.两者都支持key参数，常使用lambda表达式定义排序规则。例如：可使用lambda按元组的某个元素、字符串长度、字典键值等排序；4.多条件排序可通过返回元组实现，如先按部门升序再按薪水降序；5.对于嵌套结构，可结合lambda提取深层数据进行排序。二者选择上，若需保留原始数据或处理非列表数据用sorted()，内存敏感
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 417浏览 收藏
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- Python文本分类实战：Scikit-learn教程详解
- 文本分类是让计算机理解并自动给文字打标签的过程，Scikit-learn提供了完整的解决方案。1.数据预处理：清理原始数据，包括分词、大小写转换、移除标点符号和停用词、词形还原等步骤；2.特征提取：使用CountVectorizer或TfidfVectorizer将文本转化为数值向量，前者统计词频，后者引入逆文档频率突出关键词；3.模型训练与选择：常用算法包括朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归和集成方法，通过Pipeline串联流程提升效率；4.模型评估：关注精确率、召回率、F1-Score和混淆矩阵，避免仅依
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 111浏览 收藏
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- Python音频处理：pydub实用教程详解
- Python中使用pydub处理音频文件非常简便，适合剪切、合并、格式转换等任务。1.安装需Python环境、pydub库和ffmpeg；2.加载与导出支持多种格式如mp3、wav；3.常用操作包括裁剪（如前10秒audio[:10000]）、拼接（+号连接）、调节音量（+/-dB值）；4.可检查音频信息如采样率、声道数，并支持立体声转单声道、修改采样率、添加静音等技巧。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 121浏览 收藏
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- Python代码混淆实战：AST模块深度解析
- 代码混淆的核心目标是增加代码理解和逆向工程的难度，同时保持功能不变。1.解析代码为AST：使用ast.parse()将Python代码转为抽象语法树；2.遍历和修改AST：替换变量名、插入垃圾代码、改变控制流、加密字符串；3.转换回代码：用ast.unparse()或astor库还原代码。示例通过替换变量名为随机字符串展示混淆过程。为避免语法错误，应操作AST保证结构正确、保持语义一致、进行单元测试并逐步混淆。局限性包括动态性带来的混淆困难、字节码可反编译及调试器对逆向的帮助。其他工具如PyArmor、O
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 449浏览 收藏
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- Python操作Excel：openpyxl教程详解
- 最直接有效的方式是使用openpyxl库操作.xlsx格式文件。首先安装openpyxl，通过pipinstallopenpyxl命令完成；接着加载工作簿并选择工作表，可按名称或活动工作表方式访问；随后可读取或写入单元格数据，支持单个赋值和追加多行数据；最后保存工作簿以生成新文件或覆盖原文件。openpyxl还能处理公式、样式、数据类型，并提供read_only和write_only模式优化大型文件的性能，分别降低内存占用与提升写入效率。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 165浏览 收藏
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- Python高效读写YAML文件教程
- Python中操作YAML文件常用PyYAML库实现。1.安装方法为执行pipinstallpyyaml；2.读取使用yaml.safe_load()函数加载文件，注意处理编码、路径和语法错误；3.写入使用yaml.dump()函数保存数据，需设置allow_unicode=True、sort_keys=False等参数控制输出格式；4.处理复杂结构时应逐层访问并判断字段是否存在，结合异常处理可提升代码健壮性。掌握安装、读取、写入及结构处理技巧后即可高效操作YAML配置文件。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | Python 配置文件 读写操作 PyYAML YAML文件 408浏览 收藏
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- Python生成器与迭代器区别解析
- 生成器和迭代器的区别在于生成器是特殊的迭代器通过yield实现无需手动编写__next__()方法。1.迭代器是实现__iter__()和__next__()方法的对象如list、dict、str需调用iter()才能成为迭代器。2.生成器通过函数中的yield自动生成__next__()逻辑每次调用next()会从上次yield处继续执行。3.yield的作用是暂停函数并保存状态实现惰性求值节省内存适合处理大数据流。4.yield与return不同return直接结束函数而yield返回值后保留函数状态
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- Python中d是整数格式化占位符
- 在Python中，d用于字符串格式化，表示一个整数。1）%操作符使用%d插入整数，如"Iam%dyearsold."%age。2）str.format()方法提供更灵活的格式化，如"Mynameis{0}andIam{1}yearsold.".format(name,age)。3）f-strings在Python3.6引入，简洁且直观，如f"Mynameis{name}andIam{age}yearsold."。
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 198浏览 收藏
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- Python时间序列重采样详解
- 使用Pandas的resample方法进行时间序列数据处理及聚合的核心步骤如下：1.确保DataFrame或Series具有DatetimeIndex，这是resample操作的前提；2.使用resample('freq')指定目标频率，如'D'（日）、'W'（周）、'M'（月）等；3.应用聚合函数如.mean()、.sum()、.ohlc()等对每个时间区间内的数据进行汇总；4.可通过label和closed参数控制时间区间的标签位置和闭合端点；5.对缺失值使用fillna()方法进行填充或保留NaN；
- 文章 · python教程 | 2个月前 | 216浏览 收藏
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