Python中的協(xié)程是一種輕量級(jí)的多任務(wù)編程技術(shù),它允許我們?cè)谝粋€(gè)線程內(nèi)創(chuàng)建多個(gè)執(zhí)行流,并可以在這些執(zhí)行流之間進(jìn)行協(xié)作式的切換,從而實(shí)現(xiàn)異步編程。查看全文>>
DataFrame 也是由 pandas庫提供的一個(gè)類,DataFrame類對(duì)象的結(jié)構(gòu)類似于二維數(shù)組或表格。與Series類對(duì)象類似,DataFrame類對(duì)象也由索引和數(shù)據(jù)組成,但該對(duì)象有兩組索引,分別是行索引和列索引。DataFrame類對(duì)象的結(jié)構(gòu)示意圖如圖所示。查看全文>>
NumPy中支持使用切片訪問數(shù)組的元素。一維數(shù)組的切片操作與列表的切片操作相同,而二維數(shù)組的切片操作更為豐富。下面分別以一維數(shù)組和二維數(shù)組為例,講解如何使用切片訪問數(shù)組的元素。查看全文>>
Python提供了許多內(nèi)置數(shù)據(jù)類型,這些數(shù)據(jù)類型允許我們?cè)诔绦蛑写鎯?chǔ)和操作不同類型的數(shù)據(jù)。以下是一些常見的內(nèi)置數(shù)據(jù)類型,以及它們的詳細(xì)說明和示例代碼:查看全文>>
Apache Hive是一個(gè)用于處理和查詢大規(guī)模數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)倉庫工具,它建立在Hadoop之上,使用類似SQL的查詢語言HiveQL。Hive允許用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在Hadoop分布式文件系統(tǒng)(HDFS)中,并使用HiveQL進(jìn)行查詢和分析。查看全文>>
任何程序在運(yùn)行的過程中,都有可能出現(xiàn)異常,也就是出現(xiàn)bug導(dǎo)致程序無法完美運(yùn)行下去。我們要在力所能及的范圍內(nèi),對(duì)可能出現(xiàn)的bug,做好提前準(zhǔn)備,當(dāng)真的出現(xiàn)異常的時(shí)候,可以有后續(xù)手段。捕獲常規(guī)異常的基本語法格式如下:查看全文>>