データ エンジニアリングの究極のガイド。

この記事では、いくつかのトップPython「完成した」プロジェクトWebサイトと、高レベルの「大ヒット作「学習リソースポータル」が選択されています。開発のインスピレーション、観察、学習のマスターレベルのソースコードを探している場合でも、実用的な機能を体系的に改善している場合でも、これらのプラットフォームは見逃せず、Pythonマスターに迅速に成長するのに役立ちます。

subprocess.run（）を使用して、シェルコマンドを安全に実行し、出力をキャプチャします。注入リスクを避けるために、リストのパラメーターを渡すことをお勧めします。 2。シェル特性が必要な場合は、シェル= trueを設定できますが、コマンドインジェクションに注意してください。 3. subprocess.popenを使用して、リアルタイム出力処理を実現します。 4。Check = COMMATが失敗したときに例外をスローするためにtrueを設定します。 5.単純なシナリオで直接チェーンを呼び出して出力を取得できます。 os.system（）または非推奨モジュールの使用を避けるために、日常生活の中でsubprocess.run（）を優先する必要があります。上記の方法は、Pythonでシェルコマンドを実行するコアの使用を上書きします。

Quantum Machine Learning（QML）を開始するには、優先ツールがPythonであり、Pennylane、Qiskit、Tensorflowquantum、Pytorchquantumなどのライブラリをインストールする必要があります。次に、Pennylaneを使用して量子ニューラルネットワークを構築するなど、例を実行してプロセスに慣れます。次に、データセットの準備、データエンコード、パラメトリック量子回路の構築、古典的なオプティマイザートレーニングなどの手順に従ってモデルを実装します。実際の戦闘では、最初から複雑なモデルを追求したり、ハードウェアの制限に注意を払ったり、ハイブリッドモデル構造を採用したり、開発をフォローアップするための最新のドキュメントと公式文書を継続的に参照することを避ける必要があります。

Pythonを使用してWebAPIを呼び出してデータを取得するための鍵は、基本的なプロセスと共通のツールをマスターすることです。 1.リクエストを使用してHTTPリクエストを開始することが最も直接的な方法です。 GETメソッドを使用して応答を取得し、json（）を使用してデータを解析します。 2。認証が必要なAPIの場合、ヘッダーからトークンまたはキーを追加できます。 3.応答ステータスコードを確認する必要があります。respons.raise_for_status（）を使用して、例外を自動的に処理することをお勧めします。 4.ページングインターフェイスに直面すると、さまざまなページを順番にリクエストし、遅延を追加して周波数制限を回避できます。 5.返されたJSONデータを処理する場合、構造に従って情報を抽出する必要があり、複雑なデータをデータに変換できます

Seabornのジョイントプロットを使用して、2つの変数間の関係と分布をすばやく視覚化します。 2。基本的な散布図は、sns.jointplot（data = tips、x = "total_bill"、y = "tip"、dind = "scatter"）によって実装され、中心は散布図であり、ヒストグラムは上部と右側と右側に表示されます。 3.回帰線と密度情報をdind = "reg"に追加し、marminal_kwsを組み合わせてエッジプロットスタイルを設定します。 4。データ量が大きい場合は、「ヘックス」を使用することをお勧めします。

Pythonでは、Join（）メソッドを使用して文字列をマージするときに次の点に注意する必要があります。1。str.join（）メソッドを使用し、前の文字列は呼び出し時にリンカーとして使用され、ブラケットの反復オブジェクトには接続する文字列が含まれています。 2。リスト内の要素がすべて文字列であることを確認し、非弦タイプが含まれている場合は、最初に変換する必要があります。 3.ネストされたリストを処理する場合、接続する前に構造を平らにする必要があります。

文字列リストは、 '' .join（words）などのJoIn（）メソッドとマージして、「Helloworldfrompython」を取得できます。 2。NUMBERリストは、参加する前にMAP（STR、数字）または[STR（x）forxinNumbers]を備えた文字列に変換する必要があります。 3.任意のタイプリストは、デバッグに適したブラケットと引用符のある文字列に直接変換できます。 4。カスタム形式は、 '|' .join（f "[{item}]" foriteminitems）output "[a] | [などのjoin（）と組み合わせたジェネレーター式によって実装できます。

Python Web Crawlersをマスターするには、3つのコアステップを把握する必要があります。1。リクエストを使用してリクエストを開始し、メソッドを取得してWebページのコンテンツを取得し、ヘッダーの設定に注意を払い、例外を処理し、robots.txtを遵守します。 2。美しいソープまたはXPathを使用してデータを抽出します。前者は単純な解析に適していますが、後者はより柔軟で複雑な構造に適しています。 3.セレンを使用して、動的読み込みコンテンツのブラウザ操作をシミュレートします。速度は遅いですが、複雑なページに対処できます。また、効率を向上させるために、WebサイトAPIインターフェイスを見つけることもできます。