Pythonで何が実現できるのか
Python を学びたい、または Python を学び始めたばかりの場合は、「Python で何ができるの?」と疑問に思うかもしれません。
これは、悪い質問 答えは、Python にはさまざまな用途があるからです。
しかし、時間が経つにつれて、Python には次の 3 つの主要なアプリケーションがあることがわかりました。 Web 開発、データ サイエンス: 機械学習、データ分析、データ視覚化、スクリプティングを含む
#1. Web 開発
Django や Flask などの Python ベースの Web フレームワークは、最近 Web 開発で非常に人気があります。これらの Web フレームワークは、Python でサーバー側コード (バックエンド コード) を作成するのに役立ちます。これはサーバー上で実行されるコードであり、ユーザーのデバイスやブラウザー上で実行されるコード (フロントエンド コード) ではありません。2. データ サイエンス
機械学習、データ分析、データ視覚化を含むデータ サイエンス。3. スクリプト
スクリプトとは何ですか? スクリプト作成とは、通常、単純なタスクを自動化できる小さなプログラムを作成することを指します。 その他の用途:関連する学習に関する推奨事項: #
以上がPythonで何が実現できるのかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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この記事の目的は、Sqlalchemyの初心者がCreate_Engineを使用したときに遭遇した「removedin20warning」警告を解決することを支援することを支援することを支援することを支援することを目的としています。この記事では、この警告の原因を詳細に説明し、特定の手順とコード例を提供して、警告と接続の問題を排除し、データベースをスムーズにクエリして操作できるようにします。

shutil.rmtree()は、ディレクトリツリー全体を再帰的に削除するPythonの関数です。指定されたフォルダーとすべてのコンテンツを削除できます。 1.基本的な使用法:shutil.rmtree(PATH)を使用してディレクトリを削除すると、FilenotFounderror、PermissionError、その他の例外を処理する必要があります。 2。実用的なアプリケーション:一時的なデータやキャッシュディレクトリなど、サブディレクトリとファイルを1回クリックして含むフォルダーをクリアできます。 3。注:削除操作は復元されません。 FilenotFounderrorは、パスが存在しない場合に投げられます。許可またはファイル職業のために失敗する可能性があります。 4.オプションのパラメーター:INGRORE_ERRORS = trueでエラーを無視できます

Pythonは、ETLプロセスを実装するための効率的なツールです。 1。データ抽出:データベース、API、ファイル、およびその他のソースからデータを抽出できます。Pandas、Sqlalchemy、Requests、その他のライブラリを介して。 2。データ変換:パンダを使用して、クリーニング、タイプ変換、関連性、集約、その他の操作を使用して、データの品質を確保し、パフォーマンスを最適化します。 3。データの読み込み:PandasのTO_SQLメソッドまたはクラウドプラットフォームSDKを使用して、ターゲットシステムにデータを書き込み、書き込み方法とバッチ処理に注意してください。 4。ツールの推奨事項:気流、ダグスター、長官は、ログアラームと仮想環境を組み合わせて、安定性と保守性を向上させるために、プロセスのスケジューリングと管理に使用されます。

Pythonを使用してExcelデータをWebフォームに入力する方法は次のとおりです。最初にPandasを使用してExcelデータを読み取り、次にSeleniumを使用してブラウザを制御してフォームを自動的に入力して送信します。特定の手順には、Pandas、OpenPyXL、Seleniumライブラリのインストール、対応するブラウザドライバーのダウンロード、Pandasを使用してdata.xlsxファイルの名前、電子メール、電話、その他のフィールドを読み取り、セレニウムを介してブラウザを起動してターゲットWebページを開き、フォーム要素を見つけ、レインごとにデータラインを提出します。ループ内のすべてのデータライン。

対応するデータベースドライバーをインストールします。 2。CONNECT()を使用してデータベースに接続します。 3.カーソルオブジェクトを作成します。 4。Execute()またはexecuteMany()を使用してSQLを実行し、パラメーター化されたクエリを使用して噴射を防ぎます。 5。Fetchall()などを使用して結果を得る。 6。COMMING()は、変更後に必要です。 7.最後に、接続を閉じるか、コンテキストマネージャーを使用して自動的に処理します。完全なプロセスにより、SQL操作が安全で効率的であることが保証されます。

JupyternotebookでPandasstylingを使用すると、データフレームの美しいディスプレイを実現できます。 1。Highlight_maxとhighlight_minを使用して、各列の最大値(緑)と最小値(赤)を強調表示します。 2.勾配の背景色(ブルースや赤など)をbackground_gradientを介して数値列に追加して、データサイズを視覚的に表示します。 3.カスタム関数Color_ScoreとApplyMapを組み合わせて、異なる分数間隔に対してテキスト色を設定しました(≥90グリーン、80〜89オレンジ、60〜79赤、

Python仮想環境を作成するには、VENVモジュールを使用できます。手順は次のとおりです。1。プロジェクトディレクトリを入力して、python-mvenvenv環境を実行して環境を作成します。 2。SourceENV/bin/Activate to Mac/LinuxおよびEnv \ Scripts \ Windowsにアクティブ化します。 3. PIPINSTALLインストールパッケージ、PIPFREEZE> RECUMESSION.TXTを使用して、依存関係をエクスポートします。 4.仮想環境をGITに提出しないように注意し、設置中に正しい環境にあることを確認してください。仮想環境は、特にマルチプロジェクト開発に適した競合を防ぐためにプロジェクト依存関係を分離でき、PycharmやVSCodeなどの編集者も

itertools.combinationsは、反復可能なオブジェクトから指定された数の要素を選択するすべての非反復的な組み合わせ(無関係な順序)を生成するために使用されます。その使用には、次のものが含まれます。1。繰り返しの順序を避けるために、( 'a'、 'b')、 'a'、 'c')など、リストから2つの要素の組み合わせを選択します。 2。「ABC」や「ABD」などの文字列の3文字の組み合わせを取り、サブシーケンス生成に適しています。 3。2つの数値の合計が1 5 = 6などのターゲット値に等しい組み合わせを見つけ、ダブルループロジックを簡素化します。組み合わせと配置の違いは、順序が重要かどうかにあります。組み合わせはABとBAを同じと見なし、順列は異なると見なされます。
