ページ 3-Python チュートリアルプログラミングチュートリアル: Python チュートリアルオンラインで学ぶ-php.cn

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Python チュートリアル

Pythonにファイルまたはディレクトリが存在するかどうかを確認する方法は？

useos.path.exists（）tocheckifafileordirectoryexists、moturnstrueforboth.2.useos.path.isfile（）tospecivital checkforafile.3.useos.path.isdir（）tospecivitycheckforadirectory.4.formodernpythoncode、forplaterlib：expath（expath '）

Aug 08, 2025 pm 04:08 PM

Pythonパッケージングと依存関係管理の理解

Pythonプロジェクトを適切にパッケージ化するには、SetuptoolsまたはPyproject.tomlを使用して、明確な構造と代表者の依存関係を使用する必要があります。仮想環境を使用して依存関係を分離する必要があります。依存関係は、ピップツールまたは詩によって解決できます。 Pypiへの公開のプロセスは簡単ですが、パッケージ名と機密情報に注意する必要があります。特定のプラクティス：1。プロジェクトのメインモジュールを配置し、setup.pyまたはpyproject.tomlでパッケージ化します。 2。各プロジェクトは、独立した仮想環境を使用し、recuminess.txtへの依存関係を記録します。 3.紛争を避けるために、ピップツールまたは詩を使用してバージョンをロックします。 4. PYPIを公開する前にテストし、機密情報がないことを確認します。

Aug 08, 2025 pm 04:05 PM

Sparkは、並行して読み取りますが、パーティションに書き込むときに単一のコアのみを使用する最適化方法です

この記事の目的は、SparkがローカルモードでCSVファイルを読み取り、Icebergテーブルに書き込む場合、読み取りステージはマルチコアの並列処理を完全に使用し、書き込み段は単一のコアでのみ実行できるという問題を解決することを目的としています。 Sparkの構成を調整し、AWS CLI設定を最適化し、Sparkタスク割り当てメカニズムを理解することにより、読者がコンピューティングリソースを最大限に活用し、Spark Write Performanceの改善を支援します。

Aug 08, 2025 pm 03:54 PM

Pythonのリストの概念とそれらの使用方法は何ですか？

listcomprehensionsAreAconciseandreadablewwaytoccocrateLists byapplyinginexpressiontoeachiteminAnitable、optialfilteringItemswithAcondition.2.theyfollowtheSyntax [expressionforiteminitable abultibable condition]、Wheretheeotpressionisiseplieditem、およびtheopti

Aug 08, 2025 pm 03:51 PM

Python Pandas read_jsonの例

pandas.read_json（）を使用してJSONデータを読み取り、データフレームに変換できます。 1。基本的な使用法：JSONファイルまたはオブジェクトリストの読み取りは、行に自動的に解析できます。 2。インラインJSON文字列の読み取り：JSON形式の文字列で直接渡して解析します。 3。ネストされたJSONの取り扱い：pd.json_normalize（）を使用してネストされたフィールドを平らにし、ネストされた構造を平らな柱に変換します。 4.データ型の指定：DTYPEパラメーターを介して列のデータ型を定義して、自動推論エラーを回避します。 5。処理日フィールド：Convert_Datesパラメーターを使用して、時間文字列を自動的にDateTimeタイプに変換します。 6。urlから読む：そこに渡します

Aug 08, 2025 pm 03:50 PM

python json

Pythonの関数とメソッドの違いは何ですか？

関数は、独立して定義された再利用可能なコードブロックです。これらは、DEFキーワードを介してクラスの外で定義され、Greet（ "Alice"）など、直接呼び出すことができます。 2。メソッドは、インスタンスまたはクラスに関連付けられているクラス内で定義された関数であり、Person.greet（）などのオブジェクトまたはクラスを介して呼び出され、最初のパラメーターとして自己またはCLSを自動的に受信する必要があります。 3.メソッドは、インスタンスメソッド、クラスメソッド（@classMethod）、および静的メソッド（@StaticMethod）に分割されます。静的メソッドには自動パラメーターがなく、クラスのみに属しています。 4.すべての方法は関数ですが、すべての関数がメソッドではありません。違いは、定義の位置と呼び出し方法が定義されていることです。機能は独立して存在し、メソッドはクラスに属します。

Aug 08, 2025 pm 03:44 PM

Pythonコピーファイルオブジェクトの例

ファイルオブジェクトは直接コピーすることはできませんが、コンテンツを読み取り、新しいファイルに書き込むことでコピーできます。 1。Shotil.Copy（ 'source.txt'、 'destination.txt'）を使用して、簡単なシナリオに推奨されるファイルパスを直接コピーします。 2.ファイルオブジェクトを手動で操作する場合は、shutil.copyfileobj（src、dst）assrc、open（ 'destination.txt'、 'wb'）asdst：dst.write（src.read（））を使用して読み取りプロセスを制御しますが、大きなファイルはメモリの使用に注意を払う必要があります。 3。Shutil.CopyFileobj（SRC、DST）を使用します

Aug 08, 2025 pm 03:38 PM

並列読み取りに対するSparkのソリューションですが、パーティションに書き込むときは単一のコアのみを使用します

この記事では、SparkがローカルモードでCSVファイルを読み取り、Icebergテーブルに書き込む場合、読み取り段階を並行して実行できるという問題の詳細なソリューションを提供しますが、書き込み段は単一のコアを実行できます。動的リソースの割り当ての無効化、エグゼクターの数とリソースの設定、CLI構成の最適化などのSpark構成を調整することにより、書き込みパフォーマンスを効果的に改善し、並列書き込みを実現できます。

Aug 08, 2025 pm 03:30 PM

Sparkは、並行して読み取りますが、パーティションに書き込むときに単一のコアのみを使用する最適化ソリューションです

この記事は、SparkがローカルモードでCSVファイルを読み取り、Icebergテーブルに書き込むと、読み取りフェーズがマルチコア並列処理を完全に使用し、書き込みフェーズがシングルコア処理に縮退するという問題を解決することを目的としています。考えられる原因を分析し、構成チューニングとAWS CLIの最適化を組み合わせて、Spark Writeパフォーマンスを改善するための一連のソリューションが、ユーザーがコンピューティングリソースの可能性を最大限に引き出すのに役立ちます。

Aug 08, 2025 pm 03:27 PM

Pydantic V2を使用して、差別化要因を使用して組合タイプを実装します

この記事では、Pydantic V2で差別化要因（判別器）を使用して組合タイプを実装して、PydanticがJSONデータを解析する際に同様のモデルを正しく区別できない問題を解決する方法について説明します。注釈付きおよびフィールド（識別子= 'タイプ'）、さまざまなモデルを区別するために使用されるフィールドを明示的に指定して、データが正しく解析されるようにすることができます。

Aug 08, 2025 pm 03:06 PM

Pydantic V2：多型データモデルの判別関節処理の使用

このチュートリアルでは、Pydantic V2で差別された組合を使用して、多型データモデルの解析中に曖昧さの問題を解決する方法を詳細に紹介します。複数のモデルが同じフィールド名を共有し、Pydanticが実際のタイプを区別することを困難にすると、判別連合はデータを正しく検証および解析できることを保証し、それによりデータモデルの精度と堅牢性を改善します。

Aug 08, 2025 pm 03:00 PM

Python静的メソッドの例

インスタンスまたはクラスプロパティにアクセスするときに静的メソッドを使用することは不要です。これは、論理的に関連するがステートレス操作のためにクラスのスタンドアロンヘルパー関数として機能します。 1.静的メソッドは@StaticMethodで装飾されており、自己またはCLSパラメーターを受け取りません。 2。インスタンス化せずにクラス名を介して直接呼び出すことができます。 3.年齢が成人であるかどうかを判断するなど、ツール機能やデータ検証などの一般的なロジックに適しています。 4.インスタンスメソッドやクラスメソッドとは異なり、静的メソッドはインスタンスまたはクラスデータにアクセスできません。 5.主な利点は、オブジェクトの状態に依存しないシナリオに適したコードの組織と読みやすさを改善することです。

Aug 08, 2025 pm 02:49 PM

java プログラミング

Pydantic V2判別連合：多型データモデルの曖昧な曖昧さを解決する

この記事では、Pydantic V2の差別化された組合の使用について詳しく説明します。これは、共有フィールド（タイプなど）を含む多型データを処理するときに、Pydantic Model Parsesが発生する可能性のある曖昧さの問題を解決することを目指しています。注釈付きおよびフィールド（識別子= 'field_name'）を介して、Pydanticが特定のフィールドの値に基づいて検証とインスタンス化のための正しいサブモデルを選択し、データ解析の正確性と堅牢性を確保することを明示的に指定できます。

Aug 08, 2025 pm 02:48 PM

Pydantic Joint Type Analysis：判別関節を使用して、正確なデータモデルのマッチングを達成する

このチュートリアルでは、Pydantic V2の組合タイプを扱う際に遭遇する可能性のある曖昧さの問題を徹底的に解析する詳細について説明します。 Pydanticは、複数のモデルが連合内で類似した構造を持っている場合、特定のタイプを正しく識別できない場合があります。この記事では、注釈付きのフィールド（識別子= 'field_name'）を使用して差別された組合を作成し、識別子フィールドをリテラルタイプとして定義して、正しいデータモデルと入力負荷を保証することにより、複雑な多型データ構造の正確な解析と検証を実現する方法を詳しく説明します。

Aug 08, 2025 pm 02:42 PM