1.模块的简单认识定义:模块就是我们把装有特定功能的代码进行归类的结果.从代码编写的单位来看我们的程序,从小到大的顺序:一条代码我们⽬目前写的所有的py文件都是模块.引入模块的方式:import模块fromxxximport模块2.collections模块collections模块主要封装了一些关于集合类的相关操作.比如,我们学过的Iterable,Iterator等.另外,collections还提供了一些除了基本据类型以外的数据集合类型.Counter,deque,OrderDict,defaultdict以及namedtuple2.1counter(counter主要用于计数)实例1:
Python中print()语句的相关使用介绍print()函数可以将输出的信息打印出来，即发送给标准输出流。Python中可以直接使用print()函数，将信息展示在控制台基本使用方法输出数字可直接在括号内输入想要打印的数字#输出数字print(520)print(98.5)运行结果：输出字符串可利用英文输入法下的单引号或双引号，输出字符#输出字符串print('Helloworld')print("Helloworld")运行结果：输出含运算符的表达式直接将含运算符的表达式放置于括号内，可打印运算结果#输出含有运算符的表达式print(3+1)#输出表达式的结果运行结果：不换行输出利用逗号
Python中print()语句的相关使用介绍print()函数可以将输出的信息打印出来，即发送给标准输出流。Python中可以直接使用print()函数，将信息展示在控制台基本使用方法输出数字可直接在括号内输入想要打印的数字#输出数字print(520)print(98.5)运行结果：输出字符串可利用英文输入法下的单引号或双引号，输出字符#输出字符串print('Helloworld')print("Helloworld")运行结果：输出含运算符的表达式直接将含运算符的表达式放置于括号内，可打印运算结果#输出含有运算符的表达式print(3+1)#输出表达式的结果运行结果：不换行输出利用逗号
一、需求相关研究表明，银行等企业的数字化转型相关特征信息更容易体现在具有总结和指导性质的年度报表中（吴非，2021）。因此，通过统计银行年报中涉及“数字化转型”的词频来刻画其转型程度，具有可行性和科学性。具体而言，本文借助Python爬虫功能对中国40家上市银行年度报表进行爬取，并采用Jieba分词模块对银行“数字化转型”相关的关键词进行分词与统计。使用Jieba的优势在于其能够精准地对中文文本进行识别与分词，同时支持用户自定义词典，可以有效提高分词的准确性。在词库方面，本文借鉴吴非（2021）的研究，将银行数字化转型细分为“底层技术”与“实践应用”两类，不仅包括了数字化转型的四种典型底层技术
一、需求相关研究表明，银行等企业的数字化转型相关特征信息更容易体现在具有总结和指导性质的年度报表中（吴非，2021）。因此，通过统计银行年报中涉及“数字化转型”的词频来刻画其转型程度，具有可行性和科学性。具体而言，本文借助Python爬虫功能对中国40家上市银行年度报表进行爬取，并采用Jieba分词模块对银行“数字化转型”相关的关键词进行分词与统计。使用Jieba的优势在于其能够精准地对中文文本进行识别与分词，同时支持用户自定义词典，可以有效提高分词的准确性。在词库方面，本文借鉴吴非（2021）的研究，将银行数字化转型细分为“底层技术”与“实践应用”两类，不仅包括了数字化转型的四种典型底层技术
把开发过程比较好的一些内容片段做个记录，如下内容是关于python返回当前日期和时间的内容，应该是对码农有用处。importdatetimeGetadatetimeobjectnow=datetime.datetime.now()Generalfunctionsprint“Year:%d”%now.yearprint“Month:%d”%now.monthprint“Day:%d”%now.dayprint“Weekday:%d”%now.weekday()#DayofweekMonday=0,Sunday=6print“Hour:%d”%now.hourprint“Minute:%d”%no
把开发过程比较好的一些内容片段做个记录，如下内容是关于python返回当前日期和时间的内容，应该是对码农有用处。importdatetimeGetadatetimeobjectnow=datetime.datetime.now()Generalfunctionsprint“Year:%d”%now.yearprint“Month:%d”%now.monthprint“Day:%d”%now.dayprint“Weekday:%d”%now.weekday()#DayofweekMonday=0,Sunday=6print“Hour:%d”%now.hourprint“Minute:%d”%no
print：用于格式化输出，输出完信息后不换行输出结束后光标定位在所显示的最后一个字符串之后 用于格式化输出，输出完信息后不换行输出结束后光标定位在所显示的最后一个字符串之后printf:输入的内容后自动加了回车换行输出结束后光标自动定位在输出内容下一行的开始输入的内容后自动加了回车换行输出结束后光标自动定位在输出内容下一行的开始printf: 用于格式化输出内容 具体格式：% - 0 m.n l或h 格式字符%：表示格式说明的起始符号，不可缺少。-：有-表示左对齐输出，如省略默认右对齐输出。0：有0表示指定空位填0,如
print：用于格式化输出，输出完信息后不换行输出结束后光标定位在所显示的最后一个字符串之后 用于格式化输出，输出完信息后不换行输出结束后光标定位在所显示的最后一个字符串之后printf:输入的内容后自动加了回车换行输出结束后光标自动定位在输出内容下一行的开始输入的内容后自动加了回车换行输出结束后光标自动定位在输出内容下一行的开始printf: 用于格式化输出内容 具体格式：% - 0 m.n l或h 格式字符%：表示格式说明的起始符号，不可缺少。-：有-表示左对齐输出，如省略默认右对齐输出。0：有0表示指定空位填0,如
在做数据处理的时候经常会用到numpy和pandas，有时候容易搞混，这篇文章就从功能方面总结对比一下二者的区别。一、简介numpy：numpy是以矩阵为基础的数学计算模块，提供高性能的矩阵运算，数组结构为ndarray。可以把它看作是多维数组（ndarray）的容器，可以对数组执行元素级计算以及直接对数组执行数学运算的函数。其也是用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具。数据处理速度比Python自身的嵌套列表要快很多。ndarray中所有元素必须是相同类型。pandas：pandas是基于numpy数组构建的，但二者最大的不同是pandas是专门为处理表格和混杂数据设计的，比较契合统计分析中的
