为何非程序员学 Python 的越来越多了?他们可能并不是想去爬取一些网站的数据,而是在工作中碰到很多数据分析处理的问题,用 Python 就可以简单高效地解决。本文就通过一个实际的例子来给大家展示一下 Python 是如何应用于实际工作中高效解决复杂问题的。
前几天,给儿子买了个飞行棋,甚是喜欢,每天都要和我来两盘,昨天准备大战一场时,发现骰子弄丢了,没有骰子就没法玩了,正想要用橡皮做一个,突然想到了个更好的办法,经过一顿折腾,终于搞定了,结果……
在日常的生活工作中,难免需要用到一些 小Tip 来解决工作中遇到的小难题,今天的文章给大家安利一个方便快捷的小技巧,将 Office(doc/docx/ppt/pptx/xls/xlsx)文件批量转换为 PDF 文件。
提到老师,大家首先想到的可能就是在学校中教我们文化课的人,除此之外,在生活或工作中给予我们指导及帮助的人也可称之为老师,今天是教师节,本文我们就使用 Python 来为所有的老师送上节日的祝福。
Python 作为一种脚本语言,其编程方式越来越受程序员们的青睐,同时其应用也越来越广泛,其中数据分析岗位人才需求也日益渐增,运用 Python 相关模块进行数据分析能大大提升工作效率,减轻数据分析人员的工作负担。在日常办公中,使用 Python 的场景也越来越多,很多重复的工作直接交给程序执行效率会大大提高,所以 Python 操作 Excel 也成为每一个数据分析人员的必备技能,
Python 3上线已有一段时间,大多数开发人员(特别是那些首次编程的人)已经在使用它了。不过,你确定已经对Python 3研究透彻了吗?事实上,其中还有许多新功能对大多数人来说仍处于未知状态。本文就将讨论Python 3中三个鲜为人知但非常有用的功能,我在其他语言中接触到并爱上了这些功能,它们的加入使得使Python 3体验更佳。
本文我们将讲解 with 语句的内部逻辑,尝试实现了一个自定义的上下文管理器。相信大家对于 with 的作用方式会有更深刻的领会。
学编程这么久了,大家不知道有没有想过一个问题,当我们执行Python时,它是怎么实现的呢?
Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题,例如线程的实现和 GIL,我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒,没有深入探讨日常工作中最有用的内容。