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詳解如何利用Python實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化

 更新時(shí)間:2023年03月31日 11:41:22   作者:Python數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)  
這篇文章主要介紹了報(bào)表自動(dòng)化的流程,并教你用Python實(shí)現(xiàn)工作中的一個(gè)報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn),文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以了解一下

本篇文章將帶你了解報(bào)表自動(dòng)化的流程,并教你用Python實(shí)現(xiàn)工作中的一個(gè)報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn),篇幅較長(zhǎng),建議先收藏,文章具體的目錄為:

1.Excel的基本組成

2.一份報(bào)表自動(dòng)化的流程

3.報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn)

- 當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)同環(huán)比情況

- 當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況

- 最近一段時(shí)間創(chuàng)建訂單量趨勢(shì)

4.將不同的結(jié)果進(jìn)行合并

- 將不同結(jié)果合并到同一個(gè)Sheet中

- 將不同結(jié)果合并到同一個(gè)工作簿的不同Sheet中

Excel的基本組成

我們一般在最開(kāi)始做報(bào)表的時(shí)候,基本都是從Excel開(kāi)始的,都是利用Excel在做報(bào)表,所以我們先了解下Excel的基本組成。

下圖是Excel的中各個(gè)部分的組成關(guān)系,我們工作中每天會(huì)處理很多Excel文件,一個(gè)Excel文件其實(shí)就是一個(gè)工作簿。你在每次新建一個(gè)Excel文件時(shí),文件名都會(huì)默認(rèn)是工作簿x,其中x就是你新建的文件個(gè)數(shù)。而一個(gè)工作簿里面又可以有多個(gè)Sheet,不同Sheet之間是一個(gè)獨(dú)立的表。每一個(gè)Sheet里面又由若干個(gè)單元格組成。每一個(gè)單元格又有若干的元素或?qū)傩?,我們一般針?duì)Excel文件進(jìn)行設(shè)置最多的其實(shí)就是針對(duì)單元格的元素進(jìn)行設(shè)置。

而針對(duì)單元格元素進(jìn)行設(shè)置的主要內(nèi)容其實(shí)就是如下圖菜單欄中顯示,比如字體、對(duì)齊方式、條件格式等內(nèi)容。本書也是按照Excel菜單欄中的各個(gè)模塊進(jìn)行編寫。

一份自動(dòng)化報(bào)表的流程

下圖是我整理的做一份自動(dòng)化報(bào)表需要經(jīng)歷的流程,主要分為5個(gè)步驟:

第一步是對(duì)要做的報(bào)表進(jìn)行步驟拆解,這個(gè)步驟拆解和用不用工具或者是用什么工具沒(méi)有直接關(guān)系,比如做報(bào)表的第一步一般都是收集數(shù)據(jù),這個(gè)數(shù)據(jù)可能是線下人員記錄在紙質(zhì)筆記本上的,也可能是存儲(chǔ)在Excel表里面的,還有可能是存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)里面的。會(huì)因?yàn)閿?shù)據(jù)源的類型或者是存儲(chǔ)方式不同,對(duì)應(yīng)的收集數(shù)據(jù)方式會(huì)不一樣,但是收集數(shù)據(jù)這個(gè)步驟本身是不會(huì)變的,這個(gè)步驟的目的就是把數(shù)據(jù)收集過(guò)來(lái)。

第二步是去想第一步里面涉及到的每一個(gè)具體步驟對(duì)應(yīng)的代碼實(shí)現(xiàn)方式,一般都是去找對(duì)應(yīng)每一步的代碼,比如導(dǎo)入數(shù)據(jù)的代碼是什么樣的,再比如重復(fù)值刪除的代碼是什么樣的。

第三步是將第二步中各個(gè)步驟對(duì)應(yīng)的代碼進(jìn)行組合,組合成一個(gè)完整的代碼。

第四步是對(duì)第三步完整代碼得出來(lái)的報(bào)表結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證,看結(jié)果是否正確。

第五步就是等待調(diào)用,看什么時(shí)候需要制作報(bào)表了,然后就將寫好的代碼執(zhí)行一遍就行。

其實(shí)報(bào)表自動(dòng)化本質(zhì)上就是讓機(jī)器代替人工做事情的過(guò)程,我們只需要把我們?nèi)斯ば枰龅拿恳粋€(gè)步驟轉(zhuǎn)化成機(jī)器可以理解的語(yǔ)言,也就是代碼,然后讓機(jī)器自動(dòng)去執(zhí)行,這其實(shí)就是實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。

報(bào)表自動(dòng)化實(shí)戰(zhàn)

這一節(jié)給大家演示下在實(shí)際工作中如何結(jié)合Pandas和openpyxl來(lái)自動(dòng)化生成報(bào)表。

假設(shè)我們現(xiàn)在有如下一份數(shù)據(jù)集:

現(xiàn)在我們需要根據(jù)這份數(shù)據(jù)集來(lái)制作每天的日?qǐng)?bào)情況,會(huì)主要包含三方面:

  • 當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)的同環(huán)比情況;
  • 當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況;
  • 最近一段時(shí)間創(chuàng)建訂單量趨勢(shì)

接下來(lái)分別來(lái)實(shí)現(xiàn)這三部分。

當(dāng)日各項(xiàng)指標(biāo)的同環(huán)比情況

我們先用Pandas對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算處理,得到各指標(biāo)的同環(huán)比情況,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

#導(dǎo)入文件
import pandas as pd
df = pd.read_excel(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\sale_data.xlsx')

#構(gòu)造同時(shí)獲取不同指標(biāo)的函數(shù)
def get_data(date):   
    create_cnt = df[df['創(chuàng)建日期'] == date]['order_id'].count()
    pay_cnt = df[df['付款日期'] == date]['order_id'].count()
    receive_cnt = df[df['收貨日期'] == date]['order_id'].count()
    return_cnt = df[df['退款日期'] == date]['order_id'].count()
    return create_cnt,pay_cnt,receive_cnt,return_cnt
    
#假設(shè)當(dāng)日是2021-04-11
#獲取不同時(shí)間段的各指標(biāo)值
df_view = pd.DataFrame([get_data('2021-04-11')
                     ,get_data('2021-04-10')
                     ,get_data('2021-04-04')]
                     ,columns = ['創(chuàng)建訂單量','付款訂單量','收貨訂單量','退款訂單量']
                     ,index = ['當(dāng)日','昨日','上周同期']).T

df_view['環(huán)比'] = df_view['當(dāng)日'] / df_view['昨日'] - 1
df_view['同比'] = df_view['當(dāng)日'] / df_view['上周同期'] - 1
df_view

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

上面只是得到了各指標(biāo)的同環(huán)比絕對(duì)數(shù)值,但是我們一般的日?qǐng)?bào)在發(fā)出去之前都要做一些格式調(diào)整的,比如調(diào)整字體之類的。而格式調(diào)整就需要用到openpyxl庫(kù),我們需要將Pandas庫(kù)中DataFrame格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為適用openpyxl庫(kù)的數(shù)據(jù)格式,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

#創(chuàng)建空工作簿
wb = Workbook()
ws = wb.active

#將DataFrame格式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為openpyxl格式
for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):
    ws.append(r)

wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\核心指標(biāo)_原始.xlsx')

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果,可以看到原始的數(shù)據(jù)文件看起來(lái)是很混亂的:

接下來(lái)我們針對(duì)上面原始數(shù)據(jù)文件進(jìn)行格式調(diào)整,具體調(diào)整代碼如下:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.styles import colors
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.styles import Border, Side
from openpyxl.styles import Alignment

wb = Workbook()
ws = wb.active

for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):
    ws.append(r)
    
#第二行是空的,刪除第二行
ws.delete_rows(2)

#給A1單元格進(jìn)行賦值
ws['A1'] = '指標(biāo)'

#插入一行作為標(biāo)題行
ws.insert_rows(1)
ws['A1'] = '電商業(yè)務(wù)方向 2021/4/11 日?qǐng)?bào)'

#將標(biāo)題行的單元格進(jìn)行合并
ws.merge_cells('A1:F1') #合并單元格

#對(duì)第1行至第6行的單元格進(jìn)行格式設(shè)置
for row in ws[1:6]:
    for c in row:
        #字體設(shè)置
        c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12)
        #對(duì)齊方式設(shè)置
        c.alignment = Alignment(horizontal = "center")
        #邊框線設(shè)置
        c.border = Border(left = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   right = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   top = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   bottom = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"))

#對(duì)標(biāo)題行和表頭行進(jìn)行特殊設(shè)置
for row in ws[1:2]:
    for c in row:
        c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")
        c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')

#將環(huán)比和同比設(shè)置成百分比格式        
for col in ws["E":"F"]:
    for r in col:
        r.number_format = '0.00%'

#調(diào)整列寬
ws.column_dimensions['A'].width = 13
ws.column_dimensions['E'].width = 10

#保存調(diào)整后的文件        
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\核心指標(biāo).xlsx')

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

可以看到各項(xiàng)均已設(shè)置成功。

當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況

df_province = pd.DataFrame(df[df['創(chuàng)建日期'] == '2021-04-11'].groupby('省份')['order_id'].count())
df_province = df_province.reset_index()
df_province = df_province.sort_values(by = 'order_id',ascending = False)
df_province = df_province.rename(columns = {'order_id':'創(chuàng)建訂單量'})
df_province

我們同樣先利用Pandas庫(kù)處理得到當(dāng)日各省份創(chuàng)建訂單量情況,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

在得到各省份當(dāng)日創(chuàng)建訂單量的絕對(duì)數(shù)值之后,同樣對(duì)其進(jìn)行格式設(shè)置,具體設(shè)置代碼如下:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows
from openpyxl.styles import colors
from openpyxl.styles import Font
from openpyxl.styles import PatternFill
from openpyxl.styles import Border, Side
from openpyxl.styles import Alignment
from openpyxl.formatting.rule import DataBarRule

wb = Workbook()
ws = wb.active

for r in dataframe_to_rows(df_province,index = False,header = True):
    ws.append(r)

#對(duì)第1行至第11行的單元格進(jìn)行設(shè)置
for row in ws[1:11]:
    for c in row:
        #字體設(shè)置
        c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12)
        #對(duì)齊方式設(shè)置
        c.alignment = Alignment(horizontal = "center")
        #邊框線設(shè)置
        c.border = Border(left = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   right = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   top = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   bottom = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"))

#設(shè)置進(jìn)度條條件格式
rule = DataBarRule(start_type = 'min',end_type = 'max',
                    color="FF638EC6", showValue=True, minLength=None, maxLength=None)
ws.conditional_formatting.add('B1:B11',rule)

#對(duì)第1行標(biāo)題行進(jìn)行設(shè)置
for c in ws[1]:
    c.font = Font(name = '微軟雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")
    c.fill = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')
        
#調(diào)整列寬
ws.column_dimensions['A'].width = 17
ws.column_dimensions['B'].width = 13

#保存調(diào)整后的文件     
wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\各省份銷量情況.xlsx')

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果:

最近一段時(shí)間創(chuàng)建訂單量趨勢(shì)

一般用折線圖的形式反映某個(gè)指標(biāo)的趨勢(shì)情況,我們前面也講過(guò),在實(shí)際工作中我們一般用matplotlib或者其他可視化的庫(kù)進(jìn)行圖表繪制,并將其進(jìn)行保存,然后再利用openpyxl庫(kù)將圖表插入到Excel中。

先利用matplotlib庫(kù)進(jìn)行繪圖,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams["font.sans-serif"]='SimHei'#解決中文亂碼

#設(shè)置圖表大小
plt.figure(figsize = (10,6))
df.groupby('創(chuàng)建日期')['order_id'].count().plot()
plt.title('4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì)')
plt.xlabel('日期')
plt.ylabel('訂單量')

#將圖表保存到本地
plt.savefig(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')

將保存到本地的圖表插入到Excel中,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.drawing.image import Image

wb = Workbook()
ws = wb.active

img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')

ws.add_image(img, 'A1')

wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).xlsx')

運(yùn)行上面代碼會(huì)得到如下結(jié)果,可以看到圖表已經(jīng)被成功插入到Excel中:

將不同的結(jié)果進(jìn)行合并

上面我們是把每一部分都單獨(dú)拆開(kāi)來(lái)實(shí)現(xiàn),最后存儲(chǔ)在了不同的Excel文件中。當(dāng)然了,有的時(shí)候放在不同文件中會(huì)比較麻煩,我們就需要把這些結(jié)果合并在同一個(gè)Excel的相同Sheet或者不同Sheet中。

將不同的結(jié)果合并到同一個(gè)Sheet中:

將不同的結(jié)果合并到同一個(gè)Sheet中的難點(diǎn)在于不同表結(jié)果的結(jié)構(gòu)不一樣,而且需要在不同結(jié)果之間進(jìn)行留白。

首先插入核心指標(biāo)表df_review,插入方式與單獨(dú)的插入是一樣的,具體代碼如下:

for r in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):
    ws.append(r)

接下來(lái)就該插入各省份情況表df_province,因?yàn)閍ppend默認(rèn)是從第一行開(kāi)始插入的,而我們前面幾行已經(jīng)有df_view表的數(shù)據(jù)了,所以就不能用appen的方式進(jìn)行插入,而只能通過(guò)遍歷每一個(gè)單元格的方式進(jìn)行插入。

那我們?cè)趺粗酪闅v哪些單元格呢?核心需要知道遍歷開(kāi)始的行列和遍歷結(jié)束的行列。

遍歷開(kāi)始的行 = df_view表占據(jù)的行 + 留白的行(一般表與表之間留2行) + 1
遍歷結(jié)束的行 = 遍歷開(kāi)始的行 + df_province表占據(jù)的行

遍歷開(kāi)始的列 = 1
遍歷結(jié)束的列 = df_province表占據(jù)的列

而又因?yàn)镈ataFrame中獲取列名的方式和獲取具體值的方式不太一樣,所以我們需要分別插入,先插入列名,具體代碼如下:

for j in range(df_province.shape[1]):
    ws.cell(row = df_view.shape[0] + 5,column = 1 + j).value = df_province.columns[r]

df_province.shape[1]是獲取df_province表有多少列,df_view.shape[0]是獲取df_view表有多少行。

前面說(shuō)過(guò),遍歷開(kāi)始的行是表占據(jù)的行加上留白的行再加1,一般留白的行是2,可是這里面為啥是df_view.shape[0] + 5呢?這是因?yàn)閐f_view.shape[0]是不包列名行的,同時(shí)在插入Excel中的時(shí)候會(huì)默認(rèn)增加1行空行,所以就需要在留白行的基礎(chǔ)上再增加2行,即2 + 2 + 1 = 5。

因?yàn)閞ange()函數(shù)是默認(rèn)是從0開(kāi)始的,而Excel中的列是從1開(kāi)始的,所以column需要加1。

上面的代碼只是把df_province表的列名插入進(jìn)來(lái)了,接下來(lái)插入具體的值,方式與插入列名的方式一致,只不過(guò)需要在列名的下一行開(kāi)始插入,具體代碼如下:

接下來(lái)就該插入圖片了,插入圖片的方式與前面單獨(dú)的插入是一致的,具體代碼如下:

#再把具體的值插入
for i in range(df_province.shape[0]):
    for j in range(df_province.shape[1]):
        ws.cell(row = df_view.shape[0] + 6 + i,column = 1 + j).value = df_province.iloc[i,j]

將所有的數(shù)據(jù)插入以后就該對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行格式設(shè)置了,因?yàn)椴煌淼慕Y(jié)構(gòu)不一樣,所以我們沒(méi)法直接批量針對(duì)所有的單元格進(jìn)行格式設(shè)置,只能分范圍分別進(jìn)行設(shè)置,而不同范圍的格式可能是一樣的,所以我們先預(yù)設(shè)一些格式變量,這樣后面用到的時(shí)候直接調(diào)取這些變量即可,減少代碼冗余,具體代碼如下:

#插入圖片
img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')
ws.add_image(img, 'G1')

格式預(yù)設(shè)完之后就可以對(duì)各個(gè)范圍分別進(jìn)行格式設(shè)置了,具體代碼如下:

#格式預(yù)設(shè)

#表頭字體設(shè)置
title_Font_style = Font(name = '微軟雅黑',size = 12,bold = True,color = "FFFFFFFF")
#普通內(nèi)容字體設(shè)置
plain_Font_style = Font(name = '微軟雅黑',size = 12)
Alignment_style = Alignment(horizontal = "center")
Border_style = Border(left = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   right = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   top = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"),
                   bottom = Side(border_style = "thin",color = "FF000000"))
PatternFill_style = PatternFill(fill_type = 'solid',start_color='FFFF6100')

最后將上面所有代碼片段合并在一起,就是將不同的結(jié)果文件合并到同一個(gè)Sheet中的完整代碼,具體結(jié)果如下,可以看到不同結(jié)果文件合并在了一起,并且各自的格式設(shè)置完好。

將不同的結(jié)果合并到同一工作簿的不同Sheet中:

將不同的結(jié)果合并到同一工作簿的不同Sheet中比較好實(shí)現(xiàn),只需要新建幾個(gè)Sheet,然后針對(duì)不同的Sheet插入數(shù)據(jù)即可,具體實(shí)現(xiàn)代碼如下:

from openpyxl import Workbook
from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows

wb = Workbook()
ws = wb.active

ws1 = wb.create_sheet()
ws2 = wb.create_sheet()

#更改sheet的名稱
ws.title = "核心指標(biāo)" 
ws1.title = "各省份銷情況" 
ws2.title = "分日趨勢(shì)" 

for r1 in dataframe_to_rows(df_view,index = True,header = True):
    ws.append(r1)

for r2 in dataframe_to_rows(df_province,index = False,header = True):
    ws1.append(r2)

img = Image(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\4.2 - 4.11 創(chuàng)建訂單量分日趨勢(shì).png')

ws2.add_image(img, 'A1')

wb.save(r'D:\Data-Science\share\excel-python報(bào)表自動(dòng)化\多結(jié)果合并_多Sheet.xlsx')

運(yùn)行上面代碼,會(huì)得到如下結(jié)果,可以看到創(chuàng)建了3個(gè)Sheet,且不同的內(nèi)容保存到了不同Sheet中:

到這里我們的一份自動(dòng)化報(bào)表的代碼就完成了,以后每次需要用到這份報(bào)表的時(shí)候,把上面代碼執(zhí)行一遍,結(jié)果馬上就可以出來(lái),當(dāng)然了也可以設(shè)置定時(shí)執(zhí)行,到時(shí)間結(jié)果就自動(dòng)發(fā)送到你郵箱里面啦。

以上就是詳解如何利用Python實(shí)現(xiàn)報(bào)表自動(dòng)化的詳細(xì)內(nèi)容,更多關(guān)于Python報(bào)表自動(dòng)化的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章!

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    2020-04-04
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    2014-02-02
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    2020-02-02
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    2019-08-08
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    2019-07-07
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