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import权威发布_import在python中的用法(2024年12月精准访谈)

内容来源：鱼水欢网络所属栏目：观点更新日期：2024-11-29

import

Python绘制风和日丽动画图教程 𐟎蠥ˆ駔萹thon的turtle库，我们可以轻松绘制出风和日丽的动画图。这个示例代码仅展示部分内容，实际效果图为动图，展示节日的欢乐氛围！ 𐟓š 导入所需的库： python import turtle as t import random import time 𐟖Œ️ 创建两个海龟对象，分别用于绘制阳光和风： python light = t.Turtle(visible=False) wind = t.Turtle(visible=False) 𐟖𜯸 定义一个函数来设置画布的大小： python def canvas(size_x=1200, size_y=900): t.setup(size_x, size_y) 𐟖Œ️ 定义一个函数来设置线的颜色和粗细： python def pencil(size=5, color="black"): t.pensize(size) t.pencolor(color) 𐟎蠩€š过这些函数和海龟对象，你可以自由绘制出各种美丽的图形，展现节日的快乐氛围。记得在绘制过程中使用随机库来增加动画的多样性哦！

如何将PDF导入EndNote 想要将PDF文件导入EndNote？以下是几种简单的方法：直接导入PDF文件 𐟓‚ 如果你已经下载了PDF文件，可以直接在EndNote中选择“File”菜单，然后选择“Import”，选择PDF格式进行导入。查找全文 𐟔 在EndNote中，你可以通过鼠标右键点击文献，选择“Find Full Text”来查找PDF全文。使用Sci-Hub下载 𐟌 如果你需要通过Sci-Hub下载PDF文件，可以先创建一个名为“一键下载PDF”的新样式。具体步骤是：选择“Tools”菜单，然后选择“Output Styles”，点击“New Styles”，链接Sci-Hub进行免费下载。下载完成后，将PDF文件导入EndNote。在线数据库下载 𐟌 你还可以通过在线数据库如中国开放获取期刊数据库 (COAJ)、Directory of Open Access Journals (DOAJ)、Open Access Library (OALib)、Sci-Hub、谷歌学术、WoS、知网、ScienceDirect、SCOAP3等网站检索并下载PDF文件，然后将下载的PDF文件导入EndNote。通过以上几种方法，你可以轻松地将PDF文件导入EndNote，方便管理和查找文献。

【OCR 识别功能 API 接口：让图像中的文字无处遁形的技术利器】import requests

Python操作JSON，超简单！在Python中处理JSON文件其实非常简单，只需导入json模块，然后使用json.load和json.dump函数即可。下面是一个简单的示例，展示如何读取和写入JSON文件。读取JSON文件 𐟓‚ 首先，创建一个Python模块（例如json_handler.py），用于处理JSON文件的读写操作。这个模块将提供两个基本功能：读取JSON文件和将数据写入JSON文件。 python import json def read_json(fileName): try: with open(fileName, "r") as f: data = json.load(f) return data except FileNotFoundError: print(f"文件 {fileName} 未找到!") return None except json.JSONDecodeError: print(f"文件 {fileName} 不是有效的JSON文件!") return None 写入JSON文件 𐟓 接下来，定义一个函数用于将数据写入JSON文件。 python def write_json(data, fileName): try: with open(fileName, "w") as f: json.dump(data, f, indent=4) print(f"数据已成功写入 {fileName} 中。") except TypeError: print("提供的数据无法序列化为JSON。") except IOError: print(f"写入文件 {fileName} 出错!") 使用示例 𐟓‹ 使用这个模块，你可以轻松地读取和写入JSON文件。以下是一个使用示例： python import json_handler data = json_handler.read_json("output0801.json") print(data) json_handler.write_json({"name": "John", "age": 30, "city": "New York"}, "output0801_2.json") 运行结果 𐟓Š 运行这段代码后，你会看到以下输出： python 'name': 'John', 'age': 30, 'city': 'New York' 数据已成功写入 output0801_2.json 中。代码说明 𐟓š 导入模块：import json，用于进行JSON数据操作。 json.load：读取JSON文件内容，返回值是字典格式。 json.dump：将字典类型数据生成为JSON文件。这个模块可以由其他Python程序调用，非常方便。希望这个示例能帮助你更好地理解如何操作JSON文件！

Python时间处理，一键转换！ 𐟕’ 时间类型处理在处理包含时间类型的数据时，直接进行加减操作可能会遇到问题。这时，我们可以使用Python的datetime模块来处理时间。 ```python from datetime import datetime start = datetime(2008, 8, 8, 20, 8) end = datetime(2020, 10, 1, 10, 0) time_gap = end - start print(time_gap) ``` 𐟓… 字符串转时间当数据框中的时间字段是字符串格式时，可以使用pandas的to_datetime函数将其转换为datetime对象。 ```python import pandas as pd df["create_time"] = pd.to_datetime(df["create_time"]) df["pay_time"] = pd.to_datetime(df["pay_time"]) print(df) ``` 𐟓 时间转字符串有时候，我们需要将时间对象转换为字符串格式。这可以通过使用strftime方法来实现。 ```python import pandas as pd data = pd.read_csv("/Users/time/电商数据.csv", usecols=[10]) data["pay_time"] = pd.to_datetime(data["pay_time"]) data["日期"] = data["pay_time"].dt.strftime("%Y年%m月%d日") print(data) ``` 𐟓ž 格式转换函数在进行数据清洗时，可能需要将某些字段的格式进行转换。例如，将电话号码转换为字符串类型。 ```python import pandas as pd df = pd.read_csv("/Users/find/信息.csv") print(df["phone_number"].dtype) df["phone_number"] = df["phone_number"].astype(str) print(df) ``` 𐟔„ Index和列转换在处理数据时，有时需要将数据框的index或列进行转换。例如，将一个数据框的index设置为特定的列。 ```python import pandas as pd data = {"小白":[a, b, c, d, e], "年龄":[20, 20, 21, 23], "工作":["学生", "职员", "老师", "老师"]} df = pd.DataFrame(data) new_df = df.set_index("小白") print(new_df) ```

#贺峻霖# @一只柠檬精import

#时代少年团解散# @一只柠檬精import

import re def close_hashtags(input_str): result = [] hashtag_open = False buffer = [] for char in input_str: if char == '#': if hashtag_open: hashtag_open = False else: hashtag_open = True buffer.append(char) elif char.isspace() or not char.isalnum(): if hashtag_open: buffer.append('#') hashtag_open = False buffer.append(char) else: buffer.append(char) # If the string ends and a hashtag is still open, close it if hashtag_open: buffer.append('#') result.append(''.join(buffer)) return ''.join(result) def check_lines(s): # 将字符串分割成多行 lines = s.splitlines() # 检查行数 if len(lines) == 2: # 如果等于两行，则返回第二行 return lines[1] else: # 原样返回 return s def get_text_after_symbol(s): # 定义分隔符 symbols = ['\|\|', '->', '=>', '-->', '==>', '→'] # 将分隔符连接成一个正则表达式 pattern = '|'.join(symbols) # 使用正则表达式分割字符串 parts = re.split(pattern, s) # 返回最后一个部分 return parts[-1].strip() return s_input def process_topic_words_len(text): import re 「使用正则表达式查找符合条件的话题词（无空格的」夹着的字符串） pattern = r'「(\S+?)」' matches = re.findall(pattern, text) # 遍历找到的话题词 for match in matches: # 检查话题词长度 if len(match) >= 10: 「去掉话题词两端的」 text = text.replace(f'「{match}」', match, 1) return text def process_topic_words_num(text): import re # 使用正则表达式匹配符合要求的话题词 pattern = r'「(\S+?)」' matches = re.findall(pattern, text) # 计数检查 count = 0 for match in matches: count += 1 「只有在第4个及以后的话题词，才去掉两端的」 if count > 3: text = text.replace(f'「{match}」', match, 1) return text def func_service(): s_input = """ 请使用你的语言技巧和创造性，对用户输入的文本进行改写。在遵守以下规则的前提下，尽量做出大的改动：改写规则： 1. 不要翻译任何英文单词为中文； 2. 不要翻译任何中文为英文； 3. 专有名词不要做修改；被《》或双引号包围的文字不要做修改。 4. 删除'@'跟随的用户名，不要添加任何'@'符号。 5. 请确保你的改写保持原有的含义，同时尽可能地进行创新和变革 6. 改写的时候，请参照提供的改写例子。会提供三个改写的例子，每行是一个例子。每个例子中，" || " 前面的字符串是原文本，后面的字符串是改写后的文本。 7. 输出的时候，只输出改写后的文本，不要带上改写前的文本，不要添加任何前缀、后缀或符号。 8、输出的文本中，如果有 '「' 符号，请务必成对出现。不要出现' 」abc '这种。要改成 '「abc」' 这种。改写样例：'天气好，「阳光」明媚。' 改成：'天气好，「阳光」「明媚」。' 9、成对出现的「这种话题，最多出现3对。超出3对的，去掉超出的」。 10、输出的文本中，不要出现 '@'符号，如果出现 '@' ，请去除。 11、如果用户输入的文本少于3个字，则直接输出"视频分享" 提供的改写例子是：[[ 春光作序，万物和鸣，和Ta一起奔赴大自然发出的浪漫邀约。品牌大使官宣倒计时2天，和小p一起揭开红幕，等待Ta的到来！「ppge冲锋衣」ppge品牌大使 || 春日暖阳，万物复苏，与Ta一同迎接大自然的浪漫召唤。品牌代言倒计时还剩2天，与小p一同揭开序幕，期待Ta的到来！「ppge冲锋衣」「ppge品牌大使」【死亡细胞】1分13秒！！！2021年末重回故乡路 || 【死亡细胞】1分13秒！2021年底重新回到家乡的路程听说这个白灵才是你们喜欢的？十二年了，还原的怎么样？「白灵[话题]」「杨雪[话题]」「女演员[话题]」|| 听闻这位白灵才是你们的菜？已经十二载，她还原得怎么样？「白灵」「杨雪」「女演员」]] 用户输入的文本是：\'\'\'「苏打绿」苏打绿二十年一刻巡演 \'\'\' """ s_input = s_input.strip() s_input = s_input.strip('"').strip('"').strip('"') s_input = s_input.strip("'").strip("'").strip("'") s_input = s_input.replace('@', '') s_input = s_input.replace('快手','') s_input = s_input.replace('抖音','') s_input = re.sub("Dou\+", '', s_input, flags=re.IGNORECASE) s_input = get_text_after_symbol(s_input) s_input = check_lines(s_input) s_input = close_hashtags(s_input) s_input = process_topic_words_len(s_input) s_input = process_topic_words_num(s_input) return s_input颜值向的微博视频

join函数挑战：秒懂用法！今天我挑战了一道题目，主要练习了字符串的split方法、列表的reverse方法以及join函数。其中，join函数的用法如下： ```python seq1 = ['hello','good','boy','doiido'] print ' '.join(seq1) # 输出：hello good boy doiido seq2 = "hello good boy doiido" print ':'.join(seq2) # 输出：h:e:l:l:o: :g:o:o:d: :b:o:y: :d:o:i:i:d:o seq3 = ('hello','good','boy','doiido') print ':'.join(seq3) # 输出：hello:good:boy:doiido seq4 = {'hello':1,'good':2,'boy':3,'doiido':4} print ':'.join(seq4) # 输出：boy:good:doiido:hello import os print os.path.join('/hello/','good/boy/','doiido') # 输出：'/hello/good/boy/doiido' ``` 通过这些例子，我们可以看到join函数在不同类型的数据上都有很好的表现。无论是列表、元组还是字典，都可以通过join函数将它们连接成一个字符串。

Python可视化进阶，实战必备！在掌握了数据可视化的基础代码后，你可以尝试将可视化代码应用到特定的数据集（dataframe）中。Python在数据处理和可视化方面的优势在于，可以直接用可视化的方式检查数据中是否含有异常值，并协助解释每段代码的用途。 𐟓栦�ꤱ：导入功能包 ```python import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns ``` 𐟓栦�ꤲ：导入数据集 ```python df = pd.read_csv("file_name.csv") ``` 𐟓ˆ 可视化单一变量数据分布 - 箱型图箱型图的最大优点是不受异常值的影响，能够准确稳定地描绘出数据的离散分布情况，同时也便于数据的清洗。箱型图包括下四分位数Q1、中位数（第二个四分位数）Q2、上四分位数Q3、上限和非异常范围内的最大值、下限和非异常范围内的最小值。 𐟓ˆ 可视化数字变量相关性 - 热力图如果变量相关性过高，那么这两个变量不适合一起运行，因为这会降低模型的拟合度。通过热力图可以直观地看到变量之间的相关性。通过这些步骤，你可以更深入地探索和理解数据，发现数据中的模式和异常值，从而做出更明智的决策。

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