有了这个包,可以轻易的输出表情符号。 5、TheFuzz TheFuzz 使用 Levenshtein 距离来匹配文本以计算相似度。 pip install thefuzz 下面代码介绍如何使用 TheFuzz 进行相似性文本匹配。 from thefuzz import fuzz, process#Testing the score between two sentencesfuzz.ratio("Test the word", "test the Word!"...
AutoML的包,用于自动化的学习,包括文本、图像、表格数据; 示例 from autogluon.tabular import TabularDataset, TabularPredictor train_data = TabularDataset('https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/train.csv') test_data = TabularDataset('https://autogluon.s3.amazonaws.com/datasets/Inc/test.csv')...
Dataclasses天生适合与各种序列化库协同工作,无论是将数据转化为JSON还是其他格式 ,都能轻松应对。 4.2.1 JSON、YAML等格式的序列化与反序列化 举个例子,利用内置的json模块,我们可以将dataclass对象转化为JSON字符串并反序列化回来: import json from dataclasses import asdict # 假设我们有这样一个dataclass @da...
def process_data(data): if isinstance(data, int): print("处理整数:", data * 2) elif isinstance(data, str): print("处理字符串:", data.upper()) else: print("未知类型的数据:", data) # 测试代码 process_data(10) # 输出: 处理整数: 20 process_data("hello") # 输出: 处理字符串: H...
datatime.datatime.(2022, 8, 8, 6, 44, 10, 141499, tzinfo=<UTC>) 13、Pendulum Pendulum 是另一个涉及 DateTime 数据的 python 包。它用于简化任何 DateTime 分析过程。 pip install pendulum 我们可以对实践进行任何的操作。 importpendulum now = pendulum....
defprocess_data():data=[iforiinrange(100000)]# 处理大规模数据returnsum(data)process_data() 运行后,它会显示每行代码的内存占用情况,帮助你找出哪些部分消耗了大量 RAM。 4.2 用识别潜在的内存泄漏 如果你的程序在运行过程中内存占用不断上升,可能存在内存泄漏(即对象未被回收)。可以用进行调试: ...
导入一个包,解释器解释该包下的 __init__.py 文件 那么问题来了,导入模块时是根据那个路径作为基准来进行的呢?即:sys.path;如果sys.path路径列表没有你想要的路径,可以通过 sys.path.append('路径') 添加。 sys.path.insert(0,'/x/y/z')#排在前的目录,优先被搜索sys.path.remove()#删除某个搜索目录...
')data_r=p.recv()print(f'子进程:{name}接收到数据:{data_r}!')time.sleep(1)if__name__=='__main__':print(f'主进程({os.getpid()})开始...')conn_1,conn_2=Pipe()p1=Process(target=sub_process,args=("进程-1",conn_1,))p2=Process(target=sub_process,args=("进程-2",conn_2,...
有了这个包,可以轻易的输出表情符号。 5、TheFuzz TheFuzz 使用 Levenshtein 距离来匹配文本以计算相似度。 复制 pip install thefuzz 1. 下面代码介绍如何使用 TheFuzz 进行相似性文本匹配。 复制 from thefuzz import fuzz, process#Testing the score between two sentencesfuzz.ratio("Test the word", "test ...