示例代码:完整程序 defmain():connection=create_connection()result_set=fetch_data(connection)# 保存为CSVsave_to_csv(result_set,'users.csv')# 保存为Excelsave_to_excel(result_set,'users.xlsx')# 保存为JSONsave_to_json(result_set,'users.json')connection.close()if__name__=='__main__':main...
resultset=cursor.fetchall()class_counts={}forrowinresultset:class_name=row[1]ifclass_nameinclass_counts:class_counts[class_name]+=1else:class_counts[class_name]=1# 生成饼状图labels=class_counts.keys()sizes=class_counts.values()plt.pie(sizes,labels=labels,autopct='%1.1f%%')plt.axis('equa...
Python: Web抓取属性错误(Resultset) 在进行Web抓取时,有时候会遇到一个常见的错误,即"Resultset"属性错误。这个错误通常出现在使用某些Python的Web爬虫库或框架...
# 创建两个集合set1 = set([1, 2, 3, 4])set2 = set([3, 4, 5, 6])# 并集操作result = set1.union(set2)print(result)# 交集操作result = set1.intersection(set2)print(result)# 差集操作result = set1.difference(set2)print(result)# 对称差集操作result = set1.symmetric_difference(set2...
result = set1.union(set2) # result是{1, 2, 3, 4, 5} 差集 使用difference()函数获取两个set的差集。result = set1.difference(set2) # result是{1, 2} 除了以上操作，set还支持其他一些有用的操作，如对称差集、笛卡尔积等。这些操作可以通过相应的函数实现。总之，set是一种非常有用的数据结构...
html是“bs4.element.ResultSet”对像,html[0]也就是href是一个“bs4.element.Tag”对像,小弟有以下几个问题 1.为什么html加[0]就变成了Tag对像,[0]是什么意思呢? 2.为什么html这个值不能直接写成:html["href"]呢 3.为什么html[0](也是上面代码中的href)能直接写href["href"]...
代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 #方法一:利用集合去重 list_1=[10,1,2,20,10,3,2,1,15,20,44,56,3,2,1]deffunc1(list_1):"""利用集合去重"""returnlist(set(list_1))print('去重后的列表:',func1(list_1))#[1,2,3,10,44,15,20,56]#方法二:用for循环'''用i遍历list,如果...
set1 # 输出结果实现自动去重 {'hello', 'word'} 1、集合创建 可以使用大括号 { } 或者 set() 函数创建集合, 创建格式: parame = {value01,value02,...} 或者 set(value) ==注意:创建一个空集合必须用 set() 而不是 { },因为 { } 是用来创建一个空字典。== ...
one_set1 = set([10, 20, 33, 10, 22, 33, 20]) two_set1= set({10, 10, 20, 44, 10, 66, 44, 20})#求交集,去重之后公共元素, & 及 .intersection(译:因特塞克神)result_set1 = one_set1 &two_set1 result_set11=one_set1.intersection(two_set1)print(result_set1)#结果:{10, ...
@lmodel2 = @lmodel2WITHRESULTSETS((Scorefloat));ENDGO PredictTipRxPy 运行以下 T-SQL 语句以创建存储过程PredictTipRxPy。 此存储过程使用与先前存储过程相同的输入并创建相同的评分类型,但使用具有 SQL Server 机器学习的 revoscalepy 包中的函数。