在Python中，你可以通过定义一个类并在该类中实现`__iter__()`和`__next__()`方法来创建自己的迭代器¹²⁴。以下是一个示例¹²： python classMyNumbers: def__init__(self): self.a=1 def__iter__(self): returnself def__next__(self): x=self.a self.a+=1 returnx myclass=MyNumbers() myiter=iter(myclass) print(next(myiter)) print(next(myiter)) print(nex...

lis=list(range(3)) pd.DataFrame((i,j)fori,jinenumerate(lis)) pd.DataFrame(list(enumerate(lis)))

list_df=pd.concat([df.columns.to_frame().T,df]).values.tolist() 或者逐列ser.tolist()return多个ser

在Python中，你可以使用`subprocess.run()`函数来运行一个外部命令，并获取其输出。你需要将`capture_output`参数设置为`True`，这样函数就会捕获标准输出和标准错误。然后，你可以从返回的`subprocess.CompletedProcess`对象中获取输出。 以下是一个示例³： python importsubprocess 向子进程提供输入 input_data=b"inputdata" 运行脚本并捕获输出 result=subprocess.run(["python","script.py"],input=input_data,capture_...

list函数会对对象列表化如果对象是单个多字符字符串会拆分不会增加维度 []不会拆分会增加维度 col_t=["字符串","字",1,tuple("字符串"),["字符串"],("字符串",)]待分析 list(str(x)forxincol_t) [str(x)forxincol_t] 列表解析式也不会增加维度

在Python中，`deffun(var:str="str")`这样的语法被称为类型注解¹²³。类型注解的主要作用是为变量或函数参数提供预期的类型信息¹²³。这可以帮助开发者理解函数应该如何使用，同时也可以帮助IDE和一些工具（如`mypy`）进行类型检查，从而在代码编写阶段就发现潜在的错误¹²³。 然而，你需要注意的是，Python的类型注解并不会在运行时强制检查类型¹²³。也就是说，即使你给`var`参数注解为`str`类型，你仍然可以传入任何类型的值给`var`，Python在运行时并不会因此抛出错误¹²³。希望这个信息对你有所帮助！ 源:与必应的对话，2023/12/9 (1)Py...

在SQL中，如果你想在WHERE子句中使用一个条件，但当这个条件为空时你又希望查询所有的行，你可以使用以下的方法²： SELECTFROM表WHERE(字段=条件OR条件='') 这条SQL语句的意思就是当条件不为空时，SQL语句等价于： SELECTFROM表WHERE字段=条件 当条件为空时，SQL语句等价于： SELECTFROM表WHERE''='' 这样就实现了当查询条件为空时默认查询全部数据，当查询结果非空时则查询对应的数据²。 另外，你也可以使用LIKE关键字来实现这个功能²： SELECTFROM表WHERE字段LIKE'%条件%' 其中“%”表示可以为任意字符...

defread_config(path=None): ifnotpath: path=path_config notepad手动编辑toml文件,notepad默认编码"utf-8",open函数需指定encoding="utf-8",内容均为字符串 tomlkit.dumps函数生成的toml文件的默认编码"gbk",open函数默认encoding='gbk' str转tomlkit.toml_document.TOMLDocument转dict open().read()只能使用一次,除非f.seek(0)将句柄放回文件的开头 withopen(path,"r",encoding="u...

在SQL中，WHERE1=1的作用主要是为了方便构造动态SQL语句¹²⁴⁶。这个条件始终为真，因此不会影响查询结果¹²⁴⁵⁶。 当我们需要根据不同的条件来构造SQL语句时，WHERE1=1就显得非常有用。例如，我们可能需要根据用户的输入来动态地添加查询条件。在这种情况下，如果我们在WHERE子句开始就写上1=1，那么后续的每个条件都可以直接用AND连接，而不需要判断是否是第一个条件¹²⁴⁶。 例如，假设我们有一个查询，需要根据用户的输入来筛选作者和出版社： Stringsql="SELECTFROMbooksWHERE1=1"; if(有作者筛选条件){ sql+="ANDauthor='作...

在SQL中，如果你想筛选出某列中的缺失值（也就是NULL值），你可以使用WHERE子句和ISNULL操作符。例如，如果你想找出column_name列中的所有缺失值，你可以使用以下查询： SELECTFROMtable_nameWHEREcolumn_nameISNULL; 这将返回table_name表中所有column_name列的值为NULL的行¹。 如果你想筛选出非缺失值，你可以使用ISNOTNULL操作符。例如： SELECTFROMtable_nameWHEREcolumn_nameISNOTNULL; 这将返回table_name表中所有column_name列的值不为N...

foriinnp.array([None,"",1],dtype=str): print(type(i)) foriinnp.array([None,"",1]): print(type(i)) numpy.array限定内部元素数据类型,默认dtype=None输出原来各自的type

如果你想在一行代码中检查"1"和"2"是否都不在列表中，你可以使用all()函数和列表推导式。例如： my_list=['3','4','5'] print(all(xnotinmy_listforxin['1','2']))输出：True 在这个例子中，all(xnotinmy_listforxin['1','2'])会检查"1"和"2"是否都不在my_list中，如果都不在，就返回True，否则返回False。希望这个解答对你有所帮助！

烂尾楼都烂了为啥还要还贷？万乃石的回答知乎 https://www.zhihu.com/question/547973197/answer/2632204081

在Python中，type()函数有两种用法¹²³⁴⁵： 查看数据类型：当type()函数只有一个参数时，它会返回该参数的数据类型¹²³⁴⁵。例如： x=123 print(type(x))输出：<class'int'> 在这个例子中，type(x)返回了x的数据类型，即<class'int'>，表示x是一个整数¹²³⁴⁵。 动态创建类：当type()函数有三个参数时，它会创建并返回一个新的类型¹²³⁴⁵。这三个参数分别是： name：新类型的名称¹²³⁴⁵。 bases：新类型的基类，以元组的形式给出¹²³⁴⁵。 dict：新类型的属性和方法，以字典的形...

dict( [1,2] ) TypeError:cannotconvertdictionaryupdatesequenceelement0toasequence listtupleset都可以,并且 list( list( [1,2] ) )[1,2]仍然是[1,2] list( {"key":"value"} )只保留键名

在Python中，你可以使用多种方法来生成字典： 直接定义：你可以直接使用花括号{}来定义一个字典，其中的键和值用冒号:分隔，不同的键值对用逗号,分隔。例如： dict1={'name':'John','age':30,'city':'NewYork'} 使用dict()函数：你可以使用dict()函数来从其他数据类型创建字典。例如，你可以从元组列表创建字典： dict2=dict([('apple',1),('banana',2),('cherry',3)]) 或者从关键字参数创建字典： dict3=dict(apple=1,banana=2,cherry=3) 使用字...

在Python中，字符串前的r和f可以一起使用。r用于防止字符串转义，保证字符串的内容被原样输出²³。f用于创建格式化字符串，也就是所谓的f-string，它可以在字符串中嵌入表达式，这些表达式在字符串被创建时就会被求值¹²。 例如，你可以创建一个包含路径的f-string，如下所示： name="John" s=fr"Hello,{name}!YourfileislocatedatC:\Users\{name}\Documents\file.txt" print(s) 在这个例子中，fr告诉Python这是一个原始的格式化字符串，也就是说，字符串中的表达式会被求值，但是转义序列（如\n或...

定义函数参数 non-defaultargument应该在前 defmyfun(var1="var1",var2):   pass SyntaxError:non-defaultargumentfollowsdefaultargument 在Python中，函数定义的参数列表中，带有默认值的参数（默认参数）必须位于没有默认值的参数（非默认参数）之后。这是因为当函数被调用时，Python会按照参数在列表中的顺序将传入的值赋给相应的参数。如果默认参数在非默认参数之前，Python就无法确定如何将值赋给参数，从而导致SyntaxError:non-defaultargu...

df.columns.values <class'numpy.ndarray'>

defsave_sht(df,sht_name=None,path=None): ifnotpath: path=dic_config["test"]["path"] path=str(path) ifnotsht_name: sht_name="save_sht" sht_name=str(sht_name) bool_path=True if(pathin['None','nan'])or(notos.path.exists(path)): bool_path=False print(f"{path}pathdoesnotexist") ifbool_path: os.syste...