學(xué)習(xí)完python的語法基礎(chǔ)，后面有高級的python語法，這部分是python獨(dú)有（或者說，非基本功能）的。比如python的lanbda表達(dá)式和python的三大推導(dǎo)式，這些高級語法在生產(chǎn)中是經(jīng)常遇到的。小編對這些高級用法進(jìn)行了總結(jié)，小伙伴們直接拿走不謝。

W3Cschool在線教程2021年8月熱門手冊排行榜出爐，排名前三的分別是Vant、Flask和Spring。 Vant：Vant 是有贊開源的一套基于 vue的 Mobile組件庫。通過 *Vant*,可以快速搭建出風(fēng)格統(tǒng)一的頁面,提升開發(fā)效率。Flask：Flask是一個使用 Python編寫的輕量級 Web應(yīng)用程序框架。Armin Ronacher帶領(lǐng)一個名為Pocco的國際Python愛好者團(tuán)隊開發(fā)了Flask。Spring：Spring 是于2003年興起的一個輕量級的Java開發(fā)框架，他解決

為何非程序員學(xué) Python 的越來越多了？他們可能并不是想去爬取一些網(wǎng)站的數(shù)據(jù)，而是在工作中碰到很多數(shù)據(jù)分析處理的問題，用 Python 就可以簡單高效地解決。本文就通過一個實(shí)際的例子來給大家展示一下 Python 是如何應(yīng)用于實(shí)際工作中高效解決復(fù)雜問題的。

在處理大量數(shù)據(jù)時，有必要將具有特征的空間壓縮為向量。一個例子是文本嵌入，它是幾乎所有 NLP 模型創(chuàng)建過程中不可或缺的一部分。不幸的是，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理這種類型的數(shù)據(jù)遠(yuǎn)非總是可能的——例如，原因可能是擬合或推理率低。

對于小公司而言，幾個人的工資條直接手動編輯發(fā)送即可，但對于比較大型的企業(yè)而言，成百上千人的工資使用手動編輯發(fā)送是不現(xiàn)實(shí)的（哪怕這樣的公司財務(wù)也不會少，但是多個財務(wù)浪費(fèi)的總時間還是很多的）。在學(xué)習(xí)python辦公自動化中或許沒有學(xué)到如何自動群發(fā)郵件。但是python中有郵箱模塊，只需要結(jié)合辦公自動化相關(guān)知識將excel中的工資明細(xì)提取出來，然后使用郵箱模塊進(jìn)行批量發(fā)送，就能實(shí)現(xiàn)一個簡單的python自動群發(fā)功能。那么python怎么使用郵箱模塊來實(shí)現(xiàn)上述效果呢？請繼續(xù)看下文。

創(chuàng)建賬號時系統(tǒng)給我們一個隨機(jī)密碼功能怎么做？在給出的詞語中如何進(jìn)行拼接成句子？如何在線獲取更多有趣的故事？

在機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練中，我們的統(tǒng)計結(jié)果最后是以classification_report的文本報告來展現(xiàn)的。我們要進(jìn)行數(shù)據(jù)的收集的話，最好的方式是將其輸出到csv文件中，小編在這里分享一個簡潔的方式：

在數(shù)據(jù)處理的時候很多情況并不能獲取到理想的沒有問題的數(shù)據(jù)，也就是說數(shù)據(jù)缺失是普遍存在的。在出具處理的時候我們通常要先對數(shù)據(jù)缺失進(jìn)行處理才能繼續(xù)下一步的操作，以pandas為例，pandas數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)缺失會將缺失部分填充為NaN，那么pandas NaN缺失值處理要如何進(jìn)行呢？接下來的這篇文章帶你了解。