原文:《BI那点儿事》数据流转换——条件性拆分根据条件分割数据是一个在数据流中添加复杂逻辑的方法，它允许根据条件将数据输出到其他不同的路径中。例如，可以将TotalSugar<27.4406的输出到一个路径，TotalSugar>=27.4406的输出到另一个路径。如图。可以从上面的属性结构中拖放一个列或者代码段，然后根据逻辑重命名而不是使用默认值Case1，还可以编辑输出列的名字。《BI那点儿事》数据流转换——条件性拆分
系统 2019-08-12 01:32:16 2609
准备工作：到企业微信官网，注册一个企业；登录企业微信后台，创建一个“自建”应用，获取企业ID、agentid、secret这3个必要的参数；在企业微信的通讯录中，创建多个测试账号；在手机端安装“企业微信”APP，使用测试账号登录到企业微信，准备接收消息。程序代码：企业微信提供API开发接口，通过HTTPS的GET、POST方法与企业微信后台进行交互，完成获取令牌、发送数据、获取数据的操作。Python代码主要使用requests库，将企业微信API进行简单
系统 2019-09-27 17:56:29 2608
题目描述某人有8角的邮票5张，1元的邮票4张，1元8角的邮票6张，用这些邮票中的一张或若干张可以得到多少中不同的邮资？输入描述:无输出描述:输出一行，表示题目所求。本人解答：a=[8,10,18]b=[5,4,6]all=[]foriinrange(b[0]+1):forjinrange(b[1]+1):forzinrange(b[2]+1):all.append(a[0]*i+a[1]*j+a[2]*z)all_=[]forxinall:ifxnotin
系统 2019-09-27 17:55:32 2608
目录写在前面一：使用数据库的宏观过程二：数据库使用1、导入数据库模块2、打开数据库2.1、在硬盘上建立数据库2.2、在内存上建立数据库3、创建游标4、执行SQL语句4.1、创建表4.2、新增数据4.2、更新数据4.3、删除数据4.4、查询数据4.5、删除表5、查询并显示数据5.1、全部显示5.2、显示一条5.2、显示多条6、事务提交或回滚6.1、提交6.2、回滚7、关闭数据库连接和游标写在前面SQLite3数据库是一款非常小巧轻量级的嵌入式开源数据库软件，
系统 2019-09-27 17:55:21 2608
我们都知道，爬虫获取页面的响应之后，最关键的就是如何从繁杂的网页中把我们需要的数据提取出来，python从网页中提取数据的包很多，常用的解析模块有下面的几个：BeautifulSoupAPI简单但解析速度慢，不推荐使用lxml由C语言编写的xml解析库(libxm2),解析速度快但是API复杂Scrapy综合以上两者优势实现了自己的数据提取机制，被称为Selector选择器。它是由lxml库构建的，并简化了API，先通过XPath或者CSS选择器选中要提取
系统 2019-09-27 17:54:28 2608
目录：0引言1环境2需求分析3前置准备4抢红包流程回顾5代码梳理6后记0引言提到抢红包，就不得不提Xposed框架，它简直是个抢红包的神器，但使用Xposed框架有一个前提条件：手机需要root，对于苹果手机的话就需要越狱了。现在的手机想要root或越狱并不容易，同时这会对手机安全性带来一些风险，抢红包本身只是个娱乐活动，这样做就得不偿失了。为了自动抢红包，python能帮我们实现吗？答案是肯定的，本文就带大家一起探索下用Python如何实现自动抢红包。1
系统 2019-09-27 17:54:13 2608
在Python3中列表数据类型的内置方法里有三种方法可以删除列表的最后一个元素（我所知道的）：1、pop方法list=[1,2,3,4]list.pop()print(list)#[1,2,3]2、del方法list=[1,2,3,4]del(list[-1])print(list)#[1,2,3]3、切片list=[1,2,3,4]list=list[0:-1]print(list)#[1,2,3]总结：以上三种方法未在内存处理上进行测试，唯一区别，po
系统 2019-09-27 17:53:39 2608
看知乎的时候发现了一个“如何正确地吐槽”收藏夹，里面的一些神回复实在很搞笑，但是一页一页地看又有点麻烦，而且每次都要打开网页，于是想如果全部爬下来到一个文件里面，是不是看起来很爽，并且随时可以看到全部的，于是就开始动手了。工具1.Python2.72.BeautifulSoup分析网页我们先来看看知乎上该网页的情况网址：，容易看到，网址是有规律的，page慢慢递增，这样就能够实现全部爬取了。再来看一下我们要爬取的内容：我们要爬取两个内容：问题和回答，回答仅
系统 2019-09-27 17:53:19 2608
何为标准化：在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。几种标准化方法：归一化Ma
系统 2019-09-27 17:50:12 2608
seed()设置生成随机数用的整数起始值。调用任何其他random模块函数之前调用这个函数。语法以下是seed()方法的语法：seed([x])注意：此函数是无法直接访问的，所以需要导入seed模块，然后需要使用random静态对象来调用这个函数。参数x--这是下一个随机数的种子。如果省略，则需要系统时间，以产生下一个随机数。返回值此方法不返回任何值。例子下面的例子显示了seed()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimportrandomra
系统 2019-09-27 17:47:34 2608
