python operator 多属性排序_Python之路200个小例子网页版,真诚奉献,从一而终!...

历史两个月,利用所有业余时间,与朋友一起搜集、创作Python小例子,截止目前已超过200个例子,全新整合汇总为九大章节:

感受Python之美 | 一、Python基础 | 二、Python字符串和正则| 三、Python文件、日期和多线程| 四、Python三大利器| 五、Python绘图| 六、Python之坑| 七、Python第三方包| 八、机器学习和深度学必知算法| 九、Python实战

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  • 前言

  • Python之路

    • 1 简洁之美

    • 2 Python绘图

    • 3 Python动画

    • 4 Python数据分析

    • 5 Python机器学习

    • 6 Python-GUI

  • 一、Python基础

    • 1 求绝对值

    • 2 元素都为真

    • 3 元素至少一个为真

    • 4 ascii展示对象

    • 5 十转二

    • 6 十转八

    • 7 十转十六

    • 8 判断是真是假

    • 9 字符串转字节

    • 10 转为字符串

    • 11 是否可调用

    • 12 十转ASCII

    • 13 ASCII转十

    • 14 静态方法

    • 15 执行字符串表示的代码

    • 16 创建复数

    • 17 动态删除属性

    • 18 转为字典

    • 19 一键查看对象所有方法

    • 20 取商和余数

    • 21 枚举对象

    • 22 计算表达式

    • 23 查看变量所占字节数

    • 24 过滤器

    • 25 转为浮点类型

    • 26 字符串格式化

    • 27 冻结集合

    • 28 动态获取对象属性

    • 29 对象是否有这个属性

    • 30 返回对象的哈希值

    • 31 一键帮助

    • 32 对象门牌号

    • 33 获取用户输入

    • 34 转为整型

    • 35 isinstance

    • 36 父子关系鉴定

    • 37 创建迭代器类型

    • 38 所有对象之根

    • 45 打开文件

    • 40 次幂

    • 41 打印

    • 42 创建属性的两种方式

    • 43 创建range序列

    • 50 反向迭代器

    • 45 四舍五入

    • 46 转为集合类型

    • 47 转为切片对象

    • 48 拿来就用的排序函数

    • 49 求和函数

    • 50 转元组

    • 51 查看对象类型

    • 52 聚合迭代器

    • 53 nonlocal用于内嵌函数中

    • 54 global 声明全局变量

    • 55 链式比较

    • 56 不用else和if实现计算器

    • 57 链式操作

    • 58 交换两元素

    • 59 去最求平均

    • 60 打印99乘法表

    • 61 全展开

    • 62 列表等分

    • 63 列表压缩

    • 64 更长列表

    • 65 求众数

    • 66 多表之最

    • 67 列表查重

    • 68 列表反转

    • 69 浮点数等差数列

    • 70 按条件分组

    • 71 map实现向量运算

    • 72 值最大的字典

    • 73 合并两个字典

    • 74 topn字典

    • 75 异位词

    • 76 逻辑上合并字典

    • 77 命名元组提高可读性

    • 78 样本抽样

    • 79 重洗数据集

    • 80 10个均匀分布的坐标点

    • 81 10个高斯分布的坐标点

    • 82 chain高效串联多个容器对象

    • 83 操作函数对象

    • 84 生成逆序序列

    • 85 函数的五类参数使用例子

    • 86 使用slice对象

  • 二、Python字符串和正则

    • 1 反转字符串

    • 2 字符串切片操作

    • 3 join串联字符串

    • 4 字符串的字节长度

    • 5 查找第一个匹配串

    • 6 查找所有1的索引

    • 7 \d 匹配数字[0-9]

    • 8 匹配浮点数和整数

    • 9 ^匹配字符串的开头

    • 10 re.I 忽略大小写

    • 11 理解compile的作用

    • 12 使用()捕获单词,不想带空格

    • 13 split分割单词

    • 14 match从字符串开始位置匹配

    • 15 替换匹配的子串

    • 16 贪心捕获

    • 17 非贪心捕获

    • 18 常用元字符总结

    • 19 常用通用字符总结

    • 20 爬取百度首页标题

    • 21 批量转化为驼峰格式(Camel)

    • 22 密码安全检查

  • 三、Python文件和日期

    • 1 获取后缀名

    • 2 文件读操作

    • 3 文件写操作

    • 4 路径中的文件名

    • 5 批量修改文件后缀

    • 6 xls批量转换成xlsx

    • 7 定制文件不同行

    • 8 获取指定后缀名的文件

    • 12 年的日历图

    • 13 判断是否为闰年

    • 14 月的日历图

    • 15 月有几天

    • 16 月第一天

    • 17 月最后一天

    • 18 获取当前时间

    • 19 字符时间转时间

    • 20 时间转字符时间

  • 四、Python多线程

    • 1 默认启动主线程

    • 2 创建线程

    • 3 交替获得CPU时间片

    • 4 多线程抢夺同一个变量

    • 5 代码稍作改动,叫问题暴露出来

    • 6 加上一把锁,避免以上情况出现

  • 五、Python三大利器

    • 1 寻找第n次出现位置

    • 2 斐波那契数列前n项

    • 3 找出所有重复元素

    • 4 联合统计次数

    • 5 groupby单字段分组

    • 6 itemgetter和key函数

    • 7 groupby多字段分组

    • 8 sum函数计算和聚合同时做

    • 9 list分组(生成器版)

    • 10 列表全展开(生成器版)

    • 11 测试函数运行时间的装饰器

    • 12 统计异常出现次数和时间的装饰器

    • 13 测试运行时长的装饰器

    • 14 装饰器通俗理解

    • 15 定制递减迭代器

  • 六、Python绘图

    • 1 turtle绘制奥运五环图

    • 2 turtle绘制漫天雪花

    • 3 wordcloud词云图

    • 4 plotly画柱状图和折线图

    • 5 seaborn热力图

    • 6 matplotlib折线图

    • 7 matplotlib散点图

    • 8 matplotlib柱状图

    • 9 matplotlib等高线图

    • 10 imshow图

    • 11 pyecharts绘制仪表盘

    • 12 pyecharts漏斗图

    • 13 pyecharts日历图

    • 14 pyecharts绘制graph图

    • 15 pyecharts水球图

    • 16 pyecharts饼图

    • 17 pyecharts极坐标图

    • 18 pyecharts词云图

    • 19 pyecharts系列柱状图

    • 20 pyecharts热力图

    • 21 matplotlib绘制动画

  • 七、 Python之坑

    • 1 含单个元素的元组

    • 2 默认参数设为空

    • 3 共享变量未绑定之坑

    • 4 lambda自由参数之坑

    • 5 各种参数使用之坑

    • 6 列表删除之坑

    • 7 列表快速复制之坑

    • 8 字符串驻留

    • 9 相同值的不可变对象

    • 10 对象销毁顺序

    • 11 充分认识for

    • 12 认识执行时机

  • 八、 Python第三方包

    • 1 一行代码优化输出的异常信息

    • 2 两行代码实现旋转和缩放图像

  • 九、 机器学习和深度学必知算法

    • 1 领略算法魅力

    • 2 排序算法的动画展示

    • 3 先拿冒泡实验

    • 4 快速排序

    • 5 选择排序

    • 6 堆排序

    • 7 综合

    • 8 优化算法

    • 9 仅含等式约束

    • 10 找找感觉

    • 11 梯度下降

    • 12 约束面的法向

    • 13 大胆猜想

    • 14 完全解码拉格朗日乘数法

    • 15 均匀分布

    • 16 二项分布

    • 17 高斯分布

    • 18 beta分布

  • 十、Python实战

    • 1 环境搭建

    • 2 自动群发邮件

    • 3 二分搜索

    • 4 爬取天气数据并解析温度值

    • 5 制作小而美的计算器

  • 关于

这是一个阶段,又是全新冲刺的另一个起点,我不会停下脚步,愿你同我一道,继续跟随《Python小例子》,走向下一个阶段,翻开人生下一个新篇章!

如果觉得Python小例子对你有用,我们真诚希望你能分享或在看,让更多人看到,或许他们也能从中受益...

一帮一,一带一,把爱传承。


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