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上次我们讨论了ChatGPT在辅助编程学习上的一些用法:
如何用ChatGPT学Python
既然ChatGPT可以理解并生成代码,那么自然而然,它的作用不仅仅是帮助学习代码,同样也可以直接用在实际的软件开发当中。
对于网页上的数据采集及处理是Python的常见应用场景之一。我们来看下ChatGPT是不是也能完成这样的任务。
假设我们现在需要抓取并整理某个网页上的表格数据:
https://python666.cn/static/score.html
我们直接来问问ChatGPT,能不能给个抓取的代码:
ChatGPT给了我们一份代码,但很遗憾,把这个代码复制到编辑器中运行后,生成的Excel是空的。
简单调试后发现,原来是因为页面上的表头元素用的是
标签
而ChatGPT因为没有获知具体的页面代码信息,直接当做
标签来处理,所以没采集到表头信息。
这种情况下,我们可以手动对代码做一些修改。
或者,我们点击回答下方的“Regenerate response”,让它重新回答一次试试:
这次ChatGPT给出的代码比之前简洁:
import pandas as pd
# 读取网页上的表格
url = 'https://python666.cn/static/score.html'
tables = pd.read_html(url)
# 假设目标表格是第一个表格
table = tables[0]
# 将表格保存为Excel文件
output_file = 'table.xlsx'
table.to_excel(output_file, index=False)
print(f"表格已保存为 {output_file}")
运行后,成功得到了我们要的结果:
顺利拿到数据后,我们再进一步,让ChatGPT来对数据进行排序。当然,在排序前,我们需要告诉它关于表格内容的必要信息:
代码:
import pandas as pd
# 读取网页上的表格
url = 'https://python666.cn/static/score.html'
tables = pd.read_html(url)
# 假设目标表格是第一个表格
table = tables[0]
# 将缺失值替换为0
table.fillna(0, inplace=True)
# 计算每个学生的均分
table['均分'] = table.mean(axis=1)
# 按均分降序排序
table.sort_values(by='均分', ascending=False, inplace=True)
# 将表格保存为Excel文件
output_file = 'sorted_table.xlsx'
table.to_excel(output_file, index=False)
print(f"按均分排序后的表格已保存为 {output_file}")
这次,ChatGPT完美实现了我们提出的需求:
可以看出,虽然ChatGPT很强大,但并不能保证每次生成的代码都是完美,仍然可能需要引导它修正或人工干预。
但即便如此,它也已经算得上一个十分得力的编程助手,可以大大提高开发效率。尤其像数据处理这种场景,以往开发时常常需要查找各种函数及其参数的使用方法。现在有了ChatGPT,只要准确描述数据格式及需求,就可以立刻得到相应的处理代码,非常的方便。
我现在做数据分析已经快离不开它了。
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本书力求做到浅显易懂,让完全没有编程经验的零基础“小白”也能学会Python。内容从环境搭建这种最基础的步骤开始讲起,逐渐深入到常见的实际应用当中。在讲解知识点的同时配有相应的代码示例,让读者可以边学边练加深理解。
全书涵盖Python环境搭建、基础语法、常见数据类型、实用模块、正则表达式、面向对象编程、多任务编程等知识点。另外还提供了爬虫、GUI、游戏三个实战项目。
书中还创新地使用 ChatGPT 作为编程学习的辅助,带领读者探索AI时代下学习编程的新模式。
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You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
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You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
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[一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
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关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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