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PgSQL,全称为 PostgreSQL,是一款免费开源的关系型数据库 相比最流行的 Mysql 数据库,PgSQL 在可靠性、数据完整性、扩展性方面具有绝对的优势 本篇文章将聊聊如何使用 Python 操作 PgSQL 数据库

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数据处理主要是为了在完成数据清洗过程之后,对清洗过后的数据进行整理方便后期的数据汇总、统计等。主要内容有数据的合并、分组、排序等内容操作。

本文介绍了如何使用Python将原始边列表转换为邻接矩阵,并进行了一系列的扩展和优化,以满足不同场景下的需求。
在本月的TIOBE编程语言排行榜中,Python与去年同期相比上升了一个名次,战胜了Java,位列第2名!
在工业能源管理领域,“数据规模” 与 “处理时效” 始终是两大核心挑战。随着工业设备智能化升级,一个中型工厂的能源监测点可轻松突破 10 万级,大型园区或集团级场景下,千万级数据采集点(简称 “点表”) 已成为常态;而能源调度、成本核算、异常预警等

“语言本身可能不是瓶颈,而是外部系统的限制。”
自动化办公

**编者按**:本文节选自方巍著《Python数据挖掘与机器学习实战》一书中的部分章节。
SLS 对实时消费进行了功能升级,推出了 基于 SPL 的规则消费功能。在实时消费过程中,用户只需通过简单的 SPL 配置即可完成服务端的数据清洗和预处理操作。通过SPL消费可以将客户端复杂的业务逻辑“左移”到服务端,从而大幅降低了客户端的复杂性和计算开销。
Kafka是一个分布式的流数据平台,它可以快速地处理大量的实时数据。Python是一种广泛使用的编程语言,它具有易学易用、高效、灵活等特点。在Python中使用Kafka可以帮助我们更好地处理大量的数据。本文将介绍如何在Python中使用Kafka简单案例。

Python之父:退休生活太无聊了。

10 月 30 日,Python 之父 Guido 宣布退休,离开 Dropbox。他发推文说,“这件事感觉既苦涩又甜蜜:苦涩的是,我马上要离开 Dropbox,现在已经退休;甜蜜的是,在 Dropbox 做工程师期间,我学到很多,比如类型标注就来自这段经历。我会非常怀念在这里工作的日子。”

2018 到 2019 年,所有编程语言的流行度都在下滑,除了 Python。Python 为什么会变得越来越火?本文梳理了 Python 的发展史,试图揭示背后的秘密。
Hello大家好,我是“对比Excel”系列畅销书作者张俊红。

本案例通过Python科学计算和数据分析库的安装和基本使用,了解使用Python进行科学计算的基本方法。