引言数据争吵是将原始数据转化为可分析的、有价值信息的过程。它包含数据清洗、结构化和增强等步骤，为后续分析奠定坚实基础。什么是数据争吵？数据争吵，也称数据清洗或数据准备，是指将原始数据转换为结构化格式的过程。它主要包括以下几个方面：数据清洗:清除数据集中的重复项、处理缺失值并纠正错误。数据转换:更改数据格式、进行标准化和编码。数据集成:将来自不同来源的数据整合到统一视图中。数据增强:向数据集中添加新的相关信息。数据争吵的重要性原始数据通常不完整、不一致且非结构化。缺乏有效

抽象：->抽象用于隐藏用户的内部功能。->用户仅与该函数的基本实现进行交互，但内部工作已隐藏。->用户熟悉“函数的作用”，但他们不知道“它的作用”。->抽象是使用摘要类和摘要方法实现的，abc（抽象基类）模块提供。>一个抽象类是无法实例化的类（即，您无法创建它的对象）。抽象方法不应给出车身。>示例：1fromabcimport*classdemo(abc):@abstractmethoddef

酝酿已久的想法终于付诸行动！一直以来，我都在思考如何创作出有价值、受人欢迎的内容。现在，我决定将部分精力投入到记录工作历程、分享个人兴趣和规划未来方向的博客中。我是一名来自拉丁美洲的软件工程专业学生，即将迎来第五个学期。近期目标是为家人设计和部署一些实用网站，并创建个人博客。此外，我还计划深入学习Python，探索机器学习的应用，希望以此提升现有工作（运营管理）的效率，并为未来转型至IT相关领域做好准备。长远目标是创作属于自己的书籍。

>我当前正在使用seleniumbase进行python中的web自动化，但是，有时我会收到“未创建的会话”错误：>test16.py-selenium.common.exceptions.sessionnotcreatedexception:message:sessionnotcreated:cannotconnecttochromeat12...例如，在此代码块中：fromseleniumbaseimportBaseCaseBaseCase.mai

为何选择LambdaRIC？LambdaRIC提供诸多优势，尤其在处理大型部署方面：Docker镜像支持更大规模部署(最大10GB)：非常适合包含大量资源，例如OPA策略、大型代码库(而非简单的zip文件)，并能实现更有效的资源管理。其优化的层管理和缓存机制进一步提升了效率。标准化环境：开发和生产环境保持一致，简化CI/CD流程，并提供统一的测试环境。同一容器可在本地和Lambda环境中运行。高度自定义：支持自定义运行时配置，方便集

构造函数：构造函数是一个唯一的函数，当创建一个类的对象时，它会自动调用。>->创建时，它用于初始化它们。->构造方法命名为__init__（）self关键字：->用来表示当前对象>示例：1classemployee:def__init__(self,name,qual,department,year):self.empname=nameself.dept=departme

从零构建FastAPI应用：我的HNGStage0项目实战各位后端开发者们，大家好！本文记录了我完成HNGStage0项目的历程，一个使用FastAPI构建的简单API。这个API实现了三个功能：返回我的注册邮箱、显示当前UTC时间（ISO8601格式）以及提供项目GitHub仓库链接。项目目标：任务很明确：创建一个公共API，返回包含以下信息的JSON数据包：邮箱地址（我的HNG注册邮箱）当前UTC时间项目GitHub仓库链接我选择了Python和FastAPI，因为

LeapCell：PythonWeb托管、异步任务和Redis的最佳无服务器平台本文探讨PythonWeb应用中ASGI协议与Uvicorn服务器的关系。初学者常疑惑为何FastAPI开发需要Uvicorn，本文将解答此疑问。Uvicorn的作用以下是一个简单的HTTP请求示例，使用Uvicorn运行：importjsondefconvert_bytes_to_str(data):ifisinstance(data,bytes):

利用AI编码代理gitauto自动生成单元测试单元测试的重要性毋庸置疑，但繁重的开发任务常常使它被搁置。本文介绍如何利用AI编码代理gitauto，将单元测试的编写自动化，从而提升代码质量，同时不影响主要开发进度。挑战与初次尝试以services/github/branch_manager.py文件为例，该文件负责GitHub分支操作，但缺乏单元测试。我们尝试仅用标题“将单元测试添加到services/github/branch_manager.py”作为任务提交给gitauto。令人惊喜

>随着数据科学和云计算的这种融合，印度的企业和组织正在改变其处理数据的方法。效率，可伸缩性和成本效益从未超过需求，并且在这两种技术的这项革命的最前沿。从初创企业到庞大企业的数据驱动的决策变得更加容易，并且在云计算和数据科学的力量的帮助下更容易访问。随着数据呈指数增长，组织越来越多地转向云平台来存储，处理和分析大型数据集。数据科学是关于从复杂数据中发现见解的全部依赖于云计算基础架构来处理大规模数据处理，机器学习模型培训和实时分析。数据科学与云计算之间的这种协同作用对各个行业产生了重大影响，这对于那些希望

构建你自己的ChatGPT：一次使用SpraTlit和AnthropicAPI的AI开发之旅你是否曾经想过构建你自己的ChatGPT版本会是什么样子？我做到了，并且很高兴分享我使用SpraTlit和AnthropicAPI构建一个简单但功能强大的对话式AI应用程序的历程。这个项目不仅是一次极好的学习体验，也证明了AI开发的便捷性。让我带你一起回顾整个过程，包括挑战和构建这个应用程序的兴奋！目标：一个简洁强大的聊天机器人目标很明确：创建一个轻量级、用户友好的聊天机器人，能够处理各种查询，从休闲对话

最近，我完成了Codecademy计算机科学101课程中的一个Python项目：一个简单的Hangman（猜字游戏）。虽然是入门级项目，但它让我很好地练习了代码构建、用户输入处理和游戏逻辑管理。游戏规则遵循经典Hangman：程序从预定义词库中随机选择一个单词；玩家逐个猜测字母；猜对则显示字母；猜错则损失一条命；玩家猜对单词或用完生命则游戏结束。我使用了HangmanGame类来管理游戏逻辑，并单独创建了一个WordBank类来根据难度选择单词。一个挑战在于将最初的脚本重构为基于类的结构。起初，所有代

给我买咖啡☕*备忘录：我的帖子解释了牛津iiitpet（）。>fivecrop（）可以将图像裁剪成5个部分（左上角，右上，左下，右下和中心），如下所示：*备忘录：>初始化的第一个参数是大小（必需类型：int或tuple/list/list（int）或size（））：*备忘录：是[高度，宽度]。>必须是1个<=x。元组/列表必须是具有1或2个元素的1d。单个值（int或tuple/list（int））是指[size，size]。第一个参数是i

我创建了一个工具，将我的每日Bluesky帖子数量可视化到Pixela图表中。源代码已上传至GitHub。我的帐户图表如下所示：如您所见，我的Bluesky发帖习惯呈现出明显的间歇性，通常只在有空闲时间时才会发帖。此工具有助于直观地展现这一模式。工作原理该工具通过BlueskyAPI每日统计发帖数量，然后使用POST请求将数据发送到Pixela。具体的实现细节请参考GitHub上的源代码，代码量较小，易于理解。值得一提的是，Bluesky和Pixela的API都非常简洁易

例外处理->例外是一个异常事件，发生在程序执行过程中，并突然停止程序（立即）>->异常处理允许响应错误，而不是崩溃运行程序。语法：>try:#codethatmightraiseanexceptionexceptsomeexception:#codetohandletheexceptionelse:#codetorunifno