在学习Python的过程中，可能遇到这样的需求，想把配置或者数据保存在Excel表格中， 然后在程序运行的时候进行读取，这样就可以实现数据分离。那么可能就需要用到Openpyxl模块了。 除了Openpyxl模块，还可以用xlrd和xlwt对Excel文件进行操作， 只不过xlrd和xlwt是对xls格式的Excel进行操作，而openpyxl是对xlsx的格式进行操作。 ...
DOCX 文档是我们常用的文档格式， 作为一种重要的文字来源与输出格式，日常工作中会大量处理Docx格式的文档。 需要解析并处理几百个数量级的文件，手动的编写以及不能够满足项目需求， 与之对应的python库应运而生， 不用再手工编写，减少了许多重复性工作。 Word 软件作为一种文档处理工具，它实现的模型主要是对常见的文档格式， 包括报告、书籍，及简单的...
Python 相当于一个万能插线板，一切C，C++的成熟类库都可以进行包装， 这里简单介绍python图像处理的类库pillow，pillow其实只是一般的效果处理库， 对像素级的支持并不好，真正科学计算，当然要熟悉numpy，基本数组操作， 然后是scipy，里面封装了大量常用数学函数，也包括ndimage一个常规图像处理库， 之后是scikit-image，opencv等...
Python 提供了多个强大的库来处理PDF文档，包括读取、写入、编辑和提取内容等操作。 本章主要讲如何使用Python语言进行处理PDF文件。 PDF 是常用的文档格式，Python 的一些类库提供了大量的功能来进行处理。 要完成处理，需要一些类库来配合着解决。 下面将介绍几种常用的PDF处理方法和相应的Python库。 读取PDF内容： 包括使用PyPDF2和使用pdf...
Web 的应用触及到了我们身边的每一处地方，衣食住行哪个都离不开他，本章的内容会让大家更好的了解一个什么是web，都在哪里。 HTML 是一种文本标识语言，后来出现了 XML ，则将 HTML 认为是 XML 的一个子集。 这样，在程序处理中，一种模型则将其视为节点，而不是标签/属性。 Web 信息解析与处理是指从互联网上获取网页内容，并从中提取、分析和处理有价值信息的一系列...
Web 信息生成与发布是指通过自动化或半自动化方式创建内容并将其发布到网络平台的技术体系。 随着人工智能和自动化技术的发展，这项技术已成为内容生产、数字营销和企业信息化建设的重要支撑。 由于目前所见即所得类型的工具越来越多，使用也越来越方便， 所以制作网页已经变成了一件轻松的工作，不像以前要手工编写一行行的源代码那样。 一般初学者经过短暂的学习就可以学会制作网页，于是他们认为...
现如今邮件已经逐渐替代了书信传递，成为日常办公不可缺少的一部分。 在Python开发中，我们会利用POP3协议和SMTP协议借助python库来发送邮件， 要想发送邮件，需要拥有可以发送邮件的邮件服务器， 开启了邮件服务器功能的邮箱就可以向一个已存在的邮箱中发邮件了。 Python发送邮件需要用到python自带的两个模块，smtplib和email。 直接import导入，...
Python 多媒体文件处理是指利用 Python 编程语言及其丰富的生态系统对图像、音频、视频等多媒体文件进行创建、编辑、分析和转换的技术体系。 随着数字媒体内容的爆炸式增长，这些技术已成为现代应用开发的重要组成部分。 核心能力包括： 文件格式转换：在不同媒体格式间相互转换 内容编辑：裁剪、拼接、滤镜处理等操作 特征提取：从媒体文件中提取元数据和内容特征 批量处理：自动化...
Python 作为一门通用编程语言，除了能处理常见的数据格式外，还提供了各种杂项文件（Miscellaneous Files）的处理能力。 这类文件通常不属于标准的数据或多媒体格式，但在实际应用中经常遇到。 本章将包括如下内容： Python颜色打印 - 终端颜色 Python3解码utf-8 escape字符串 Rich：Python开发者的终端工具 Faker假数据生成...
Python提供了多种强大的文本处理工具，可以帮助开发者高效地进行各种文本格式化操作。 传统格式化方法： %操作符格式化：源自C语言的经典方式 str.format()方法：Python 2.6引入的更灵活方式 现代格式化技术： f-strings (Python 3.6+)：内联表达式的简洁语法 模板字符串：安全简单的字符串替换 专业级文本处理包括表格数据呈现、多语...
Python 提供了丰富的数据检索工具和方法，能够高效处理各类数据查询需求。 在基础层面，Python内置数据结构（列表、字典、集合）支持快速元素查找， 列表推导式和生成器表达式可实现灵活的内存数据过滤。对于结构化数据， Pandas库提供了强大的DataFrame查询能力，支持SQL-like语法和复杂条件筛选。 NumPy数组则优化了数值型数据的检索性能。 在数据库交互方...
数据库可能对普通用户来讲稍微专业了一点，但是不必担心，Python 已经有足够好的办法让用户方便使用数据库的功能。 SQLite是一个轻量级、无服务器的嵌入式关系型数据库引擎，完全兼容ACID特性。 作为Python标准库的一部分（sqlite3模块），它提供了一种零配置的数据库解决方案， 将整个数据库存储在单个磁盘文件中。SQLite支持标准SQL语法，包括表创建、数据插入...
为了方便学习Python语言，基于Jupyter技术栈搭建了在线计算环境。 用户使用时以网页形式打开，对照书中内容进行学习，在线编写代码和运行代码，代码的运行结果也会直接显示。如在编程过程中需要编写说明文档，可在同一个页面直接编写，便于作及时的说明和解释。
在数据科学、机器学习及深度学习的领域里，Jupyter是一个强大的工具，它集成了代码编写、可视化展示、文档记录等多种功能于一体，让科学计算变得既直观又高效。 随着数据科学和人工智能领域的不断发展，Jupyter 也在不断更新和完善其功能和性 能。 未来可以期待看到更多创新的特性和工具被加入到 Jupyter 中，从而进一步推动科学计算和数据分析的发展。