K60 Pro官方停產(chǎn) 第三方瞬間漲價(jià)
雖然沒(méi)有官方宣布，但Redmi的一些高管也已經(jīng)透露了，Redmi K60 Pro已經(jīng)停產(chǎn)且不會(huì)補(bǔ)貨，這一切都是為了即將到來(lái)的K60 Ultra鋪路，屬于廠家的正常操作。但有意思的是該機(jī)在停產(chǎn)之后
Python是一種廣泛使用的高級(jí)編程語(yǔ)言，擁有豐富的生態(tài)系統(tǒng)和龐大的開發(fā)社區(qū)。在這個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中，有許多優(yōu)秀的Python庫(kù)，它們?yōu)殚_發(fā)者提供了豐富的功能和工具，極大地簡(jiǎn)化了開發(fā)過(guò)程。在本文中，筆者將介紹5個(gè)堪稱瑰寶級(jí)的Python庫(kù)，這些庫(kù)在不同領(lǐng)域都有著卓越的表現(xiàn)，無(wú)論你是初學(xué)者還是經(jīng)驗(yàn)豐富的開發(fā)者，都值得收藏和掌握。
CleverCSV是一個(gè)非常實(shí)用的Python庫(kù)，用于處理CSV文件。它具有智能解析、錯(cuò)誤修復(fù)和數(shù)據(jù)清洗等功能，能夠解決常見的CSV文件處理問(wèn)題。下面是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例代碼，展示如何使用CleverCSV修復(fù)csv文件中的錯(cuò)誤。
import clevercsv# 加載CSV文件reader = clevercsv.Reader('example.csv', max_rows_to_skip=1)# 讀取第一行（包含標(biāo)題）header = next(reader)# 獲取列名column_names = header[1:]# 將列名添加到數(shù)據(jù)中for row in reader: # 移除額外的引號(hào) row = [row[0].strip()] + [row[i].strip() for i in range(1, len(row))] # 添加缺失的引號(hào) row = ['"' + col + '"' for col in row] # 獲取當(dāng)前行的數(shù)據(jù) data = list(row) # 打印當(dāng)前行的數(shù)據(jù) print(data)
SciencePlots是一款用于科學(xué)繪圖的Python工具包。當(dāng)我們看學(xué)術(shù)期刊、論文時(shí)會(huì)看到各種各樣高大上的圖形。會(huì)好奇，這么好看的圖到底怎么畫的？是不是很困難？的確，現(xiàn)在很多Python繪圖工具只是關(guān)注圖形所表達(dá)的數(shù)據(jù)信息，而忽略了樣式。SciencePlots則彌補(bǔ)了這片空白，它是一款專門針對(duì)各種學(xué)術(shù)論文的科學(xué)繪圖工具，例如，science、ieee等。
drawdata是一個(gè)用于在 Jupyter Notebook 中繪制數(shù)據(jù)集的Python庫(kù)。它提供了一種方便的方式來(lái)可視化數(shù)據(jù)，幫助你更好地理解數(shù)據(jù)分布、特征關(guān)系以及其他數(shù)據(jù)特性。在機(jī)器學(xué)習(xí)教學(xué)和實(shí)踐中，這是一個(gè)非常有用的工具。
使用drawdata庫(kù)，你可以輕松地在 Jupyter Notebook 中創(chuàng)建各種圖表，如散點(diǎn)圖、線圖、柱狀圖等。這有助于你在探索數(shù)據(jù)時(shí)直觀地展示數(shù)據(jù)，以便進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征選擇和模型評(píng)估。
KnockKnock是一個(gè)便捷的Python庫(kù)，可以幫助你在訓(xùn)練完成或崩潰時(shí)收到通知。它提供了簡(jiǎn)單的接口，通過(guò)幾行代碼即可設(shè)置不同的通知方式，使你能夠及時(shí)了解訓(xùn)練進(jìn)度和狀態(tài)。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：
from knockknock import email_sender# 設(shè)置郵件發(fā)送的配置信息email_config = { "email_address": "your_email@example.com", "password": "your_email_password", "smtp_server": "smtp.example.com", "smtp_port": 587, "receiver_email": "receiver_email@example.com"}@email_sender(**email_config)def train_model(): # 訓(xùn)練模型的代碼 # ...# 調(diào)用訓(xùn)練函數(shù)train_model()在這個(gè)示例中，通過(guò)裝飾train_model函數(shù)，使用提供的郵件配置信息設(shè)置了郵件發(fā)送功能。當(dāng)訓(xùn)練完成或崩潰時(shí)，將通過(guò)電子郵件發(fā)送通知。
multipledispatch 是一個(gè)Python庫(kù)，用于實(shí)現(xiàn)多分派（Multiple Dispatch）的方法重載。它允許根據(jù)函數(shù)參數(shù)的類型來(lái)選擇調(diào)用不同的函數(shù)實(shí)現(xiàn)。
在Python中，通常情況下，函數(shù)的重載是根據(jù)函數(shù)名和參數(shù)個(gè)數(shù)來(lái)確定的。但是，當(dāng)函數(shù)的參數(shù)個(gè)數(shù)相同但類型不同時(shí)，傳統(tǒng)的函數(shù)重載機(jī)制無(wú)法進(jìn)行區(qū)分。這時(shí)，multipledispatch 就提供了一種解決方案。示例如下：
from multipledispatch import dispatch@dispatch(int, int)def add(x, y): return x + y@dispatch(str, str)def add(x, y): return x + yprint(add(1, 2)) # 輸出：3print(add("Hello, ", "World!")) # 輸出：Hello, World!在這個(gè)示例中，定義了兩個(gè)名為 add 的函數(shù)，分別接受兩個(gè)整數(shù)參數(shù)和兩個(gè)字符串參數(shù)。通過(guò)使用 @dispatch 裝飾器，可以根據(jù)傳入?yún)?shù)的類型來(lái)選擇調(diào)用不同的函數(shù)實(shí)現(xiàn)。
pampy是一個(gè)簡(jiǎn)潔而強(qiáng)大的模式匹配庫(kù)，用于在Python中進(jìn)行模式匹配和解構(gòu)賦值。在傳統(tǒng)的編程中，我們通常使用一系列的 if-elif-else 語(yǔ)句來(lái)進(jìn)行條件判斷和處理不同的情況。而 pampy 提供了一種更簡(jiǎn)潔、更可讀的方式來(lái)處理這些情況。示例如下：
from pampy import match, _def process_data(data): result = match(data, 0, "Zero", 1, "One", int, "Other integer", list, "List", str, lambda s: f"String: {s}", _, "Other" ) return resultprint(process_data(0)) # 輸出：Zeroprint(process_data(1)) # 輸出：Oneprint(process_data(42)) # 輸出：Other integerprint(process_data([1, 2, 3])) # 輸出：Listprint(process_data("Hello")) # 輸出：String: Helloprint(process_data(True)) # 輸出：Other在這個(gè)示例中，定義了一個(gè) process_data 函數(shù)，用于根據(jù)不同的輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。使用pampy的match函數(shù)，對(duì)輸入的數(shù)據(jù)進(jìn)行模式匹配，并且根據(jù)匹配到的模式進(jìn)行相應(yīng)的處理。
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