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polars中的选择器及聚合操作
数据筛选是做数据分析时必不可少的常用操作polars通过一个Selectors类来实现常用的数据筛选，我们称之为选择器通过polars.selectors包中个多种函数可以创建不同功能的Selectors选择器首先需要引入该包官方建议是将包重命名为cs，你也可以重命名为任意名称或直接使用 import polars.selectors as cs 后续使用cs.func_name()的方式来调用该包中的各种函数创建不同功能的Selectors选择器 选择器的逻辑运算 & ：逻辑与，例 A & B | ：逻辑或，例 A | B ~ ：逻辑非，例 ~A - ：差集， 例 ...
2024-10-22 -
pyside程序的初始化及全局设置
Application类用于初始化应用及对应用进行全局设置，且必须在创建与用户界面相关的任何其他对象之前创建它任何Qt应用程序只能有一个Application对象 QtCore.QCoreApplication --> QtGui.QGuiApplication --> QtWidgets.QApplication 其中在使用过程中的常量均由QtCore模块的Qt模块定义，我们下面的Qt开头的常量均由该模块定义关键字参数 QtCore.QCoreApplication applicationName str，程序名称，默认为可执行文件名 applicationVersion s...
2024-09-24 -
pyside简介及打包
Qt是使用C++语言开发的跨平台用户图形界面应用程序开发框架Qt的python移植主要有PySide和PyQt两个库 许可证：PyQt使用GPL和商业许可证，GPL版本要求开源，如果要闭源需要购买商业许可证 PySide使用LGPL，允许在闭源项目中使用而无需购买商业许可证 开发者：PyQt由Riverbank Computing开发和维护 PySide由Qt公司开发和维护，为Qt官方的一部分 API兼容性：两者的API非常相似，但在某些细节上可能有所不同 基于许可证的不同和开发者的不同，我们选择pyside进行学习当前pyside的最新版本是pyside...
2024-09-19 -
polars简介及数据类型
Polars是一个基于Rust语言开发的高性能数据处理和分析库，它的设计哲学主要围绕着性能优化、内存效率和易用性展开，旨在为Python开发人员提供可扩展且高效的数据处理框架，是非常流行的pandas库的替代品Polars的主要优势 性能与内存效率：利用Rust的高性能特性，如零成本抽象和系统级内存管理，实现了数据处理的高速执行和低内存占用。能够在保持快速响应的同时，处理比其自身内存更大的数据集 易用性：Polars提供了友好的API接口，尽量与pandas的接口兼容，使其易于学习和使用，让用户快速适应Polars并利用他们现有的知识 懒惰计算：Polars采用了懒惰计算策略，涉及检...
2024-07-26 -
playwright中的请求或响应拦截
通过路由功能可以实现请求或响应拦截设置路由页面路由：page.route(url,handler)浏览器上下文路由：browser_context.route(url,handler)页面路由优先级高于浏览器上下文路由当有多个路由匹配同一个请求时，将按照与注册相反的顺序运行，即后注册的路由优先级更高正常情况下，一次请求只会匹配一个路由，如果某个路由处理了请求，则不会再匹配其他路由，除非该路由调用了 route.fallback()方法参数 url表示需要拦截的请求完整url 可以为字符串，验证请求的URL是为指定字符串，区分大小写 page.route("https://www....
2024-05-08