無效數(shù)據(jù)是指不符合數(shù)據(jù)收集目的或數(shù)據(jù)收集標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可能來自于不準(zhǔn)確的測量、缺失值、錯(cuò)誤標(biāo)注、虛假的數(shù)據(jù)源或其他問題。無效數(shù)據(jù)可能會對數(shù)據(jù)分析結(jié)果產(chǎn)生誤導(dǎo)，因此需要在數(shù)據(jù)分析之前進(jìn)行過濾和處理。

由于字典屬于可變序列，所以我們可以任意操作字典中的鍵值對（key-value）。Python 中，常見的字典操作有以下幾種： 向現(xiàn)有字典中添加新的鍵值對。 修改現(xiàn)有字典中的鍵值對。 從現(xiàn)有字典中刪除指定的鍵值對。 判斷現(xiàn)有字典中是否存在指定的鍵值對

Fitz庫是一個(gè)Python圖像處理庫，主要用于打開、編輯和保存PDF、TIFF和JPEG格式的圖像。它可以幫助用戶讀取和寫入PDF文件，提取PDF頁面以及在頁面上進(jìn)行標(biāo)記和注釋。此外，F(xiàn)itz庫還提供了一些圖像處理功能，如旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放、調(diào)整亮度、對比度和色彩平衡等。這些功能使得Fitz庫成為一個(gè)非常實(shí)用的圖像處理工具。

今天跟大家介紹一下 python 當(dāng)中星號（*）的一些用法 首先大家最常見的就是在 python 中 * 是乘法運(yùn)算符，實(shí)現(xiàn)乘法

在認(rèn)識類之前，我們需要理解面向?qū)ο笏枷牒兔嫦蜻^程思想。 面向過程思想：要擁有一間房屋，面向過程像是自己來修蓋房屋，如果需要經(jīng)過選址、購買材料、砌墻、裝修等步驟，面向過程編程，就相當(dāng)于自己個(gè)人來負(fù)責(zé)這些事情，需要考慮屋子選在什么地方修建，要哪些材料，怎么砌墻，怎么裝修等。每一步都需要自己來考慮，然后按照步驟一步一步實(shí)施。

本著 「路漫漫其修遠(yuǎn)兮, 吾將上下而求索」 的精神。終于要開始深入研究 Python 中 asyncio 的源碼實(shí)現(xiàn)啦。 本文章可能篇幅較長，因?yàn)槭侵鹦蟹治?asyncio 的實(shí)現(xiàn)，也需要讀者具有一定的 asyncio 編碼經(jīng)驗(yàn)和功底，推薦剛開始踏上 Python 異步編程之旅的朋友們可以先從官方文檔入手，由淺入深步步為營。 若在讀的你對此感興趣，那么很開心能與你分享我的學(xué)習(xí)成果。 本次源碼分析將在 Python 3.11.3 的版本上進(jìn)行探索。

隨著不斷給類添加功能，文件可能變得很長，即便妥善地使用了繼承亦是如此，為遵循Python的總體理念，應(yīng)讓文件盡可能簡潔。為在這方面提供幫助，Python允許將類存儲在模塊中，然后在主程序中導(dǎo)入所需的模塊

CentOS7虛擬機(jī)沒有音頻設(shè)備，可以通過set_null_snd_dev來避免pjsua模塊報(bào)錯(cuò)。

Python 是一門功能強(qiáng)大的編程語言，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或復(fù)雜計(jì)算任務(wù)時(shí)，性能可能成為一個(gè)瓶頸。幸運(yùn)的是，Python 提供了多種方法來提升性能，其中之一是利用并行處理來加速循環(huán)操作。本文將介紹如何使用并行處理技術(shù)來優(yōu)化 for 循環(huán)，從而提高 Python 程序的執(zhí)行速度。我們將討論并行處理的概念、常用的并行處理庫以及示例代碼來演示如何應(yīng)用并行處理來加速 for 循環(huán)。

requests 模塊是寫python腳本使用頻率最高的模塊之一。很多人寫python第一個(gè)使用的模塊就是requests，因?yàn)樗梢宰鼍W(wǎng)絡(luò)爬蟲。不僅寫爬蟲方便，在日常的開發(fā)中更是少不了requests的使用。如調(diào)用后端接口，上傳文件，查詢數(shù)據(jù)庫等。本篇詳細(xì)介紹requests的使用。