What Is ChatGPT Doing ... and Why Does It Work

當(dāng)python要做編碼轉(zhuǎn)換的時候，會借助于內(nèi)部的編碼

name：標(biāo)簽名搜索 attrs/class_：屬性/類名搜索 recursive：限定直接子節(jié)點 string：文檔字符串搜索

我們學(xué)習(xí)了正則表達式的相關(guān)用法，但是一旦正則寫的有問題，可能得到的就不是我們想要的結(jié)果了，而且對于一個網(wǎng)頁來說，都有一定的特殊的結(jié)構(gòu)和層級關(guān)系，而且很多標(biāo)簽都有 id 或 class 來對作區(qū)分，所以我們借助于它們的結(jié)構(gòu)和屬性來提取不也是可以的嗎？

前言：Pandas的數(shù)據(jù)操作中，最基本的就是操作的篩選了，但是對新學(xué)員來說的這又是一個難點，因為方法比較多，不容易記。在此總結(jié)一下pandas中的一些常用的數(shù)據(jù)篩選操作。

Python 是一門功能強大的編程語言，但在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)或復(fù)雜計算任務(wù)時，性能可能成為一個瓶頸。幸運的是，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)。