python封装一个 MySQL 连接类，继承自 MySQLConnector
在Python中，你可以创建一个MySQL连接类，通常会继承自`mysql-connector-python`库中的`mysql.connector.connection.MySQLConnection`基础类。封装这个类可以帮助管理数据库连接、执行查询以及关闭连接等操作。下面是一个简单的例子： import mysql.connector class MysqlDBConnection(mysql.conn...
Python基础篇、Python入门篇、Python数据类型、Python进制转换、Python函数、python时间、python运算符
Python语法简洁优雅；Al，大数据把Python推向巅峰，大环境决定了Python的前景，因此作为自己的第三语言，跟java一样可以跨平台、面向对象 Python 是一种脚本语言：顾名思义脚本语言需要有相应的脚本引擎才可以运行，脚本语言有很多种,所以不同的语言需要不同的解释器。比如c语言的Cpython，java的Jython 还有python的PyPy 默认情况下，Python 源码文件的编码是 UTF...
python学习7---多进程
间不干扰。 因为GIL锁的存在，对于CPU密集型任务（例如计算密集型操作），使用多进程可以提高程序的效率。 优点： 1.可以利用多核CPU，提高计算效率。 2.每个进程独立运行，安全性高。 二、使用 Python提供了multiprocessing模块来实现多进程。 注意： 1.multiprocessing.Process 用于创建进程。target参数指定了进程要执行的函数，args参数传递给该函数的参数...
计算机毕业设计选题推荐-旅游攻略平台-Java/Python项目实战
平台的应用将有助于提高旅游信息的获取效率，增强旅游体验，推动旅游业的创新发展 。同时，系统的推广应用也将为旅游行业的信息化和智能化发展提供支持，促进旅游经济的增长。 二、开发环境 开发语言：Java/Python数据库：MySQL系统架构：B/S后端：SpringBoot/SSM/Django/Flask前端：Vue 三、系统界面展示 旅游攻略平台界面展示： 管理员-旅游攻略管理： 管理员-旅游资讯管理： 用...
推荐一款Python开源移动应用安全测试分析工具！！！
今天给大家推荐一个安全测试相关的开源项目：nccgroup/house1、介绍它是一个由 NCC Group 开发的，一个基于Frida和Python编写的动态运行时移动应用分析工具包，提供了基于 Frida 的 Web GUI 界面，旨在简化动态函数挂钩的过程，让研究人员能够更轻松地评估 Android 应用的安全性。由于集成了Frida，提供了代码注入功能，允许实时修改运行中的应用行为。项目地址：...
算法设计 - 归并排序（Java & JS & Python & C & C++）
= [1, 3, 5, 7, 9, 2, 4, 6, 8]，我们该如何将这个数组变的有序呢？ 其实这个问题就是下面这道题的变种： LeetCode - 88 合并两个有序数组（Java & JS & Python & C & C++）-CSDN博客https://fcqian.blog.csdn.net/article/details/141188181?spm=1001.2014.3001.5502因此，参...
计算机毕业设计选题推荐-办公用品管理系统-Java/Python项目实战
供了新的研究思路，即如何利用信息技术优化办公用品管理流程。从实际角度来看，办公用品管理系统的应用将显著提高办公用品管理的效率和质量，降低运营成本，提升企业竞争力 。 二、开发环境 开发语言：Java/Python数据库：MySQL系统架构：B/S后端：SpringBoot/SSM/Django/Flask前端：Vue 三、系统界面展示 办公用品管理系统界面展示： 管理员-办公用品管理： 管理员-申领用品审核：...
Python酷库之旅-第三方库Pandas(082)
目录 一、用法精讲 341、pandas.Series.str.startswith方法 341-1、语法 341-2、参数 341-3、功能 341-4、返回值 341-5、说明 341-6、用法 341-6-1、数据准备 341-6-2、代码示例 341-6-3、结果输出 342、pandas.Series.str.strip方法 342-1、语法 342-2、参数 342-3、功能 342-4、返回值 ...
基于Python的机器学习系列（3）：随机梯度下降与小批量梯度下降
LFlow服务： docker compose up 这将会构建一个MLFlow服务，你可以通过http://localhost:5000进行访问。 接下来，我们将使用Python代码来演示随机梯度下降和小批量梯度下降的实际应用。 import numpy as npfrom sklearn.datasets import load_diabetesfrom sklearn...
基于Python的机器学习系列（1）：交叉验证
在我们前面的数据科学系列文章中，我们通过两个案例研究（回归和分类）对数据分析和建模进行了详细探讨。在这些基础上，本系列将深入探讨机器学习中的各种技术和方法，旨在帮助读者掌握更复杂的机器学习模型及其应用。 本系列的第一篇文章将重点介绍交叉验证，这是一种用于模型评估和优化的重要技术。通过交叉验证，我们可以更准确地评估模型的性能，并有效避免过拟合和欠拟合问题。 交叉验证概述 ...