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python去重新上映_python去重的方法(2024年11月抢先看)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：导读更新日期：2024-11-27

python去重

11月24日起，7周Python进阶指南如果你从11月24号开始学习Python，以下是一个有效的学习规划，帮助你在短时间内快速提升：一、Python入门学习第1周：基础认知（4小时），搭建编程环境，学习print输出、变量设置、数据输入和条件语句。第2周：深入基础（5小时），了解列表、for循环、while循环、函数编写和模块导入。第3周：简易编程实践（5小时），实现两变量值互换、摄氏度与华氏度转换、数字各位数求和、素数判断、随机数生成以及列表去重等操作。第4周：中级编程练习（6小时），包括字符串反转（回文检测）、最大公约数计算、有序数组合并、猜数字游戏与年龄计算等任务。第5周：数据结构探究（6小时），学习栈、队列、字典、元组、树与链表。第6周：面向对象编程（OOP）研习（6小时），掌握对象、类、方法与构造函数概念以及OOP中的继承机制。第7周：算法初涉（6小时），学习搜索、排序算法，掌握递归函数用法与时间复杂度分析。二、软件开发进阶第1周：IDE精通（5小时），选择一款适合大型项目开发的IDE并深入熟悉。第2周：Github探索（6小时），在Github平台上创建代码仓库，学会代码提交（Commit）、变更查看（Diff）与上推（Push）操作。第3周：简易计算器项目（4小时），借助Tkinter库开发一个简单计算器。第4-6周：个人项目攻坚（每日5小时），确定个人项目并全力完成。第7周：项目托管部署（5小时），掌握服务器与hosting服务使用方法，在Heroku平台设置并部署已开发应用。三、迈向专业程序员之路第1周：数据库基石（6小时），学习基本SQL查询（如创建表、数据选择、Where条件查询、数据更新）、SQL函数（Avg、Max、Count）、关系数据库规范化原理以及内连接、外连接操作。第2周：Python与数据库交互（5小时），借助如SQLite或pandas等数据库框架，实现数据库连接，在多表中创建并插入数据，以及数据读取操作。第3周：API调用学习（5小时），了解JSON数据格式、微服务架构以及Rest API应用。第4周：Numpy熟悉（4小时），深入掌握Numpy库的使用。第5-6周：作品集网站构建（5小时），运用Django框架搭建作品集网站，并对Flask框架有所了解。通过这个规划，你可以逐步掌握Python的基础知识，进行实践编程，最终成为一名专业的程序员。加油！𐟒ꀀ

𐟓Š 自动从多个工作簿中提取数据的方法昨天我尝试了多种方法，从使用VBA在Excel中打开CSV文件进行数据提取，到使用Python处理数据，再到利用Power Query合并多个工作簿。最终，我发现Power Query是一个非常高效的方法。首先，我将所有364个CSV文件通过Power Query合并到一个工作簿中，这个过程虽然有点卡，但最终成功地将所有数据加载到工作表中。然后，我使用了unique函数去重，结合filter和index函数，最终通过sum函数求和，得出了所需的结果。具体步骤如下：打开Power Query，选择“合并查询”。选择“导入数据”，然后选择所有CSV文件。使用unique函数去重，确保每个文件名都是唯一的。使用filter函数过滤出需要的数据。使用index函数提取特定行的数据。最后，使用sum函数对数据进行求和。这种方法不仅高效，而且避免了手动打开每个CSV文件和手动输入数据的繁琐。希望这个小技巧能帮助到有相同需求的小伙伴们！𐟒ꀀ

斯坦福新库！简化字符串比在自然语言处理的应用中，字符串比较是一个常见的任务。无论是计算语言相关性、人名去重，还是生物信息学中的基因序列比较，都可以归结为字符串比较的问题。最近，斯坦福NLP推出了一个名为string2string的Python库，该库集成了各种常见的字符串比较方法。这些方法包括传统的Jaccard相似度、编辑距离和KMP算法，以及一些先进的方法，如BERTScore和BARTScore。此外，该库还提供了一些可视化的工具，方便用户使用。通过使用这个库，可以大大减少重复造轮子的工作量，提高开发效率。

𐟒𛥈学编程必备：10个基础代码练习𐟓– 让我们一起从基础开始，逐步掌握编程的精髓！以下是10个简单而实用的Python代码练习，帮助你快速入门编程。计算平均值 𐟓Š 编写一个函数，计算列表中元素的平均值。例如：`calculate_average([12, 34, 56, 78, 90])` 判断素数 𐟔 编写一个函数，判断一个数字是否为素数。例如：`is_prime(17)` 翻转字符串 𐟔„ 编写一个函数，将字符串翻转。例如：`reverse_string("He1lo, World!")` 计算阶乘 𐟔⊠ 编写一个函数，计算一个数字的阶乘。例如：`factorial(5)` 查找最大值和最小值 𐟎 编写一个函数，查找列表中的最大值和最小值。例如：`find_min_max([34, 12, 78, 45, 90])` 判断回文数 𐟔„ 编写一个函数，判断一个字符串是否为回文数。例如：`is_palindrome("leve")` 列表去重 𐟗‘️ 编写一个函数，去除列表中的重复元素。例如：`remove_duplicates([5, 2, 7, 5, 9, 2, 3])` 判断子串 𐟔 编写一个函数，判断一个字符串是否为另一个字符串的子串。例如：`is_substring("world", "Hel1o, World!")` 字符串反转 𐟔„ 编写一个函数，反转一个字符串。例如：`reverse_string("python is fun")` 字典操作 𐟓š 演示字典的添加、修改和查找操作。例如：`student = {"name": "Alice", "age": 20, "grade": "A"}`，然后添加、修改和查找字典中的值。通过这些简单的练习，你可以逐步掌握Python编程的基础知识，为进一步的学习打下坚实的基础。加油！𐟒ꀀ

小学语文听写高效方法，家长必看！ 𐟎’ 在数字化时代，传统的学习工具已经不再适用。家长拿着语文课本念着课后三表听写，不仅费时费力，还容易让家长情绪失控。而且，课后三表的生字只要求写字表会写，识字表和听写表则要求会写，这会导致重复听写，浪费时间。 𐟓š 词语表3-12册累计只有大约2200个词语，而课文课后习题、语文园地、资料袋、日积月累等文章中还有很多隐藏词语，1-12册累计有现代汉语词典第七版的词条10195个（使用python分词提取去重计算得出）。孩子并不是每个汉字会写，词语就自动会写了，听写时容易写错的都是同音字辨析和词语理解问题导致的错误。 𐟓𑠦œ‰些家长会用一些小程序来听写，但小程序本身无法提供间隔复习功能。因此，我建议使用Anki软件和杭爸制作的生字听写牌组和词语听写牌组。所有生字和词语都按照1-12册课文出现顺序编排，可以用来假期提前预习，也可以同步课内适度超前练习。 𐟔„ 听写过程中，如果孩子遇到不理解的字词，可以看字词的词典注释和例句，听写过程中完整复习字词的音、形、义和应用。 𐟓 如何听写：不要在听写前抄写，也不要临时突击复习。要在毫无准备情况下听写，标记出写错的字词，说明这些字词没有进入到长期记忆。即便是有些会的字词，也要间隔一定时间再次听写，避免漏网之鱼。合理安排听写计划。如果学前识字超前学校学习生字的进度，那就可以在假期提前听写下学期的生字，标记出来后定期听写。如果孩子识字并不超前，建议家长利用假期先把前几册的生字识字查漏补缺，然后把几册的生字听写一遍，查漏补缺，假期过个两三轮。然后同步学校进度进行该学期的生字听写。 𐟓š 通过这些方法，家长可以帮助孩子更高效地进行语文听写，提升学习效率。

毕业生如何自己搞定八爪鱼爬虫？最近捣鼓了三天，每个目标账号只能爬取18条帖子，真是让人头疼。原本打算花钱找人用Python代爬，结果对方说我的数据量太大，价格高得吓人（具体多少就不提了...反正我当时直接震惊，决心自己解决这个问题）。最后，我在𐟍 上找到了解决方法：滚动网页-全局-滚动到底部-循环次数根据情况自己设置-𐟟㰟Ÿ㦻š动时循环列表不自动去重。这个方法真的有效，虽然刚开始有点麻烦，但最终还是搞定了。希望大家也能找到适合自己的方法，加油！

大数据与人工智能实习心得分享𐟓Š𐟒ኰŸŽ“ 随着科技的飞速发展，大数据与人工智能已经成为当今时代的热门话题。在这个数据驱动的时代，掌握这些技术的人才备受青睐。为了将所学理论知识与实践相结合，我选择了在一家领先的人工智能与大数据公司实习。 𐟔 实习背景与目的我的实习目的是通过实践，全面了解和掌握大数据与人工智能的核心知识和技能。包括数据预处理、机器学习模型训练与优化、大数据平台应用与开发等方面。我希望通过这次实习，不断提升自己的编程能力和解决问题的能力，为未来的职业发展做好充分准备。 𐟒𜠥𙠥†…容与过程在实习的第一天，我就被分配到了公司的数据科学团队。我的工作包括数据预处理与清洗、机器学习模型训练与优化以及大数据平台应用与开发。 𐟔砦•𐦍„处理与清洗面对庞大的数据集，我意识到数据的质量对于后续的分析和建模至关重要。因此，我利用Python中的pandas库，对数据进行了细致的处理，包括数据筛选、去重、缺失值填充以及异常值处理等。这个过程不仅让我对数据处理流程有了更深入的了解，也锻炼了我的编程能力和数据敏感度。 𐟓ˆ 机器学习模型训练与优化在这个阶段，我学习了多种分类和回归算法，并尝试将它们应用到实际问题中。我使用scikit-learn库构建和训练模型，通过交叉验证和网格搜索等方法，不断调整模型的参数，以达到最优的预测效果。这个过程充满了挑战，但每当我看到模型在测试集上取得更好的预测结果时，我都感到无比的兴奋和满足。 𐟏�䧦•𐦍𓥏𐥺”用与开发在这里，我学习了Hadoop和Spark等大数据处理框架，并了解了它们的工作原理和应用场景。我参与了数据仓库的建设和ETL流程的设计与实施，学会了如何使用这些框架对海量数据进行高效处理和分析。这个过程让我对大数据有了更深刻的认识，也让我意识到了大数据技术在现代社会中的重要性。 𐟤 团队协作与沟通除了技术层面的学习与实践，我还注重与团队成员的沟通和协作。在实习期间，我积极参与团队讨论和会议，与团队成员共同解决问题。我们互相学习、互相帮助，共同完成了多个项目任务。在这个过程中，我不仅学会了如何与不同背景的人进行有效沟通，还学会了如何在团队中发挥自己的作用并推动项目的进展。 𐟎‰ 实习收获与体会经过这次深入的人工智能与大数据实习，我获得了丰富的知识和宝贵的经验。首先，在技术上，我收获了扎实的人工智能与大数据处理能力。通过亲手参与数据预处理、模型训练与优化以及大数据平台应用与开发等实际工作，我深入了解了这些技术的核心原理和应用方法。其次，在实践能力上，我得到了极大的锻炼。通过不断尝试、调整和优化，我逐渐找到了解决问题的方法，并成功完成了任务。此外，我还收获了团队协作能力。在实习期间，我与团队成员紧密合作，共同完成了多个项目任务。我们通过定期的项目会议和代码审查，及时发现问题并进行改进。这些团队协作能力将对我未来的职业发展产生积极的影响。 𐟌Ÿ 总结与展望总的来说，这次实习让我收获颇丰。我不仅掌握了人工智能与大数据技术的核心知识和技能，还锻炼了自己的实践能力和团队协作能力。同时，我也深刻体会到了这一领域的魅力和价值。我相信，在未来的学习和工作中，我将继续努力学习、不断进步，为人工智能与大数据领域的发展贡献自己的力量。

软件测试必备：面试常见问题与答案最近面试了几家软件测试公司，发现很多HR问的问题都差不多，甚至感觉他们用的是同一套模板。为了帮助大家更好地准备面试，我特意整理了一些常见问题及其答案，供大家参考。软件测试基础 𐟓š 介绍一下你最近的项目？你在这个项目中的工作职责是什么？软件项目的测试流程是怎样的？黑盒测试与白盒测试的区别是什么？黑盒测试常见的设计方法有哪些？ APP测试和WEB测试的区别是什么？你是如何做APP的兼容性测试的？怎样的测试用例才能算优秀的测试用例？如何精准地定位前后端BUG？你发现一个BUG，开发认为不是一个BUG，怎么办？性能测试 𐟚€ 什么是性能测试、负载测试和压力测试？性能测试指标有哪些，怎么制定？如何分析性能测试需求和设计性能测试方案？简单描述下性能测试基本流程。吞吐量是什么意思？吞吐量与响应时间的关系是什么？性能测试的准入与通过标准是什么？如何找出项目性能瓶颈？如何设计性能测试场景？用户面临常见的性能问题有哪些？自动化测试 𐟤– 请描述一下自动化测试流程。你是如何做接口自动化测试的？简单介绍一下Requets库。具体说一说Unittest测试框架。具体说一说Pytest测试框架。 Unittest与Pytest测试框架的区别是什么？接口自动化如何做接口关联测试？谈谈你对PO模式的理解。做Web自动化如何处理验证码？显示等待与隐式等待的区别是什么？抓取不到元素可能是什么原因？具体聊一聊自动化测试的作用。 Python编程 𐟐 Python的模块、类、函数、变量的命名规范是什么？什么是面向对象？说一说5个Python标准库。 Python如何实现列表去重？ Python如何对列表数据排序？ Python如何操作文件？ Python随机生成有效电话号码的实现思路是什么？ Python随机生成字符串的实现思路是什么？如何在一个函数内部修改全局变量？ Python的列表和集合的区别是什么？ Python如何连接数据库？ Python的函数，有不确定的参数如何处理？接口测试 𐟔犨ﴤ𘀤𘋈TTP和HTTPS协议的区别。说一下GET和POST请求的区别。说一下Cookie和Session的区别。说一说常见的请求返回状态码。接口测试用例和普通测试用例的区别是什么？如果没有接口文档，如何做接口测试？都用过哪些接口测试工具？你们之前项目需要写接口测试用例吗？详说JMeter的察看结果树。详说JMeter的聚合报告。具体说一下JMeter是如何做接口测试的。具体说一下Postman是如何做接口测试的。说一下JMeter与Postman的区别。解释什么是取样器，你都用过哪些取样器？说一下什么是接口断言。你都用过哪些JMeter断言？说一说JMeter如何实现接口上下游。说一说Postman如何实现接口上下游。在做接口测试时，都碰到过什么样的BUG？ Linux操作系统 𐟖寸什么是Linux操作系统？如何创建一个文件？如何创建一个文件目录？如何删除一个目录及其所有文件？使用什么命令查看ip地址？如何重命名一个文件？什么是ROOT账户？在a目录下找出大小超过1MB的文件。在a目录中找出带有test的文件。在Linux下如何查看隐藏文件？如何查看Linux磁盘空间使用情况？详细说一说V命令。如何查看一个文件的权限？如何给一个文件赋予权限？赋权命令Chmod777，三个数字分别代表什么意思？在Linux下如何解压缩？如何查看JAVA进程，并关闭进程？如何搭建JDK环境？如何搭建Tomcat环境？如何搭建MySQL环境？ MySQL数据库 𐟓Š CHAR和VARCHAR的区别是什么？ Drop、Delete与Truncate的区别是什么？ MySQL外连接与内连接的区别是什么？如何显示前5行的数据？ MySQL如何进行排序？ MySQL如何分组查询？ WHERE与HAVING的区别是什么？ MySQL常用的聚合函数有哪些？ MySQL服务默认端口号是多少，如何修改？说一说数据库事务的四大特性。说一说数据库的索引。哪些操作会导致索引失效？如何分析一条SQL语句是否使用了索引？有使用过存储过程吗？懂MySQL中的慢查询吗？

面试中被问到不会的技能？机智回应！在面试中，难免会遇到一些自己不熟悉的技能问题。比如，面试官突然问你是否会用 Python 做数据清洗，而你对此并不擅长。这时候，直接说“不会”可不是个好选择。下面我教你几招，既能展示你的学习能力，又能表现出你的积极态度。策略一：展示你的相关技能和经验 𐟓Š 你可以这样说： “虽然我目前还没有用 Python 专门做过数据清洗，但我对于数据分析的基本流程非常熟悉。我之前用 R 或 Excel 进行数据清理，积累了不少经验。我了解数据清洗的核心步骤，比如处理缺失值、标准化数据格式、去重等。我相信这些技能可以让我迅速上手用 Python 来进行数据清洗。” 这样的回答，既显示了你对数据清洗的基础知识，又表明你有将已有技能应用到新工具的能力。策略二：展示你的自学能力 𐟓š 你也可以尝试这样回答： “虽然我目前没有用 Python 进行数据清洗的直接经验，但我已经学习了 Python 的基础，并且非常擅长自学。我最近在网上学习了 pandas、NumPy 之类的库，掌握了 dropna()、fillna() 等方法处理缺失值，或用正则表达式清理文本。我很有信心在短时间内掌握数据清洗的具体操作。” 这样的回答，突出了你的快速学习能力，并展示了你对 Python 和数据清洗的基本工具有一定了解，表明你能够在短时间内胜任任务。小结 𐟎通过以上的回答方式，你可以既不否定自己，也能给面试官一种你有学习和适应能力的印象。同时，强调你对这份工作的热情和渴望，这不仅展示了你的自信和责任心，还让面试官觉得你是一个积极向上的学习型员工。希望这些小技巧能帮到你，让你在面试中更加自信和从容！𐟒ꀀ

Power BI是微软官方推出的可视化数据探索和交互式报告工具，它能实现数据分析的所有流程，包括对数据的获取、清洗、建模和可视化展示，从而来帮助个人或企业来对数据进行分析，用数据驱动业务，做出正确的决策。Power BI在推出后的短时间内就受到众多企业的青睐和广泛使用，未来掌握Power BI工具的应用、借助其对企业数据进行分析、找寻企业运营中的问题，从而辅助管理层进行决策将成为职场人士的必备技能。 Power BI的应用场景有很多，比如： 1.有大量重复性的手工整理数据工作：定期从系统抓取数据，需要对格式做重复性修改(改格式、分列、去重、合并等)；数据量较大（超百万行数据），Excel崩溃和卡顿；多个数据源手工复制粘贴来合并，多表数据合并到一张表中。 2.周期性报告的需求多变：时间、产品、渠道、地域等维度变化导致报告重做；定期地按周、月、季度制作KPI和仪表板展示数据。 3.需要用数据可视化来讲故事：Excel图形无法满足需求；修改坐标、颜色、数据标签工作耗时；需要交互式多角度分析；希望别人在手机或平板电脑上也可以阅读。如何提升方面提升的知识与能力？建议以下方向： 1 轻松一点、完美呈现-Excel VBA高效办公 2 Python数据分析与数据挖掘实战 3 当“喉舌”遇上自媒体—互联网下的企业内刊和自媒体管理 4 固定资产管理培训 5 现代企业档案管理全流程专业规范与业务实操实务 6 公文总动员—常用公文的写作技巧 7 Excel达人之高效数据分析 8 PPT达人之工作汇报完美呈现 9 Word达人之高效排版与应用 10 WPS职场高效办公指南 11 Office三剑客轻松解决办公杂症 12 高效运用Excel，商务办公“快准全” 13 轻松玩转Excel函数，高效进行商业数据处理 14 小白变专家——PPT实战设计指南 15 速成工作型PPT，为展示锦上添花 16 自助服务——Power BI大数据可视化解决方案 17 Xmind思维导图 18 融会贯通——高效职场办公软件课程 19 有理有数-大数据时代Excel数据分析运用 20 Excel2010公式与函数实战应用 21 Illustrator各种插图的绘制技巧 22 PPT精美制作高效演示#企业培训# 以上均为内训课题。来源：智朔咨询（公众号：智朔咨询）编辑：小智星

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