本篇文章给大家谈谈python做学习笔记，以及Python做笔记软件对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。
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Python学习笔记:如何将字典快速插入数据库
1、数据库本身是不支持字典类型的（已知的绝大多数） 我以往的做法有两种： 把字典或者json格式数据作为字符串（string）直接插入，读取的时候再转换为字典。
2、方法：del dict2[name]#删除键为“name”的条目。
3、创建字典 字典由键和对应值成对组成。字典也被称作关联数组或哈希表。
4、【相关学习推荐：python教程】在实际数据分析过程中，我们分析用Python来处理数据（海量的数据），我们都是把这个数据转换为Python的对象的，比如最为常见的字典。
5、有些数据库可以直接存键值对，比如redis.mysql的话可以考虑列表用特殊字符分隔，保存最后的字符串。但损失性能和不符合数据库范式。
Python笔记:Python装饰器
装饰器其实也就是一个函数，一个用来包装函数的函数，返回一个修改之后的函数对象。经常被用于有切面需求的场景，较为经典的有插入日志、性能测试、事务处理等。
顺序从里到外：test_decorator（hello world） 执行顺序和装饰的过程相反。
Numba JTI编译器因将这一概念提到Python中而闻名，可以非常轻松地调用此装饰器，并立即提高代码的性能。Numba包提供了JIT装饰器，它使运行更密集的软件变得更加容易，而不必进入C。
我们希望被装饰后的函数名字还是函数本身，那要怎么实现呢？很简单，只需要引入functools.wraps即可，如下代码就会输出‘sum’了：看完后是不是觉得python装饰器很简单，只要了解它的本质，怎么写都行，有好多种玩法呢。
直接导入原函数所在的模块，然后直接调用原函数。但这种方法可能会导致命名冲突，如果装饰器和原函数同名，那么直接调用原函数会导致运行装饰器。使用exec（）函数动态执行原函数。
Python数据分析笔记#8.2.2 索引上的合并
Python基础知识：作为入门数据分析的工具，首先需要掌握Python的基本语法和数据结构，如变量、列表、字典、循环和条件语句等。这些基础知识是后续数据分析的基石。
dict（字典）可能是Python内建数据结构中最重要的，它更为常用的名字是 哈希表 或者 关联数组 。 字典是键值对***，其中键和值都是Python对象。
可以成为数据科学和基于web的分析产品生成的通用语言 不用说，它也有一些缺点：它是一种解释语言而不是编译语言——因此可能会占用更多的CPU时间。但是，考虑到节省了[_a***_]的时间（由于易于学习），它仍然是一个不错的选择。
即新用户、活跃用户、回流用户、流失用户。通过下面的数据***表即可得到每个用户每个月的购买情况，从而进行转化分析。
数据分析进阶 推荐一本书《利用Python进行数据分析》就够了，这本书在豆瓣评分是5分。有能力的尽量看英文版，技术书翻译过来味道都变了。
Python笔记:命令行参数解析
1、命令行运行：可以看到传入的参数通过sys.argv来获取，它就是一个参数列表。python的getopt与C语言的的getopt（）函数类似。相比于sys模块，支持长参数和短参数，并对参数解析赋值。
2、一种是用模块argparse来实现，这是标准库中推荐的命令行解析模块。引入模块语句是import argparse。
3、解析参数需要使用 ArgumentParser 实例的 parse_args 方法，此方法返回一个 NameSpace 对象；可以通过访问 NameSpace 对象属性的方式获取参数值。
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