Nohut Yemek Yaml định dạng Excel Github Python Github Code

"nohutyemekyaml định dạng excel và mã GitHubPython chi tiết" Chủ đề này mô tả cách sử dụng Python để xử lý tệp YAML và cách quản lý và chia sẻ mã với GitHub. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ khám phá cách nhập dữ liệu Excel vào Python và chia sẻ mã và cộng tác phát triển thông qua GitHub. Bài viết này dành cho người mới bắt đầu và nhà phát triển có một số kiến thức cơ bản về Python. 1. Tệp định dạng YAML và xử lý Python YAML (YetAnotherMarkupLanguage) là một tiêu chuẩn tuần tự hóa dữ liệu dễ đọc và dễ ghi. Nó rất phổ biến trong lĩnh vực tệp cấu hình, cơ sở mã và trao đổi dữ liệu. Làm việc với các tệp YAML trong Python rất trực quan và chúng ta cần sử dụng thư viện của bên thứ ba như PyYAML. Dưới đây là một ví dụ đơn giản về cách đọc và phân tích cú pháp tệp YAML. Đầu tiên, bạn cần cài đặt thư viện PyYAML. Bạn có thể cài đặt nó qua pip: ''Ầm ầm pipinstallpyyaml ``` Giả sử bạn có một tệp YAML có tên là 'config.yaml' có nội dung như sau: ''Yaml Ví dụ về tệp config.yaml Tên: Cấu hình ví dụ Phiên bản:1.0.0 dữ liệu: -Tên:Nohutyemek giá trị: Một trong những danh sách thực phẩm ``` Bạn có thể đọc và phân tích cú pháp tệp này bằng mã Python sau: ''Trăn nhập khẩu yaml withopen('config.yaml','r')asfile: data = yaml.safe_load (file) phân tích cú pháp nội dung của tệp YAML vào từ điển Python print(data) xuất ra cấu trúc từ điển dữ liệu phân tích cú pháp ``` Bằng cách này, bạn có thể dễ dàng sử dụng các tệp YAML trong Python để đọc, ghi và quản lý cấu hình dữ liệu. Ngoài ra, Python cũng có thể xử lý dữ liệu Excel thông qua thư viện 'gấu trúc' và rất thuận tiện để kết hợp với các thư viện xử lý dữ liệu khác như NumPy. Chi tiết về cách xử lý dữ liệu Excel được mô tả dưới đây. 2. Dữ liệu Excel được tích hợp với Python Thư viện gấu trúc thường được sử dụng để xử lý dữ liệu Excel bằng Python, đây là một công cụ xử lý và phân tích dữ liệu mạnh mẽ. Dưới đây là một ví dụ đơn giản về việc đọc tệp Excel bằng gấu trúc: Trước tiên, hãy đảm bảo rằng gấu trúc và thư viện openpyxl được cài đặt (để làm việc với các tệp Excel): ''Ầm ầm pipinstallpandasopenpyxl Sau đó, bạn có thể sử dụng mã sau để đọc tệp Excel và tải nội dung của nó vào một đối tượng DataFrame: ''Trăn Importpandasaspd Sử dụng gấu trúc để đọc tệp Excel, giả sử rằng tên tệp là example.xlsx, trang tính đầu tiên được đặt tên là Sheet1, cột đầu tiên là tên, cột thứ hai là tuổi, v.v., bạn có thể sửa đổi các tham số để thích ứng với các cấu trúc bảng khác nhau và đọc dữ liệu trong Excel vào DataFrame để phân tích và xử lý tiếp theo, như sau: Loại bảng được giả định là tệp Excel có tiêu đề bảng, được đặt cục bộ và bảng được đặt tên là Tên và tên trang tính trên trang tính và hai cột của pdDataFrame có thể dễ dàng xử lý trước dữ liệu bảng, sau đó tạo kết quả, sử dụng phương pháp tương tự như loại danh sách, bạn có thể dễ dàng nhận được nội dung tương ứng của mỗi bảng và các trường thu được thu được thông qua các chuỗi tương ứng với các hàng và cột được truyền vào và việc xử lý trường của một cột đơn giản hơn và nội dung trong toàn bộ trường được kiểm soát bằng cách lặp lại và thu được chỉ mục của loại nội dung cơ bản được đề cập trong toàn bộ trường, điều này làm chúng tôi hài lòng trong phân tích tiếp theoCó thể. Đây là một văn bản dài nhầm lẫn chỉ được sử dụng để hiển thị bố cục ngữ pháp; Ví dụ chính xác sẽ được hiển thị bên dưới) không thể được sử dụng trực tiếp để chèn mã đang chạy trực tiếp theo cách này. (Vui lòng dịch nội dung của văn bản thành mã thực, hoạt động phù hợp với đặc tả mã Python.) ","Bỏ qua cảnh báo")] phải là một nhận xét hoặc chú thích sai và không thể trực tiếp tạo ra một khối mã có thể chạy được. Ví dụ mã được sửa như sau:Ví dụ mã được sửa như sau: Giả sử chúng ta có một tệp Excel tên là example.xlsx với hai cột dữ liệu được đặt tên là tên và tuổi, chúng ta có thể đọc nó bằng mã sau: df = pd.read_excel ('example.xlsx', sheet_name = 'Tên trang tính', usecols = ['tên', Tại thời điểm này, chúng ta đã đọc dữ liệu của tên Trang tính và dữ liệu tương ứng với tên của cột tuổi được in ra dưới dạng DataFramedf mới và dữ liệu tương ứng có thể được xem bởi dfprintdf. Chia sẻ mã GitHub và mã phát triển cộng tác, thông qua chia sẻ GitHub, bạn có thể dễ dàng quản lý và cộng tác về tích hợp mã, gỡ lỗi, chia sẻ, xuất bản và tải xuống, chia sẻ chức năng hoàn chỉnh thông qua các thao tác đơn giản, xem phiên bản được chỉ định, tạo điều kiện truy xuất nguồn gốc và kiểm soát tốt hơn tiến độ dự án, hợp tác với nhóm, tạo điều kiện chia sẻ tinh thần nguồn mở, thúc đẩy sự thịnh vượng của cộng đồng và cộng đồng các nhà phát triển được tập hợp trên GitHub, bao gồm các dự án nguồn mở của các công ty lớn, hoạt động cơ bản rất đơn giản, thông qua việc thiết lập và chia sẻ kho, mã nguồn mới nhất được lưu trữ, tiến trình được thúc đẩy và thẻ nhận dạng nhà phát triển có thể được truy xuất và hiệu suất tiềm năng của công cụ được làm phong phú bằng cách áp dụng các mẫu tin nhắn, yêu cầu cài đặt giao thức cụ thể để duy trì sự phát triển và mã hóa thực tếNgoài vấn đề tham số lệnh điều khiển ban đầu đã được sử dụng trong mã, nếu bạn cần cộng tác giao diện thuận tiện hơn, chúng tôi có thể chọn khởi tạo trực tiếp một ứng dụng trên nền tảng công cụ để đạt được việc đóng gói giao diện được chỉ định, đồng thời làm tốt công việc quản lý và thu thập thông tin, ngoài ra, xem xét thẩm quyền cá nhân, trong quá trình hoạt động của chi nhánh để ngăn chặn việc xóa và sửa đổi dữ liệu ngẫu nhiên, vui lòng thêm các nhiệm vụ vào các nhánh tương ứng của họ để tránh những trở ngại tiếp theo do thay đổi thành viên phát triển và thống nhất định dạng nhận xét gửi tiêu chuẩn để tạo điều kiện thuận lợi cho việc xem và quản lý tiếp theo, sau đây sẽ là giới thiệu chi tiết về cách chia sẻ mã Python trên GitHub và phát triển hợp tác, trước tiênĐăng ký tài khoản GitHub và tạo một kho lưu trữ mới để lưu trữ dự án Python của bạn, mở terminal và thêm kết nối giữa kho lưu trữ cục bộ và kho lưu trữ từ xa, đồng thời gửi một số tệp khởi tạo, trình diễn sau rất đơn giản, sau khi một vài lệnh được thực thi, bạn có thể xem các tệp ngay bây giờ, chẳng hạn như đẩy vào kho lưu trữ từ xa, lệnh hoạt động là gitpushoriginmaster hoặc tải lên trực tiếp trên GitHub, bạn có thể đạt được chia sẻ mã, các chức năng khác cũng bao gồm hợp nhất các nhánh, giải quyết xung đột, v.v., bạn có thể hoạt động thông qua giao diện do GitHub 4 cung cấp、Tóm tắtBài viết này chi tiết cách sử dụng Python để xử lý các tệp định dạng YAML, cách kết hợp GitHub để quản lý và chia sẻ mã, cách nhập dữ liệu Excel vào Python và thông qua GitHub để chia sẻ mã và phát triển hợp tác, thông qua việc học và thực hành các công nghệ này, bạn sẽ có thể quản lý dữ liệu và mã dự án của mình hiệu quả hơn, nâng cao hiệu quả công việc và tận hưởng sự tiện lợi do cộng đồng nguồn mở mang lại, với sự tiến bộ không ngừng của công nghệ, các phương pháp này cũng sẽ tiếp tục được cập nhật và cải tiến, hãy tiếp tục chú ý đến những phát triển công nghệ mới nhất để duy trì tính cạnh tranh, trong thời đại bùng nổ thông tin này, chúng ta không chỉ cần thành thạo các kỹ năng lập trình cơ bản mà còn cần tiếp tục học hỏi và thích nghiPython có rất nhiều ứng dụng trong phân tích và xử lý dữ liệu, việc học những công nghệ này sẽ giúp bạn hoàn thành tốt hơn công việc hàng ngày, nâng cao tính chuyên nghiệp và đặt nền tảng vững chắc cho sự phát triển trong tương lai của bạnNhững kỹ năng này sẽ giúp ích rất nhiều cho bạn trong tương lai, hãy làm việc cùng nhau để trở thành một nhà phát triển tốt hơn, bằng cách học và thực hành các phương pháp này, bạn sẽ có thể quản lý dữ liệu và mã dự án của mình hiệu quả hơn, để hiệu quả hơn và tận hưởng sự tiện lợi của cộng đồng nguồn mở. " Trên đây là tất cả nội dung của bài viết này, tôi hy vọng bạn có thể hưởng lợi từ nó, nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào, vui lòng liên hệ với tôi hoặc để lại tin nhắn qua khu vực bình luận, tôi sẽ trả lời kịp thời, cảm ơn bạn một lần nữa đã đọc và ủng hộ, tôi chúc bạn một cuộc sống hạnh phúc, bài viết dài hoàn chỉnh kết thúc ở đây, nhưng vì lợi ích của độc giả, độc giả có câu hỏi đặc biệt có thể cần tóm tắt ngắn gọn toàn văn để tạo thành nhãn thư mục tóm tắt toàn văn, nếu tôi muốn viết nhãn thư mục tóm tắt toàn văn như thế này, nó có thể chứa các phần sau: 1. Giới thiệu kiến thức nền tảng và tổng quan nền tảng liên quan, bao gồm các khái niệm, phổ biến một số công cụ và thuật ngữ, 2, trình bày các yêu cầu về môi trường và các bước vận hành liên quan đến quy trình vận hành cụ thể, bao gồm các hoạt động GitHub, giới thiệu cách chia sẻ các dự án của riêng bạn trên GitHub và tận dụng kiểm soát phiên bản Git, 3. Tóm tắt kinh nghiệm và biện pháp phòng ngừa, 4. Hướng tới xu hướng phát triển trong tương lai và nhu cầu học hỏi không ngừng, 5. Kết luận: Cảm ơn bạn một lần nữa vì đã đọc và hiểu tóm tắt ở trên, và đây chỉ là một ví dụ cơ bản, bạn đọc có thể điều chỉnh và bổ sung các phần theo nội dung thực tế và nhu cầu cụ thể, đồng thời đề cương mục lục phong phú và toàn diện sẽ hữu ích hơn cho người đọc hiểu và tiếp thu nội dung bài viết