python%的用法？

一、python%的用法？

在Python中，百分号符号（%）是一个运算符，用于格式化字符串和进行字符串插值。以下是%运算符的一些用法：

字符串插值：可以使用%运算符将变量插入到字符串中。例如：

name = 'Alice'

age = 25

print('My name is %s and I am %d years old.' % (name, age))

这将输出：My name is Alice and I am 25 years old.

在这个例子中，%s和%d是占位符，分别代表字符串和整数变量。这些占位符被替换为变量name和age的值。

格式化字符串：可以使用%运算符来格式化字符串。例如：

x = 3.1415926

print('%.2f' % x)

这将输出：3.14

在这个例子中，%.2f是一个格式化字符串，表示保留小数点后两位。%运算符将x变量插入到这个字符串中，并根据格式化字符串的指示将其格式化。

字典插值：可以使用%运算符将字典中的值插入到字符串中。例如：

person = {'name': 'Bob', 'age': 30}

print('My name is %(name)s and I am %(age)d years old.' % person)

这将输出：My name is Bob and I am 30 years old.

在这个例子中，%(name)s和%(age)d是字典占位符，分别代表字符串和整数变量。%运算符将person字典插入到这个字符串中，并根据占位符的指示将其格式化。

以上是%运算符的一些用法。需要注意的是，虽然%运算符在Python中仍然可用，但在Python 3.x中已经有了更好的格式化字符串的方式，即使用f-strings。

二、python用法？

一、 变量类型

1、 变量赋值

Python中的变量赋值不需要类型声明，每个变量在使用前都必须赋值，变量赋值之后才会被创建。使用等号进行变量的赋值。

2、 多个变量赋值

为多个变量赋值时或进行列表内数据的交换时，可以使用这样的赋值方式。

3、 标准数据类型

在内存中存储的数据可以有多种类型。python定义了一些标准类型，用于存储各种类型的数据。下面列举了几种数据类型：

A、 数字

数字数据类型用于存储数值，数字类型是不可变数据类型。Python支持3种不同的数字类型：

int：通常被称为整型，不带小数，正负整数都可以，注意python3没有python2的Long类型。

float：浮点型由整数部分与小数部分组成，浮点型可以用科学计数法表示。

complex：复数可以由实部和虚部构成。

B、 字符串

字符串是python中最常用的数据类型，是不可变数据类型，可以使用单引号或双引号包住来表示。支持切片操作。

C、 列表

列表是python中的基础数据类型，是可变数据类型，使用方括号将元素包裹，使用逗号将元素分割。支持切片操作。

Python的列表生成式是一个非常方便的用法。

D、 元组

Python 的元组与列表类似，不同之处在于元组的元素不能修改。元组是不可变数据类型。支持切片操作。

E、 字典

字典是python中唯一的映射类型，采用键值对的方式储存数据，字典的键必须是不可变数据类型。

总结一下：

不可变数据类型：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址也会发生改变，对于这种数据类型，就称不可变数据类型。

可变数据类型：当该数据类型的对应变量的值发生了改变，那么它对应的内存地址不发生改变，对于这种数据类型，就称可变数据类型。

二、 迭代器与生成器

A、 迭代器

迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。

两种方法创建一个迭代器对象：1、对于可迭代对象(列表、字符串、元组)，使用iter()方法进行将一个可迭代数据类型用于创建迭代器。2、使用“元组生成式”，创建可迭代对象。

两种方法返回迭代器中的元素：1、next()方法，每次调用依次返回迭代器中的元素。如果迭代器中没有元素，会报错。2、使用for循环取出元素。

B、 生成器

在Python中，使用了yield的函数被称为生成器。简单点理解生成器就是一个迭代器。

在调用生成器运行的过程中，每次遇到 yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息，返回yield的值,并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。

同样，生成器也可以使用for循环进行调用。

三、 条件语句

Python条件语句是通过一条或多条语句的执行结果(True或者False)来决定执行的代码块。

Python中用elif代替了else if，所以if语句的关键字为：if–elif–else。其中if和elif后面要跟上条件，如果满足条件执行代码块，执行代码；如果都不满足，执行else后的代码块。

四、 循环语句

Python中的循环语句有for和while。

break 语句可以跳出for和while的循环体。如果你从 for或 while 循环中终止，任何对应的循环 else 块将不执行。

continue语句被用来跳过当前循环块中的剩余语句，然后继续进行下一轮循环。

五、 函数

函数是组织好的，可重复使用的，用来实现单一，或相关联功能的代码段。函数能提高应用的模块性，和代码的重复利用率。

对于列表、字典、字符串等数据类型，python提供了很多的内建函数，这里对这些常用函数做一个说明：

列表的函数：

字符串的函数：

字典的函数：

除了Python内置的函数，还可以设计自定义函数。

六、 文件操作

Python open() 方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出 异常。

使用open()方法一定要保证关闭文件对象，即调用close()方法。

open方法的常用两个参数有file(文件路径)，mode(读写文件的方式)。常用的mode方式有：

一般使用with结构。使用with结构的好处是不用在每次打开文件后再进行关闭操作。

三、sql和python的区别？

区别如下：

Python作为一种编程语言，具有许多使其成为一种选择的功能。而SQL（结构化查询语言）是一种查询语言，允许访问和管理数据库。SQL是用于与关系数据库进行通信的默认语言。 这是用于通知数据库需求的语言。Python是用于创建程序的通用编程语言，是一种简单易学的编程语言，以其可读性，简单性和可移植性而闻名。使用正确的工具和库，Python可以用来构建几乎所有东西，用于网站开发，数据分析，科学计算和人工智能。SQL是数据库管理系统的默认查询语言，提供了一种结构化的方法，可从关系数据库系统中检索数据以用于企业应用程序。Python来自1980年代初期用来教授编程的ABC语言。Python由荷兰CWI的Guido Van Rossum创建，并于1980年代后期开始开发，它旨在强调代码读取。SQL最初是由IBM开发的，但其思想是基于EF Codd博士的论文“大型通用数据库的相对数据模型”。

四、sql select as的用法？

as 可理解为：用作、当成，作为；一般式重命名列名或者表名。 例如有表table， 列 column_1,column_2 你可以写成 select column_1 as 列1,column_2 as 列2 from table as 表 上面的语句就可以解释为，选择 column_1 作为 列1,column_2 作为 列2 从 table 当成 表 希望你能看懂！

五、sql语句in的用法？

你这样构造in的范围不对. 你这样是把in后面处理成一个字符串了, 而in后面跟的应该是一个范围. 你可以自己写一个返回数据集的函数来将aa.ddid值处理成in的范围, 类似于: 假设函数: ft01(nvarchar(1000)) returns table tb (val int) 那么, 这样更新里面子查询的in条件: where id in (select val from ft01(aa.ddid)) 另外, 此解决方法只是从in条件上来说.

六、SQL中with的用法？

通用表达式在各个商业数据库中比如ORACLE，SQL SERVER等早就实现了，MySQL到了8.0 才支持这个特性。这里有两个方面来举例说明WITH的好处。

第一，易用性。

第二，效率。

举例一 WITH表达式的易用性

我们第一个例子， 对比视图的检索和WITH的检索。我们知道视图在MySQL里面的效率一直较差，虽说MySQL5.7 对视图做了相关固化的优化，不过依然不尽人意。考虑下，如果多次在同一条SQL中访问视图，那么则会多次固化视图，势必增加相应的资源消耗。MySQL里之前对这种消耗的减少只有一种，就是动态处理，不过一直语法较为恶心，使用不是很广。MySQL8.0后，又有了一种减少消耗的方式，就是WITH表达式。我们假设以下表结构：

有1000行测试记录。这里我们建立一个普通的视图:

检索语句A：对视图里的最大和最小值字段rank1进行过滤检索出符合条件的记录行数。我们用WITH表达式来重写一遍这个查询。查询语句B：

功能性演示， 索引表面上看执行时间差不多， 我们来对比下两条实现语句的查询计划，

A的计划：

B的计划：

从以上图我们可以看出，B比A少了一次对视图的固化，也就是说，不管我访问WITH多少次，仅仅固化一次。有兴趣的可以加大数据量，加大并发测试下性能。

举例二 WITH表达式的功能性

我们第二个例子，简单说功能性。

比如之前MySQL一直存在的一个问题，就是临时表不能打开多次。我们以前只有一种解决办法就是把临时表固化到磁盘，像访问普通表那样访问临时表。现在我们可以用MySQL8.0自带的WITH表达式来做这样的业务。

比如以下临时表：我们还是用之前的查询，这里会提示错误。现在我们可以用WITH来改变这种思路当然WITH的用法还有很多，感兴趣的可以去看看手册上的更深入的内容。

七、SQL和Python 哪个更容易自学?

下面从数据分析招聘要求的必须技能：统计学，Excel，SQL，业务知识，Python这5个部分来详细聊聊每一步如何去学习和看哪些书

• 第1步：统计学

1）统计学有什么用呢？请给我一个学习的理由

如果你打开招聘的职位要求，都会要求具有统计学的知识，这是因为统计学是数据分析、机器学习的基础知识，是必须要学习的。

然而很多人因为不明白学习统计学的意义是什么，统计学在生活中有什么用，而最终学的没有目的。下面的书会让你知道学习的意义是什么。

推荐理由：很多人感到统计学无聊，是因为从一开始就没有明白学习这门课的意义是什么，所以学下去的动力不足。《赤裸裸的统计学》可以让你了解学习统计学的意义什么？在日常生活中统计学有什么用？你也可以把它当作一本科普书来读。

2）如何深入学习统计学？

前面的书让你知道了学习的意义是什么，具备了统计学思维。接下来，就可以进一步学习统计学在数据分析中是如何使用的。

推荐理由：如果你是零基础，《深入浅出统计学》可以让你轻松愉快的学会，书里面有通俗易懂的案例，图文并茂，学习统计学不会那么枯燥。

推荐理由：适合有基础的人看。如果你之前学过些统计学，但是又还给了老师，那么，有一定基础的你，《商务与经济统计》可以深入了解统计学。但是，注意了，如果你是零基础，看这本书会有些困难。

• 第2步：Excel数据分析

这部分可以看我之前讲过的这个live可以快速掌握：怎样用 Excel 做数据分析？

• 第3步：如何使用SQL进行数据分析

推荐理由：零基础入门，只推荐一本书那就是《SQL基础教程》。这本书写的也是通俗易懂，里面的案例也很贴合实际应用。

有人会推荐《SQL必知必会》，其实这本书零基础的人看不懂，有基础的倒是可以把这本书当做一本字典来使用，遇到问题了，可以查找对应的内容。

对应的入门课程：从零学会SQL：入门

• 第4步：业务知识和分析方法

1）业务知识

数据分析是一个行业特征很明显的能力。如果你说自己想进入“互联网行业'，那就说明你还没想清楚到底要干什么。

因为互联网的存在是为了解决某个行业的问题（互联网+行业），比如滴滴、高德地图解决的是出行交通行业的问题（互联网+交通出行），小学英语在线平台vipkid解决的是教育行业的问题（互联网+教育），蚂蚁金服解决的是金融行业的问题（互联网+金融），饿了么解决的是餐饮行业的问题（互联网+餐饮）。

而这些行业都需要数据分析师，每个行业域的业务知识也不一样。你以后找的也是成为XXX行业的数据分析师。只有确定了行业，才能研究这个行业是什么，对症下药，这样成功转型的概率最大。

这就要求你具备以下能力：

理解业务数据，能根据分析目标提取有用的数据。这就要求你能看懂数据。

会使用相关指标去分析数据，可以使用多个指标去分析一个问题。这就要求你知道常见的业务指标有哪些。

对于0基础想入行数据分析的同学，这里建议找个老师先了解下互联网数据分析的基础逻辑+工作流程后再啃书。现在知乎出品的数据分析课还不错：3天时间，结合一线大厂真实案例，直播讲解数据分析底层逻辑+Excel操作技巧，培养职场人必备的数据能力。现在报名还有Excel自学手册1-6部全套赠送，有需要的点击链接领取：

文字版：从零学会数据分析：业务指标

2）常用的分析方法

很多人也学了一堆工具（excel，sql，python等），谈起使用工具的技巧头头是道。但是面对问题，还是不知道如何去分析。

他们每天也按时上班，也用数据做了很多图表，但是只是统计了分析之前已经知道的现象，比如“这个月销售有所只下降”等实际情况。他们不会深入分析现象背后发生的原因，从而也得不出什么具有建设性的结论。

所以，你还需要学会如何解决这些问题：

面对问题，没有思路，怎么办？面对一堆数据，该如何下手去分析？面试中的业务问题如何去回答？

这就需要你掌握常用的分析方法，下面是我总结的常用分析方法：

逻辑树分析方法、多维度拆解分析方法、对比分析方法、假设检验分析方法、相关分析方法、群组分析方法，AARRR分析方法，RFM分析方法

下面推荐几个行业相关的书，选择自己将要从事的数据分析所在行业的学习即可。

如何用分析方法解决实际问题：《如何用数据解决实际问题》

（ps：这本书介绍了分析方法如何应用到解决实际问题中，建议在看这本书之前先学习完前面我发的常见分析方法，然后才能看懂这本书）

游戏行业：《游戏数据分析实战》

国外作者肖恩的《增长黑客》

推荐理由：里面案例细节很多，可执行性很强，有理论有实践。其中的AARRR漏斗分析是经典的数据分析方法：一文看懂产品运营的分析方法

• 第5步：如何使用Python进行数据分析

Python毋庸置疑是人工智能时代排名第一的编程语言。学习Python分为两部分：

1）掌握Python基础语法

2）学会如何使用Python进行数据分析

如果之前没有学过编程，那么看其他编程的书会让你无聊，最后导致放弃。可以学习下面这图文并茂，对于入门学习Python基础语法比较适合。

推荐理由：前面的内容可以帮助你学会Python基础语法。学会以后，就可以看《利用Python进行数据分析》学习如何使用Python进行数据分析了。

在知识的海洋里，一次小小的偶遇，可能就是你苦候良久的邂逅。

我是猴子，中科院硕士/前IBM高级软件工程师/豆瓣8分《数据分析思维》作者，我和知乎联合出品的「数据分析训练营」即将开课，3天带你掌握数据分析实用技巧，包含课程+实战带练，工作提效、升职加薪必备神器！

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八、python format的用法？

Python format用法是一种格式化字符串的方式。它允许在字符串中添加变量，并使用格式化的参数来控制输出样式，以便将值插入字符串中。Python format用法有三种形式：.format(), %, 和f-string（3.6+）。.format() 是最常用的方法，它允许将字符串作为模板，变量作为填充，并使用格式化参数来控制输出样式。此外，还可以使用%表示法和f-string表示法来格式化字符串。总之，Python format用法是一种非常有用的工具，可以帮助我们将数据和文本转换为易于阅读、理解的格式。

九、python中by的用法？

python中的by用法是数据进行分组操作的过程可以概括为：split-apply-combine三步：

1.按照键值（key）或者分组变量将数据分组。

2.对于每组应用我们的函数，这一步非常灵活，可以是python自带函数，可以是我们自己编写的函数。

3.将函数计算后的结果聚合。

by.是指函数重载，用在读档不顺的时候，或者自动测试bug、问题的时候。

十、python中!的用法？

!表示反转逻辑表达式的值，True变为False，False变为True

'c' in 'abc'为True

!('c' in 'abc')为False

!与=号连在一起表示不等于,如

a!=b 等价于 !(a==b)

!表示反转逻辑表达式的值，True变为False，False变为True

'c' in 'abc'为True

!('c' in 'abc')为False

!与=号连在一起表示不等于,如

a!=b 等价于 !(a==b)