Python酷库之旅-比翼双飞情侣库(05)

目录

一、xlrd库的由来

二、xlrd库优缺点

1、优点

1-1、支持多种Excel文件格式

1-2、高效性

1-3、开源性

1-4、简单易用

1-5、良好的兼容性

2、缺点

2-1、对.xlsx格式支持有限

2-2、功能相对单一

2-3、更新和维护频率低

2-4、依赖外部资源

三、xlrd库的版本说明

1、xlrd 1.2.0版本

2、xlrd 2.0.1版本

3、xlrd3(非官方名称)

四、如何学好xlrd库?

1、获取xlrd库的属性和方法

2、获取xlrd库的帮助信息

3、用法精讲

3-13、xlrd.book.Book.sheet_by_name方法

3-13-1、语法

3-13-2、参数

3-13-3、功能

3-13-4、返回值

3-13-5、说明

3-13-6、用法

3-14、xlrd.book.Book.sheets方法

3-14-1、语法

3-14-2、参数

3-14-3、功能

3-14-4、返回值

3-14-5、说明

3-14-6、用法

3-15、xlrd.book.Book.sheet_names方法

3-15-1、语法

3-15-2、参数

3-15-3、功能

3-15-4、返回值

3-15-5、说明

3-15-6、用法

3-16、xlrd.book.Book.sheet_by_index方法

3-16-1、语法

3-16-2、参数

3-16-3、功能

3-16-4、返回值

3-16-5、说明

3-16-6、 用法

3-17、xlrd.book.Book.dump方法

3-17-1、语法

3-17-2、参数

3-17-3、功能

3-17-4、返回值

3-17-5、说明

3-17-6、 用法

五、推荐阅读

1、Python筑基之旅

2、Python函数之旅

3、Python算法之旅

4、Python魔法之旅

5、 博客个人主页

        在Excel中,通常所说的“情侣键”并非官方术语,而是对某些常用且经常成对出现的快捷键的一种形象化的称呼。其中,最为人熟知和广泛使用的“情侣键”是“Ctrl+C”和“Ctrl+V”。

1、Ctrl+C:这个快捷键的作用是“拷贝”或“复制”。当你在Excel中选中某个单元格、一行、一列或整个工作表的内容后,按下Ctrl+C键,这些内容就会被复制到计算机的剪贴板中,等待下一步的粘贴操作。
2、Ctrl+V:这个快捷键的作用是“粘贴”。在你按下Ctrl+C键将内容复制到剪贴板后,可以通过按下Ctrl+V键将这些内容粘贴到Excel中的另一个位置,这两个操作经常是连续进行的,因此Ctrl+C和Ctrl+V就像一对“情侣”,总是成对出现。

        除了这对常见的“情侣键”外,Excel中还有许多其他的快捷键可以帮助用户更高效地完成各种操作。然而,这些快捷键通常并没有像Ctrl+C和Ctrl+V那样形成特定的“情侣”关系。

        然而,今天我不再展开介绍“情侣键”,而是要重点推介Python中的“情侣库”,即xlrd和xlwt两个第三方库。

一、xlrd库的由来

        xlrd库是一种用于在Python中读取Excel文件的库它的名称中的"xl"代表Excel,"rd"代表读取,其开发者是John Machin(注:库名字符拆分诠释,只是一种猜测)。

        xlrd最初是在2005年开始开发的,是基于Python的开源项目(下载:xlrd库官网下载)。

        由于Excel文件在数据处理和分析中的重要性,xlrd库填补了Python在处理Excel文件方面的空白,使得用户可以方便地在Python环境中读取Excel文件的内容,并进行进一步的数据操作和分析。

二、xlrd库

1、优点
1-1、支持多种Excel文件格式

        xlrd库支持多种Excel文件格式,包括`.xls`和`.xlsx`(在旧版本中),这使得无论数据存储在哪种格式的Excel文件中,用户都可以使用xlrd库来读取。


1-2、高效性

        xlrd库使用C语言编写,因此其性能非常高,即使面对非常大的Excel文件,xlrd也可以快速地读取其中的数据。


1-3、开源性

        xlrd是完全开源的,可以在GitHub等平台上找到其源代码,这使得任何人都可以根据自己的需求对其进行修改和扩展。


1-4、简单易用

        xlrd提供了简单直接的API来获取单元格数据、行列数等,使得从Excel文件中读取数据变得简单而高效。


1-5、良好的兼容性

        xlrd库适配多种Python版本,包括Python 2.7(不包括3.0-3.3)或Python 3.4及以上版本,这为用户提供了广泛的兼容性选择。

2、缺点
2-1、对.xlsx格式支持有限

        在xlrd 1.2.0之后的版本中(大约从2020年开始),xlrd库不再支持`.xlsx`文件格式,这限制了xlrd在新版Excel文件(主要是`.xlsx`格式)上的应用。


2-2、功能相对单一

        xlrd库主要专注于从Excel文件中读取数据,而不提供写入或修改Excel文件的功能,这使得在处理需要写入或修改Excel文件的任务时,用户需要结合其他库(如`openpyxl`或`xlwt`)使用。


2-3、更新和维护频率低

        由于xlrd库主要关注于读取Excel文件的功能,并且随着`.xlsx`格式的普及,其使用范围逐渐缩小,因此,xlrd库的更新和维护频率可能相对较低。


2-4、依赖外部资源

        在某些情况下,xlrd库可能需要依赖外部资源或库来完全发挥其功能,这可能会增加用户在使用xlrd库时的复杂性和不确定性。

        总之,xlrd库在读取Excel文件方面具有高效、开源和简单易用等优点,但在对`.xlsx`格式的支持、功能单一以及更新和维护频率等方面存在一些缺点,用户在选择使用xlrd库时需要根据自己的需求进行权衡和选择。

三、xlrd库的版本说明

        xlrd库适配的Python版本根据库的不同版本而有所不同。以下是针对几个主要版本的说明:

1、xlrd 1.2.0版本

1-1、适配Python>=2.7(不包括3.0-3.3)或Python>=3.4
1-2、该版本支持xlsx文件格式,并且是一个广泛使用的版本,因为它能够处理小到中等大小的Excel文件,并且具有较好的性能表现。

2、xlrd 2.0.1版本

2-1、适配Python>=2.7(不包括3.0-3.5)或Python>=3.6
2-2、该版本不再支持xlsx文件格式仅支持旧版的xls文件格式,因为在xlrd 2.0版本之后,xlrd移除了对xlsx格式的支持。

3、xlrd3(非官方名称)

        xlrd3是xlrd的开源扩展库,提供了对xlsx文件格式的支持,然而,请注意,xlrd3并不是xlrd的官方名称(下载:GitHub - Dragon2fly/xlrd3)。

四、如何学好xlrd库?

1、获取xlrd库的属性和方法

        用print()和dir()两个函数获取xlrd库所有属性和方法的列表

# ['Book', 'FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS', 'FMLA_TYPE_ARRAY', 'FMLA_TYPE_CELL', 'FMLA_TYPE_COND_FMT', 'FMLA_TYPE_DATA_VAL',
# 'FMLA_TYPE_NAME', 'FMLA_TYPE_SHARED', 'Operand', 'PEEK_SIZE', 'Ref3D', 'XLDateError', 'XLRDError', 'XLS_SIGNATURE',
# 'XL_CELL_BLANK', 'XL_CELL_BOOLEAN', 'XL_CELL_DATE', 'XL_CELL_EMPTY', 'XL_CELL_ERROR', 'XL_CELL_NUMBER', 'XL_CELL_TEXT', 'ZIP_SIGNATURE', 
# '__VERSION__', '__builtins__', '__cached__', '__doc__', '__file__', '__loader__', '__name__', '__package__', '__path__', 
# '__spec__', '__version__', 
# 'biff_text_from_num', 'biffh', 'book', 'cellname', 'cellnameabs', 'colname', 'compdoc', 'count_records', 'decompile_formula', 
# 'dump', 'dump_formula', 'empty_cell', 'error_text_from_code', 'evaluate_name_formula', 'formatting', 'formula', 'info', 
# 'inspect_format', 'oBOOL', 'oERR', 'oNUM', 'oREF', 'oREL', 'oSTRG', 'oUNK', 'okind_dict', 'open_workbook', 'open_workbook_xls', 
# 'os', 'pprint', 'rangename3d', 'rangename3drel', 'sheet', 'sys', 'timemachine', 'xldate', 'xldate_as_datetime', 'xldate_as_tuple', 'zipfile']
2、获取xlrd库的帮助信息

        用help()函数获取xlrd库的帮助信息

Help on package xlrd:

NAME
    xlrd

DESCRIPTION
    # Copyright (c) 2005-2012 Stephen John Machin, Lingfo Pty Ltd
    # This module is part of the xlrd package, which is released under a
    # BSD-style licence.

PACKAGE CONTENTS
    biffh
    book
    compdoc
    formatting
    formula
    info
    sheet
    timemachine
    xldate

FUNCTIONS
    count_records(filename, outfile=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>)
        For debugging and analysis: summarise the file's BIFF records.
        ie: produce a sorted file of ``(record_name, count)``.
        
        :param filename: The path to the file to be summarised.
        :param outfile: An open file, to which the summary is written.
    
    dump(filename, outfile=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>, unnumbered=False)
        For debugging: dump an XLS file's BIFF records in char & hex.
        
        :param filename: The path to the file to be dumped.
        :param outfile: An open file, to which the dump is written.
        :param unnumbered: If true, omit offsets (for meaningful diffs).
    
    inspect_format(path=None, content=None)
        Inspect the content at the supplied path or the :class:`bytes` content provided
        and return the file's type as a :class:`str`, or ``None`` if it cannot
        be determined.
        
        :param path:
          A :class:`string <str>` path containing the content to inspect.
          ``~`` will be expanded.
        
        :param content:
          The :class:`bytes` content to inspect.
        
        :returns:
           A :class:`str`, or ``None`` if the format cannot be determined.
           The return value can always be looked up in :data:`FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS`
           to return a human-readable description of the format found.
    
    open_workbook(filename=None, logfile=<_io.TextIOWrapper name='<stdout>' mode='w' encoding='utf-8'>, verbosity=0, use_mmap=True, file_contents=None, encoding_override=None, formatting_info=False, on_demand=False, ragged_rows=False, ignore_workbook_corruption=False)
        Open a spreadsheet file for data extraction.
        
        :param filename: The path to the spreadsheet file to be opened.
        
        :param logfile: An open file to which messages and diagnostics are written.
        
        :param verbosity: Increases the volume of trace material written to the
                          logfile.
        
        :param use_mmap:
        
          Whether to use the mmap module is determined heuristically.
          Use this arg to override the result.
        
          Current heuristic: mmap is used if it exists.
        
        :param file_contents:
        
          A string or an :class:`mmap.mmap` object or some other behave-alike
          object. If ``file_contents`` is supplied, ``filename`` will not be used,
          except (possibly) in messages.
        
        :param encoding_override:
        
          Used to overcome missing or bad codepage information
          in older-version files. See :doc:`unicode`.
        
        :param formatting_info:
        
          The default is ``False``, which saves memory.
          In this case, "Blank" cells, which are those with their own formatting
          information but no data, are treated as empty by ignoring the file's
          ``BLANK`` and ``MULBLANK`` records.
          This cuts off any bottom or right "margin" of rows of empty or blank
          cells.
          Only :meth:`~xlrd.sheet.Sheet.cell_value` and
          :meth:`~xlrd.sheet.Sheet.cell_type` are available.
        
          When ``True``, formatting information will be read from the spreadsheet
          file. This provides all cells, including empty and blank cells.
          Formatting information is available for each cell.
        
          Note that this will raise a NotImplementedError when used with an
          xlsx file.
        
        :param on_demand:
        
          Governs whether sheets are all loaded initially or when demanded
          by the caller. See :doc:`on_demand`.
        
        :param ragged_rows:
        
          The default of ``False`` means all rows are padded out with empty cells so
          that all rows have the same size as found in
          :attr:`~xlrd.sheet.Sheet.ncols`.
        
          ``True`` means that there are no empty cells at the ends of rows.
          This can result in substantial memory savings if rows are of widely
          varying sizes. See also the :meth:`~xlrd.sheet.Sheet.row_len` method.
        
        
        :param ignore_workbook_corruption:
        
          This option allows to read corrupted workbooks.
          When ``False`` you may face CompDocError: Workbook corruption.
          When ``True`` that exception will be ignored.
        
        :returns: An instance of the :class:`~xlrd.book.Book` class.

DATA
    FILE_FORMAT_DESCRIPTIONS = {'xls': 'Excel xls', 'xlsb': 'Excel 2007 xl...
    FMLA_TYPE_ARRAY = 4
    FMLA_TYPE_CELL = 1
    FMLA_TYPE_COND_FMT = 8
    FMLA_TYPE_DATA_VAL = 16
    FMLA_TYPE_NAME = 32
    FMLA_TYPE_SHARED = 2
    PEEK_SIZE = 8
    XLS_SIGNATURE = b'\xd0\xcf\x11\xe0\xa1\xb1\x1a\xe1'
    XL_CELL_BLANK = 6
    XL_CELL_BOOLEAN = 4
    XL_CELL_DATE = 3
    XL_CELL_EMPTY = 0
    XL_CELL_ERROR = 5
    XL_CELL_NUMBER = 2
    XL_CELL_TEXT = 1
    ZIP_SIGNATURE = b'PK\x03\x04'
    __VERSION__ = '2.0.1'
    biff_text_from_num = {0: '(not BIFF)', 20: '2.0', 21: '2.1', 30: '3', ...
    empty_cell = empty:''
    error_text_from_code = {0: '#NULL!', 7: '#DIV/0!', 15: '#VALUE!', 23: ...
    oBOOL = 3
    oERR = 4
    oNUM = 2
    oREF = -1
    oREL = -2
    oSTRG = 1
    oUNK = 0
    okind_dict = {-2: 'oREL', -1: 'oREF', 0: 'oUNK', 1: 'oSTRG', 2: 'oNUM'...

VERSION
    2.0.1

FILE
    e:\python_workspace\pythonproject\lib\site-packages\xlrd\__init__.py
3、用法精讲
3-13、xlrd.book.Book.sheet_by_name方法
3-13-1、语法
sheet_by_name(self, sheet_name)
    :param sheet_name: Name of the sheet required.
    :returns: A :class:`~xlrd.sheet.Sheet`.
3-13-2、参数

3-13-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用,在类的所有方法中都会自动传递。

3-13-2-2、sheet_name(必须)一个字符串,表示要检索的工作表的名称。

3-13-3、功能

         用于通过工作表名称获取工作表对象。

3-13-4、返回值

3-13-4-1、如果找到了具有给定名称的工作表,则返回该工作表对象(通常是xlrd.sheet.Sheet类型的一个实例)。

3-13-4-2、如果没有找到具有给定名称的工作表,则会抛出一个异常(如xlrd.biffh.XLRDError)。

3-13-5、说明

        无

3-13-6、用法
# 13、xlrd.book.Book.sheet_by_name方法
import xlrd  
# 打开 Excel 文件  
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')  
# 通过名称获取工作表  
sheet = workbook.sheet_by_name('Sheet1')  
# 现在你可以使用 sheet 对象来访问和操作该工作表中的数据
3-14、xlrd.book.Book.sheets方法
3-14-1、语法
sheets(self)
    :returns: A list of all sheets in the book.
    All sheets not already loaded will be loaded.
3-14-2、参数

3-14-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用,在类的所有方法中都会自动传递。

3-14-3、功能

        用于获取 Excel 工作簿(Workbook)中的所有工作表(Worksheet)对象。

3-14-4、返回值

        返回的是一个Python列表,该列表包含了工作簿中所有工作表对象的引用,每个工作表对象都是xlrd.sheet.Sheet类的实例,代表了Excel文件中的一个工作表。

3-14-5、说明

        无

3-14-6、用法
# 14、xlrd.book.Book.sheets方法
import xlrd  
# 打开 Excel 文件  
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')  
# 获取所有工作表对象列表  
sheets = workbook.sheets()  
# 遍历工作表列表  
for sheet in sheets:  
    print(sheet.name)  # 打印每个工作表的名称  
    print(sheet.nrows)  # 打印每个工作表的行数  
    print(sheet.ncols)  # 打印每个工作表的列数  
    # ... 其他操作 ...
3-15、xlrd.book.Book.sheet_names方法
3-15-1、语法
sheet_names(self)
    :returns:
      A list of the names of all the worksheets in the workbook file.
      This information is available even when no sheets have yet been
      loaded.
3-15-2、参数

3-15-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用,在类的所有方法中都会自动传递。

3-15-3、功能

        用于获取 Excel 工作簿(Workbook)中所有工作表(Worksheet)的名称。

3-15-4、返回值

        返回的是一个Python列表,该列表包含了工作簿中所有工作表的名称,每个名称都是字符串类型。

3-15-5、说明

        无

3-15-6、用法
# 15、xlrd.book.Book.sheet_names方法
import xlrd  
# 打开Excel文件  
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')  
# 获取所有工作表的名称列表  
sheet_names = workbook.sheet_names()  
# 遍历并打印工作表名称  
for name in sheet_names:  
    print(name)
3-16、xlrd.book.Book.sheet_by_index方法
3-16-1、语法
sheet_by_index(self, sheetx)
    :param sheetx: Sheet index in ``range(nsheets)``
    :returns: A :class:`~xlrd.sheet.Sheet`.
3-16-2、参数

3-16-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用,在类的所有方法中都会自动传递。

3-16-2-2、sheetx(必须)一个非负整数,表示工作表的索引号,默认从0开始。

3-16-3、功能

        用于通过索引获取Excel工作簿(Workbook)中的工作表(Worksheet)对象。

3-16-4、返回值

        返回的是一个xlrd.sheet.Sheet类的实例,代表了Excel文件中的一个工作表。

3-16-5、说明

        索引值必须是一个非负整数,并且不能超过工作簿中工作表的总数。如果索引值超出范围,xlrd会抛出一个IndexError异常。

3-16-6、 用法
# 16、xlrd.book.Book.sheet_by_index方法
import xlrd  
# 打开Excel文件  
workbook = xlrd.open_workbook('example.xls')  
# 通过索引获取工作表对象  
sheet = workbook.sheet_by_index(0)  # 获取第一个工作表,索引从0开始  
# 现在你可以使用 sheet 对象来访问和操作该工作表中的数据  
print(sheet.name)  # 打印工作表的名称  
print(sheet.nrows)  # 打印工作表的行数  
print(sheet.ncols)  # 打印工作表的列数
3-17、xlrd.book.Book.dump方法
3-17-1、语法
dump(self, f=None, header=None, footer=None, indent=0)
    :param f: open file object, to which the dump is written
    :param header: text to write before the dump
    :param footer: text to write after the dump
    :param indent: number of leading spaces (for recursive calls)
3-17-2、参数

3-17-2-1、self(必须)一个对实例对象本身的引用,在类的所有方法中都会自动传递。

3-17-2-2、f(可选)一个打开的文件对象,用于写入转储(dump)内容。

3-17-2-3、header(可选)一个字符串,表示在转储内容之前写入的文本。

3-17-2-4、footer(可选)一个字符串,表示在转储内容之后写入的文本。

3-17-2-5、indent(可选)一个整数,用于指定在输出结构化数据时(如JSON、YAML等)的缩进级别,默认值为0,表示不添加任何缩进。

3-17-3、功能

        将某个对象(通常是类实例的某些数据)以特定的格式写入到指定的文件或输出流中。

3-17-4、返回值

        不返回任何值(即返回None)。它的主要目的是将数据写入到某个位置,而不是生成一个可以返回的结果。

3-17-5、说明

        无

3-17-6、 用法
# 17、xlrd.book.Book.dump方法
import sys
import json
class MyClass:
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    def dump(self, f=None, header="Data Dump", footer="End of Data Dump", indent=2):
        if f is None:
            f = sys.stdout  # 使用标准输出
        f.write(header + "\n")
        # 调用data_to_string方法将self.data转换为字符串
        f.write(self.data_to_string(indent=indent))
        f.write(footer + "\n")
    def data_to_string(self, indent):
        # 使用json.dumps将self.data转换为格式化的字符串
        return json.dumps(self.data, indent=indent, ensure_ascii=False)
if __name__ == '__main__':
    obj = MyClass({"key": "value"})
    obj.dump(indent=4)  # 输出到控制台,并使用4个空格的缩进
# 输出:
# Data Dump
# {
#     "key": "value"
# }End of Data Dump

五、推荐阅读

1、Python筑基之旅
2、Python函数之旅
3、Python算法之旅
4、Python魔法之旅
5、 博客个人主页

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LLM大语言模型算法特训,带你转型AI大语言模型算法工程师(完结)

LLM大语言模型算法 与AI大语言模型算法工程师的联系 LLM&#xff08;Large Language Model&#xff09;大语言模型是指像GPT这样的大型自然语言处理模型&#xff0c;而AI大语言模型算法工程师则是负责开发和优化这些模型的专业人士。它们之间的联系可以从以下几个方面来理解&a…

MySQL概述——DDL

1.SQL通用语法 1.SQL语句可以单行或多行书写&#xff0c;以分号结尾。 2. SQL语句可以使用空格/缩进来增强语句的可读性。 3.MySQL数据库的SQL语句不区分大小写&#xff0c;关键字建议使用大写。 4.注释: &#xff08;1&#xff09;单行注释:--注释内容或#注释内容(MySQL特…

MoCo v3(ICCV 2021)

paper&#xff1a;An Empirical Study of Training Self-Supervised Vision Transformers official implementation&#xff1a;https://github.com/facebookresearch/moco-v3 出发点 本文并没有提出一种新的方法&#xff0c;而是对计算机视觉领域最近进展中的一个重要且基础…

MySQL 日志(一)

本篇主要介绍MySQL日志的相关内容。 目录 一、日志简介 常用日志 一般查询日志和慢查询日志的输出形式 日志表 二、一般查询日志 三、慢查询日志 四、错误日志 一、日志简介 常用日志 在MySQL中常用的日志主要有如下几种&#xff1a; 这些日志通常情况下都是关闭的&a…

我用AI绘画Stable Diffusion 一个月后,竟然能做出惊艳所有人的效果!

大家好&#xff0c;我是设计师阿威 如今要拍摄一组写真&#xff0c;需要服装、道具、灯光、场地、布景、拍摄、后期等过程。整个过程需要统一才能形成好的写真效果。现在有了AI绘图技术&#xff0c;我们可以实现通过AI绘图&#xff0c;只用计算机计算就得到一组接近真实的写真照…

Python 中国象棋游戏【含Python源码 MX_011期】

简介&#xff1a; 中国象棋是一种古老而深受喜爱的策略棋类游戏&#xff0c;也被称为中国的国粹之一。它在中国有着悠久的历史&#xff0c;起源可以追溯到几个世纪以前。Python 中国象棋游戏是一个用Python编程语言编写的软件程序&#xff0c;旨在模拟和提供中国象棋的游戏体验…

Github 2024-06-10开源项目周报 Top15

根据Github Trendings的统计,本周(2024-06-10统计)共有15个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下: 开发语言项目数量Python项目8Jupyter Notebook项目2Go项目2C++项目1Shell项目1Lua项目1JavaScript项目1MDX项目1C项目1HTML项目1Python - 100天从新手到大师 创建…

Maven 项目的创建(导入依赖、仓库、maven的配置、配置国内源、以及可能遇到的问题)

一、创建Maven项目 使用的编译软件&#xff1a;idea 软件版本&#xff1a; 社区版 2021.1 - 2022.4&#xff08;为什么选择这个版本&#xff0c;因为只有这个版本里有一些插件是可以安装的&#xff09; 专业版不限制&#xff08;专业版功能是最全的&#xff0c;但是收费&am…

【会议征稿,ACM出版】2024年云计算与大数据国际学术会议(ICCBD 2024,7月26-28)

2024年云计算与大数据国际学术会议(ICCBD 2024)将于2024年7月26-28日在中国大理召开。ICCBD 2024将围绕“云计算与大数据”的最新研究领域, 旨在为从事研究的专家、学者、工程师和技术人员提供一个国际平台&#xff0c;分享科研成果和尖端技术&#xff0c;了解学术发展趋势&…

能耗分析与远程抄表是什么?

一、引言 在21世纪的数字化时代&#xff0c;能耗分析和远程抄表已成为现代能源管理的重要组成部分。这两项技术不仅提高了能源效率&#xff0c;还为企业和个人提供了更精细的能源使用数据&#xff0c;从而实现更科学的节能减排。 二、能耗分析的深度洞察 能耗分析是通过收集…

Python保姆级教程 数据类型—新手小白入门必看

python学习资料&#xff0c;下方已打包好 一、基本数据类型与变量&#xff08;上&#xff09; 2.1 注释 优点&#xff1a; 代码说明 没注释的代码 有注释的代码 不让解释器执行注释的那句话 2.2 单行注释 单行注释快捷键&#xff1a;ctrl &#xff1f; 2.3多行注释 …

【Java】内部类、枚举、泛型

目录 1.内部类1.1概述1.2分类1.3匿名内部类(重点) 2.枚举2.1一般枚举2.2抽象枚举2.3应用1&#xff1a;用枚举写单例2.4应用2&#xff1a;标识常量 3.泛型3.1泛型认识3.2泛型原理3.3泛型的定义泛型类泛型接口泛型方法 3.4泛型的注意事项 1.内部类 1.1概述 内部类&#xff1a;指…

大模型:原理、进展及其影响

大模型:原理、进展及其影响---中国人民大学人工智能学院 一、大模型的背景和原理 二、大模型的飞速发展及趋势 三、大模型的深刻影响

1_常见指令【Linux中常见30个指令的学习和使用】【万字长文】

常见指令以及权限理解 开始学习linux前的注意事项 在学习linux之前&#xff0c;我们要知道linux是一个操作系统。 那操作系统是什么呢&#xff1f;&#xff08;这里只做大概了解&#xff09; 操作系统就是一个管理软硬件的软件。 它对上提供良好&#xff08;稳定、高效、安…

服务器数据恢复—热备盘未完全启用导致raid5阵列崩溃的数据恢复案例

服务器存储故障&#xff1a; 一台EMC某型号存储由于存储中raid5阵列出现故障导致服务器崩溃&#xff0c;由于数据涉密&#xff0c;需要工程师到现场恢复数据。 服务器数据恢复工程师到现场后对数据进行检测&#xff0c;经过检测发现服务器崩溃是由于raid中某些硬盘掉线所导致。…