这篇文章主要介绍了关于python实战之实现excel读取、统计、写入的示例讲解，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下
背景
图像领域内的一个国内会议快要召开了，要发各种邀请邮件，之后要录入、统计邮件回复（参会还是不参会等）。如此重要的任务，老师就托付给我了。ps: 统计回复邮件的时候，能知道谁参会或谁不参会。
而我主要的任务，除了录入邮件回复，就是统计理事和普通会员的参会情况了（参会的、不参会的、没回复的）。录入邮件回复信息没办法只能人工操作，但如果统计也要人工的话，那工作量就太大了（比如在上百人的列表中搜索另外上百人在不在此列表中！！），于是就想到了用python来帮忙，花两天时间不断修改，写了6个版本。。。
摘要
version_1 基本实现了excel读取、统计、显示功能，但问题也有不少，像显示出来后还要自已复制、粘贴到excel表，而且set中还有nan这样的bug。
version_2 相比较version_1而言，此版本用set代替list，可以自动去重。
version_3 解决了set中出现nan的bug，而且还加入的excel写入的功能，但一次只能写入一张表，所以要运行两次才能写入两张表（sheet）。
version_4 的改进在于将version_3中写入两张表格的操作，集成在一个程序里，只需要运行一次便可写入两张表，但也总是会写入两张表，万一你只想写入一张表呢？？
version_5 相对之前版本的最大改进在于将程序模块化，更具可读性了; 对修复set中出现nan的方法也进行了改进和简化; 而且可以自由控制写入多少张表了。
version_final 相比较version_5，修复了一个bug，之前需要先验知识，现在更通用一点（prep函数取代了set2list函数）。
version_1
基本实现了excel读取、统计、显示功能，但问题也有不少，像显示出来后还要自已复制、粘贴到excel表，而且set中还有nan这样的值。
#version_1 import os import numpy as np import pandas as pd os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\0711任务') print(os.getcwd()) data = pd.read_excel('for_python.xlsx','Sheet2') return_set = set(data['回执名单']) demand_set = set(data['理事名单']) answer_list = [] unanswer_list = [] for each in demand_set: if each in return_set: answer_list.append(each) else: unanswer_list.append(each) notattend_set = set(data['回执名单'][-15:]) nt = [] for each in notattend_set: if each in answer_list: nt.append(each) def disp(ll, cap, num = True): print(cap) if num: for i, each in enumerate(ll): print(i+1,each) else: for each in enumerate(ll): print(each) disp(answer_list,'\n理事回执名单') disp(unanswer_list,'\n理事未回执名单') disp(nt,'\n理事回执说不参加名单')
version_2
相比较上一个版本，此版本用set代替list，可以自动去重。
#version_2 import os import numpy as np import pandas as pd os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop\\0711任务') print(os.getcwd()) data = pd.read_excel('for_python.xlsx','Sheet2') return_set = set(data['回执名单']) demand_set = set(data['理事名单']) answer_set = set([]) #理事回执名单 unanswer_set = set([]) #理事未回执名单 for each in demand_set: if each in return_set: answer_set.add(each) else: unanswer_set.add(each) notattend_set = set(data['回执名单'][-17:]) nt = set([]) #理事回执说不参加名单 for each in notattend_set: if each in answer_set: nt.add(each) ans_att_set = answer_set - nt #理事回执参加名单 def disp(ss, cap, num = False): print(cap) if num: for i, each in enumerate(ss): print(i+1,each) else: for each in ss: print(each) #disp(answer_set,'\n理事回执名单') disp(ans_att_set,'\n理事回执说参加名单') disp(nt,'\n理事回执说不参加名单') disp(unanswer_set,'\n理事未回执名单') print(len(ans_att_set),len(nt),len(unanswer_set))
version_3
此版本解决了set中出现nan的bug，而且还加入的excel写入的功能，但一次只能写入一张表，所以要运行两次才能写入两张表（sheet）。
step_1
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
data = pd.read_excel('理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单')
#1.载入excel，得到三个名单
ans_attend_set = set(data['回执参加']) #回执参会名单
N = len(ans_attend_set)
ans_notatt_idx = [i for i in range(N) if type(data['回执不参加'][i]) == np.float][0]
ans_notatt_set = set(data['回执不参加'][:ans_notatt_idx])#回执不参会名单
concil_idx = [i for i in range(N) if type(data['理事名单'][i]) == np.float][0]
concil_set = set(data['理事名单'][:concil_idx]) #理事名单
#2.统计理事参会情况
concil_attend_set = set([]) #理事回执参会名单
concil_notatt_set = set([]) #理事回执不参会名单
concil_notans_set = set([]) #理事未回执名单
for each in concil_set:
if each in ans_attend_set:
concil_attend_set.add(each)
elif each in ans_notatt_set:
concil_notatt_set.add(each)
else:
concil_notans_set.add(each)
#3. 显示结果
def disp(ss, cap, num = True):
#ss: 名单集合
#cap: 开头描述
print(cap,'({})'.format(len(ss)))
for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
pre = i * 5
nex = (i+1) * 5
#调整显示格式
dd = ''
for each in list(ss)[pre:nex]:
if len(each) == 2:
dd = dd + ' ' + each
elif len(each) == 3:
dd = dd + ' ' + each
else:
dd = dd + '' + each
print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
disp(concil_attend_set,'\n参会理事')
disp(concil_notatt_set,'\n不参会理事')
disp(concil_notans_set,'\n未回执理事')
#4. 将理事参会情况，写入excel
df = pd.DataFrame(list(concil_attend_set),columns = ['参会理事'])
df['']=pd.DataFrame([''])
df['序号1'] = pd.DataFrame(np.arange(len(concil_notatt_set))+1)
df['不参会理事'] = pd.DataFrame(list(concil_notatt_set))
df['_']=pd.DataFrame([''])
df['序号2'] = pd.DataFrame(np.arange(len(concil_notans_set))+1)
df['未回执理事'] = pd.DataFrame(list(concil_notans_set))
df.index = df.index + 1
df.to_excel('理事和会员回执统计.xlsx', sheet_name='理事回执统计')
print('\n\n写入excel成功~~')
step_2
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
data = pd.read_excel('理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单')
#1.载入excel，得到三个名单
ans_attend_set = set(data['回执参加']) #回执参会名单
N = len(ans_attend_set)
ans_notatt_idx = [i for i in range(N) if type(data['回执不参加'][i]) == np.float][0]
ans_notatt_set = set(data['回执不参加'][:ans_notatt_idx])#回执不参会名单
mem_idx = [i for i in range(N) if type(data['被推荐人'][i]) == np.float][0]
mem_set = set(data['被推荐人'][:mem_idx]) #被推荐为会员代表名单
#2.统计会员参会情况
mem_attend_set = set([]) #回执参会会员
mem_notatt_set = set([]) #回执不参会会员
mem_notans_set = set([]) #未回执会员
for each in mem_set:
if each in ans_attend_set:
mem_attend_set.add(each)
elif each in ans_notatt_set:
mem_notatt_set.add(each)
else:
mem_notans_set.add(each)
#3. 显示结果
def disp(ss, cap, num = True):
#ss: 名单集合
#cap: 开头描述
print(cap,'({})'.format(len(ss)))
for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
pre = i * 5
nex = (i+1) * 5
#调整显示格式
dd = ''
for each in list(ss)[pre:nex]:
if len(each) == 2:
dd = dd + ' ' + each
elif len(each) == 3:
dd = dd + ' ' + each
else:
dd = dd + '' + each
print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
disp(mem_attend_set,'\n参会会员')
disp(mem_notatt_set,'\n不参会会员')
disp(mem_notans_set,'\n未回执会员')
#4. 将会员参会情况，写入excel
if len(mem_attend_set) > len(mem_notans_set):
print('#1')
L = len(mem_attend_set)
mem_notans_list = list(mem_notans_set)
mem_notans_list.extend([''] * (L - len(mem_notans_set)))
mem_attend_list = list(mem_attend_set)
else:
print('#2')
L = len(mem_notans_set)
mem_attend_list = list(mem_attend_set)
mem_attend_list.extend([''] * (L - len(mem_attend_set)))
mem_notans_list = list(mem_notans_set)
df = pd.DataFrame(mem_attend_list,columns = ['参会会员'])
df['']=pd.DataFrame([''])
if len(mem_notatt_set) == 0:
df['序号1'] = np.NaN
df['不参会会员'] = np.NaN
else:
df['序号1'] = pd.DataFrame(np.arange(len(mem_notatt_set))+1)
df['不参会会员'] = pd.DataFrame(list(mem_notatt_set))
df['_']=pd.DataFrame([''])
df['序号2'] = pd.DataFrame(np.arange(len(mem_notans_set))+1)
df['未回执会员'] = pd.DataFrame(mem_notans_list)
df.index = df.index + 1
df0 = pd.read_excel('理事和会员回执统计.xlsx',sheet_name='理事回执统计')
writer = pd.ExcelWriter('理事和会员回执统计.xlsx')
df0.to_excel(writer, sheet_name='理事回执统计')
df.to_excel(writer, sheet_name='会员回执统计')
writer.save()
print('\n\n写入excel成功~~')
version_4
version_4的改进在于将version_3中写入两张表格的操作，集成在一个程序里，只需要运行一次便可写入两张表，也总是会写入两张表。问题是要是你只想写入一张表呢？？
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单']
columns = ['回执参加','回执不参加','理事','会员']
savefile_sheet = ['理事和会员回执统计.xlsx','理事回执统计','会员回执统计']
display = [1,1]
def main(loadfile_sheet,columns,savefile_sheet,display):
#1. 载入excel，得到名单
data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
def first_nan_index(pd):
for i, each in enumerate(pd):
if type(each) == np.float:
return i
return i
idx = first_nan_index(data[columns[0]])
ans_attend_set = set(data[columns[0]][:idx])#回执参会名单
idx = first_nan_index(data[columns[1]])
ans_notatt_set = set(data[columns[1]][:idx])#回执不参会名单
idx = first_nan_index(data[columns[2]])
concil_set = set(data[columns[2]][:idx])#理事名单
idx = first_nan_index(data[columns[3]])
mem_set = set(data[columns[3]][:idx])#会员名单
#2. 统计参会情况
concil_attend_set = set([]) #回执参会理事
concil_notatt_set = set([]) #回执不参会理事
concil_notans_set = set([]) #未回执理事
for each in concil_set:
if each in ans_attend_set:
concil_attend_set.add(each)
elif each in ans_notatt_set:
concil_notatt_set.add(each)
else:
concil_notans_set.add(each)
mem_attend_set = set([]) #回执参会会员
mem_notatt_set = set([]) #回执不参会会员
mem_notans_set = set([]) #未回执会员
for each in mem_set:
if each in ans_attend_set:
mem_attend_set.add(each)
elif each in ans_notatt_set:
mem_notatt_set.add(each)
else:
mem_notans_set.add(each)
#3. 是否显示中间结果
def disp(ss, cap, num = True):
#ss: 名单集合
#cap: 开头描述
print(cap,'({})'.format(len(ss)))
for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
pre = i * 5
nex = (i+1) * 5
#调整显示格式
dd = ''
for each in list(ss)[pre:nex]:
if len(each) == 2:
dd = dd + ' ' + each
elif len(each) == 3:
dd = dd + ' ' + each
else:
dd = dd + '' + each
print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
if display[0]:
disp(concil_attend_set,'\n参会理事')
disp(concil_notatt_set,'\n不参会理事')
disp(concil_notans_set,'\n未回执理事')
if display[1]:
disp(mem_attend_set,'\n参会会员')
disp(mem_notatt_set,'\n不参会会员')
disp(mem_notans_set,'\n未回执会员')
#4. 写入excel
def trans_pd(df,ss,cap,i=1):
if len(ss) == 0:
df['序号{}'.format(i)] = np.NaN
df[cap] = np.NaN
else:
df['序号{}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(ss))+1)
df[cap] = pd.DataFrame(list(ss))
df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
return df
def set2list(mem_attend_set,mem_notans_set):
if len(mem_attend_set) > len(mem_notans_set):
L = len(mem_attend_set)
mem_notans_list = list(mem_notans_set)
mem_notans_list.extend([''] * (L - len(mem_notans_set)))
mem_attend_list = list(mem_attend_set)
else:
L = len(mem_notans_set)
mem_attend_list = list(mem_attend_set)
mem_attend_list.extend([''] * (L - len(mem_attend_set)))
mem_notans_list = list(mem_notans_set)
return mem_attend_list,mem_notans_list
mem_attend_list, mem_notans_list = set2list(mem_attend_set, mem_notans_set)
df1 = pd.DataFrame(mem_attend_list,columns = ['参会会员'])
df1['']=pd.DataFrame([''])
df1 = trans_pd(df1,mem_notatt_set,'不参会会员')
df1 = trans_pd(df1,mem_notans_set,'未回执会员',2)
df1.index = df1.index + 1
concil_attend_list, concil_notans_list = set2list(concil_attend_set, concil_notans_set)
df2 = pd.DataFrame(concil_attend_list,columns = ['参会理事'])
df2['']=pd.DataFrame([''])
df2 = trans_pd(df2,concil_notatt_set,'不参会理事')
df2 = trans_pd(df2,concil_notans_list,'未回执理事',2)
df2.index = df2.index + 1
writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
df2.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[1])
df1.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[2])
writer.save()
print('\n\n写入excel成功~~')
if __name__ == '__main__':
main(loadfile_sheet,columns,savefile_sheet,display)
version_5
version_5对修复set中出现nan的方法进行了改进和简化; 而且将程序模块化，更具可读性; 可以自由控制写入多少张表了。
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单']
common_columns = ['回执参加','回执不参加']
concerned_columns = ['理事','会员']
disp_columns = ['参会','不参会','未回执']
savefile_sheet = ['理事和会员回执统计.xlsx','理事回执统计','会员回执统计']
def disp(ss, cap, num = True):
#ss: 名单集合
#cap: 开头描述
print(cap,'({})'.format(len(ss)))
for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
pre = i * 5
nex = (i+1) * 5
#调整显示格式
dd = ''
for each in list(ss)[pre:nex]:
if len(each) == 2:
dd = dd + ' ' + each
elif len(each) == 3:
dd = dd + ' ' + each
else:
dd = dd + '' + each
print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
def trans_pd(df,ss,cap,i=1):
df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
if len(ss) == 0:
df['序号{}'.format(i)] = np.NaN
df[cap] = np.NaN
else:
df['序号{}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(ss))+1)
df[cap] = pd.DataFrame(list(ss))
return df
def set2list(ss1,ss2):
if len(ss1) > len(ss2):
L = len(ss1)
ss2_list = list(ss2)
ss2_list.extend([''] * (L - len(ss2)))
ss1_list = list(ss1)
else:
L = len(ss2)
ss1_list = list(ss1)
ss1_list.extend([''] * (L - len(ss1)))
ss2_list = list(ss2)
return ss1_list,ss2_list
def get_df(loadfile_sheet,common_columns,concerned_column,disp_columns, display = True):
#1. 载入excel
data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
common_set1 = set(data[common_columns[0]])
common_set1.discard(np.NaN)
common_set2 = set(data[common_columns[1]])
common_set2.discard(np.NaN)
concerned_set = set(data[concerned_column])
concerned_set.discard(np.NaN)
#2. 统计
concerned_in_set_1 = set([])
concerned_in_set_2 = set([])
concerned_in_no_set = set([])
for each in concerned_set:
if each in common_set1:
concerned_in_set_1.add(each)
elif each in common_set2:
concerned_in_set_2.add(each)
else:
concerned_in_no_set.add(each)
#3. 显示
if display:
disp(concerned_in_set_1,'\n'+disp_columns[0]+concerned_column)
disp(concerned_in_set_2,'\n'+disp_columns[1]+concerned_column)
disp(concerned_in_no_set,'\n'+disp_columns[2]+concerned_column)
#4. 返回DataFrame
concerned_in_set_1_list, concerned_in_set_2_list = set2list(concerned_in_set_1, concerned_in_no_set)
df = pd.DataFrame(concerned_in_set_1_list,columns = [disp_columns[0]])
df = trans_pd(df,concerned_in_set_2,disp_columns[1])
df = trans_pd(df,concerned_in_no_set,disp_columns[2],2)
df.index = df.index + 1
return df
def save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet):
L = len(savefile_sheet) - 1
idx = 0
for i in np.arange(L)+1:
if concerned_column in savefile_sheet[i]:
idx = i
break
if idx != 0:
names = locals()
for i in np.arange(L)+1:
if i != idx:
names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
for i in np.arange(L)+1:
if i != idx:
names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
else:
df.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
writer.save()
else:
names = locals()
for i in np.arange(L)+1:
names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
for i in np.arange(L)+1:
names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
df.to_excel(writer, sheet_name=concerned_column)
writer.save()
print('writing success')
if __name__ == '__main__':
for concerned_column in concerned_columns:
df = get_df(loadfile_sheet,common_columns,
concerned_column,disp_columns, display = True)
save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet)
version_final
相比较version_5，修复了一个bug，之前需要先验知识，现在更通用一点（prep函数取代了set2list函数）。
import os
import numpy as np
import pandas as pd
os.chdir('C:\\Users\\dell\\Desktop')
print('work_directory: ', os.getcwd())
loadfile_sheet = ['理事与会员名单.xlsx','理事与会员名单']
common_columns = ['回执参加','回执不参加']
concerned_columns = ['理事','会员']
disp_columns = ['参会','不参会','未回执']
savefile_sheet = ['理事和会员回执统计.xlsx','理事回执统计','会员回执统计']
def disp(ss, cap, num = True):
#功能：显示名单
#ss : 名单集合
#cap ：开头描述
print(cap,'({})'.format(len(ss)))
for i in range(np.ceil(len(ss)/5).astype(int)):
pre = i * 5
nex = (i+1) * 5
#调整显示格式
dd = ''
for each in list(ss)[pre:nex]:
if len(each) == 2:
dd = dd + ' ' + each
elif len(each) == 3:
dd = dd + ' ' + each
else:
dd = dd + '' + each
print('{:3.0f} -{:3.0f} {}'.format(i*5+1,(i+1)*5,dd))
def trans_pd(df,ll,cap,i=1):
#功能：生成三列--空列、序号列、数据列
#df : DataFrame结构
#ll : 列表
#cap : 显示的列名
#i : 控制空列的名字
df['_'*i]=pd.DataFrame([''])
if len(set(ll)) == 1:
df['序号{}'.format(i)] = np.NaN
df[cap] = np.NaN
else:
df['序号{}'.format(i)] = pd.DataFrame(np.arange(len(set(ll))-1)+1)
df[cap] = pd.DataFrame(ll)
return df
def prep(ss, N):
#功能：预处理，生成列表，并补齐到长度N
#ss : 集体
#N ：长度
ll = list(ss)
L = len(ll)
ll.extend([np.NaN] * (N-L))
return ll
def get_df(loadfile_sheet,common_columns,concerned_column,disp_columns, display = True):
#1. 载入excel
data = pd.read_excel(loadfile_sheet[0],loadfile_sheet[1])
common_set1 = set(data[common_columns[0]])
common_set2 = set(data[common_columns[1]])
concerned_set = set(data[concerned_column])
common_set1.discard(np.NaN)
common_set2.discard(np.NaN)
concerned_set.discard(np.NaN)
#2. 统计
concerned_in_set_1 = set([])
concerned_in_set_2 = set([])
concerned_in_no_set = set([])
for each in concerned_set:
if each in common_set1:
concerned_in_set_1.add(each)
elif each in common_set2:
concerned_in_set_2.add(each)
else:
concerned_in_no_set.add(each)
#3. 显示
if display:
disp(concerned_in_set_1,'\n'+disp_columns[0]+concerned_column)
disp(concerned_in_set_2,'\n'+disp_columns[1]+concerned_column)
disp(concerned_in_no_set,'\n'+disp_columns[2]+concerned_column)
#4. 返回DataFrame
N = np.max([len(concerned_in_set_1),len(concerned_in_set_2),len(concerned_in_no_set)])
concerned_in_set_1_list = prep(concerned_in_set_1,N)
concerned_in_set_2_list = prep(concerned_in_set_2,N)
concerned_in_no_list = prep(concerned_in_no_set,N)
df = pd.DataFrame(concerned_in_set_1_list,columns = [disp_columns[0]])
df = trans_pd(df,concerned_in_set_2_list,disp_columns[1])
df = trans_pd(df,concerned_in_no_list,disp_columns[2],2)
df.index = df.index + 1
return df
def save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet):
L = len(savefile_sheet) - 1
idx = 0
for i in np.arange(L)+1:
if concerned_column in savefile_sheet[i]:
idx = i
break
if idx != 0: #如果有对应sheet
names = locals()
for i in np.arange(L)+1:
if i != idx:
names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
for i in np.arange(L)+1:
if i != idx:
names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
else:
df.to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
writer.save()
else: #如果没有对应sheet，创建一个新sheet
names = locals()
for i in np.arange(L)+1:
names['df%s' % i] = pd.read_excel(savefile_sheet[0], sheet_name=savefile_sheet[i])
writer = pd.ExcelWriter(savefile_sheet[0])
for i in np.arange(L)+1:
names['df%s' % i].to_excel(writer, sheet_name=savefile_sheet[i])
df.to_excel(writer, sheet_name=concerned_column)
writer.save()
print('writing success')
if __name__ == '__main__':
for concerned_column in concerned_columns:
df = get_df(loadfile_sheet,common_columns,
concerned_column,disp_columns, display = True)
save2excel(df, concerned_column, savefile_sheet)
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Pythonと時間：勉強時間を最大限に活用するApr 14, 2025 am 12:02 AM限られた時間でPythonの学習効率を最大化するには、PythonのDateTime、時間、およびスケジュールモジュールを使用できます。 1. DateTimeモジュールは、学習時間を記録および計画するために使用されます。 2。時間モジュールは、勉強と休息の時間を設定するのに役立ちます。 3.スケジュールモジュールは、毎週の学習タスクを自動的に配置します。
Python：ゲーム、GUIなどApr 13, 2025 am 12:14 AMPythonはゲームとGUI開発に優れています。 1）ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2）GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。
Python vs. C：比較されたアプリケーションとユースケースApr 12, 2025 am 12:01 AMPythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。
2時間のPython計画：現実的なアプローチApr 11, 2025 am 12:04 AM2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー（条件付きステートメントとループ）、3。機能の定義と使用を理解する4。
Python：主要なアプリケーションの調査Apr 10, 2025 am 09:41 AMPythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1）Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2）データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3）自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。
2時間でどのくらいのPythonを学ぶことができますか？Apr 09, 2025 pm 04:33 PM2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。
プロジェクトの基本と問題駆動型の方法で10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は？Apr 02, 2025 am 07:18 AM10時間以内にコンピューター初心者プログラミングの基本を教える方法は？コンピューター初心者にプログラミングの知識を教えるのに10時間しかない場合、何を教えることを選びますか...
中間の読書にどこでもfiddlerを使用するときにブラウザによって検出されないようにするにはどうすればよいですか？Apr 02, 2025 am 07:15 AMfiddlereveryversings for the-middleの測定値を使用するときに検出されないようにする方法
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Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、
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SecLists は、セキュリティ テスターの究極の相棒です。これは、セキュリティ評価中に頻繁に使用されるさまざまな種類のリストを 1 か所にまとめたものです。 SecLists は、セキュリティ テスターが必要とする可能性のあるすべてのリストを便利に提供することで、セキュリティ テストをより効率的かつ生産的にするのに役立ちます。リストの種類には、ユーザー名、パスワード、URL、ファジング ペイロード、機密データ パターン、Web シェルなどが含まれます。テスターはこのリポジトリを新しいテスト マシンにプルするだけで、必要なあらゆる種類のリストにアクセスできるようになります。
