1.Python数据分析实战-爬取豆瓣电影Top250的数据数据相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
2.什么是指标源码
3.LuaJIT源码分析（二）数据类型
4.Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
5.Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）
6.Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表（案例+源码）
Python数据分析实战-爬取豆瓣电影Top250的相关信息并将爬取的信息写入Excel表中（附源码和实现效果）
在操作系统的Windows 环境配置中，以python版本3.为例，分析分析实现对豆瓣**Top的源码源码详细信息爬取，包括但不限于**详情链接、数据数据链接、分析分析中文**名、源码源码源码十二时辰外国**名、数据数据评分、分析分析评价数量、源码源码概述、数据数据导演、分析分析主演、源码源码上映年份、数据数据地区、分析分析类别等项关键信息。源码源码 将获取的信息整合并写入Excel文件中，实现数据的自动化整理与存储。 主要分为三部分代码实现： scraper.py 编写此脚本用于网页数据抓取，利用库如requests和BeautifulSoup进行网页内容解析，提取出所需**信息。 writer.py 负责将由scraper.py获取的数据，通过库如openpyxl或者pandas写入Excel文件中，实现数据结构化存储。 main.py 集成前两部分，设计主函数协调整个流程，确保脚本从运行开始到数据写入Excel文件的全过程流畅无误。 实现的最终效果为： 自动化抓取豆瓣**Top数据 自动完成数据解析与整理 数据存储于Excel文件中 便于后续分析与使用 通过上述代码实现，实现了对豆瓣**Top数据的高效、自动化处理，简化了数据获取与存储的流程，提高了数据处理的效率与准确性。什么是指标源码
指标源码是指用于定义和描述某种特定指标或数据的原始代码。 以下是关于指标源码的详细解释： 1. 指标源码的概念：在数据分析、软件开发或项目管理等领域，html菜单源码指标源码是用于表示某种数据特征或业务规则的代码。这些代码往往包含具体的数据结构、计算公式或逻辑判断，用以描述某个特定指标的计算方法和数据来源。例如，在电商平台上，某个商品的销售额指标源码可能包含了该商品的成交量、单价等数据的计算逻辑。 2. 指标源码的重要性：指标源码是数据分析和业务决策的基础。通过指标源码，我们可以准确地理解数据的来源和计算方式，从而更加准确地分析和评估业务情况。同时，指标源码还可以作为团队协作的沟通桥梁，确保团队成员对同一指标有统一的理解。此外，对于软件开发人员而言，指标源码是构建数据可视化工具或报表的重要依据。 3. 指标源码的应用场景：在实际应用中，指标源码常常应用于项目管理、数据分析、决策支持等领域。例如，在项目管理中，项目团队可能会通过指标源码来跟踪项目的进度和完成情况；在数据分析中，数据分析师可能会利用指标源码来构建数据分析模型，从而得出有价值的分析结果；在决策支持方面，企业可能会通过指标源码来评估不同业务方案的优劣，从而做出明智的决策。 总之，指标源码是描述和定义特定指标或数据的原始代码，具有重要的作用和应用价值。在实际应用中，跳跳js源码我们需要根据具体的业务需求和场景来选择适合的指标源码，以确保数据的准确性和分析的可靠性。LuaJIT源码分析（二）数据类型
LuaJIT，作为Lua的高性能版本，其源码分析中关于数据类型处理的细节颇值得研究。它在数据结构的定义上与Lua 5.1稍有不同，通过通用的数据结构TValue来表示各种Lua数据类型，但其复杂性体现在了内含的若干宏上，增加了理解的难度。这些宏如LJ_ALIGN、LJ_GC、LJ_ENDIAN_LOHI、LJ_FR2等，分别用于内存对齐、GC模式的选择、大小端判断以及浮点数编码格式的选择。
LJ_ALIGN宏用于确保struct内存对齐，以提高内存访问效率。LJ_GC宏在当前平台为位且无强制禁用的情况下生效，表明LuaJIT支持位GC（垃圾回收）模式。LJ_ENDIAN_LOHI宏则根据平台的字节顺序来确定结构的布局，而x平台采用小端序。
对于TValue结构的定义，通过处理宏后可以简化为一个位的结构体，包含一个union，用于统一表示Lua的各种数据类型。这种设计利用了NaN Boxing技术，即通过在浮点数编码中预留空间来实现不同类型数据的紧凑存储。每个类型通过4位的itype指针来标识，使得数据的解析与存储变得高效。
对于number数据类型，其值被存储在一个double中，而其他类型如nil、速度测试源码true、false等则利用剩余的空间来标识其类型。这种设计允许LuaJIT在内存中以一种紧凑且高效的方式存储各种数据类型，同时通过简单的位操作就能识别出具体的数据类型。
对于GC对象（如string、table等），LuaJIT通过特定的itype值来区分它们与普通数据类型，以及与值类型（如nil和bool）和轻量级用户数据的差异。通过宏判断，LuaJIT能够快速识别出TValue是否为GC对象，以及具体是哪种类型的GC对象。
在开启LJ_GC模式下，GC对象的地址被存储在TValue的特定字段gcr中，提供位的地址支持。虽然前位用于标识数据类型，但实际使用时仅利用了低位的地址空间，对于大多数实际应用而言，这部分内存已经绰绰有余。
在GCobj数据结构中，通过union的特性实现不同类型对象的共通性与特定性。GChead提供了通用的接口来获取对象的通用信息，而nextgc、marked等字段用于实现垃圾回收机制。通过gct字段，LuaJIT能够将一个GCObj转换为实际的类型对象，进一步增强了内存管理的灵活性。
对于整数类型，默认情况下LuaJIT使用double进行存储以确保精度，但在实际应用中，频繁使用的整数通过宏LJ_DUALNUM启用，以int类型存储，提高了数据处理的效率。此时，avr程序源码TValue的i字段用于保存int值，同时通过位移操作确保了数据的正确存储与解析。
Python数据分析实战-实现T检验（附源码和实现效果）
T检验是一种用于比较两个样本均值是否存在显著差异的统计方法。广泛应用于各种场景，例如判断两组数据是否具有显著差异。使用T检验前，需确保数据符合正态分布，并且样本方差具有相似性。T检验有多种变体，包括独立样本T检验、配对样本T检验和单样本T检验，针对不同实验设计和数据类型选择适当方法至关重要。
实现T检验的Python代码如下：
python
import numpy as np
import scipy.stats as stats
# 示例数据
data1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
data2 = np.array([2, 3, 4, 5, 6])
# 独立样本T检验
t_statistic, p_value = stats.ttest_ind(data1, data2)
print(f"T统计量：{ t_statistic}")
print(f"显著性水平：{ p_value}")
# 根据p值判断差异显著性
if p_value < 0.:
print("两个样本的均值存在显著差异")
else:
print("两个样本的均值无显著差异")
运行上述代码，将输出T统计量和显著性水平。根据p值判断，若p值小于0.，则可认为两个样本的均值存在显著差异；否则，认为两者均值无显著差异。
实现效果
根据上述代码，执行T检验后，得到的输出信息如下：
python
T统计量：-0.
显著性水平：0.
根据输出结果，T统计量为-0.，显著性水平为0.。由于p值大于0.，我们无法得出两个样本均值存在显著差异的结论。因此，可以判断在置信水平为0.时，两个样本的均值无显著差异。
Python数据分析系列将循环生成的DataFrame写入同一个Excel文件不同工作表（案例+源码）
本文将探讨如何在Python数据分析中，通过循环生成DataFrame，并将其存储在同一个Excel文件的不同工作表中。以下是具体实现的步骤和一个实例。案例与代码实现
首先，假设你有一个数据处理循环，每次循环都会生成一个新的DataFrame。要将这些DataFrame写入名为"output.xlsx"的Excel文件的不同工作表，可以按照以下代码进行操作:python
import pandas as pd
# 假设你的DataFrame生成函数是generate_df
for i in range(1, 6): # 假设你有5次循环
df = generate_df(i) # 每次生成一个新DF
df.to_excel('output.xlsx', sheet_name=f'Sheet{ i}', index=False) # 将DF写入指定工作表
这段代码会将每次生成的DataFrame分别写入output.xlsx的Sheet1到Sheet5工作表中。作者简介
作为一名数据算法研究者，我曾在读研期间发表过6篇SCI论文，目前致力于数据分析相关工作。我分享的内容以简单易懂的方式涵盖了Python、数据分析、机器学习等领域的基础知识和案例。如果你需要数据和源码，欢迎关注并与我联系，获取更多实用教程和分享。Python数据分析系列读取Excel文件中的多个sheet表（案例+源码）
在Python中使用pandas库，读取Excel文件中的多个sheet表变得极其便捷。假设有一个名为“光谱响应函数.xlsx”的Excel文件，其中包含多个sheet表。
Excel文件，如同数据库，存储着一张或多张数据表。本文将展示如何依次读取Excel文件中的每一个sheet表。
首先，定义excel文件路径，通过pd.ExcelFile()创建一个Excel文件对象xls。利用该对象的sheet_names方法获取所有sheet表名称。然后，借助pd.read_excel函数，逐一读取每一个sheet表，并进行后续的统一处理。
以sheet_name为“ch”的读取结果为例，展示读取后的数据内容。
作者拥有丰富的科研经历，期间在学术期刊发表六篇SCI论文，专注于数据算法研究。目前在某研究院从事数据算法相关工作，致力于分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习、人工智能等基础知识与实际案例。撰写内容时坚持原创，以简洁的方式解释复杂概念，欢迎关注公众号“数据杂坛”，获取更多数据和源码学习资源。
欲了解更多详情，请参考原文链接。
PostgreSQL · 源码分析 · 回放分析（一）
在数据库运行中，可能遇到非预期问题，如断电、崩溃。这些情况可能导致数据异常或丢失，影响业务。为了在数据库重启时恢复到崩溃前状态，确保数据一致性和完整性，我们引入了WAL（Write-Ahead Logging）机制。WAL记录数据库事务执行过程，当数据库崩溃时，利用这些记录恢复至崩溃前状态。
WAL通过REDO和UNDO日志实现崩溃恢复。REDO允许对数据进行修改，UNDO则撤销修改。REDO/UNDO日志结合了这两种功能。除了WAL，还有Shadow Pagging、WBL等技术，但WAL是主要方法。
数据库内部，日志管理器记录事务操作，缓冲区管理器负责数据存储。当崩溃发生，恢复管理器读取事务状态，回放已提交数据，回滚中断事务，恢复数据库一致性。ARIES算法是日志记录和恢复处理的重要方法。
长时间运行后崩溃，可能需要数小时甚至数天进行恢复。检查点技术在此帮助，将脏数据刷入磁盘，记录检查点位置，确保恢复从相对较新状态开始，同时清理旧日志文件。WAL不仅用于崩溃恢复，还支持复制、主备同步、时间点还原等功能。
在记录日志时，WAL只在缓冲区中记录，直到事务提交时等待磁盘写入。LSN（日志序列号）用于管理，只在共享缓冲区中检查。XLog是事务日志，WAL是持久化日志。
崩溃恢复中，checkpointer持续做检查点，加快数据页面更新，提高重启恢复速度。在回放时，数据页面不断向前更新，直至达到特定LSN。
了解WAL格式和包含信息有助于理解日志内容。PG社区正在实现Zheap特性，改进日志格式。WAL文件存储在pg_wal目录下，大小为1GB，与时间线和LSN紧密关联。事务日志与WAL段文件相关联，根据特定LSN可识别文件名和位置。
使用pg_waldump工具可以查看日志内容，理解一次操作记录。日志类型包括Standby、Heap、Transaction等，对应不同资源管理器。PostgreSQL 包含种资源管理器类型，涉及堆元组、索引、序列号操作。
标准记录流程包括：读取数据页面到frame、记录WAL、进行事务提交。插入数据流程生成WAL，复杂修改如索引分裂需要记录多个WAL。
崩溃恢复流程从控制文件中获取检查点位置，严格串行回放至崩溃前状态。redo回放流程与记录代码高度一致。在部分写问题上，FullPageWrite（FPW）策略记录完整数据页面，防止损坏。WAL错误导致部分丢失不影响恢复，数据库会告知失败。磁盘静默错误和内存错误需通过冗余校验解决。
本文总结了数据库崩溃恢复原理，以及PostgreSQL日志记录和崩溃恢复实现。深入理解原理可提高数据库管理效率。下文将详细描述热备恢复和按时间点还原（PITR）方法。
Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）
本文演示如何使用Python的pandas库将多个DataFrame写入同一个Excel文件中，每个DataFrame作为独立的sheet。通过以下步骤实现：
首先，创建两个DataFrame df1 和 df2。然后指定Excel文件路径为"dataframes.xlsx"。使用pd.ExcelWriter()创建ExcelWriter对象，通过to_excel()方法将df1和df2写入Excel文件的不同sheet中，分别命名为Sheet1和Sheet2。最后，运行代码后，会在指定路径下生成包含两个sheet的"dataframes.xlsx"文件。
运行示例代码，你将看到在指定路径下生成的"dataframes.xlsx"文件，该文件包含df1和df2的数据。
本文由一位在读研期间发表6篇SCI数据算法相关论文的作者撰写，目前在某研究院从事数据算法研究工作。作者致力于只做原创，以简单易懂的方式分享Python、数据分析、特征工程、机器学习、深度学习和人工智能等基础知识与案例。关注公众号"数据杂坛"，获取更多内容。
原文链接：Python数据分析系列多个dataframe写入同一个excel文件（案例源码）
