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、源码源码冠状病毒 源码外国**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，追溯防伪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，网站源码监测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、vb plc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，聊天 直播源码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）