python查询全国主要天气代码

简介:
 

本文转自 拖鞋崽 51CTO博客,原文链接:
http://blog.51cto.com/1992mrwang/1184906


相关文章
|
3月前
|
存储 小程序 Python
农历节日倒计时:基于Python的公历与农历日期转换及节日查询小程序
### 农历节日倒计时:基于Python的公历与农历日期转换及节日查询小程序 该程序通过`lunardate`库实现公历与农历的日期转换,支持闰月和跨年处理,用户输入农历节日名称后,可准确计算距离该节日还有多少天。功能包括农历节日查询、倒计时计算等。欢迎使用! (239字符)
272 86
|
22天前
|
数据采集 供应链 API
实战指南:通过1688开放平台API获取商品详情数据(附Python代码及避坑指南)
1688作为国内最大的B2B供应链平台,其API为企业提供合法合规的JSON数据源,直接获取批发价、SKU库存等核心数据。相比爬虫方案,官方API避免了反爬严格、数据缺失和法律风险等问题。企业接入1688商品API需完成资质认证、创建应用、签名机制解析及调用接口四步。应用场景包括智能采购系统、供应商评估模型和跨境选品分析。提供高频问题解决方案及安全合规实践,确保数据安全与合法使用。立即访问1688开放平台,解锁B2B数据宝藏!
|
23天前
|
API 开发工具 Python
【Azure Developer】编写Python SDK代码实现从China Azure中VM Disk中创建磁盘快照Snapshot
本文介绍如何使用Python SDK为中国区微软云(China Azure)中的虚拟机磁盘创建快照。通过Azure Python SDK的Snapshot Class,指定`location`和`creation_data`参数,使用`Copy`选项从现有磁盘创建快照。代码示例展示了如何配置Default Azure Credential,并设置特定于中国区Azure的`base_url`和`credential_scopes`。参考资料包括官方文档和相关API说明。
|
2月前
|
存储 缓存 Java
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
Python在高性能应用场景中常因执行速度不及C、C++等编译型语言而受质疑,但通过合理利用标准库的优化特性,如`__slots__`机制、列表推导式、`@lru_cache`装饰器和生成器等,可以显著提升代码效率。本文详细介绍了这些实用的性能优化技术,帮助开发者在不牺牲代码质量的前提下提高程序性能。实验数据表明,这些优化方法能在内存使用和计算效率方面带来显著改进,适用于大规模数据处理、递归计算等场景。
88 5
Python高性能编程:五种核心优化技术的原理与Python代码
|
3月前
|
Python
课程设计项目之基于Python实现围棋游戏代码
游戏进去默认为九路玩法,当然也可以选择十三路或是十九路玩法 使用pycharam打开项目,pip安装模块并引用,然后运行即可, 代码每行都有详细的注释,可以做课程设计或者毕业设计项目参考
89 33
|
3月前
|
JavaScript API C#
【Azure Developer】Python代码调用Graph API将外部用户添加到组,结果无效,也无错误信息
根据Graph API文档,在单个请求中将多个成员添加到组时,Python代码示例中的`members@odata.bind`被错误写为`members@odata_bind`,导致用户未成功添加。
62 10
|
3月前
|
数据可视化 Python
以下是一些常用的图表类型及其Python代码示例,使用Matplotlib和Seaborn库。
通过这些思维导图和分析说明表,您可以更直观地理解和选择适合的数据可视化图表类型,帮助更有效地展示和分析数据。
129 8
|
15天前
|
机器学习/深度学习 存储 设计模式
Python 高级编程与实战:深入理解性能优化与调试技巧
本文深入探讨了Python的性能优化与调试技巧,涵盖profiling、caching、Cython等优化工具,以及pdb、logging、assert等调试方法。通过实战项目,如优化斐波那契数列计算和调试Web应用,帮助读者掌握这些技术,提升编程效率。附有进一步学习资源,助力读者深入学习。
|
15天前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 TensorFlow
Python 高级编程与实战:深入理解数据科学与机器学习
本文深入探讨了Python在数据科学与机器学习中的应用,介绍了pandas、numpy、matplotlib等数据科学工具,以及scikit-learn、tensorflow、keras等机器学习库。通过实战项目,如数据可视化和鸢尾花数据集分类,帮助读者掌握这些技术。最后提供了进一步学习资源,助力提升Python编程技能。

热门文章

最新文章