一、python的内置字典数据类型为？
想要学好Python，一定要学好各类知识点，比如类、对象、数据类型等。有部分同学对于内置类型概念模糊，接下来分享的杭州Python基础知识点汇总就给大家简单梳理一下。
内置类型是指任何语言在设计初期定义的类型，如C语言中的int、double、char等。它也是在一种语言中最基本的类型，与编译器编译出的代码具有重大关系。值得一提的是，不同语言也拥有不同的内置类型， 但是所有内置类型的定义都与计算机的运算方式相关。
Python主要内置类型包括数值、序列、映射、类、实例和异常等。
数值类型：全局中只有一个（Python在解释器启动的时候，Python会用None类型生成一个None的对象），包括int类型、float类型、complex类型、bool类型。
迭代类型：在Python中，迭代类型可以使用循环来进行遍历。
序列类型：list（是可变序列，通常用于存放同类项目的集合）、tuple（是不可变序列，通常用于储存异构数据的多项集）、str（在Python中处理文本数据是使用str对象，也称为字符串。字符串是由Unicode码位构成的不可变序列。）、array、range（表示不可变的数字序列，通常用于在for循环中循环指定的次数）、bytes（由单个字节构成的不可变序列）、bytearray（bytes对象的可变对应物）、memoryvie（二进制序列）
映射类型：映射对象将具有hash的值映射到任意对象。映射是可变的对象。目前只有一种标准映射，即dictionary。字典的键几乎是任意值，也就是说，包含列表、字典或其他可变类型的值。
集合类型：作为一种无序的多项集，集合并不记录元素位置或插入顺序。相应地，集合不支持索引、切片或其他序列类的操作。目前Python有两种内置集合类型：set和frozenset。
set类型是可变的，其内容可以使用add()和remove()这样的方法来改变。由于是可变类型，它没有哈希值，且不能被用作字典的键或其他集合的元素。
frozenset类型是不可变并且具有哈希值，其内容在被创建后不能再改变，因此它可以被用作字典的键或其他集合的元素。
上下文管理类型：with语句
其他类型：模块、class、实例、函数、方法、代码、object对象、type对象、ellipsis（省略号）、notimplemented
二、python在大数据分析中有什么用？
Python是一种编程工具，它有很多和大数据分析的第三方库 ，比如 numpy库 可以处理大规模矩阵数据 ；
pandas库 提供了很多标准的数据模型和大量便捷处理数据的函数和方法 ；
Plotly图形库能够进行web交互 并支持很多图形例如散点图、线形图等。
三、如何提取Python数据？
步骤/方式1
正则表达式（re库）
正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。
步骤/方式2
BeautifulSoup（bs4）
beautifulSoup是用python语言编写的一个HTML/XML的解析器，它可以很好地处理不规范标记并将其生成剖析树(parse tree)。它提供简单而又常见的导航(navigating)，搜索及修改剖析树，此可以大大节省编程时间。
步骤/方式3
lxml
lxml是XML和HTML的解析器，其主要功能是解析和提取XML和HTML中的数据；lxml和正则一样，也是用C语言实现的，是一款高性能的python HTML、XML解析器，也可以利用XPath语法，来定位特定的元素及节点信息。
四、python 数据挖掘原理？
数据挖掘是通过对大量数据的清理及处理以发现信息, 并将这原理应用于分类, 推荐系统, 预测等方面的过程。
数据挖掘过程：
1. 数据选择
在分析业务需求后, 需要选择应用于需求业务相关的数据. 明确业务需求并选择好业务针对性的数据是数据挖掘的先决条件。
2. 数据预处理
选择好的数据会有噪音, 不完整等缺陷, 需要对数据进行清洗, 集成, 转换以及归纳。
3. 数据转换
根据选择的算法, 对预处理好的数据转换为特定数据挖掘算法的分析模型。
4. 数据挖掘
使用选择好的数据挖掘算法对数据进行处理后得到信息。
5. 解释与评价
对数据挖掘后的信息加以分析解释, 并应用于实际的工作领域。
五、python分析什么数据？
在统计学领域，有些人将数据分析划分为描述性统计分析、探索性数据分析以及验证性数据分析；其中，探索性数据分析侧重于在数据之中发现新的特征，而验证性数据分析则侧重于已有假设的证实或证伪。
探索性数据分析是指为了形成值得假设的检验而对数据进行分析的一种方法，是对传统统计学假设检验手段的补充。该方法由美国著名统计学家约翰·图基(John Tukey)命名。
定性数据分析又称为“定性资料分析”、“定性研究”或者“质性研究资料分析”，是指对诸如词语、照片、观察结果之类的非数值型数据(或者说资料)的分析
六、python数据来源来源？
它的数据来源主要是来源于它的数据库
七、python如何保存数据？
python数据的保存方法如下：
1、如果你是使用集成的开发环境，直接去C盘文件夹下可以找到相应的程序文件，它是自动保存的；
2、如果你是使用python 自带的GUI，也可以像上面的方法找到文件，但也可以另存为（save as）.py文件到你自己的地址；
3、如果你是使用命令行，你可以点击菜单“全选”、“复制”，到一个新建的txt文件中，然后保存.txt文件，并将文件扩展名.txt修改为.py即可。
八、python如何将datetime存储为数据库date？
可以用contract函数对日期格式进行变换
九、python中具备去重功能的数据类型为？
set这种数据类型具有去除重复数据的功能。
十、如何使用 Python 判断数据是否为 JSON 格式
在Python编程中，判断数据是否符合JSON格式是一个常见的需求。JSON（JavaScript Object Notation）是一种轻量级的数据交换格式，常用于前后端数据传输和存储。本文将向您介绍如何使用Python来判断数据是否为JSON格式。
使用Python的json模块
Python标准库中提供了json模块，用于处理JSON数据。我们可以使用这个模块来验证数据是否符合JSON格式。
首先，我们需要先导入json模块：
import json接下来，我们可以尝试将数据解析为JSON格式，如果成功则说明数据是JSON格式，如果失败则说明数据不符合JSON格式。
def is_json(data):
try:
json.loads(data)
except ValueError as e:
return False
return True
上述代码中，我们定义了一个is_json函数，它尝试使用json.loads方法来解析输入的数据。如果解析成功，则返回True，否则返回False。
示例
让我们来看一些示例来验证我们的is_json函数：
- 输入数据："{\"name\": \"Alice\", \"age\": 25}"，输出结果：True
- 输入数据："{'name': 'Bob', 'age': 30}"，输出结果：False
- 输入数据："[1, 2, 3, 4]"，输出结果：True
- 输入数据："Hello, world!"，输出结果：False
通过上述示例，我们可以看到我们的is_json函数能够正确地判断输入数据是否为JSON格式。
总结
在Python中判断数据是否符合JSON格式可以通过json模块提供的方法来实现。通过本文的介绍，相信您已经掌握了如何使用Python来判断数据是否为JSON格式。
感谢您阅读本文，希望本文对您有所帮助！
