Python 是一个很棒的语言。它是世界上发展最快的编程语言之一。它一次又一次地证明了在开发人员职位中和跨行业的数据科学职位中的实用性。整个 Python 及其库的生态系统使它成为全世界用户（初学者和高级用户）的合适选择。它的成功和流行的原因之一是它强大的第三方库的集合，这些库使它可以保持活力和高效。
在本文中，我们会研究一些用于数据科学任务的 Python 库，而不是常见的比如 panda、scikit-learn 和 matplotlib 等的库。尽管像 panda 和 scikit-learn 这样的库，是在机器学习任务中经常出现的，但是了解这个领域中的其它 Python 产品总是很有好处的。
TinyDB 是一个纯 Python 编写的轻量级数据库，一共只有1800行代码，没有外部依赖项。
通过对页面结构的观察，我们能得到每个元素存储的位置，找到对应的页面元素，就能获取到我们需要的信息了。
本文主要介绍了一些简单易懂最常用的 Python 图像处理库。
TinyDB 是一个纯 Python 编写的轻量级数据库，一共只有1800行代码，没有外部依赖项。
在本文中，您将学习如何利用此类根据当前使用的数据生成输出文件，以及如何以相同的方式操作字符串。
LIKE 操作符用于在 WHERE 子句中搜索列中的指定模式。
语法：SELECT column_name(s)
FROM table_name
WHERE column_name LIKE patternpattern这里就是放指定模板的
