python中eval用法 什么情况下用eval？
什么情况下用eval？
任何时候都最好不要用eval,必须得用话也用_eval()。
完全用不出来outputs(),只不过人的输入是不靠谱的,要n个逻辑判断输入的有无是真确。
int用到的地方也太少,带的话,也要先判断()是否是是True。
eval，expression,globalsNone,localsNone。
expression：该参数是一个字符串，python会不使用globals字典和locals字典以及全局和局部的命名空间，将expression当成一个python表达式进行解析和计算。
python对输入的表达式字符串求值？
是可以内置的eval函数，eval功能那就是把键入的字符串当成一个Python表达式求值1eval(str)
spark的亮点是？
1、更高的性能。而且数据被运行程序到集群主机的分布式内存中。数据也可以被急速的转换迭代，并缓存用以强盗团的不稳定访问需求。在数据全部读取到内存的情况下，Spark可以不比Hadoop快100倍，在内存太差储存时所有数据的情况下快hadoop10倍。
2、建立在Java,Scala,Python,SQL（躲避交互式视频网站查询）的标准API以更方便各行各业不使用，同样的还所含的大量开箱即用的机器学习库。
3、与保证Hadoop1和2.x(YARN)生态兼容性问题，并且机构可以无缝拼接迁移。
4、方便去下载和安装。更方便的shell（REPL:Read-Eval-Print-Loop）可以不对API进行交互式视频的学习。
5、借助高等级的架构提高生产力，从而这个可以讲精力放计算上。
哪个数据可视化工具比较好？
看了再看看其他的回答，大都利用现有的可视化软件，这里以Python为例，详细介绍2个比较比较好得用可视化包—seaborn和pyecharts，简单易学、容易上手，绘制图的图形可爱、大方、干净整齐，感兴趣朋友也可以一段时间帮一下忙，实验环境win10python3.6pycharm5.0，主要内容万分感谢：
：这是一个基于matplotlib的可视化包，是对matplotlib更高级的API标准封装，绘制图的图形种类多样，以及最常见的折线图、柱状图、饼状图、箱型图、热力图等，所需的代码量更少，使用出声更方便啊，下面我简单啊详细介绍一下这个包的安装和使用：
安装seaborn，这个然后在cmd窗口输入命令“python3.6installseaborn”就行，如下：
直接安装成功后，我们就可以不参与简单的测试3了，代码万分感谢，很很简单：
程序运行截图不胜感激：
更多示例的话，这个可以查看seaborn官网的教程，很丰富地，也有详细代码注释和说明，愿意自学一下：
：这个是echarts能提供给python的一个接口，在前端的数据可视化中，很可能会要用这个echarts包，动用pyecharts，我们不但可以不绘制图出漂亮的柱状图、折线图等，还也可以绘制的3D图形、地图、雷达图、极坐标系图等，简单好用，的很愿意怎么学习，下面我很简单详细介绍看看这个包的安装和使用：
安装pyecharts，这个再在cmd窗口输入命令“cprofileinstallpyecharts”就行，不胜感激：
按装完成后，我们就可以不参与最简单测什么了，代码如下，绘制的了一个最简单柱状图：
程序运行截图追加：
更多示例的话，也可以查找官方的教程，详细介绍很详细点，参数那就证明也很具体详细，值得你去爱一学：
到此，这里就简单啊介绍了seaborn和pyecharts包的安装和使用。相对来讲，这2个包使用起来非常方便，简单易学、容易上手，绘制图的图形也很看起来美观、漂亮，只需你有一点python基础，看下官方示例，很快地就能掌握的，当然，你也可以不在用可视化工具来结束，像JMP等，这里是可以提供一种思路，感兴趣的东西朋友这个可以尝试一下，只希望以下分享的内容能对你有所帮助吧，也热情大家评论、私信给我。
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