執行效果如下：fromtkinterimport*importurllib.requestimportgzipimportjsonfromtkinterimportmessageboxroot=Tk()defmain():#輸入窗口root.title('Python學習交流群：973783996')#窗口標題Label(root,text='請輸入城市').grid(row=0,column=0)#設置標簽并調整位置enter=Entry(root)#輸
系統 2019-09-27 17:49:51 2078
3.插入排序（簡單插入排序）3.1算法思想如果有一個已經有序的數據序列，要求在這個已經排好的數據序列中插入一個數，但要求插入后此數據序列仍然有序，這個時候就要用到一種新的排序方法——插入排序法,插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、長度增加1的有序數據。插入排序的基本思想是：每步將一個待排序的記錄，按其關鍵碼值的大小插入前面已經排序的文件中適當位置上，直到全部插入完為止。同樣，這個算法不需要額外的存儲空間，空間復雜
系統 2019-09-27 17:49:40 2078
一、簡介Python是一門功能強大的高級腳本語言，它的強大不僅表現在其自身的功能上，而且還表現在其良好的可擴展性上，正因如此，Python已經開始受到越來越多人的青睞，并且被屢屢成功地應用于各類大型軟件系統的開發過程中。與其它普通腳本語言有所不同，Python程序員可以借助Python語言提供的API，使用C或者C++來對Python進行功能性擴展，從而即可以利用Python方便靈活的語法和功能，又可以獲得與C或者C++幾乎相同的執行性能。執行速度慢是幾乎
系統 2019-09-27 17:49:36 2078
【1】簡介Anaconda是一個免費開源的Python和R語言的發行版本，用于計算科學（數據科學、機器學習、大數據處理和預測分析），Anaconda可以便捷獲取包且對包能夠進行管理，同時對環境可以統一管理的發行版本。正如定義中提到的，選擇使用它的目的，正是為了簡化簡化包管理和部署，最主要的是遇到了環境切換問題，clone下的代碼，有些是Python2.x版本，有些是Python3.x版本，對于初學者著實頭疼。【2】包管理更新所有包：condaupgrade
系統 2019-09-27 17:49:36 2078
前言利用Python調用外部系統命令的方法可以提高編碼效率。調用外部系統命令完成后可以通過獲取命令執行返回結果碼、執行的輸出結果進行進一步的處理。本文主要描述Python常見的調用外部系統命令的方法，包括os.system()、os.popen()、subprocess.Popen()等。本文分析python調用外部系統命令主要從兩個方面考慮：1、是不是可以返回命令執行結果碼，因為大部分場景都需要通過判斷調用命令是執行成功還是失敗。2、是不是可以獲取命令執
系統 2019-09-27 17:49:30 2078
環境：Ubuntu16.4python版本：3.6.4庫：wordcloud這次我們要講的是爬取QQ音樂的評論并制成云詞圖，我們這里拿周杰倫的等你下課來舉例。第一步：獲取評論我們先打開QQ音樂，搜索周杰倫的《等你下課》，直接拉到底部，發現有5000多頁的評論。這時候我們要研究的就是怎樣獲取每頁的評論，這時候我們可以先按下F12，選擇NetWork，我們可以先點擊小紅點清空數據，然后再點擊一次，開始監控，然后點擊下一頁，看每次獲取評論的時候訪問獲取的是哪幾條
系統 2019-09-27 17:49:01 2078
最近在做靜態路由轉發實驗（計算機網絡課程實驗），實驗課程給出了一定的代碼，不過老師在實驗上挖了一些坑需要我們填補。先貼出實驗代碼：#!/usr/bin/pythonfrommininet.topoimportTopofrommininet.netimportMininetfrommininet.cliimportCLIclassRouterTopo(Topo):defbuild(self):h1=self.addHost('h1')h2=self.addH
系統 2019-09-27 17:47:37 2078
multiprocessing.Pipe([duplex])返回2個連接對象(conn1,conn2),代表管道的兩端,默認是雙向通信.如果duplex=False,conn1只能用來接收消息,conn2只能用來發送消息.不同于os.open之處在于os.pipe()返回2個文件描述符(r,w),表示可讀的和可寫的實例如下:復制代碼代碼如下:#!/usr/bin/python#coding=utf-8importosfrommultiprocessingi
系統 2019-09-27 17:47:09 2078
Kmean分類項目鏈接：https://github.com/Wchenguang/gglearn/blob/master/KmeansClassifier/講解/KmeansClassifier.ipynb首先,隨機確定K個初始點作為質心（不必是數據中的點）。然后將數據集中的每個點分配到一個簇中,具體來講,就是為每個點找到距其最近的質心,并將其分配該質心所對應的簇.這一步完成之后,每個簇的質心更新為該簇所有點的平均值.重復上述過程直到數據集中的所有點都距
系統 2019-09-27 17:45:38 2078
1.將類似如下程序中的切片變得更可讀###位置##0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890'record='....................100.......513.25..........'cost=int(record[20:32])*float(record[40:48])利用slice()函數創建slice對象，該對象可用于任何切片可應用的地方如：>>>it
系統 2019-09-27 17:45:24 2078
