getpwname只能得到gid一個username。importpwdmyGroupId=pwd.getpwnam(username).pw_gidgetgroups只能獲取groups腳本用戶。importosmyGroupIds=os.getgroups()我怎么能得到所有groups的任意一個username，比如id-Gn命令？id-Gn`whoami`解決方案#!/usr/bin/envpythonimportgrp,pwduser="myna
系統 2019-09-27 17:53:36 1948
描述sin()返回的x弧度的正弦值。語法以下是sin()方法的語法:importmathmath.sin(x)注意：sin()是不能直接訪問的，需要導入math模塊，然后通過math靜態對象調用該方法。參數x--一個數值。返回值返回的x弧度的正弦值，數值在-1到1之間。實例以下展示了使用sin()方法的實例：#!/usr/bin/pythonimportmathprint"sin(3):",math.sin(3)print"sin(-3):",math.s
系統 2019-09-27 17:53:29 1948
0x00前言eval是Python用于執行python表達式的一個內置函數，使用eval，可以很方便的將字符串動態執行。比如下列代碼：>>>eval("1+2")>>>eval("[xforxinrange(10)]")[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9]當內存中的內置模塊含有os的話，eval同樣可以做到命令執行：>>>importos>>>eval("os.system('whoami')")win-20140812chj\administrat
系統 2019-09-27 17:53:02 1948
原型模式，也是用于創建對象時的一種設計方法。主要應用場景是：每次初始化某個對象時，需要傳遞大量的參數，很不方便，此時，可以使用原型模式，在已經創建并初始化的對象基礎上，可以快速而又方便創建新的不同對象。主要原理：使用深拷貝，復制一個已創建的對象，然后使用__dict__.update（）方法更新已創建對象中的參數值方式創建新對象。背景知識：在python中的類中，__dict__是一個字典，保存了所有該類中的變量，函數等參數。#coding=utf-8im
系統 2019-09-27 17:52:15 1948
來源：ApacheCN『USFMSDS501計算數據科學中文講義』翻譯項目原文：ProgrammingPatternsinPython譯者：飛龍協議：CCBY-NC-SA4.0現在我們已經了解了計算機如何組織數據，并進行一些低級編程操作，現在讓我們看一些常見的高級編程模式。每一個這些操作都有一個使用條件和循環模式的實現，我們可以使用python語法很容易地表達。我們也可以使用現有的庫函數來實現相同的功能，我們也將探索它們。當我們進行時，你會發現程序設計和編
系統 2019-09-27 17:51:25 1948
步驟:1.掌握幾種對象及其關系2.了解每類對象的基本操作方法3.通過轉化關系轉化涉及對象1.datetime>>>importdatetime>>>now=datetime.datetime.now()>>>nowdatetime.datetime(2018,1,12,23,9,12,946118)>>>type(now)2.timestamp>>>importtime>>>time.time()1421075455.5682433.timetuple>>
系統 2019-09-27 17:51:17 1948
每天換一個壁紙，每天好心情。#-*-coding:UTF-8-*-from__future__importunicode_literalsimportImageimportdatetimeimportwin32gui,win32con,win32apiimportrefromHttpWrapperimportSendRequestStoreFolder="c:\\dayImage"defsetWallpaperFromBMP(imagepath):k=wi
系統 2019-09-27 17:51:14 1948
平時見到的url參數都是key-value,一般vlaue都是字符串類型的如果有幸和我一樣遇到字典，列表等參數，那么就幸運了python2代碼importjsonfromurllibimporturlencode#1.直接將url編碼params={"name":"Tom","hobby":["ball","swimming"],"books":[{"name":"語文","pages":20}]}print(urlencode(params))"""ho
系統 2019-09-27 17:51:13 1948
數據集介紹使用數據集Wine，來自UCI。包括178條樣本，13個特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系統 2019-09-27 17:50:52 1948
作為Python程序員，應該能夠正視Python的優點與缺點。眾所周之，Python的運行速度是很慢的，特別是大數據量的運算時，Python會慢得讓人難以忍受。對于這種情況，“專業”的解決方案是用上numpy或者opencl。不過有時候為了一點小功能用上這種重型的解決方案很不劃算，或者有時候想要實現的操作在numpy里面沒有，需要我們自己用C語言來編寫。總之，我們使用Python與C++的混合編程能夠加快程序熱點的運算速度。首先要提醒大家注意的是，在考慮聯
系統 2019-09-27 17:50:46 1948
