今天在網上找了半天，發現很多關于此題目的程序都只能接收數據，所以隨便找了個程序研究了一下，然后做出一些修改代碼如下：fromsocketimport*importthreadingtcp_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)tcp_socket.connect(('192.168.1.102',8080))true=Truedefrece_msg(tcp_socket):globaltruewhiletrue:recv_ms
系統 2019-09-27 17:54:41 1874
一、介紹如果在Python中需要對用戶輸入的密碼或者其他內容進行加密，首選的方法是生成hash值。在Python中可以利用二個模塊來進行：-crypt-hashlib二、crypt（一）crypt的主要方法和常量名稱描述md5(…)利用md5算法加密sha1(…)利用sha1算法加密sha224(…)利用sha224算法加密sha256(…)利用sha256算法加密sha384(…)利用sha384算法加密sha512(…)利用sha512算法加密（二）使
系統 2019-09-27 17:52:57 1874
EventHandler在HDA中，要創建Python腳本，需要先選擇一個事件處理器(EventHandle),他表示你要在什么時候執行你現在所創建的腳本命令OnCreated(在節點創建時，執行腳本)如選擇此項編輯Python腳本，Python將會在節點創建時執行Python中的命令PythonModel(Python模式)這一項會使創建的腳本在使用過程中根據用戶設置執行可以使用這一項給節點設置參數提示等功能OnDelete(在節點創建時執行腳本)Pyt
系統 2019-09-27 17:51:26 1874
導言篇：我的python環境是：python3.6.5這里我選擇的GUI編程包是：tkintertkinker在python2.5以后就是自帶包了，所以我們不需要另外安裝tkinker相對與其他pythonGUI編程的包而已，是相對容易入手的代碼篇：#這是系統的登錄界面importtkinterfromtkinterimportmessageboxclassLogin(object):def__init__(self):#創建主窗口,用于容納其它組件sel
系統 2019-09-27 17:51:14 1874
ubuntu18.04版本，python版本python2.7,python3.5,python3.6因為安裝一些庫會安裝到python3.6上，而默認使用的是python2.7,使用python3，默認會使用python3.5,無法調用安裝包。解決方法：一、使用pythonxx.py運行程序時，加上版本號。比如python3.6xx.py二、1.要以root身份操作yz@yz-pc:~$sudosu2.確認本機下的python默認版本。調出終端，輸入py
系統 2019-09-27 17:51:04 1874
Python項目中很多時候會需要將時間在Datetime格式和TimeStamp格式之間轉化，又或者你需要將UTC時間轉化為本地時間，本文總結了這幾個時間之間轉化的函數，供大家參考。一、Datetime轉化為TimeStampdefdatetime2timestamp(dt,convert_to_utc=False):'''ConvertsadatetimeobjecttoUNIXtimestampinmilliseconds.'''ifisinstanc
系統 2019-09-27 17:50:37 1874
一、可變對象與非可變對象想要理解淺拷貝與深拷貝就必須得先明白可變對象與非可變對象。可變對象有:list，dict，set不可變對象有：int，float，bool，str，tuple。兩者區別：對于可變對象，其值改變是在原地址上操作，不會創建新的內存地址。對于不可變對象其值改變是直接創建新的內存地址。二、賦值操作符‘=’表示對象的引用。python里面的賦值操作符‘=’實際上是對象的引用，其并沒有進行復制操作。如果如果賦值操作符右邊的操作數是字面值，比如字
系統 2019-09-27 17:46:11 1874
你知道嗎？實際上Python早在20世紀90年代初就已經誕生，可是火爆時間卻并不長，就小編本人來說，也是前幾年才了解到它。據統計,目前Python開發人員的薪資待遇為10K以上,這樣的誘惑很難讓人拒絕，所以這幾年使得許多人紛紛學習Python。Python是一種解釋型腳本語言，注重可讀性和效率的語言,尤其是相較于Java,PHP以及C++這樣的語言,它的這兩個優勢讓其在開發者中大受歡迎,同時在運維領域也被大量運用到自動化運維場景中。如今使用到Python的
系統 2019-09-27 17:38:27 1874
最近我在用梯度下降算法繪制神經網絡的數據時，遇到了一些算法性能的問題。梯度下降算法的代碼如下（偽代碼）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般來說，當網絡請求plot.ly繪圖時會阻塞等待返回，于是也會影響到其他的梯度下降函數的執行速度。一種解決辦法是每調用一次plotly.write函數就開啟一個新的線程，但是這種方法感覺不是很好。我不想用一個像cerely（一種分
系統 2019-09-27 17:37:56 1874
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系統 2019-08-29 22:27:40 1874
