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 17:50:45 1630
scipy的引入要制作一張具有特定形狀的詞云圖，便需要一張原始圖片提供形狀參數，于是我們便要使用scipyscipy的安裝在Windows系統中，在命令提示符中輸入pipinstallscipy進行安裝若報錯則嘗試pip3installscipy或sudopip3installscipy在蘋果系統中則建議直接輸入sudopip3installscipy若報錯則參照Windows下的方法scipy的運用scipy旨在提取原始圖片的形狀參數，并應用于制作特定形
系統 2019-09-27 17:50:36 1630
如果設置了本地環境變量，可直接執行#coding=utf-8#-*-coding:utf-8-*-importxlwtimportrandomnumList=[]#設置表格樣式defset_style(name,height,bold=False):style=xlwt.XFStyle()font=xlwt.Font()font.name=namefont.bold=boldfont.color_index=4font.height=heightstyle
系統 2019-09-27 17:50:33 1630
defQuickSort(myList,start,end):ifstart
系統 2019-09-27 17:50:33 1630
目錄：0引言1環境2需求分析3前置準備4逛店鋪流程回顧5代碼全景展示6總結0引言最近疊貓貓的活動可真是十分的火爆，每天小伙伴們為了合貓貓忙的可謂是如火如荼。為啥要疊貓貓呢？賺貓幣得現金紅包！！眼看為實，先來看看我朋友的購物訂單。看到沒，優惠力度如此之大！！！后知后覺的我，錯過了第一波，可不想錯過第二波啊！活動需要不斷的升級自家的貓，其中一個途徑是通過逛店鋪來獲取喵幣。每天可逛40店鋪，共可領到40*300喵幣！！但是，你總不能一直盯著玩吧？想想都累，所以呢
系統 2019-09-27 17:50:26 1630
1.json模塊提供了一種很簡單的方式來編碼和解碼JSON數據。其中兩個主要的函數是json.dumps()和json.loads()，要比其他序列化函數庫如pickle的接口少得多。下面演示如何將一個Python數據結構轉換為JSON：'''遇到問題沒人解答？小編創建了一個Python學習交流QQ群：857662006尋找有志同道合的小伙伴，互幫互助,群里還有不錯的視頻學習教程和PDF電子書！'''importjsondata={'name':'ACME
系統 2019-09-27 17:50:20 1630
閱讀更多pipinstallpyecharts;會安裝pyecharts-1.1.0畫K線圖kline1.py#coding:utf-8importos,sysfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportKlineiflen(sys.argv)==2:code=sys.argv[1]else:print('usage:kline1.pycode')sys.exit(1)iflen(co
系統 2019-09-27 17:50:05 1630
一、ConfigParser簡介ConfigParser是用來讀取配置文件的包。配置文件的格式如下：中括號“[]”內包含的為section。section下面為類似于key-value的配置內容。復制代碼代碼如下:[db]db_host=127.0.0.1db_port=22db_user=rootdb_pass=rootroot[concurrent]thread=10processor=20中括號“[]”內包含的為section。緊接著section為
系統 2019-09-27 17:50:05 1630
PySnooper在GitHub上自嘲是一個“乞丐版”調試工具（poorman'sdebugger）。一般情況下，在編寫Python代碼時，如果想弄清楚為什么Python代碼沒有按照預期執行、哪些代碼在運行哪些沒在運行、局部變量又是什么，我們會使用包含斷點和觀察模式等功能的調試器，或者直接使用print語句打印出來。但上面的方法都比較麻煩，例如使用調試器需要進行繁瑣的設置，使用print打印也要很仔細。與它們相比，使用PySnooper只需為要調試的函數添
系統 2019-09-27 17:50:04 1630
理解新概念PythonV2.2中引入了迭代器的思想。唔，這并不十分正確；這種思想的“苗頭”早已出現在較老的函數xrange()以及文件方法.xreadlines()中了。通過引入yield關鍵字，Python2.2在內部實現的許多方面推廣了這一概念，并使編程定制迭代器變得更為簡單（yield的出現使函數轉換成生成器，而生成器反過來又返回迭代器）。迭代器背后的動機有兩方面。將數據作為序列處理通常是最簡單的方法，而以線性順序處理的序列通常并不需要都同時實際存在
系統 2019-09-27 17:49:57 1630
