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Python中用sleep()方法操作時間的教程

mktime()方法是localtime()反函數。它的參數是struct_time或全9元組,它返回一個浮點數,為了兼容時time()。如果輸入值不能表示為有效的時間,那么OverflowError或ValueError錯誤將被引發。Syntax以下是mktime()方法的語法:time.mktime(t)參數t--這是struct_time或滿9元組。返回值此方法返回一個浮點數,對于兼容性time()。例子下面的例子顯示了mktime()方法的使用。#

系統 2019-09-27 17:46:39 1628

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python做中學(五)多線程的用法

多線程類似于同時執行多個不同程序,多線程運行有如下優點:使用線程可以把占據長時間的程序中的任務放到后臺去處理。用戶界面可以更加吸引人,比如用戶點擊了一個按鈕去觸發某些事件的處理,可以彈出一個進度條來顯示處理的進度。程序的運行速度可能加快。在一些等待的任務實現上如用戶輸入、文件讀寫和網絡收發數據等,線程就比較有用了。在這種情況下我們可以釋放一些珍貴的資源如內存占用等等。每個獨立的線程有一個程序運行的入口、順序執行序列和程序的出口。但是線程不能夠獨立執行,必須

系統 2019-09-27 17:46:37 1628

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python顯示出對應字典的鍵名和該值

從下面字典中查找出值為數字的字符串,并顯示出對應字典的鍵名和該值dct={'Name':['Alice','1456'],'Age':['aa','5aa','345']}#取出字典的值forvalue1indct.values():#遍歷值列表forvalue2invalue1:#判斷是否為數字的字符串ifvalue2.isdigit():value=value1key=[kfor(k,v)indct.items()ifv==value]print("鍵

系統 2019-09-27 17:46:31 1628

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【Python練習圣典】字典dictionary高級操作

1.字典鍵-值對中,值元素的便捷創建增減主要是利用collections中的defaultdict普通復雜過程:pairs=[('a',1),('a',2),('b',2)]d={}forkey,valueinpairs:ifkeynotind:d[key]=[]d[key].append(value)或d={}#普通字典d.setdefault('a',[]).append(1)d.setdefault('a',[]).append(2)d.setdef

系統 2019-09-27 17:46:20 1628

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Python with的用法

在Python中,with關鍵字是一個替你管理實現上下文協議對象的好東西。例如:file等。示例如下:from__future__importwith_statementwithopen('cardlog.txt','r')asitem:forlineinitem:printline;在file的結束,會自動關閉該文件句柄。在python2.6中,with正式成為了關鍵字所以在python2.5以前,要利用with的話,需要使用:from__future_

系統 2019-09-27 17:46:19 1628

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Python random生成隨機數和range()和len()函數區別

用于生成一個指定范圍內的整數。其中參數a是下限,參數b是上限,Python生成隨機數print(random.randint(12,20))#生成的隨機數n:12<=n<=20print(random.randint(20,20))#結果永遠是20#print(random.randint(20,10))#該語句是錯誤的。print(random.randrange(1,100,2))#返回[1,100]之間的奇數19print(random.ranran

系統 2019-09-27 17:46:15 1628

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python獲取list下標及其值的簡單方法

當在python中遍歷一個序列時,我們通常采用如下的方法:foriteminsequence:process(item)如果要取到某個item的位置,可以這樣寫:forindexinrange(len(sequence)):process(sequence[index])另一個比較好的方式是使用python內建的enumerate函數:enumerate(sequence,start=0)上述函數中,sequence是一個可迭代的對象,可以是列表,字典,文

系統 2019-09-27 17:46:14 1628

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python自動化測試之DDT數據驅動的實現代碼

時隔已久,再次冒煙,自動化測試工作仍在繼續,自動化測試中的數據驅動技術尤為重要,不然咋去實現數據分離呢,對吧,這里就簡單介紹下與傳統unittest自動化測試框架匹配的DDT數據驅動技術。話不多說,先擼一波源碼,其實整體代碼并不多#-*-coding:utf-8-*-#ThisfileisapartofDDT(https://github.com/txels/ddt)#Copyright2012-2015CarlesBarrobésandDDTcontri

系統 2019-09-27 17:46:08 1628

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python面試題之列表聲明實例分析

本文實例講述了python面試題之列表聲明。分享給大家供大家參考,具體如下:下面程序輸出的結果為?val=[['a']*2]*2printvalval[0][1]='b'printval答案為:[['a','a'],['a','a']][['a','b'],['a','b']]而不是[['a','a'],['a','a']][['a','b'],['a','a']]請看下面的例子:val=['a']*2#或者直接聲明val=['a','a']printva

系統 2019-09-27 17:45:59 1628

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python爬蟲---實現項目(四) 用BeautifulSoup分析新浪新聞

這次只演示了,如何在真實項目內用到BeautifulSoup庫來解析網頁,而新浪的新聞是ajax加載過來的數據,在這里我們只演示解析部分數據(具體反扒機制沒做分析)。代碼地址:https://gitee.com/dwyui/BeautifulSoup_xinlang.git。關于的爬蟲的博客已經越來越多,使用到的技術也越來越多,后期我還會持續寫下去,大概從幾個角度去寫,多線程爬取(提高效率),如何更好的做到爬取數據(破解反扒)。用redis管理多線程和代理

系統 2019-09-27 17:45:54 1628

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