前言最近因為工作原因，發現一個Python的時間組件，很好用分享出來！（忘記作者名字了，在這里先感謝了），下面話不多說，來一起看看詳細的介紹吧。示例代碼：#-*-coding:utf-8-*-'''獲取當前日期前后N天或N月的日期'''fromtimeimportstrftime,localtimefromdatetimeimporttimedelta,dateimportcalendaryear=strftime("%Y",localtime())mon
系統 2019-09-27 17:54:18 1900
類代碼：#-*-coding:gbk-*-importConfigParser,osclassINIFILE:def__init__(self,filename):self.filename=filenameself.initflag=Falseself.cfg=Noneself.readhandle=Noneself.writehandle=NonedefInit(self):self.cfg=ConfigParser.ConfigParser()try
系統 2019-09-27 17:54:17 1900
高階函數map/reducePython內建了map()和reduce()函數。我們先看map。map()函數接收兩個參數，一個是函數，一個是Iterable，map將傳入的函數依次作用到序列的每個元素，并把結果作為新的Iterator返回。舉例說明，比如我們有一個函數f(x)=x2，要把這個函數作用在一個list[1,2,3,4,5,6,7,8,9]上，就可以用map()實現如下：現在，我們用Python代碼實現：deff(x):returnx*xr=m
系統 2019-09-27 17:53:59 1900
主要使用函數的遞歸方法，考慮過程如下：n,a,b,c（n代表羅漢塔塊數，a,b,c代表三塊柱子）若n=1時，只需從a》》》c若n>1時，需要把上面n-1塊從a移動到b，底下1塊從a移動到c，再把b上n-1移動到c函數實現如下：defmove(n,a,b,c):ifn==1:print(a,'>>>',c)else:move(n-1,a,c,b)move(1,a,b,c)move(n-1,b,a,c)print(move(3,'a','b','c'))
系統 2019-09-27 17:53:43 1900
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 1900
本文實例講述了Python計算程序運行時間的方法。分享給大家供大家參考。具體實現方法如下：復制代碼代碼如下:importtimedefstart_sleep():time.sleep(3)if__name__=='__main__':#Thestarttimestart=time.clock()#Aprogramwhichwillrunfor3secondsstart_sleep()#TheEndtimeend=time.clock()print("The
系統 2019-09-27 17:53:31 1900
在日常PC端的Python爬蟲過程工作中，Chrome瀏覽器是我們常用的一款工具。鑒于Chrome瀏覽器的強大，Chrome網上應用商店很多強大的插件可以幫助我們快速高效地進行數據爬蟲。今天推薦的6款Chrome插件，可以大大提升我們的爬蟲效率。EditThisCookieEditThisCookie是一個Cookie管理器，可以很方便的添加，刪除，編輯，搜索，鎖定和屏蔽Cookies。可以將登錄后的Cookies先保存到本地，借助cookielib庫，直
系統 2019-09-27 17:53:24 1900
使用python爬取微博評論：本文首發于《凹凸數讀》，關注后臺回復“源碼”獲取相關python代碼2019年5月27日凌晨，翟天臨又上了熱搜。我們爬取了翟天臨2月道歉微博下的30萬余條評論，看看畢業生們是如何吐槽他的？本文首發于《凹凸數讀》，關注后臺回復“源碼”獲取相關python代碼
系統 2019-09-27 17:53:21 1900
本文實例為大家分享了python微信跳一跳的具體代碼，供大家參考，具體內容如下部分代碼分享：wechat_jump.pyfrom__future__importprint_functionimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.animationasanimationimportmathimporttimeimportosimportcv2importdatetimescale
系統 2019-09-27 17:52:45 1900
說到流處理，Spark為我們提供了窗口函數，允許在滑動數據窗口上應用轉換，常用場景如每五分鐘商場人流密度、每分鐘流量等等，接下來我們通過畫圖來了解SparkStreaming的窗口函數如何工作的，處理過程圖如下所示：上圖中綠色的小框框是一批一批的數據流，虛線框和實線框分別是前一個窗口和后一個窗口，從圖中可以看出后一個窗口在前一個窗口基礎上移動了兩個批次的數據流，而我們真正通過算子操作的數據其實就是窗口內所有的數據流。在代碼實現前了解下窗口操作常用的函數有：
系統 2019-09-27 17:52:34 1900
