作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《講解開源項目》系列，項目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介紹argparse的文章中，我們全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴們都已經摩拳擦掌，想要打造一個屬于自己的命令行工具。本文將以我們日常工作中最常見的git命令為例，講解如何使用argparse庫來實現一個真正可用的命令行程序。本系列文章默認
系統 2019-09-27 17:52:36 1609
如下所示：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsimportthreadingimporttimeclasspostrequests():def__init__(self):self.url='請求網址'self.files={'unknown_image':open('劉詩詩.jpg','rb')}defpost(self):try:r=requests.post(self.url,files=self.files)print
系統 2019-09-27 17:52:33 1609
一位置傳遞沒什么好過多講解.#位置傳遞實例:deffun1(a,b,c):returna+b+cprint(fun1(1,2,3))輸出：6二關鍵字傳遞更具每個參數的名字寫入函數參數#關鍵字傳遞deffun2(a,b,c):returna+b+cprint(fun2(1,c=3,b=2))輸出：6三參數默認值傳遞給函數的輸入參數設定一個默認值,如果該參數最終沒有輸入,則使用默認參數出入函數.#默認值傳遞deffun3(a,b=2,c=3):returna+
系統 2019-09-27 17:52:29 1609
目前，Python科學棧中的所有主要項目都同時支持Python3.x和Python2.7，不過，這種情況很快即將結束。去年11月，Numpy團隊的一份聲明引發了數據科學社區的關注：這一科學計算庫即將放棄對于Python2.7的支持，全面轉向Python3。Numpy并不是唯一宣稱即將放棄Python舊版本支持的工具，pandas與Jupyternotebook等很多產品也在即將放棄支持的名單之中。對于數據科學開發者而言，如何將已有項目從Python2轉向P
系統 2019-09-27 17:52:25 1609
閑暇之余，在家里自建了個服務器，因為用的小區寬帶，IP位動態分配。域名解析就是個問題，我的域名一般停放在DNSPod下。DNSPod有提供修改的API，就用Python簡單的實現了一下動態解析。這樣，就不用安裝花生殼了。廢話不說，看代碼：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importhttplib,urllib,urllib2importtimeimportsys,osimportreimportjsonuser
系統 2019-09-27 17:52:14 1609
Sklearn簡介Scikit-learn(sklearn)是機器學習中常用的第三方模塊，對常用的機器學習方法進行了封裝，包括回歸(Regression)、降維(DimensionalityReduction)、分類(Classfication)、聚類(Clustering)等方法。當我們面臨機器學習問題時，便可根據下圖來選擇相應的方法。Sklearn具有以下特點：簡單高效的數據挖掘和數據分析工具讓每個人能夠在復雜環境中重復使用建立NumPy、Scipy、
系統 2019-09-27 17:51:55 1609
最近學習《Python參考手冊》學到Class部分，遇到了類的構造析構部分的問題：1、什么時候構造？2、什么時候析構？3、成員變量如何處理？4、Python中的共享成員函數如何訪問？------------------------探索過程：1、經過查找，Python中沒有專用的構造和析構函數，但是一般可以在__init__和__del__分別完成初始化和刪除操作，可用這個替代構造和析構。還有一個__new__用來定制類的創建過程，不過需要一定的配置，此處不
系統 2019-09-27 17:51:55 1609
Python是一門非常酷的語言，因為很少的Python代碼可以在短時間內做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任務和多重處理。py1、關鍵代碼可以依賴于擴展包Python使許多編程任務變得簡單，但是對于很關鍵的任務并不總是提供最好的性能。使用C、C++或者機器語言擴展包來執行關鍵任務能極大改善性能。這些包是依賴于平臺的，也就是說，你必須使用特定的、與你使用的平臺相關的包。簡而言之,該解決方案提供了一些應用程序的可移植性,以換取性能,您可以獲得只有通
系統 2019-09-27 17:51:50 1609
現在互聯網巨頭，都已經轉投到人工智能領域，而人工智能的首選編程語言就是python，未來前景顯而易見。那么問題來了，想學Python，Python工程師工資一般多少?值得去學嗎?說句實在話，還得看你自己：自己足夠用功，經驗夠，兩三萬月薪也不是不可能;如果資歷淺，又不用功，想要高薪，除非運氣夠好！學習Python可以從事以下工作：一、人工智能Python作為人工智能的黃金語言，選擇人工智能作為就業方向是理所當然的，而且就業前景好，薪資普遍較高，拉勾網上，人工
系統 2019-09-27 17:51:49 1609
沒必要.目前網上優質、實用的免費課程有很多，而一些收費的課程目的并不在于授業解惑，而是在于盈利。如果本著分享的目的，獲取一些回報自然無可厚非，只怕絕大多數提供課程的出發點就帶著商業行為，這樣對于剛入門、不了解情況的初學者是一個非常嚴重的誤導，不僅花費冤枉錢，而且掉進坑里費心費力，文末有資源下載方式。說一下我關于Python學習的看法，我認為Python作為一個較為簡單的編程語言沒必要看一些視頻課程，這樣會花費大量時間，而對于編程最高效的學習路線莫過于以下幾
系統 2019-09-27 17:51:45 1609
