下表列出了所有Python語言支持的算術運算符。假設變量a持有10和變量b持有20，則：例子:試試下面的例子就明白了所有的Python編程語言提供了算術運算符：#!/usr/bin/pythona=21b=10c=0c=a+bprint"Line1-Valueofcis",cc=a-bprint"Line2-Valueofcis",cc=a*bprint"Line3-Valueofcis",cc=a/bprint"Line4-Valueofcis",cc=
系統 2019-09-27 17:38:13 1608
面向對象的編程語言在寫大型程序的的時候，往往比面向過程的語言用起來更方便，安全。其中原因之一在于：類機制。類，對眾多的數據進行分類，封裝，讓一個數據對象成為一個完整的個體，貼近現實生活，高度抽象化。但是，python對類的封裝并不好，因為所有的屬性和方法都是公開的，你可以隨意訪問或者寫入，你可以在類的外部對類的屬性進行修改，甚至添加屬性。這的確讓人感到不安。下面就來總結一下學習后的解決方案。1，使用2個下劃線前綴隱藏屬性或者方法。__xxx#!/usr/b
系統 2019-09-27 17:38:12 1608
一、如何拆分含有多種分隔符的字符串？實際案例我們要把某個字符串依據分隔符號拆分不同的字符段，該字符串包含多種不同的分隔符，例如：s='asd;aad|dasd|dasd,sdasd|asd,,Adas|sdasd;Asdasd,d|asd'其中<,>,<;>,<|>,<\t>都是分隔符，如何處理？解決方案連續使用split()方法，每次處理一種分隔符#使用Python2defmySplit(s,ds):res=[s]fordinds:t=[]map(lam
系統 2019-09-27 17:38:05 1608
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 1608
python是支持多線程的，主要是通過thread和threading這兩個模塊來實現的。thread模塊是比較底層的模塊，threading模塊是對thread做了一些包裝的，可以更加方便的使用。雖然python的多線程受GIL限制，并不是真正的多線程，但是對于I/O密集型計算還是能明顯提高效率，比如說爬蟲。下面用一個實例來驗證多線程的效率。代碼只涉及頁面獲取，并沒有解析出來。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeim
系統 2019-09-27 17:37:56 1608
最近在自學Python語言，看到向列表增加更多數據時被append（），extend（），insert（）方法繞暈了。append和extend都只需要一個參數，并且自動添加到數組末尾,如果需要添加多個，可用數組嵌套，但是append是將嵌套后的數組作為一個對象，extend是將嵌套的數組內容作為多個對象，添加到原數組中作為編程0基礎的小白，覺得有必要自己再梳理一遍：1.append（）方法是指在列表末尾增加一個數據項。例如：在students列表末尾增加
系統 2019-09-27 17:37:54 1608
在實際應用中，你將用Django模板系統來創建整個HTML頁面。這就帶來一個常見的Web開發問題：在整個網站中，如何減少共用頁面區域（比如站點導航）所引起的重復和冗余代碼？解決該問題的傳統做法是使用服務器端的includes，你可以在HTML頁面中使用該指令將一個網頁嵌入到另一個中。事實上，Django通過剛才講述的{%include%}支持了這種方法。但是用Django解決此類問題的首選方法是使用更加優雅的策略――模板繼承。本質上來說，模板繼承就是先構造
系統 2019-09-27 17:37:53 1608
1.算法：（設查找的數組期間為array[low,high]）（1）確定該期間的中間位置K（2）將查找的值T與array[k]比較。若相等，查找成功返回此位置；否則確定新的查找區域，繼續二分查找。區域確定如下：a.array[k]>T由數組的有序性可知array[k,k+1,……,high]>T;故新的區間為array[low,……，K-1]b.array[k]復制代碼代碼如下:#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-def
系統 2019-09-27 17:37:51 1608
解決思路首先想到的就是利用python的正則表達式來匹配非法字符，然后找出非法記錄。然而理想總是豐滿的，現實卻是殘酷的。在實現的過程中，才發現自己對于字符編碼、以及python內部字符串表示的相關知識的缺乏。在這期間，踩過了不少坑，到最后雖然還有些模糊的地方，但總算有一個總體清晰的了解。在此記錄下心得，避免以后在同一個地方跌倒。以下的測試環境是ArcGIS10.3自帶的python2.7.8環境，不保證其他python環境也適用。python正則表達式py
系統 2019-09-27 17:37:48 1608
先使用一些關鍵參數創建對象實例，如下：>>>p=Publisher(name='Apress',...address='2855TelegraphAve.',...city='Berkeley',...state_province='CA',...country='U.S.A.',...website='http://www.apress.com/')這個對象實例并沒有對數據庫做修改。在調用``save()``方法之前，記錄并沒有保存至數據庫，像這樣：>>
系統 2019-09-27 17:37:48 1608
