轉自：https://www.cnblogs.com/rivendare/p/9493698.html列表解析式可以根據已有列表，高效創建新列表的方式。列表解析是Python迭代機制的一種應用，它常用于實現創建新的列表，返回的是一個列表，因此用在[]中。列表解析式因編譯器進行優化，提高了效率，減少出錯，增加可讀性語法[返回值for元素in可迭代對象if條件]使用中括號[]，內部是for循環，if條件語句可選返回一個新列表示例1：生成一個列表，元素0-9，對
系統 2019-09-27 17:46:41 1944
環境MacPython3.6.4Atom背景Atom執行PythonCode使用ScriptPackage，執行快捷鍵cmd+i。但是默認是執行Mac系統的2.7版本的Python。配置cmd+，(cmd+逗號)快捷鍵打開Settings，或者點擊Atom→Preferences打開Settings點擊OpenConfigFolder（會打開Atom的Project）打開.atom/packages/script/lib/grammars/python.c
系統 2019-09-27 17:46:08 1944
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 1944
1.文件的讀取和顯示方法1：復制代碼代碼如下:f=open(r'G:\2.txt')printf.read()f.close()方法2：復制代碼代碼如下:try:t=open(r'G:\2.txt')printt.read()finally:ift:t.close()方法3：復制代碼代碼如下:withopen(r'g:\2.txt')asg:forlineing:printlinepython雖然每次打開文件都要關閉，但是可能會由于異常導致未關閉，因此我們
系統 2019-09-27 17:45:38 1944
Python列表List（列表）是Python中使用最頻繁的數據類型。列表可以完成大多數集合類的數據結構實現。它支持字符，數字，字符串甚至可以包含列表（所謂嵌套）。列表用[]標識。是python最通用的復合數據類型。看這段代碼就明白。列表中的值得分割也可以用到變量[頭下標:尾下標]，就可以截取相應的列表，從左到右索引默認0開始的，從右到左索引默認-1開始，下標可以為空表示取到頭或尾。加號（+）是列表連接運算符，星號（*）是重復操作。如下實例：#!/usr/
系統 2019-09-27 17:38:44 1944
#/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-"""1.解析crontab配置文件中的五個數間參數(分時日月周)，獲取他們對應的取值范圍2.將時間戳與crontab配置中一行時間參數對比，判斷該時間戳是否在配置設定的時間范圍內"""#$Id$importre,time,sysfromCore.FDateTime.FDateTimeimportFDateTimedefget_struct_time(time_stamp_int)
系統 2019-09-27 17:38:43 1944
本來是想寫一個東西可以直接調用TortoiseSVN保存當前代碼到一個分枝下的。可惜調用SVN的部分還在研究。就先寫了目錄拷貝的部分。如果有喜歡研究Python的童鞋愿意提供想法或者建議的話，這里先謝謝了。：）就目錄拷貝的部分，思想很簡單。讀配置文件中的配置信息。生成一個項目名稱加日期時間組成的文件夾名為分枝名稱。把當前項目下的全部內容拷貝到這個目錄下。然后要做的研究就是調用TortoiseSVN命令嵌入這部分代碼。現在看代碼：1.讀取配置文件配置文件很簡
系統 2019-09-27 17:38:23 1944
Python字符串字符串或串(String)是由數字、字母、下劃線組成的一串字符。一般記為:s="a1a2???an"(n>=0)它是編程語言中表示文本的數據類型。python的字串列表有2種取值順序:從左到右索引默認0開始的，最大范圍是字符串長度少1從右到左索引默認-1開始的，最大范圍是字符串開頭如果你的實要取得一段子串的話，可以用到變量[頭下標:尾下標]，就可以截取相應的字符串，其中下標是從0開始算起，可以是正數或負數，下標可以為空表示取到頭或尾。比如
系統 2019-09-27 17:38:20 1944
鄰近算法，或者說K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數據挖掘分類技術中最簡單的方法之一。所謂K最近鄰，就是k個最近的鄰居的意思，說的是每個樣本都可以用它最接近的k個鄰居來代表。kNN算法的核心思想是如果一個樣本在特征空間中的k個最相鄰的樣本中的大多數屬于某一個類別，則該樣本也屬于這個類別，并具有這個類別上樣本的特性。該方法在確定分類決策上只依據最鄰近的一個或者幾個樣本的類別來決定待分樣本所屬的類別。kNN方法在類別決策時，只與極
系統 2019-09-27 17:38:02 1944
單繼承時super()和__init__()實現的功能是類似的classBase(object):def__init__(self):print'Basecreate'classchildA(Base):def__init__(self):print'creatA',Base.__init__(self)classchildB(Base):def__init__(self):print'creatB',super(childB,self).__init__
系統 2019-09-27 17:37:52 1944
