一、讀取用戶指令當你的程序要接收用戶輸入的指令時，可以用input函數：name=input("請輸入你的名字：")print("Hi"+name)程序中只要有input函數就會等待用戶輸入完并按回車鍵之后才會繼續往下執行代碼注：input（）函數接收得到的值只是字符串，即使你輸入的是數字或者其他數據類型的值，它也會把數字按照字符串處理，即接收得到值只會字符串。二、格式化打印假設現在需要打印出以下格式的內容，該怎么實現呢？------------Infom
系統 2019-09-27 17:54:32 1868
通常，大多數應用程序通過保持HTML簡單來解決大多數瀏覽器問題?D或者說，根據最低共同特性來編寫。然而，即便如此，也仍然存在字體和布局的問題，發行新瀏覽器和升級現有瀏覽器時，也免不了測試應用程序的痛苦。替代方案?D只支持一種瀏覽器?D通常不是一種用戶友好的解決方案。明顯的解決方案是在應用程序中嵌入自己的表現HTML的窗口構件。當然，從頭開始編寫這樣的窗口構件工作量很大，因此，求助于預先封裝的解決方案好象是合理的。商界有許多選擇及幾個開放源碼軟件包。本文將向
系統 2019-09-27 17:49:37 1868
簡介在這篇文章中，我將向大家演示怎樣向一個通用計算器一樣解析并計算一個四則運算表達式。當我們結束的時候，我們將得到一個可以處理諸如1+2*-(-3+2)/5.6+3樣式的表達式的計算器了。當然，你也可以將它拓展的更為強大。我本意是想提供一個簡單有趣的課程來講解語法分析和正規語法（編譯原理內容）。同時，介紹一下PlyPlus,這是一個我斷斷續續改進了好幾年的語法解析接口。作為這個課程的附加產物，我們最后會得到完全可替代eval（）的一個安全的四則運算器。如果
系統 2019-09-27 17:49:09 1868
問題1：需要得到一個類似{“demo”:{“key”:”value”}}這樣格式的字典dic。dic=dict()dic_temp=dict()dic_temp={"key":"value"}dic["demo"]=dic_temp問題2：創建一個多值映射字典.。d={}forkey,valueinpairs:ifkeynotind:d[key]=[]d[key].append(value)問題3：需要得到一個類似[{“id”:1,“text”:“Root
系統 2019-09-27 17:48:04 1868
用python和numpy處理數據次數比較多,寫了幾個小函數,可以方便地讀寫數據:#-*-coding:utf-8-*-#----------------------------------------------------------------------#FileName:gettxtdata.py#功能:讀取字符串和文件中的數值數據(浮點數)#主要提供類似matlab中的dlmread和dlmwrite函數#同時提供loadtxtdata和sav
系統 2019-09-27 17:47:34 1868
在使用Python編寫面向對象的代碼時，我們會常常使用“繼承”這種開發方式。例如下面這一段代碼：classInfo:def__init__(self):passdefcalc_age(self):print('我是父類的方法')classPeopleInfo(Info):def__init__(self):super().__init__()defcalc_age(self):print(123456)如果你使用PeopleInfo初始化一個對象，然后調用
系統 2019-09-27 17:46:07 1868
本文較為詳細的講述了Python中常用的模塊，分享給大家便于大家查閱參考之用。具體如下：1.內置模塊(不用import就可以直接使用)常用內置函數：help(obj)在線幫助,obj可是任何類型callable(obj)查看一個obj是不是可以像函數一樣調用repr(obj)得到obj的表示字符串，可以利用這個字符串eval重建該對象的一個拷貝eval_r(str)表示合法的python表達式，返回這個表達式dir(obj)查看obj的namespace中
系統 2019-09-27 17:45:32 1868
概述模塊Pickle實現了對一個Python對象結構的二進制的序列化和反序列化。即當Python程序持續運行一些字符串、列表字典、甚至自定義的類等數據對象，需要持久化存儲，即存儲在磁盤中，防止運行在內存中，因斷電等情況丟失數據。那么Pickle模塊就派上用場了，它可以將對象轉換為一種可以傳輸或存儲的格式。python的pickle模塊實現了基本的數據序列和反序列化。通過pickle模塊的序列化操作我們能夠將程序中運行的對象信息保存到文件中去，永久存儲；通過
系統 2019-09-27 17:56:58 1867
鄰近算法（k-NearestNeighbor)是機器學習中的一種分類（classification）算法，也是機器學習中最簡單的算法之一了。雖然很簡單，但在解決特定問題時卻能發揮很好的效果。因此，學習kNN算法是機器學習入門的一個很好的途徑。kNN算法的思想非常的樸素，它選取k個離測試點最近的樣本點，輸出在這k個樣本點中數量最多的標簽（label）。我們假設每一個樣本有m個特征值（property），則一個樣本的可以用一個m維向量表示:X=（x1，x2，.
系統 2019-09-27 17:54:43 1867
一Process對象的join方法在主進程運行過程中如果想并發地執行其他的任務，我們可以開啟子進程，此時主進程的任務與子進程的任務分兩種情況情況一：在主進程的任務與子進程的任務彼此獨立的情況下，主進程的任務先執行完畢后，主進程還需要等待子進程執行完畢，然后統一回收資源。這種是沒有join方法情況二：如果主進程的任務在執行到某一個階段時，需要等待子進程執行完畢后才能繼續執行，就需要有一種機制能夠讓主進程檢測子進程是否運行完畢，在子進程執行完畢后才繼續執行，否
系統 2019-09-27 17:52:51 1867
