數據類型：float―浮點數可以精確到小數點后面15位int―整型可以無限大bool―非零為true,零為falselist―列表Float/Int:運算符：／―浮點運算除//―當結果為正數時，取整;11//5=2;11//4=2當結果為負數時，向下取整；-11//5=-3;-11//4=-3當分子分母都是float,結果為float型**―計算冪;11**2=121%―取余其他數學運算：1.分數：importfractions;fractions.Fra
系統 2019-09-27 17:47:01 1996
本來是要寫個程序用的，沒寫完不寫了，這一部分就貼出來吧驗證域名和IPclassJianKong():'''查詢IDC信息，封ip和過白名單'''def__init__(self):pass@classmethoddefip_verify(cls,str):'驗證IP地址規范'pattern=re.compile('(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1[0-9][0-9]|[1-9]?[0-9])\.(25[0-5]|2[0-4][0-9]|1[0-
系統 2019-09-27 17:46:40 1996
re.sub功能，比replace強大的替換函數，將正則表達式匹配上的模塊替換成replre.sub(pattern,repl,string,count=0,flags=0)返回最左邊正則表達式限定的被repl代替的字符串，如果正則表達式沒有匹配上，則字符串不做修改。\nisconvertedtoasinglenewlinecharacter,\risconvertedtoacarriagereturn,andsoforth.Unknownescapess
系統 2019-09-27 17:46:01 1996
一.語法列表解析式是將一個列表（實際上適用于任何可迭代對象（iterable））轉換成另一個列表的工具。在轉換過程中，可以指定元素必須符合一定的條件，才能添加至新的列表中，這樣每個元素都可以按需要進行轉換。好處：1.簡潔2.高效其實列表解析式并不是必須的，因為它能完成的工作都能夠通過for循環完成，但是列表解析式比手動的for循環語句運行得更快(往往速度快一倍)，因為它們的迭代在解釋器內部是以C語言的速度執行的，而不是以手動的Python代碼執行的，特別是
系統 2019-09-27 17:45:28 1996
1.將類似如下程序中的切片變得更可讀###位置##0123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890'record='....................100.......513.25..........'cost=int(record[20:32])*float(record[40:48])利用slice()函數創建slice對象，該對象可用于任何切片可應用的地方如：>>>it
系統 2019-09-27 17:45:23 1996
一、什么是遞歸如果函數包含了對其自身的調用，該函數就是遞歸的。遞歸做為一種算法在程序設計語言中廣泛應用，它通常把一個大型復雜的問題層層轉化為一個與原問題相似的規模較小的問題來求解，遞歸策略只需少量的程序就可描述出解題過程所需要的多次重復計算，大大地減少了程序的代碼量。例如，要計算1-9的9位數字的乘積，直觀的算法是1*2*3*4*5*6*7*8*9，如果要計算1-10000的乘積，直觀的算法就難于實現出，而遞歸就可以很簡單的實現。請看示例：deffact(
系統 2019-09-27 17:38:31 1996
1.查找圖像中出現的人臉代碼示例：#導入face_recognition模塊importface_recognition#將jpg文件加載到numpy數組中image=face_recognition.load_image_file(“your_file.jpg”)#查找圖片中人臉（上下左右）的位置，圖像中可能有多個人臉#face_locations的值類似[(135，536，198，474),()]Face_locations=face_recognit
系統 2019-09-27 17:38:24 1996
接觸過Django的同學都應該十分熟悉它的ORM系統。對于python新手而言，這是一項幾乎可以被稱作“黑科技”的特性：只要你在models.py中隨便定義一個Model的子類，Django便可以：獲取它的字段定義，并轉換成表結構讀取Meta內部類，并轉化成相應的配置信息。對于特殊的Model（如abstract、proxy），還要進行相應的轉換為沒有定義objects的Model加上一個默認的Manager開發之余，我也曾腦補過其背后的原理。曾經，我認為
系統 2019-09-27 17:38:17 1996
前言相信對于python開發人員來說，機器上有不同的python版本是很正常的，因為開發的項目有的用2.6或2.7，有的就要用3.0+版本，如何把這些不同的版本管理好，保持每個環境的干凈和獨立，方便不同版本之間的切換，這時候就要用到我們的虛擬環境了，所以今天我們就來看看python虛擬環境搭建工具pyenv的使用。1、安裝gitclonehttps://github.com/yyuu/pyenv.git~/.pyenvecho‘exportPYENV_RO
系統 2019-09-27 17:38:00 1996
簡單的一個python日志處理類復制代碼代碼如下:#/usr/bin/python#coding=utf-8importtime,typesclasslogsys:def__init__(self,project,logfilename='sys_log.txt'):self.project=projectself.logfilename=logfilenamedefget_log_time(self):returntime.strftime("%Y-%m
系統 2019-09-27 17:37:44 1996
