一、Python介紹從我開始學習Python時我就決定維護一個經(jīng)常使用的“竅門”列表。不論何時當我看到一段讓我覺得“酷，這樣也行！”的代碼時（在一個例子中、在StackOverflow、在開源碼軟件中，等等），我會嘗試它直到理解它，然后把它添加到列表中。這篇文章是清理過列表的一部分。如果你是一個有經(jīng)驗的Python程序員，盡管你可能已經(jīng)知道一些，但你仍能發(fā)現(xiàn)一些你不知道的。如果你是一個正在學習Python的C、C++或Java程序員，或者剛開始學習編程，那
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:46 1971
本文實例講述了python實現(xiàn)在pickling的時候壓縮的方法。分享給大家供大家參考。具體方法如下：importcPickle,gzipdefsave(filename,*objects):fil1=gzip.open(filename,'wb')forobjinobjects:cPickle.dump(obj,fil1,protocol=2)fil1.close()defload(filename):fil1=gzip.open(filename,'r
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:40 1971
電腦管家也許大家都有這樣的感覺，優(yōu)化完美的電腦系統(tǒng)，你把電腦借給一個電腦小白使用上幾天，等你拿回來的時候會發(fā)現(xiàn)，開機各種慢，亂七八糟的軟件裝了一大堆。那么我們如何使用Python來獲取電腦的相關數(shù)據(jù)呢？不妨了解下psutil模塊！psutil學習psutil是一個跨平臺庫(http://pythonhosted.org/psutil/)能夠輕松實現(xiàn)獲取系統(tǒng)運行的進程和系統(tǒng)利用率（包括CPU、內存、磁盤、網(wǎng)絡等）信息。它主要用來做系統(tǒng)監(jiān)控，性能分析，進程管理
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:33 1971
本文實例講述了python的類方法和靜態(tài)方法。分享給大家供大家參考。具體分析如下：python沒有和C++中static關鍵字，它的靜態(tài)方法是怎樣的呢？還有其它語言中少有的類方法又是神馬？python中實現(xiàn)靜態(tài)方法和類方法都是依賴于python的修飾器來實現(xiàn)的。復制代碼代碼如下:classMyClass:defmethod(self):print("method")@staticmethoddefstaticMethod():print("staticme
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:26 1971
Matplotlib簡介Matplotlib是一個Python工具箱，用于科學計算的數(shù)據(jù)可視化。借助它，Python可以繪制如Matlab和Octave多種多樣的數(shù)據(jù)圖形。最初是模仿了Matlab圖形命令,但是與Matlab是相互獨立的.通過Matplotlib中簡單的接口可以快速的繪制2D圖表初試MatplotlibMatplotlib中的pyplot子庫提供了和matlab類似的繪圖API.復制代碼代碼如下:importmatplotlib.pyplo
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:25 1971
本文實例講解了python實現(xiàn)兩個程序之間通信的方法，具體方法如下：該實例采用socket實現(xiàn)，與socket網(wǎng)絡編程不一樣的是socket.socket(socket.AF_UNIX,socket.SOCK_STREAM)的第一個參數(shù)是socket.AF_UNIX而不是socket.AF_INET例中兩個python程序s.py/c.py要先運行s.py基于fedora13/python2.6測試，成功實現(xiàn)！s.py代碼如下：#!/usr/bin/env
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:14 1971
入棧出棧查看棧頂元素查看棧長度查看棧元素classStack():def__init__(self):self.stack=[]defpush(self,value):self.stack.append(value)returnTruedefpop(self):#先判斷棧是否為空ifself.stack:item=self.stack.pop()returnitemelse:returnFalsedeftop(self):ifself.stack:retu
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:11 1971
分析分析網(wǎng)站尋找需要的網(wǎng)址用谷歌瀏覽器摁F12打開開發(fā)者工具，然后打開斗魚顏值分類的頁面，如圖：在里面的請求中，最后發(fā)現(xiàn)它是以ajax加載的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)格式為json，如圖：圈住的部分是我們需要的數(shù)據(jù)，然后復制它的網(wǎng)址為https://www.douyu.com/gapi/rknc/directory/yzRec/1，出于學習目的只爬取第一頁（減少服務器壓力）。然后把網(wǎng)址放到瀏覽器中測試是否可以訪問。如圖：結果正常。分析json數(shù)據(jù)，提取圖片鏈接最后分析發(fā)現(xiàn)
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:57 1971
本文實例為大家分享了python多線程下信號處理程序示例的具體代碼，供大家參考，具體內容如下下面是一個網(wǎng)上轉載的實現(xiàn)思路，經(jīng)過驗證，發(fā)現(xiàn)是可行的，就記錄下來。思路python多線程中要響應Ctrl+C的信號以殺死整個進程，需要：1.把所有子線程設為Daemon；2.使用isAlive()函數(shù)判斷所有子線程是否完成，而不是在主線程中用join()函數(shù)等待完成；3.寫一個響應Ctrl+C信號的函數(shù)，修改全局變量，使得各子線程能夠檢測到，并正常退出。源碼#!/u
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:56 1971
內置函數(shù)：Built-inFunctionsabs()all()any()ascii()bin()1.abs(x)返回x的絕對值。參數(shù)可以是整數(shù)或浮點數(shù)。如果參數(shù)是復數(shù)，則返回其大小。importmathprint('abs(45)的值:',abs(45))print('abs(-45)的值:',abs(-45))print('abs(45+23)的值:',abs(45+23))print('abs(math.pi)的值:',abs(math.pi))輸出
系統(tǒng) 2019-09-27 17:46:09 1971
本文以數(shù)值計算為例講述了Python中函數(shù)的用法，分享給大家供大家參考借鑒之用。具體如下：我們都知道圓的面積計算公式為：S=πr2當我們知道半徑r的值時，就可以根據(jù)公式計算出面積。假設我們需要計算3個不同大小的圓的面積：r1=12.34r2=9.08r3=73.1s1=3.14*r1*r1s2=3.14*r2*r2s3=3.14*r3*r3當代碼出現(xiàn)有規(guī)律的重復的時候，你就需要當心了，每次寫3.14*x*x不僅很麻煩，而且，如果要把3.14改成3.1415
系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:31 1971
注釋文本箭頭結果展示：完整代碼示例：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltfig,ax=plt.subplots(figsize=(5,5))ax.set_aspect(1)x1=-1+np.random.randn(100)y1=-1+np.random.randn(100)x2=1.+np.random.randn(100)y2=1.+np.random.randn(100)ax.scatter(x1,y
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:44 1971
1、操作目錄與文件名#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-importos,reimportshutilimporttime用listdir搜索defsearch_OFD_old(my_pattern,diretory):try:names=os.listdir(diretory)exceptos.error:print"error"returnfornameinnames:fullname=os.path.norm
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:36 1971
hasattr(object,name)作用：判斷對象object是否包含名為name的特性（hasattr是通過調用getattr(ojbect,name)是否拋出異常來實現(xiàn)的）。示例：>>>hasattr(list,'append')True>>>hasattr(list,'add')Falsegetattr(object,name,default):作用：返回object的名稱為name的屬性的屬性值，如果屬性name存在，則直接返回其屬性值；如果屬
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:20 1971
鄰近算法，或者說K最近鄰(kNN，k-NearestNeighbor)分類算法是數(shù)據(jù)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(shù)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(jù)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(tǒng) 2019-09-27 17:38:02 1971
