原因1:导入包中没有__init__文件,无法被识别为python包原因2:在main主函数中使用了相对导入,Python是不支持常规相对导入形式(from..importxxx)原因1好解决,原因2解决方式如下:在main主函数中使用sys.path.append()进行导入:importosimportsyssys.path.append(os.path.abspath('../XXX'))importxxuif__name__=='__main__'
系统 2019-09-27 17:54:52 2232
再看继承真正的大餐来之前，还是来点儿开胃菜！回顾一下关于类的继承的知识：我们先看上面的代码，这是一个简单的类继承，我们可以看到父类Base和子类Son，它们中各有一个Testfunc方法，当我们实例化子类的对象sonobj时，可以看到初始化方法中黄色框框调用了Testfunc，那么这个时候执行的是哪个类里面的代码呢？我会告诉你执行的是子类里面的方法，不信就自己试试吧，代码在下面~为什么呢？其实这里是绕了一个圈，所以把很多人绕晕了，包括我！后来想想其实很容易
系统 2019-09-27 17:54:10 2232
目录1.使用env指定脚本的解释程序2.更改Python文件后缀名3.为脚本添加可执行权限4.在finder中双击即可运行。1.使用env指定脚本的解释程序在python源码中开头，使用env指定脚本的解释程序：#!/usr/bin/envpython在这里稍微解释一下env的作用：脚本用env启动的原因，是因为脚本解释器在linux中可能被安装于不同的目录，env可以在系统的PATH目录中查找。同时，env还规定一些系统环境变量。而如果直接将解释器路径(
系统 2019-09-27 17:52:49 2232
1、安装PyInstallerPyInstaller的作用如标题所说，首先需要下载PyInstaller和UPX，UPX是用来压缩exe的，点击超链接下载吧，目前稳定版本是1.3，注意选择你使用的操作系统。如在Windows下，将下载解压后的upx.exe放到PyInstaller解压后的文件夹内。设PyInstaller的文件夹为D:\PyInstaller，下同。命令行下进入D:\PyInstaller，运行Configure.py，应该看到如下信息：
系统 2019-09-27 17:51:10 2232
生成模拟数据编写generate_log.py#coding=UTF-8importrandomimporttimeurl_paths=["class/112.html","class/128.html","class/145.html","class/130.html","class/146.html","class/131.html","learn/821","course/list"]ip_slices=[132,156,124,10,29,167,
系统 2019-09-27 17:50:31 2232
网络上现有的windows下搭建scrapy教程都比较旧，一般都是咔咔咔安装一堆软件，太麻烦，这是因为scrapy框架用到好多不同的模块，其实查阅最新的官网scrapy文档，在windows下搭建scrapy框架，官方文档是建议使用集成包的，以免安装太过复杂而出现问题，首先百度scrapy，就可以找到scrapy的官方文档1、找到windows下的框架安装的文档教程，这里建议我们安装Anaconda或者Miniconda集成包，下面我选择安装Minicon
系统 2019-09-27 17:50:07 2232
文章目录1用python-pip安装pandas2用pycharm安装pandas3使用anaconda自带的pandas1用python-pip安装pandas首先确认自己的Python版本和pip版本，在终端执行：python--versionpython3--versionpip--version如果出现这个错误，说明pip没有安装：Theprogram'pip'iscurrentlynotinstalled.Youcaninstallitbytyp
系统 2019-09-27 17:49:51 2232
Python运行的慢是历来被诟病的，一方面和语言有关，另一方面可能就是你代码的问题。语言方面的问题我们解决不了，所以只能在编程技巧上来提高程序的运行效率。下面就给大家分享几个提高运行效率的编程方法。首先，我们需要来衡量代码的时间和空间的复杂性，不然仅仅用我们的肉眼很难感受代码时间长短的变化。python中的profiler可以帮助我们测量程序的时间和空间复杂度。使用时通过-o参数传入可选输出文件以保留性能日志。具体使用方法如下：python-mcProfi
系统 2019-09-27 17:48:32 2232
Celery（芹菜）是基于Python开发的分布式任务队列。它支持使用任务队列的方式在分布的机器／进程／线程上执行任务调度。架构设计Celery的架构由三部分组成，消息中间件（messagebroker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（taskresultstore）组成。1.消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ,Redis,MongoDB(experimental)
系统 2019-09-27 17:38:45 2232
分享一下刚遇到的一个小问题，我有一段类似于这样的python代码：复制代码代码如下:#coding:utf-8classA(object):@propertydef_value(self):#raiseAttributeError("test")return{"v":"Thisisatest."}def__getattr__(self,key):print"__getattr__:",keyreturnself._value[key]if__name__=
系统 2019-09-27 17:38:41 2232
