需求：1.用户输入密码正确登录2.用户输入密码错误退出并调用函数继续输入3.用户输入密码符合原先给定的一个值时，允许用户重置密码，并且可以用新密码登录4.输入三次后禁止输入虽然贴别的简单，但是还要记录一下，废话不多说直接贴码了#!/user/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#Author:qinjiaxipassword_list=['!@#','12345']defaccount_login():tries=3whilet
系统 2019-09-27 17:56:38 2147
工具：Jupyternotebook+Anaconda游戏规则：时时彩一种玩法是买尾号。2元一个数字，中奖是20元。每个数字出现的概率相等。目前想到两种买法：随机购买，人是感性动物，很容易受周围环境干扰。完全随机购买在生活中是不存在的。分析数字在前面N期出现的概率，选择概率最小的n个数字购买。导入包importnumpyasnp定义玩法一：完全随机购买defplay_lottery(my_money,play_num,money):'''随机选择数的中奖率
系统 2019-09-27 17:56:04 2147
通过cmd启动Python需要先设置系统环境，设置步骤如下：1、首先，在桌面找到“计算机”右键找到“属性”或者按下win键再右键“计算机”找到“属性”也可以。如下图所示：2、接下来，点击完“属性”之后，进到如下图所示的界面，选择“高级系统设置”点击完“高级系统设置”之后会弹出系统属性框，所下图所示。选择弹框中“高级”下的“环境变量”点击“环境变量”之后，接下来我们要在“系统变量”里的Path后面加上Python安装路径。注意：在path后面加上一个英文“;
系统 2019-09-27 17:55:32 2147
周末闲来无事，看到隔壁家的老王在和隔壁家的媳妇玩24点，就进屋看了看。发现老王是真不行啊，那不行，这也不行。就连个24点都玩不过他媳妇，给他媳妇气的，啥都不能满足，这不能，那也不能。我坐下来和他媳妇玩了两把，那都是无出其右，把把赢！我要走的时候，他媳妇还挽留我多玩几把，有意思。为了能让老王在他媳妇面前抬起头来，我决定帮他一把……就用python写了个算24点的玩意，老王对我感激涕零。什么是24点我们先来约定下老王和他媳妇玩的24点规则：给定4个任意数字（0
系统 2019-09-27 17:55:06 2147
MemcachedAPIset(key,val,time=0,min_compress_len=0)无条件键值对的设置，其中的time用于设置超时，单位是秒，而min_compress_len则用于设置zlib压缩(注:zlib是提供数据压缩用的函式库)set_multi(mapping,time=0,key_prefix='',min_compress_len=0)设置多个键值对，key_prefix是key的前缀，完整的键名是key_prefix+ke
系统 2019-09-27 17:55:05 2147
前言有些人看到这个问题觉得不是问题，是嘛，不就是df.col[]函数嘛，其实忽略了一个重点，那就是我们要省去把csv文件全部读取这个过程，因为如果在面临亿万级别的大规模数据，得到的结果就是boom，boom，boom。我们要使用一下现成的函数里面的参数nrows,和skiprows，一个代表你要读几行，一个代表你从哪开始读，这就可以了，比如从第3行读取4个示例代码importpandasaspddf=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5
系统 2019-09-27 17:54:21 2147
Python闭包的使用方法嵌套函数中的非局部变量在进入闭包之前，我们必须先了解一个嵌套函数和非局部变量。在函数中定义另一个函数称为嵌套函数。嵌套函数可以访问包围范围内的变量。在Python中，这些非局部变量只能在默认情况下读取，我们必须将它们显式地声明为非局部变量(使用nonlocal关键字)才能进行修改。以下是访问非局部变量的嵌套函数的示例。defprint_msg(msg):#Thisistheouterenclosingfunctiondefprin
系统 2019-09-27 17:53:47 2147
背景说明感觉微信公众号算得是比较难爬的平台之一，不过一番折腾之后还是小有收获的。没有用Scrapy(估计爬太快也有反爬限制)，但后面会开始整理写一些实战出来。简单介绍下本次的开发环境：python3requestspsycopg2(操作postgres数据库)抓包分析本次实战对抓取的公众号没有限制，但不同公众号每次抓取之前都要进行分析。打开Fiddler，将手机配置好相关代理，为避免干扰过多，这里给Fiddler加个过滤规则，只需要指定微信域名mp.wei
系统 2019-09-27 17:53:47 2147
一、线性回归的理论1）线性回归的基本概念线性回归是一种有监督的学习算法，它介绍的自变量的和因变量的之间的线性的相关关系，分为一元线性回归和多元的线性回归。一元线性回归是一个自变量和一个因变量间的回归，可以看成是多远线性回归的特例。线性回归可以用来预测和分类，从回归方程可以看出自变量和因变量的相互影响关系。线性回归模型如下：对于线性回归的模型假定如下：（1）误差项的均值为0，且误差项与解释变量之间线性无关（2）误差项是独立同分布的，即每个误差项之间相互独立且
系统 2019-09-27 17:52:24 2147
Python入门之内置模块--random模块1、random模块importrandom#random--随机数（1）选择1-50之间随机的整数print(random.randint(1,50))（2）0-1之间随机小数,不包含1print(random.random())（3）1-10之间随机小数,不包含10print(random.uniform(1,10))（4）从容器中随机选择一个print(random.choice((1,2,3,4,5,7
系统 2019-09-27 17:47:58 2147
