前言我们知道，每个独立的进程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。进程里面的任务由线程执行，线程必须依存在应用程序中，多个线程执行能够提高应用程序的执行效率，多个线程之间共用进程的寄存器数据和堆栈等等。python多线程类似于同时执行多个不同程序，具有以下特点：1、用户界面可以更加吸引人，这样比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度程序的运行速度可能加快2、在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发
系统 2019-09-27 17:54:39 2269
1.腾讯企业邮箱SMTP服务器地址：smtp.exmail.qq.com，ssl端口为：4652.确保腾讯企业邮箱中开启了SMTP服务：3.示例代码：#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importsmtplibfromemail.mime.textimportMIMETextfromemail.utilsimportformataddr#发件人邮箱账号my_sender='xx@xxx.com'#user登录邮
系统 2019-09-27 17:54:14 2269
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 2269
PythonsocketC/S结构的聊天室应用服务端：#!/usr/bin/envpython#coding:utf8importsocket,selectdefbroadcast_data(sock,message):forsocketinconn_list:ifsocket!=server_socketandsocket!=sock:try:socket.send(message)except:socket.close()conn_list.remov
系统 2019-09-27 17:53:37 2269
一、写在前面我写爬虫已经写了一段时间了，对于那些使用GET请求或者POST请求的网页，爬取的时候都还算得心应手。不过最近遇到了一个有趣的网站，虽然爬取的难度不大，不过因为表单提交的存在，所以一开始还是有点摸不着头脑。至于最后怎么解决的，请慢慢往下看。二、页面分析这次爬取的网站是：https://www.ctic.org/crm?tdsourcetag=s_pctim_aiomsg，该网站提供了美国的一些农田管理的数据。要查看具体的数据，需要选择年份、单位、
系统 2019-09-27 17:53:08 2269
创建数值列表列表非常适合用于存储数字集合，而Python提供了很多工具，可帮助你高效地处理数字列表。明白如何有效地使用这些工具后，即便列表包含数百万个元素，你编写的代码也能运行得很好。使用函数range()数range()让你能够轻松地生成一系列的数字。forvalueinrange(1,5):print(value)输出：1234在这个示例中，range()只是打印数字1~4，这是你在编程语言中经常看到的差一行为的结果。函数range()让Python从
系统 2019-09-27 17:52:44 2269
read_csv#函数原型pandas.read_csv(filepath_or_buffer,sep=',',delimiter=None,header='infer',names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,prefix=None,mangle_dupe_cols=True,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,f
系统 2019-09-27 17:51:17 2269
原文链接：https://www.jianshu.com/p/4ba20afacce21.前言我们所说的加密方式，都是对二进制编码的格式进行加密的，对应到Python中，则是我们的Bytes。所以当我们在Python中进行加密操作的时候，要确保我们操作的是Bytes，否则就会报错。将字符串和Bytes互相转换可以使用encode()和decode()方法。如下所示：#方法中不传参数则是以默认的utf-8编码进行转换In[1]:'南北'.encode()Ou
系统 2019-09-27 17:50:27 2269
win10环境下对于初装anaconda后cmd不能运行python或pip的问题问题描述有的时候买了新的电脑或重装系统后，装完anaconda后发现cmd居然运行不了python或者pip安装。发现网络上的解决法案不是很完善。所以写一篇博客来说明是如何解决这个问题的。问题的原因在于：没有配置python的系统环境第一步：查询python路径或者第三方模块安装路径博主使用jupyternotebook来查看路径代码.importsyssys.path查询后
系统 2019-09-27 17:50:20 2269
时间序列数据在数据科学领域无处不在，在量化金融领域也十分常见，可以用于分析价格趋势，预测价格，探索价格行为等。学会对时间序列数据进行可视化，能够帮助我们更加直观地探索时间序列数据，寻找其潜在的规律。本文会利用Python中的matplotlib【1】库，并配合实例进行讲解。matplotlib库是一个用于创建出版质量图表的桌面绘图包（2D绘图库），是Python中最基本的可视化工具。【工具】Python3【数据】Tushare【注】示例注重的是方法的讲解，
系统 2019-09-27 17:50:03 2269
