使用Pythontruffle构建完整的智能合约使用solidity的truffle框架开发智能合约，使用Python调用合约。1.合约编写、编译和部署gitclonehttps://github.com/jamess010/AIonChaincd./AIonChain&&cd./master/smartcontracttruffledevelop(port:9545)compilemigrate(--reset)2.使用python调用安装web3.py
系统 2019-09-27 17:52:56 2119
版权声明：转载请注明作者（独孤尚良dugushangliang）出处：https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/91970111python2的xrange()函数，被发展成了python3的range()函数，而python2的range()函数则同raw_input()函数一样（详见https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/8
系统 2019-09-27 17:52:55 2119
今天接着跟大家总结Python爬虫面试中常见的高频面试题。有需要的伙伴用心看啦！1.Request中包含什么呢？1、请求方式：主要有GET和POST两种方式,POST请求的参数不会包含在url里面2、请求URLURL：统一资源定位符，如一个网页文档、一张图片、一个视频等都可以用URL来唯一确定3、请求头信息,包含了User-Agent（浏览器请求头）、Host、Cookies信息4、请求体,GET请求时，一般不会有，POST请求时，请求体一般包含form-
系统 2019-09-27 17:52:44 2119
随着脚本复杂程度增加，配置文件成了必不可少。之前一直使用json文件，当作配置文件。比较之下，configparser库更加适合。下述文件为一个简单的configparser库的配置文件config.ini[testdb]db_port=3306db_host=127.0.0.1db_user=rootdb_passwd=123456#remark[zhfx]target="zy-zhfx"targets=["zy-zhfx"]num=3上述方括号内的[]
系统 2019-09-27 17:52:13 2119
Python数据类型详解——字符串一、定义字符串是一个有序的字符集合，用于存储和表示基本的文本信息，用''、""、''''''中间包含的内容称之为字符串创建：s='Helloworld!'二、特性按照从左到右的顺序定义字符集合，下标从0开始顺序访问，有序。可以进行切片操作不可变，字符串是不可变的，不能想列表一样修改其中某个元素，所有对字符串的修改操作都是相当与生成一份新的数据。字符串的单引号和双引号都无法取消特殊字符的含义，如果想让引号内所有的字符均取消特
系统 2019-09-27 17:51:12 2119
一、zipfile模块的简述zipfile是python里用来做zip格式编码的压缩和解压缩的，由于是很常见的zip格式，所以这个模块使用频率也是比较高的，在这里对zipfile的使用方法做一些记录。即方便自己也方便别人。zipfile里有两个非常常用的class,分别是ZipFile和ZipInfo,在绝大多数的情况下，我们只需要使用这两个class就可以了。ZipFile是主要的类，用来创建和读取zip文件而ZipInfo是存储的zip文件的每个文件的
系统 2019-09-27 17:51:00 2119
使用threading.Event可以实现线程间相互通信，之前的Python：使用threading模块实现多线程编程七[使用Condition实现复杂同步]我们已经初步实现了线程间通信的基本功能，但是更为通用的一种做法是使用threading.Event对象。使用threading.Event可以使一个线程等待其他线程的通知，我们把这个Event传递到线程对象中，Event默认内置了一个标志，初始值为False。一旦该线程通过wait()方法进入等待状态
系统 2019-09-27 17:50:54 2119
在数据分析领域，最热门的莫过于Python和R语言，此前有一篇文章《别老扯什么Hadoop了，你的数据根本不够大》指出：只有在超过5TB数据量的规模下，Hadoop才是一个合理的技术选择。这次拿到近亿条日志数据，千万级数据已经是关系型数据库的查询分析瓶颈，之前使用过Hadoop对大量文本进行分类，这次决定采用Python来处理数据：硬件环境CPU：3.5GHzIntelCorei7内存：32GBHDDR31600MHz硬盘：3TBFusionDrive数据
系统 2019-09-27 17:50:47 2119
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 2119
理解新概念PythonV2.2中引入了迭代器的思想。唔，这并不十分正确；这种思想的“苗头”早已出现在较老的函数xrange()以及文件方法.xreadlines()中了。通过引入yield关键字，Python2.2在内部实现的许多方面推广了这一概念，并使编程定制迭代器变得更为简单（yield的出现使函数转换成生成器，而生成器反过来又返回迭代器）。迭代器背后的动机有两方面。将数据作为序列处理通常是最简单的方法，而以线性顺序处理的序列通常并不需要都同时实际存在
系统 2019-09-27 17:49:57 2119
