原型模式，也是用于创建对象时的一种设计方法。主要应用场景是：每次初始化某个对象时，需要传递大量的参数，很不方便，此时，可以使用原型模式，在已经创建并初始化的对象基础上，可以快速而又方便创建新的不同对象。主要原理：使用深拷贝，复制一个已创建的对象，然后使用__dict__.update（）方法更新已创建对象中的参数值方式创建新对象。背景知识：在python中的类中，__dict__是一个字典，保存了所有该类中的变量，函数等参数。#coding=utf-8im
系统 2019-09-27 17:52:15 2106
Python是一门非常酷的语言，因为很少的Python代码可以在短时间内做很多事情，并且，Python很容易就能支持多任务和多重处理。py1、关键代码可以依赖于扩展包Python使许多编程任务变得简单，但是对于很关键的任务并不总是提供最好的性能。使用C、C++或者机器语言扩展包来执行关键任务能极大改善性能。这些包是依赖于平台的，也就是说，你必须使用特定的、与你使用的平台相关的包。简而言之,该解决方案提供了一些应用程序的可移植性,以换取性能,您可以获得只有通
系统 2019-09-27 17:51:50 2106
主机环境：（Python2.7.9/Win8_64/bs4）利用BeautifulSoup4来抓取www.pm25.com上的PM2.5数据，之所以抓取这个网站，是因为上面有城市PM2.5浓度排名（其实真正的原因是，它是百度搜PM2.5出来的第一个网站！）程序里只对比了两个城市，所以多线程的速度提升并不是很明显，大家可以弄10个城市并开10个线程试试。最后吐槽一下：上海的空气质量怎么这么差！！！PM25.py复制代码代码如下:#!/usr/bin/envp
系统 2019-09-27 17:51:23 2106
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。Repetitionisthemotherofalllearning.重复是学习之母。看、看、看、看、看，看视频，看书，看公众号…倘若学习编程只要看看书、看看视频、听听讲就能够学会，那编程本身也失去魅力了。现在大家图方便，搜集大堆大堆的视频教程去看，看的时候感觉都懂了。看完什么都忘了。要动手啊！你学编程，无论是工作，还是做自己的项目，都是要一行代码一行代码地去敲出来的。这个过程才是真正学习
系统 2019-09-27 17:51:10 2106
漫谈如果作为一个Python入门，不了解Python装饰器也没什么，但是如果作为一个中级Python开发人员，如果再不对python装饰器熟稔于心的话，那么可能并没有量变积累到质变。我以前也看过很多讲python装饰器的文章，但是都是看了就忘。一方面是没有做太多的练习，二是对它的领会不是很深。希望引以为戒！！！郑传装饰模式如果你了解Java，你肯定听过装饰器模式。在面向对象中，装饰模式指：动态地给一个对象添加一些额外的职责。就增加一些功能来说，装饰模式比生
系统 2019-09-27 17:51:05 2106
学了一个多月的python，做了一个小程序：python实现简单成绩录入系统，实验一下menu部分fromtkinterimport*#这是一个python模块，python3中都有importtkinter.messagebox#这也是一个模块fromfile_readimportreadfromfile_writeimportwriteclassstudent_main():#定义一个学生类def__init__(self):self.name=''s
系统 2019-09-27 17:50:34 2106
python中with可以明显改进代码友好度，比如：复制代码代码如下:withopen('a.txt')asf:printf.readlines()为了我们自己的类也可以使用with，只要给这个类增加两个函数__enter__,__exit__即可：复制代码代码如下:>>>classA:def__enter__(self):print'inenter'def__exit__(self,e_t,e_v,t_b):print'inexit'>>>withA()
系统 2019-09-27 17:49:50 2106
更新mysql8.17的脚本：2019-09-19#-*-coding:utf-8-*-importsysreload(sys)importgetoptimportcommandsimportsubprocessimportfileinputimportos__author__='Lenny'INFO="\033[1;33;40m%s\033[0m"ERROR="\033[1;31;40m%s\033[0m"NOTICE="\033[1;32;40m%s\
系统 2019-09-27 17:49:31 2106
第一步：标记化处理表达式的第一步就是将其转化为包含一个个独立符号的列表。这一步很简单，且不是本文的重点，因此在此处我省略了很多。首先，我定义了一些标记（数字不在此中，它们是默认的标记）和一个标记类型：token_map={'+':'ADD','-':'ADD','*':'MUL','/':'MUL','(':'LPAR',')':'RPAR'}Token=namedtuple('Token',['name','value'])下面就是我用来标记`expr`
系统 2019-09-27 17:49:09 2106
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 2106
