这篇文章主要介绍了Pythoncsv模块使用方法代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下importcsvdefopenSCV(filename):withopen("renting.csv",'r',encoding='utf_8_sig')asf:f_csv=csv.reader(f)forrowinf_csv:print(row)defTest1():headers=['ID','NA
系统 2019-09-27 17:57:06 2328
Python学习教程（Python学习路线）：面试题（三）31、两个列表[1,5,7,9]和[2,2,6,8]合并为[1,2,2,3,6,7,8,9]extend可以将另一个集合中的元素逐一添加到列表中，区别于append整体添加32、用python删除文件和用linux命令删除文件方法python：os.remove(文件名)linux:rm文件名33、log日志中，我们需要用时间戳记录error,warning等的发生时间，请用datetime模块打印
系统 2019-09-27 17:56:55 2328
冻结的集合前面一节讲述了集合的基本概念，注意，那里所涉及到的集合都是可原处修改的集合。还有一种集合，不能在原处修改。这种集合的创建方法是：>>>f_set=frozenset("qiwsir")#看这个名字就知道了frozen，冻结的set>>>f_setfrozenset(['q','i','s','r','w'])>>>f_set.add("python")#报错Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,in
系统 2019-09-27 17:56:34 2328
这次主要记录在windows下嵌入python解释器的过程，程序没有多少，主要是头文件与库文件的提取。程序平台：windows1064bit、Qt5.5.1MSVC201332bit、python3.7.432bit在ubuntu和windows下使用C/C++嵌入Python是有些不同的，ubuntu下可以使用对应命令来获取python配置信息，windows下直接链接对应库文件与头文件即可。通过对python解释器的嵌入，我们可以自己做一个python
系统 2019-09-27 17:56:27 2328
操作系统会为每一个创建的进程分配一个独立的地址空间，不同进程的地址空间是完全隔离的，因此如果不加其他的措施，他们完全感觉不到彼此的存在。那么进程之间怎么进行通信？他们之间的关联是怎样的？实现原理是什么？本文就来借助Python简单的聊一下进程之间的通信？还是那句话，原理是相同的，希望能透过具体的例子来体会一下本质的东西。下面尽量以简单的方式介绍一下每一类通信方式，具体的细节可以参照文档使用；1.管道先来看一下最简单、古老的一种IPC：管道。通常指的是无名管
系统 2019-09-27 17:55:17 2328
1、在sublimetext的官网下载，是适合自己系统的版本。官网地址：https://www.sublimetext.com/32、安装好后，在菜单栏打开：Preferences--->Settings(这是写这个的时候，当前最新版的)3、打开后我们会看到这样两个文件，一个Preferences.sublime-settings--Default和Preferences.sublime-settings--User那么这个User的文件就是我们要编辑的了
系统 2019-09-27 17:55:16 2328
原理使用pythonwin32库调用word底层vba，将word转成pdf安装pywin32pipinstallpywin32python代码fromwin32com.clientimportgencachefromwin32com.clientimportconstants,gencachedefcreatePdf(wordPath,pdfPath):"""word转pdf:paramwordPath:word文件路径:parampdfPath:生成p
系统 2019-09-27 17:55:09 2328
英文文档chr(i)ReturnthestringrepresentingacharacterwhoseUnicodecodepointistheintegeri.Forexample,chr(97)returnsthestring‘a’,whilechr(8364)returnsthestring‘€’.Thisistheinverseoford().Thevalidrangefortheargumentisfrom0through1,114,111(0
系统 2019-09-27 17:52:30 2328
决策树部分理论支撑1*通过选取一定的特征来降低数据的不确定性（熵）2*建议寻找多分类问题的最优特征的最优候选值。把多分类问题转换成多几层递归的二分类问题，防止数据对特征值的控制敏感。3*停止条件取得了最够好的分类结果递归到了预定的最深深度叶子节点的纯度分裂次数达到极限最大特征数...4*相关公式entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D)=-\sum_{i=1}^nP_ilog_2P_ientropy(D)=−∑i=1nPil
系统 2019-09-27 17:50:46 2328
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系统 2019-09-27 17:49:58 2328
