使用open函数，第一个参数为文件名，例如“C:\abc.txt”,这里要注意的是r“C:\abc.txt”。第二个参数为文件的操作方式，这里着重探讨写入，写入主要分为覆盖写入和追加写入。#覆盖写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','w')file.write("abc")#写入字符串file.close#关闭文件#追加写入例子：file=open(r'C:\abc.txt','a')file.write("abc")#写入字符串fil
系统 2019-09-27 17:53:29 2007
本文实例讲述了Python类的专用方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：Python类可以定义专用方法,专用方法是在特殊情况下或当使用特别语法时由Python替你调用的，而不是在代码中直接调用（象普通的方法那样）。1.__init__类似于构造函数复制代码代码如下:#!/usr/local/bin/pythonclassStudy:def__init__(self,name=None):self.name=namedefsay(self):prints
系统 2019-09-27 17:53:14 2007
函数的嵌套在Python编程语言中，在函数体内创建另外一个函数（对象，因为Python一切皆对象，函数其实也是对象）是完全合法的，这种函数叫做内部/嵌套函数。例子：#coding:utf-8defouter():definner():print("isInnerMethod")print("IsouterMethod")inner()#调用outer函数outer()#调用outer()的内部函数，报错#inner()运行结果：IsouterMethodi
系统 2019-09-27 17:52:56 2007
今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛
系统 2019-09-27 17:52:33 2007
#-*-coding:utf-8-*-importsys,os'''将当前进程fork为一个守护进程注意：如果你的守护进程是由inetd启动的，不要这样做！inetd完成了所有需要做的事情，包括重定向标准文件描述符，需要做的事情只有chdir()和umask()了'''defdaemonize(stdin='/dev/null',stdout='/dev/null',stderr='dev/null'):'''Fork当前进程为守护进程，重定向标准文件描述
系统 2019-09-27 17:51:55 2007
本文实例讲述了python日志logging模块使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：一、从一个使用场景开始开发一个日志系统，既要把日志输出到控制台，还要写入日志文件importlogging#创建一个loggerlogger=logging.getLogger('mylogger')logger.setLevel(logging.DEBUG)#创建一个handler，用于写入日志文件fh=logging.FileHandler('test.log')
系统 2019-09-27 17:51:47 2007
模块Module定义包含一系列数据、函数、类的文件，通常以.py结尾。作用让一些相关的数据，函数，类有逻辑的组织在一起，使逻辑结构更加清晰。有利于多人合作开发。导入import1.语法：import模块名import模块名as别名2.作用：将某模块整体导入到当前模块中3.使用：模块名.成员fromimport1.语法：from模块名import成员名[as别名1]作用：将模块内的一个或多个成员导入到当前模块的作用域中。fromimport*1.语法：fro
系统 2019-09-27 17:51:00 2007
BeautifulSoup基础实战安装：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系统 2019-09-27 17:50:47 2007
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 2007
python读取和保存图片5种方法对比python中对象之间的赋值是按引用传递的，如果需要拷贝对象，需要用到标准库中的copy模块方法一：利用PIL中的Image函数这个函数读取出来不是array格式，这时候需要用np.asarray(im)或者np.array（）函数。区别：np.array()是深拷贝，np.asarray()是浅拷贝copy.copy浅拷贝只拷贝父对象，不会拷贝对象的内部的子对象。copy.deepcopy深拷贝拷贝对象及其子对象例子
系统 2019-09-27 17:50:45 2007
