a=input("a=")b=input("b=")c=int(a)+int(b)print(c)结果：/usr/bin/python3.6/home/rooter/PycharmProjects/python1/pp1a=4b=48Processfinishedwithexitcode0a=input("a=")b=input("b=")c=a+b#或者c=int(a+b)/c=str(a+b)print(c)结果/usr/bin/python3.6/h
系统 2019-09-27 17:51:10 1952
本文实例为大家分享了python中的代码行数统计，供大家参考，具体内容如下思路：统计文件中代码的总行数减去空行单行注释以及多行注释功能：1.获取文件内容的总行数2.排除空行单行注释多行注释defcode_statistics(path):##打开这个文件withopen(path,'r',encoding='utf-8')asopenFile:#按列读取fileline=openFile.readlines()#给非代码行一个变量i=0#整个文件里面内容的
系统 2019-09-27 17:51:02 1952
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 1952
原文链接：https://blog.csdn.net/hpuhjl/article/details/80680188ubuntuopencv-python安装2018年06月13日15:48:55hpuhjl阅读数1976版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u012678352/article/details/80680188pip安装：主程序
系统 2019-09-27 17:50:46 1952
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 1952
队、栈和链表一样，在数据结构中非常基础一种数据结构，同样他们也有各种各样、五花八门的变形和实现方式。但不管他们形式上怎么变，队和栈都有其不变的最基本的特征，我们今天就从最基本，最简单的实现来看看队列和堆栈。不管什么形式的队列，它总有的一个共同的特点就是“先进先出”。怎么理解呢?就像是超市排队结账，先排队的人排在队的前面，先结账出队。这是队列的特征。而堆栈则和队列相反，它是“先进后出”，怎么理解呢?基本所有的编辑器都有一个撤销功能，就是按Ctrl+Z。当你写
系统 2019-09-27 17:50:25 1952
野子电竞数据官网改版https://www.xxe.io/全新登场1、首先访问http://www.python.org/downloa...。2、安装下载包，一路next。3、为计算机添加安装目录搭到环境变量，如图把python的安装目录添加到pth系统变量中即可。4、测试python安装是否成功，cmd打开命令行输入python命令，如下图即成功了5、HelloWorld！按照很多资料上写的，输入print‘HelloWorld!’居然是不成功，说语法
系统 2019-09-27 17:50:15 1952
这里先解释一下几个概念-位置参数:按位置设置的参数,隐式用元组保存对应形参.平时我们用的大多数是按位置传参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3-关键字参数:可以通过关键字设置参数,不用关心参数位置,隐式用字典保存形参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2普通格式复制代码代码如下:deffunc(opt_args):...return
系统 2019-09-27 17:50:13 1952
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1952
图像的轮廓检测，如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。Contours:GettingStarted轮廓简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具NOTE为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回在OpenCV中，查找轮廓是从黑色
系统 2019-09-27 17:50:07 1952
