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Python 生成器 generator初步认识

生成器在Python中,使用了yield的函数被称为生成器(generator)。生成器是一个返回迭代器的函数,只能用于迭代操作,更简单点理解生成器就是一个迭代器。在调用生成器运行的过程中,每次遇到yield时函数会暂停并保存当前所有的运行信息,返回yield的值,并在下一次执行next()方法时从当前位置继续运行。调用一个生成器函数,返回的是一个迭代器对象。列表推导式空间开销大占用内存耗时大,.生成器保存的是算法,而列表保存的计算后的内容,所以同样内容的

系统 2019-09-27 17:56:08 2143

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用pickle存储Python的原生对象方法

在Python中存储数据到文件中时,简单的做法是调用open函数执行文件写入操作,但是这样做的话,当我们要重新读取文件内容时,就会出现类型不匹配的情况,因为读取的都是字符串的形式,所以还需要进行类型转换,这样不简洁。或者使用eval函数把字符串转换为对象,但是有时它过于强大,它会执行Python的任何表达式,甚至做出威胁系统正常工作的表达式,这样做不安全。如果想存储Python原生对象,但又无法信赖文件的数据来源,那么pickle模块会是个理想的选择。pi

系统 2019-09-27 17:55:55 2143

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python递归下载文件夹下所有文件

最近想备份网站,但是php下载文件的大小是有大小限制的,而我也懒得装ftp再下载了,就想着暂时弄个二级域名站,然后用python(python3)的requests库直接下载网站根目录下的所有文件以及文件夹。(0-0就是这么任性)1.安装requests库pipinstallrequests2.下载文件夹下所有文件及文件夹这里需要处理的地方主要是文件夹,这里我们判断出该链接是文件夹时,自动创建文件夹,并递归继续进行操作,否则判断该链接是文件,直接使用req

系统 2019-09-27 17:55:48 2143

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Python踩坑之旅其二裸用os.system的原罪

[TOC]代码示例支持平台:Centos6.3Python:2.7.14Github:https://github.com/baidu/CUP欢迎关注公众号进行技术互动和讨论:1.1踩坑案例今天的坑不仅包括裸用os.system还包括裸用相关的家族:os.popensubprocess家族subprocess.callsubprocess.Popensubprocess.runcommands家族(py2.6后已不推荐使用,depreciated.Py3删

系统 2019-09-27 17:55:48 2143

Python

Python程序设计模式

Python设计模式设计模式(DesignPattern)是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类的、代码设计经验的总结。使用设计模式的目的:为了代码可重用性、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。设计模式使代码编写真正工程化;设计模式是软件工程的基石脉络,如同大厦的结构一样。所有的设计模式示例都是来源于菜鸟教程,每个设计模式的UML都可以在菜鸟教程中找到相应的示例github地址:Python设计模式以工厂模式为例:工厂模式在菜鸟教程中的UML图为工厂

系统 2019-09-27 17:55:35 2143

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python——uBuntu中pip执行import main失败问题

一、ubuntu中使用pip3安装gevent时,提示:cannotimportname'main'问题;二、问题解决:解决pip3使用异常,在python3中可以使用__main__,修改如下:报错中已经提示pip文件路径:/usr/bin/pip3,cd进去,进行修改(需要管理员身份保存修改后文件,sudo执行)源文件出错内容:frompipimportmainif__name__=='__main__':sys.exit(main())修改为:fro

系统 2019-09-27 17:55:31 2143

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python3 基础

目录基础特性数据结构/常用函数函数类装饰器文件异常模块常用模块基础特性●首部添加#!/usr/bin/envpython3表示这是一个python3程序●变量为动态类型,弱类型语言的主要特性之一,要声明变量直接变量名=xx即可,如x=777●语句之后没有分号;作为结束,取而代之的是每行首部的缩进进行标识●运算符号中**代表^即指数,#为//,即注释,"""..."""为文档字符串,即/**...*/●默认数值类型为浮点型●基本类型函数;int(变量),fl

系统 2019-09-27 17:54:49 2143

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python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理。有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯,今天要说的就是面对这些数据该如何处理。目前了解到的大概有三种方法:1,通过LabelEncoder来进行快速的转换;2,通过mapping方式,将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限;3,通过get_dummies方法来转换。importpandasaspdfromioimportStringIOcsv_data='''A,B,C,D1,2,3,45,6,

系统 2019-09-27 17:54:40 2143

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python获取函数名类名

参考链接:1.在类内部获取类名和方法名代码:importsysclasstestsqawd(object):defhello(self):print('thenameofmethodis##{}##'.format(sys._getframe().f_code.co_name))print('thenameofclassis##{}##'.format(self.__class__.__name__))if__name__=='__main__':ttt=

系统 2019-09-27 17:54:00 2143

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python使用Pandas库提升项目的运行速度过程详解

前言如果你从事大数据工作,用Python的Pandas库时会发现很多惊喜。Pandas在数据科学和分析领域扮演越来越重要的角色,尤其是对于从Excel和VBA转向Python的用户。所以,对于数据科学家,数据分析师,数据工程师,Pandas是什么呢?Pandas文档里的对它的介绍是:“快速、灵活、和易于理解的数据结构,以此让处理关系型数据和带有标签的数据时更简单直观。”快速、灵活、简单和直观,这些都是很好的特性。当你构建复杂的数据模型时,不需要再花大量的开

系统 2019-09-27 17:53:41 2143