本文实例为大家分享了python利用tkinter实现屏保的具体代码，供大家参考，具体内容如下importrandomimporttkinterclassRandomBall():'''运动的球'''def__init__(self,canvas,scrn_width,scrn_heigh):'''球的构造函数:paramcanvas:传入画布，在画布上进行球的构造:paramscrn_width:传入屏幕宽度:paramscrn_heigh:传入屏幕高度
系统 2019-09-27 17:54:04 1961
如下所示：importosos.system()os.popen().read().strip()#上面2种方法是python执行终端/控制台命令的常见方法#os.system('pingwww.baidu.com')执行成功返回0#ping=os.popen('pintwww.baidu.com').read().strip()返回输出结果#注：os.system()执行完成会关闭所以当执行后续命令需要依赖前面的命令时，请将多条命令写到一个os.syst
系统 2019-09-27 17:54:00 1961
python一直对中文支持的不好，最近老遇到编码问题，而且几乎没有通用的方案来解决这个问题，但是对常见的方法都试过之后，发现还是可以解决的，下面总结了常用的支持中文的编码问题（这些方法中可能其中一个就能解决问题，也可能是多个组合）。（1）、首先，要保证文件的开头要加上编码设置来说明文件的编码复制代码代码如下:#encoding=utf-8（2）、然后，在连接数据的连接参数里加上字符集说明查询出的结果的编码，这个不加的后果可能是查询出的汉字字符都是问号复制代
系统 2019-09-27 17:53:20 1961
这里主要讲了bs4解析方法和json方法，以8684网页为例子，爬取了全国公交线路importrequestsimporttimefrombs4importBeautifulSoupimportjsonfromxpinyinimportPinyinheaders={'User-Agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/76.0.
系统 2019-09-27 17:53:12 1961
什么是异常？一般情况下，在python无法正常处理程序时就会发生一个异常（异常是python对象，表示一个错误），也就是我们俗称的程序崩了。异常就是程序运行时候发生错误的信号（在程序出现错误的时候，则会产生一个异常，若程序没有处理他，则会抛出该异常，程序的运行也随之终止）。异常的处理步骤：1、可预知的异常：如果错误发生的条件是可预知的，需要用if进行处理，在错误发生之前进行预防。2、未知的异常：try:代码块except异常类型:异常处理的方法else:如
系统 2019-09-27 17:53:08 1961
本文实例讲述了Python的批量远程管理和部署工具Fabric用法。分享给大家供大家参考。具体如下：Fabric是Python中一个非常强大的批量远程管理和部署工具,常用于在多个远程PC上批量执行SSH任务.常见的使用方法大概总结如下:1.首先,要将批量执行的任务写入到一个fabfile.py中,复制代码代码如下:#-*-coding:utf-8-*-fromfabric.apiimportrun,local,roles,env,cdenv.hosts=[
系统 2019-09-27 17:52:48 1961
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中，我们全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例，讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:52:35 1961
如下所示：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsimportthreadingimporttimeclasspostrequests():def__init__(self):self.url='请求网址'self.files={'unknown_image':open('刘诗诗.jpg','rb')}defpost(self):try:r=requests.post(self.url,files=self.files)print
系统 2019-09-27 17:52:33 1961
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 1961
yield的功能类似于return，但是不同之处在于它返回的是生成器。生成器生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数，每一个生成器都是一个迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一个函数包含yield关键字，这个函数就会变为一个生成器。生成器并不会一次返回所有结果，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。由于生成器也是一个迭代器，那么它就应该支持next方法来获取下一个值。基本操作#通过`yield`
系统 2019-09-27 17:52:18 1961
