搜索到与相关的文章
编程技术

面对Silverlight,Flex未来如何?

前天微软中国在北京举行了MicrosoftSilverlight媒体预览会,这是Silverlight进攻的号角。当Silverlight1.1发布后,将会对C#、Ruby、Python提供支持。面对这种对手,AdobeFlex未来会怎样?Silverlight的优点是有大量的.Net程序员,庞大的开发团队会使Silverlight有一个惊人的增长速度,就像当年.net抢占java市场。而它的缺点是普及度,及其兼容性稳定性安全性的未知。Flex的优点是普及

系统 2019-08-29 22:19:18 2279

编程技术

13位CEO告诉你成功始于首份工作的谦卑(图文)转

北京时间11月9日消息,“福布斯”日前对全球知名CEO进行访谈,这些商界领袖都表示自己取得今天的成绩始于对第一份工作的谦卑态度。或许我们可以从以下13位CEO的简介中探寻到些许成功的奥秘。一、Macy's百货公司CEO伦德格伦(TerryLundgren)现年:55岁出任CEO时间:2004年1975年伦德格伦作为布洛克的见习生开始了他的零售生涯,布洛克是Macy(当时被称作“联邦百货”)在洛杉矶的分店。十年之间,他获得了采购、储

系统 2019-08-29 22:04:04 2279

编程技术

程序员的7大坏习惯

0.所有的代码都是垃圾,除了我的以外哥们儿,我有一个坏消息要告诉你,你的代码很垃圾。不管你花费了多少精力,总是有很多程序员认为你的代码是垃圾,他们可以比你做的10倍更好。怎么解决:不要只顾着批评,你也是写代码的人。尝试去客观的评价,而不是审判!谦虚一点。1.“马上搞定”带来的灾难大家都喜欢走捷径,每个人都做过。有时候走捷径是必须的,但是大部分情况下走捷径是危险的,非常危险,所以我们应该尽量避免。一个捷径可能省了你几个小时的时间,但是可能为你带来几个月的痛苦

系统 2019-08-29 22:01:02 2279

编程技术

Chrome开发者工具不完全指南(一、基础功能篇)

本篇转载自卖烧烤夫斯基,并做了小部分的修改。原文地址:Chrome开发者工具不完全指南(一、基础功能篇)原作者:卖烧烤夫斯基就算你不是一名前端开发工程师,相信你也不会对Chrome浏览器感到陌生。根据最新的一份(2015/06)的浏览器市场占有率报告,Chrome近乎占有浏览器天下的半壁江山。简单、快捷使它成为了新时代人们的新宠。如果你是一名web开发人员,我推荐你使用Chrome。作为前端开发的"IDE",你只需要搭配一个编辑器就能完成几乎所有的开发任务

系统 2019-08-12 01:33:39 2279

Python

python爬取京东商品评论--jsonpath方法

直接送上代码importurllib.requestimportjsonimportjsonpathimporttimeend_page=int(input('请输入爬取的结束页码:'))foriinrange(0,end_page+1):print('第%s页开始爬取------'%(i+1))url='https://sclub.jd.com/comment/productPageComments.action?callback=fetchJSON_c

系统 2019-09-27 17:54:08 2278

Python

python实现静态web服务器

HTTP协议简介HTTP请求1:浏览器首先向服务器发送HTTP请求,请求包括:方法:GET还是POST,GET仅请求资源,POST会附带用户数据;路径:/full/url/path;域名:由Host头指定:Host:www.sina.com以及其他相关的Header;如果是POST,那么请求还包括一个Body,包含用户数据2:服务器向浏览器返回HTTP响应,响应包括:响应代码:200表示成功,3xx表示重定向,4xx表示客户端发送的请求有错误,5xx表示服

系统 2019-09-27 17:53:33 2278

Python

【实战演练】Python+Django网站开发系列10-django成绩录入页

这是django开发学生选课系统的最后一篇了,上一篇结束,我们已经知道如何选课(向数据库里面写数据)。这一篇需要讲解老师门户的成绩录入,相当于对已经存在score表的具有sno(学号)与cno(课程号)的记录,但是还未有或者已有cscore(成绩)的数据,可以按需进行修改。至于其他页面,基本上都是向数据库里面做查询而已,就不再一一展开叙述了。需求分析:1)老师点击按钮之后,可以弹层。2)弹层后,会自动展示当前已有的分数,可以对其修改。3)修改的分数,会进行

系统 2019-09-27 17:52:44 2278

Python

工作中常用到的python数据处理

目录1.获取工作目录和设置工作目录2.获取日期处理3.列表的倒排序4.使用apply处理两个值的代码5.断言函数assert6.yield生成器7.获取程序运行时间8.动态生成变量9.数据可持续化操作10.数据运行时间211.创建目录12.删除无用的数据13.字符串格式化14.zip自动生成字典15.各种包的离线下载地址16.路径的设置17.数据添加ignore_index的使用技巧18.删除nan的总结19.批量重命名20.nohup的使用21.rese

系统 2019-09-27 17:49:55 2278