废话不多说，直接上代码...#用递归实现2分查找的算法，#以从列表a=[1,3,4,6,7,8,9,11,15,17,19,21,22,25,29,33,38,69,107]#查找指定的值defcal(li,item):#传入列表和需要查询的值print(li,item)ifnotli:#每次传入都要为一个新生成的列表returnFalsemixid=len(li)//2#获取列表长度每次对半分后进行判断大小ifitem==li[mixid]:#如果传入的
系统 2019-09-27 17:50:18 2209
关于我一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任teamlead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。Github：https://github.com/hylinux1024微信公众号：终身开发者(angrycode)在前一篇《一文彻底搞懂Python可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)的概念》的文中，知道生成器(Generator)可由以下两
系统 2019-09-27 17:49:37 2209
最近越发感觉到限制我对Python运用、以及读懂别人代码的地方，大多是在于对数据的处理能力。其实编程本质上就是数据处理，怎么把文本数据、图像数据，通过python读入、切分等，变成一个N维矩阵，然后再带入别人的模型，bingo~跑出来一个结果。结果当然也是一个矩阵或向量的形式。所以说，之所以对很多模型、代码束手无策，其实还是没有掌握好数据处理的“屠龙宝刀”，无法对海量数据进行“庖丁解牛”般的处理。因此，我想以一个别人代码中的一段为例，仔细琢磨文本数据处理的
系统 2019-09-27 17:49:36 2209
基本使用#设置cookie值@app.route('/set_cookie')defset_cookie():response=make_response("set_cookie")response.set_cookie("name","zhangsan")response.set_cookie("age","13",10)#10秒有效期returnresponse#获取cookie@app.route('/get_cookie')defget_cooki
系统 2019-09-27 17:49:19 2209
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 2209
--安装python从官方网站下载并安装Python3.x最新版https://www.python.org/downloads/mac-osx/--安装pippip是python第三方包（扩展功能包）安装和管理工具，有了它我们可以安装各种扩展功能终端执行下面的命令，安装pipsudoeasy_installpip--安装virtualenvVirtualenv是用来为每个项目创建单独的python虚拟运行环境，每个项目可以使用不同的第三方包，各个项目互不
系统 2019-09-27 17:48:32 2209
第一篇：Python基础Python入门python的数据类型文件操作第二篇：函数函数基础用户注册register()示例扩展注册功能装饰器举例函数嵌套调用、名称空间与作用域、函数对象函数装饰器迭代器生成器面向过程、三元表达式、函数递归匿名函数日志输出格式内置函数列表生成式、生成器表达式、模块导入第三篇：模块软件开发目录规范、logging模块序列化与反序列化、os模块包的使用time模块、datetime模块（打印进度条）random模块、shutil模
系统 2019-09-27 17:48:25 2209
思路：1、画一张白色的图片（大小为：200*50）2、逐个填充像素点，每个像素点随机3、往图片上写入字符字符随机生成字符的颜色是随机的字符的组成：大写字母、小写字母以及数字fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontimportnumpyasnpdefbgcolor():returnnp.random.randint(64,255),np.random.randint(64,255),np.random.randint(64
系统 2019-09-27 17:48:05 2209
有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理，你需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄。如果不用with语句，代码如下：file=open("/tmp/foo.txt")data=file.read()file.close()这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本：file
系统 2019-09-27 17:48:03 2209
remove删除单个元素，删除首个符合条件的元素，按值删除，返回值为空List_remove=[1,2,2,2,3,4]print(List_remove.remove(2))print("afterremove",List_remove)#None#afterremove[1,2,2,3,4]--------------------------------------------------------------------------------po
系统 2019-09-27 17:47:09 2209
