搜索到与相关的文章
Python

第一次python程序

第一次python程序1、安装subilme2、新建一个文件夹来单独存放程序(建议)3、在文件夹里空白区域单击右键,选择新建文档4、在查看里勾选显示文件拓展名5、对刚才新建的文本文档重命名,改为xxx.py6、打开subilme软件,在左上角选择打开,找到刚才的xxx.py文件7、在subilme中编写程序,如图8、用快捷键Ctrl+s保存9、用windows+r键调出运行框,输入cmd,并确认10、用cd找到刚才编写的文件的位置,并运行

系统 2019-09-27 17:56:21 2130

Python

python字典嵌套字典的情况下找到某个key的value详解

最近在用python写接口的测试程序,期间用到解析字典获取某个key的value,由于多个接口返回的字典格式不是固定的并存在多层嵌套的情况。在字典的方法中也没有找到可直接达到目的的方法(也可能是我对字典的方法了解的不深的缘故),于是自己写了个程序。下面是代码#coding:utf-8importtypes#获取字典中的objkey对应的值,适用于字典嵌套#dict:字典#objkey:目标key#default:找不到时返回的默认值defdict_get(

系统 2019-09-27 17:55:32 2130

Python

【Python】列表(list)、元组(tuple)、集(set)、数组

列表(list)、元组(tuple)、集(set)、数组(array)的相互转换1.转换成list:list();2.转换成tuple:tuple()3.转换成set:set()#转换成set后,重复数据将会被删除,具体见https://blog.csdn.net/Darren1921/article/details/936315094.转换成array:array()先来看一下这四种类型的输出情况:实例1b=tuple("161561")c=list("

系统 2019-09-27 17:55:28 2130

Python

day005-python基础数据类型之课后作业讲解

1、元素的分类需求:有如下集合[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90……],将所有大于66的值保存在字典的第一个key中,将小于66的值保存在第二个key的值中代码实现:1#定义一个list列表2li=[11,22,33,44,55,66,77,88,99,90]3#定义空字典4dic={"k1":[],"k2":[]}5foriinli:6ifi<=66:7dic['k1'].append(i)8else:9dic['k2'].ap

系统 2019-09-27 17:54:43 2130

Python

python binascii 进制转换实例

如下所示:#coding:utf-8importbinasciia='worker'#先把worker转换成二进制数据然后在用十六进制表示b=binascii.b2a_hex(a)printb#与b2a_hex相反printbinascii.a2b_hex(b)#这个功能和b2a_hex()一样c=binascii.hexlify(a)printc#这个功能和a2b_hex()一样printbinascii.unhexlify(c)######运行结果##

系统 2019-09-27 17:52:56 2130

Python

Python守护进程(daemon)代码实例

#-*-coding:utf-8-*-importsys,os'''将当前进程fork为一个守护进程注意:如果你的守护进程是由inetd启动的,不要这样做!inetd完成了所有需要做的事情,包括重定向标准文件描述符,需要做的事情只有chdir()和umask()了'''defdaemonize(stdin='/dev/null',stdout='/dev/null',stderr='dev/null'):'''Fork当前进程为守护进程,重定向标准文件描述

系统 2019-09-27 17:51:55 2130

Python

Python中实现结构相似的函数调用方法

python的dict用起来很方便,可以自定义key值,并通过下标访问,示例如下:复制代码代码如下:>>>d={'key1':'value1',...'key2':'value2',...'key3':'value3'}>>>printd['key2']value2>>>lambda表达式也是很实用的东东,示例如下:复制代码代码如下:>>>f=lambdax:x**2>>>printf(2)4>>>两者结合可以实现结构相似的函数调用,使用起来很方便,示例如

系统 2019-09-27 17:51:38 2130

Python

Python多线程编程(一):threading模块综述

Python这门解释性语言也有专门的线程模型,Python虚拟机使用GIL(GlobalInterpreterLock,全局解释器锁)来互斥线程对共享资源的访问,但暂时无法利用多处理器的优势。在Python中我们主要是通过thread和threading这两个模块来实现的,其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的,可以更加方便的被使用,所以我们使用threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程

系统 2019-09-27 17:51:00 2130

Python

Python 实现数据结构-堆栈和队列的操作方法

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 2130

Python

Python 之父的解析器系列之五:左递归 PEG 语法

原题|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum(Python之父)译者|豌豆花下猫(“Python猫”公众号作者)声明|本翻译是出于交流学习的目的,基于CCBY-NC-SA4.0授权协议。为便于阅读,内容略有改动。我曾几次提及左递归是一块绊脚石,是时候去解决它了。基本的问题在于:使用递归下降解析器时,左递归会因堆栈溢出而导致程序终止。【这是我的PEG系列的第5部分。其它文章参见这个目录】假设有如下的语法规则:ex

系统 2019-09-27 17:49:42 2130