和之前C++执行LinuxBash命令的方法一样，Python依然支持system调用和popen()函数来执行linuxbash命令。方法一：system调用#仅仅在一个子终端运行系统命令，而不能获取命令执行后的返回信息importosos.system('ls')方法二：popen()函数importosos.popen('ls').readlines()#这个返回值是一个list方法三：使用模块subprocessimportsubprocesssu
系统 2019-09-27 17:53:51 2001
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 2001
3.4.5断言断言(assertions)的使用方式类似于if语句，只是在不满足条件时，会直接抛出异常。类似于下面的if语句(伪代码)ifnotcondition:#如果不满足条件，会直接抛出异常，程序会中断crashprogram那么究竟为什么需要这样的代码呢？主要原因为需要检测程序在某个地方是否满足条件，如果不满足条件，应该及时通知开发人员，而不是将这些bug隐藏起来，知道关键的时候在崩溃。其实在TDD中经常使用断言，TDD会在程序发现异常时执行断言，
系统 2019-09-27 17:52:20 2001
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 2001
记住以下几点:直接子类化内置类型(如dict,list或str)容易出错,因为内置类型的方法通常会忽略用户覆盖的方法,不要子类化内置类型,用户自定义的类应该继承collections模块。def__setitem__(self,key,value):super().__setitem__(key,[value]*2)#错误案例classAnswerDict(dict):def__getitem__(self,item):#错误案例return42impor
系统 2019-09-27 17:50:43 2001
Python中定义函数有两种方法，一种是用常规方式def定义，函数要指定名字，第二种是用lambda定义，不需要指定名字，称为Lambda函数。Lambda函数又称匿名函数，匿名函数就是没有名字的函数，函数没有名字也行？当然可以啦。有些函数如果只是临时一用，而且它的业务逻辑也很简单时，就没必要非给它取个名字不可。好比电影里面的群众演员，往往他们的戏份很少，最多是衬托主演，跑跑龙套，他们需要名字吗？不需要，因为他们仅仅只是临时出镜，下次可能就用不着了，所以犯
系统 2019-09-27 17:50:41 2001
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 2001
serenity:DiscordAPI的Rust客户端#Discordserenitylibrespot:开源的Spotify客户端#Spotifylibrespot「Redox编程之夏博客系列」：为RedoxOS实现ptracePart2#RSoC目前是本系列第三篇。ptrace(processtrace)系统调用通常与调试相关,它是本地调试器监视类unix系统上调试的主要机制，同时也是实现strace系统调用跟踪的常用方法。ReadMore在Pytho
系统 2019-09-27 17:50:25 2001
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:50:15 2001
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 2001
