在进行项目布署的时候，有时候我们需要重新添加或者卸载tomcat服务，这里，我们可以在命令提示符下进行操作，步骤如下：1.开始—运行，敲入cmd，回车打开命令提示符。2.进行tomcat所在盘符，如d盘，直接在命令提示符打上d：回车。3.用cd命令进入到tomcat安装目录下的bin目录(因为要调用文件夹里的service.bat文件，呵呵)。4.安装删除服务命令格式：service.batinstall/remove[service_name](1)安装
系统 2019-08-12 01:32:40 2397
本篇博客是博主自己在这里：https://github.com/jackfrued/Python-100-Days学习Python时做的一些笔记，由于我已经有了一些基础（因为学习过C语言、Java等，其中涉及到的有比如多线程、GUI、网络编程等内容），所以这里做的笔记可能对于新手来说比较有跳跃性。如果你确实有这样的体会，那建议去找其他路径来学习。买过一本关于Python爬虫的书，附了张学习Python的学习路线图，分享给大家下，仅供想要学习Python的同
系统 2019-09-27 17:56:07 2396
我们这次实现的简单虚拟机，和计算机的cpu有点类似。无非就是取指令，执行指令之类的操作。常见的虚拟机通常分为两类，一种是栈式虚拟机，另一种是寄存器虚拟机。比如说CPython,Jvm就是基于栈的虚拟机，而lua则是基于寄存器的虚拟机。我们这次实现的“玩具”虚拟机，就是一种基于栈的虚拟机。虚拟机有三个重要属性，code代表要执行的指令列表，stack用于保存临时变量，而addr代表当前指令的地址。#Python高效编程classMachine:def__in
系统 2019-09-27 17:54:56 2396
中缀表达式转化为后缀表达式：1、若为数字，输出2、若为“（”，直接入栈3、若为“）”，出栈，直到遇到“（”4、若为运算符：为乘除：优先级最高，直接入栈，为加减：和栈顶元素比较优先级，若比栈顶元素优先级低或栈顶元素为“（”，则栈顶出栈，再和栈顶元素优先级比较，若比栈顶元素优先级高，则入栈用list来代替栈deftrans(s):stack=[]forcins:ifc.isdigit():print(c,end='')elifc=='*'orc=='/'orc
系统 2019-09-27 17:50:28 2396
Python基础a[::-1]：翻转列表解释：a[i:j:s]，当s<0时，i缺省时，默认为-1.j缺省时，默认为-len(a)-1所以a[::-1]相当于a[-1:-len(a)-1:-1]，也就是从最后一个元素到第一个元素复制一遍。所以你看到的是倒序输出。numpy相关newaxisnp.newaxis在使用和功能上等价于None，可以看作是None的一个别名可以理解为新增了一个所有值都为空的维度。从上图可以看出，newaxis给x新增了一个Y-axi
系统 2019-09-27 17:48:49 2396
最近由于经常要用到Excel，需要根据Excel表格中的内容对一些apk进行处理，手动处理很麻烦，于是决定写脚本来处理。首先贴出网上找来的读写Excel的脚本。1.读取Excel(需要安装xlrd)：#-*-coding:utf8-*-importxlrdfname="reflect.xls"bk=xlrd.open_workbook(fname)shxrange=range(bk.nsheets)try:sh=bk.sheet_by_name("Shee
系统 2019-09-27 17:48:35 2396
cx_Freeze（不推荐）以前只用cx_Freeze支持将python3打包成exe，示例如下：在你要打包的python文件下新建这个setup.py文件：然后在当前命令行执行：python3setup.pybuild这时候会在当前目录下生成一个build文件，里面就有一个exe注意：cx_Freeze打包回忽略依赖文件，所有一般依赖文件要手动从site-packge里面拷贝到build文件里面去，特别麻烦！PyInstaller（推荐）后面PyInst
系统 2019-09-27 17:47:53 2396
全文共2568字，预计学习时长5分钟或更长图片来源：Pixabay/GerdAltmann本篇文章将详细介绍解析式的基本要素及其各种形式。Python中的解析式解析式是允许在其他序列中构建序列的结构。Python2.0介绍了列表解析式的概念，Python3.0中进一步介绍了字典和集合解析式。Pyhon中的解析式类型为什么解析式如此强大？本文将通过一个例子试着理解这一点。大家都知道Python提供了各种表达列表的方法。例如：·可以明确地将整件事写成：squa
系统 2019-09-27 17:47:32 2396
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai当你嫌弃Python速度慢时Python编程语言几乎可用于任何类型的快速原型设计和快速开发。它具有很强的功能，例如它的高级特性，具有几乎人性化可读性的语法。此外，它是跨平台的，具有多样性的标准库，它是多范式的，为程序员提供了很多自由，可以使用不同的编程范例，如面向对象，功能或者程序。但是，有时我们系统的某些部分具有高性能要求，因此Python提供的速度可能远远不够，那么，我们如何
系统 2019-09-27 17:46:56 2396
准备工作首先是准备工作，导入需要使用的库，读取并创建数据表取名为loandata。importnumpyasnpimportpandasaspdloandata=pd.DataFrame(pd.read_excel('loan_data.xlsx'))设置索引字段在开始提取数据前，先将member_id列设置为索引字段。然后开始提取数据。Loandata=loandata.set_index('member_id')按行提取信息第一步是按行提取数据，例如提
系统 2019-09-27 17:38:42 2396
