1.强制类型转换dict()强制转换为字典类型list()强制转换为列表类型tuple()强制转换为元组类型int()强制转为整形str()强制转换为字符串类型bool()强制转换为布尔类型set()强制转换为集合类型2.输入输出print()输出input()输入3.数学相关abs()绝对值qqq=abs(-253)print(qqq)float()转换成浮点型v=55v1=float(v)print(v1)max()找到最大值list=[11,22,3
系统 2019-09-27 17:55:32 2263
1.python中re模块提供正则表达功能，用来检查一个字符串是否与某种模式匹配。2.常用的正则表达式符号首先需要导入re库importre*****************************************正则匹配\w:匹配字母数字及下划线\W:匹配非字母数字及下划线\s:匹配任意空白字符\S:匹配任意非空字符\n:匹配一个换行符\t：匹配一个制表符\d:匹配任意数字\D：匹配任意非数字\A:匹配字符串开始，同^\Z:匹配字符结尾，同$**
系统 2019-09-27 17:54:31 2263
Python之身份运算和None一、身份运算Python中有很多种数据类型，查看一个数据的类型的方法是type()name='Kwan'age=1print(type(name),type(age))判断一个数据类型是不是str，orint等，可以用身份运算符is运算符描述实例isis是判断两个标识符是不是引用自一个对象xisy，类似id(x)==id(y)，如果引用的是同一个对象则返回True，否则返回Falseisnotisnot是判断两个标识符是不是
系统 2019-09-27 17:53:44 2263
如下所示：out=subprocess.getstatusoutput('adbshellpmlistpackages')top=tk.Toplevel()top.title('包名列表')top.geometry('%dx%d'%(400,1200))#设置窗口大小t=Text(top,width=400,height=900)t.insert('1.0',"{}".format(out[1]))#插入文本，用引号引起来“1.0”这个是插入文本的坐标，且
系统 2019-09-27 17:53:44 2263
Stringpython3中，所有不同语言的字符串都是Unicodefruit='banana'fruit[0]='b'fruit[0:4]='bana',我们不可以用fruit[0]='B'来修改字符串，但是List可以len(fruit)#字符串长度forletterinfruit:#输出这个字符串中的所有字符ifletter=='a':#可以用等号来判断字符或字符串是否相等after=before+'aaa'#字符串拼接（拼接后中间没有空格）if'f
系统 2019-09-27 17:50:00 2263
Django框架（二）请求和响应对象HttpRequest对象HttpResponse对象本博文主要了解的是MTV模型中的View(视图)，主要负责业务逻辑，并在适当的时候调用Model和Template。请求和响应对象Django使用请求和响应对象来通过系统传递状态。当请求页面时，Django创建一个HttpRequest包含有关请求的元数据的对象。然后Django加载适当的视图，将HttpRequest第一个参数传递给view函数。每个视图都负责返回一
系统 2019-09-27 17:49:51 2263
本书特色想深入应用手中的数据？还是想在上千份文件中重复同样的分析过程？没有编程经验的非程序员们如何能在最短的时间内学会用当今炙手可热的Python语言进行数据分析？来自Facebook的数据专家ClintonBrownley可以帮您解决上述问题。在他的这本书里，读者将能掌握基本Python编程方法，学会编写出处理电子表格和数据库中的数据的脚本，并了解使用Python模块来解析文件、分组数据和生成统计量的方法。●学习基础语法，创建并运行自己的Python脚本
系统 2019-09-27 17:49:39 2263
树和图的数据结构，就很有意思啦。#coding=utf-8classBinaryTree:def__init__(self,root_obj):self.key=root_objself.left_child=Noneself.right_child=Nonedefinsert_left(self,new_node):node=BinaryTree(new_node)ifself.left_childisNone:self.left_child=nodee
系统 2019-09-27 17:49:38 2263
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2263
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系统 2019-09-27 17:48:49 2263
