一、添加epel源yuminstallepel-release二、安装Python3.4,装完再升级吧yuminstallpython34三、安装pip3yuminstallpython34-setuptoolseasy_install-3.4pip之后就可以使用pip3了，如：pip3installnumpy转载至：https://blog.csdn.net/E770679957/article/details/73718870
系统 2019-09-27 17:50:01 1868
微线程领域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增强部分。关于Stackless的话题以及最近它经历的变化，可能本身就值得开辟一个专栏了。但其中简单的道理就是，在“新的Stackless”下，延续（continuation）显然是不合时宜的，但微线程还是这个项目存在的理由。这一点很复杂……刚开始，我们还是先来回顾一些内容。那么，什么是微线程呢？微线程基本上可以说是只需要很少的内部资源就可以运行的进程�D并且是在Pyth
系统 2019-09-27 17:49:59 1868
本文实例讲述了Python文件的读写操作。分享给大家供大家参考，具体如下：读写文件读取文件f=open('my_path/my_file.txt','r')#open方法会返回文件对象file_data=f.read()#通过read方法获取数据f.close()#关闭该文件首先使用内置函数open打开文件。需要文件路径字符串。open函数会返回文件对象，它是一个Python对象，Python通过该对象与文件本身交互。在此示例中，我们将此对象赋值给变量f。
系统 2019-09-27 17:49:16 1868
【摘要】本节中，我们利用requests库和正则表达式来抓取猫眼电影TOP100的相关内容。requests比urllib使用更加方便，而且目前我们还没有系统学习HTML解析库，所以这里就选用正则表达式来作为解析工具。1.本节目标本节中，我们要提取出猫眼电影TOP100的电影名称、时间、评分、图片等信息，提取的站点URL为http://maoyan.com/board/4，提取的结果会以文件形式保存下来。2.准备工作在本节开始之前，请确保已经正确安装好了r
系统 2019-09-27 17:48:56 1868
numpy.ptp()是计算最大值与最小值差的函数，用法如下：importnumpyasnpa=np.array([np.random.randint(0,20,5),np.random.randint(0,20,5)])print('原始数据\n'a)print('对所有数据计算\n',a.ptp())print('axis=0,按行方向计算，即每列\n',a.ptp(axis=0))#按行方向计算，即每列print('axis=1,按列方向计算，即每行
系统 2019-09-27 17:48:43 1868
1.返回列表和标量(Scalar)前面我们注意到Query对象可以返回可迭代的值(iteratorvalue)，然后我们可以通过forin来查询。不过Query对象的all()、one()以及first()方法将返回非迭代值(non-iteratorvalue)，比如说all()返回的是一个列表：>>>query=session.query(User).\>>>filter(User.name.like('%ed')).order_by(User.id)>
系统 2019-09-27 17:48:41 1868
Python迭代器与生成器实例详解一、如何实现可迭代对象和迭代器对象1.由可迭代对象得到迭代器对象例如l就是可迭代对象，iter(l)是迭代器对象In[1]:l=[1,2,3,4]In[2]:l.__iter__Out[2]:In[3]:t=iter(l)In[4]:t.next()Out[4]:1In[5]:t.next()Out[5]:2In[6]:t.next()Out[6]:3In[7]:t.next()Out[7]:4In[8]:t.next()
系统 2019-09-27 17:48:18 1868
通过一个for循环，将一个一个字符追加到字符串中：方法一：string=''str=u"追加字符"foriinrange(len(str)):string+=str[i]printstring显示结果：追加字符方法二：string=[]str=u"1234"foriinrange(len(str)):string.append(str[i])printstring显示结果：[u'1',u'2',u'3',u'4']以上这篇python字符串追加实例就是小编
系统 2019-09-27 17:48:12 1868
作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如pl
系统 2019-09-27 17:47:45 1868
下面仅以多线程为例：首先需要明确几个概念：知识点一：当一个进程启动之后，会默认产生一个主线程，因为线程是程序执行流的最小单元，当设置多线程时，主线程会创建多个子线程，在python中，默认情况下（其实就是setDaemon(False)），主线程执行完自己的任务以后，就退出了，此时子线程会继续执行自己的任务，直到自己的任务结束，例子见下面一。知识点二：当我们使用setDaemon(True)方法，设置子线程为守护线程时，主线程一旦执行结束，则全部线程全部被
系统 2019-09-27 17:47:34 1868
