最直观的上下文，莫过于小学的语文课，经常会问联系上下文，推测...，回答...，表明作者...。文章里的上下文比较好懂，无非就是前与后。在了解了计算机的执行状态，程式的运行，才稍微对计算机的上下文(context)有了一定的认识，多半还是只可意会，不可言传。本文所讨论的上下文，简而言之，就是程式所执行的环境状态，或者说程式运行的情景。提及上下文，就不可避免的涉及Python中关于上下文的魔法，即上下文管理器（contextor）。资源的创建和释放场景上下文
系统 2019-09-27 17:55:33 2006
原文链接：https://shop40704199.youzan.com/v2/showcase/goods?alias=3nj52imopba8f最近无意中刷抖音刷到了一个Python工程师的工资条然后我默默的打开看了然后我默默的关闭了emmm.....后悔为什么我当时没有坚持做开发相信每一个人都想拿着高工资做着轻松的工作而如今Python技术盛行大家都纷纷学Python我不能跟你确保说学完Python你就能拿高工资但是你学完Python肯定有饭吃说不定
系统 2019-09-27 17:55:15 2006
这是我使用python写的第一个类（也算是学习面向对象语言以来正式写的第一个解耦的类），记录下改进的过程。分析需求最初，因为使用time模块显示日期时，每次都要设置时间字符串的格式，挺麻烦，但还是忍了。后来，在处理多线程任务时需要实现定时控制的功能，更麻烦，终于决定自己做一个解决这些问题的通用代码（虽然网上有现成的模块，但亲手编写这部分代码正好能锻炼一下我的面向对象编程）。分析框架刚开始，我计划做一个模仿时钟的抽象类，让它独立运行在一个线程中，让它提供显示
系统 2019-09-27 17:54:34 2006
jsonJSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式，易于人阅读和编写。json是我们在制作爬虫时非常常见的网络对象，本文就列举python对于json的基本操作。json函数使用json函数首先要导入json库即importjson主要使用以下两个函数：json.dumps将Python对象编码成JSON字符串json.loads将已编码的JSON字符串解码为Python对象json.dumpsjson.dump
系统 2019-09-27 17:54:25 2006
1.类型转换importpandasaspdimportdatetime一般我们拿到日期型数据时，基本都是字符串表示的，该如何将其转换为日期型和日期时间型。法1：dt='2019/06/1316:16:39'd='2017-04-24'str2datetime=datetime.datetime.strptime(dt,'%Y/%m/%d%H:%M:%S')str2date1=datetime.datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d')
系统 2019-09-27 17:53:36 2006
Python编程中经常遇到一些莫名其妙的错误，其实这不是语言本身的问题，而是我们忽略了语言本身的一些特性导致的，今天就来看下使用Python变量时导致的3个不可思议的错误，以后在编程中要多多注意。关于Python编程运行时新手易犯错误，这里暂不作介绍，详情参见：Python运行的17个时新手常见错误小结1、可变数据类型作为函数定义中的默认参数这似乎是对的？你写了一个小函数，比如，搜索当前页面上的链接，并可选将其附加到另一个提供的列表中。defsearch_
系统 2019-09-27 17:53:32 2006
早听说用python做网络爬虫非常方便，正好这几天单位也有这样的需求，需要登陆XX网站下载部分文档，于是自己亲身试验了一番，效果还不错。本例所登录的某网站需要提供用户名，密码和验证码，在此使用了python的urllib2直接登录网站并处理网站的Cookie。Cookie的工作原理：Cookie由服务端生成，然后发送给浏览器，浏览器会将Cookie保存在某个目录下的文本文件中。在下次请求同一网站时，会发送该Cookie给服务器，这样服务器就知道该用户是否合
系统 2019-09-27 17:53:11 2006
坐拥各大编程排行榜的Python，真的无敌了吗？在我一个朋友看来，他坚信Python可以做任何事情。但其实我是不服的，我相信很多人都有这种感觉。但是我最近当看GitHub年度项目数量时，我哭了，因为Python应用项目也太太太太多了吧！你们都是被Python迷惑了吗？说好一起同Java和C白头，你们却一个一个变了心？所以程序当我的朋友不断投入Python学习时，我决定做一些Python调研，因为就个人发展而言，选择学习的技术与要就读的大学可谓同等重要。如果
系统 2019-09-27 17:53:06 2006
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 2006
第一步：建立一个setup.py的文件，文件内容如下：fromsetuptoolsimportsetup,find_packagessetup(name='',version='',packages=find_packages(),#必填author='',author_email='',url='',license='',description='',platforms='Windows',#需要安装的依赖install_requires=[],#此项需
系统 2019-09-27 17:52:53 2006
