python面试题【持续更新】1.如何判断一个python对象的类型？printtype(2017)printtype('junxi')2.python里面如何生存随机数？importrandomnum=random.random()int_num=random.randint(1,10)print'随机选取一个0-1之间的数',numprint'随机选取一个1-10之间的整数',int_num3.写出IP的python正则表达式importreimpor
系统 2019-09-27 17:56:21 2284
1、10位评委评分，要求大于5分，小于101count=12whilecount<=10:3fen=int(input("输入你的分数："))4iffen>5andfen<10:5print("%s号评委评分：%s分"%(count,fen))6else:7print("%s你是不是傻！！！"%count)8continue9count=count+1评分2、冒泡排序1lst=[1,5,6,8,4,3,2]23count=04whilecount
系统 2019-09-27 17:55:16 2284
对于每一个学习Python的同学，想必对@符号一定不陌生了，正如你所知，@符号是装饰器的语法糖，@符号后面的函数就是我们本文的主角：装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为装饰器。曾经我在刚转行做程序员时的一次的面试中，被面试官问过这样的两个问题：1、你都用过装饰器实现过什么样的功
系统 2019-09-27 17:55:11 2284
原文链接：https://www.cnblogs.com/supery007/p/8136295.html1.公众号测试地址https://mp.weixin.qq.com/debug/cgi-bin/sandboxinfo?action=showinfo&t=sandbox/index2.代码#pip3installrequestsimportrequestsimportjsondefget_access_token():"""获取微信全局接口的凭证(默
系统 2019-09-27 17:54:03 2284
本文实例讲述了Python实现拼接多张图片的方法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：这里所述计划实现如下操作:①用Latex写原始博文,生成PDF文档;②将PDF转成高清的PNG格式的图片;③将多个PNG格式的图片合并成一大张图片;④将最终的大图片直接上传到博文编辑器中好了，如果将PDF文档转换成其他的图片格式呢？我建议windowns下可用AdobeAcrobatXPro软件完成这个工作，操作步骤如下面两图所示。注意在图二中一定要自己指定一个分辨率，不
系统 2019-09-27 17:53:33 2284
python正则表达式转发自“Echo_fy发表于https://cloud.tencent.com/developer/article/1149679”文章目录python正则表达式1、正则解说2、中文字符集3、re模块常用方法1、正则解说数量词的贪婪模式与非贪婪模式正则表达式通常用于在文本中查找匹配的字符串。Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。例如：
系统 2019-09-27 17:52:59 2284
网络爬虫学习笔记（2）1资料《Python网络爬虫从入门到实践》唐松，陈志铨。主要面向windows平台下的python3。菜鸟教程-》python2笔记2-1Python基础（1）++python的列表还有一种只读格式——元组Tuple，它用（）进行赋值，且只能在初始化时赋值。列表有追加元素的内置方法append（）字典有内置方法keys()（获得所有键的值），values()元组用“()”标识，列表用“[]”标识，字典用“{}”标识type(变量)查看
系统 2019-09-27 17:52:48 2284
有时候需要比较大的计算量，这个时候Python的效率就很让人捉急了，此时可以考虑使用numba进行加速，效果提升明显~(numba安装貌似很是繁琐，建议安装Anaconda，里面自带安装好各种常用科学计算库）fromnumbaimportjit@jitdeft(count=1000):total=0foriinrange(int(count)):total+=ireturntotal测试效果：（关于__wrapped__见我的博文：浅谈解除装饰器作用（py
系统 2019-09-27 17:50:24 2284
上一篇博客介绍了神经网络其实就是两步，第一步是前向传输，根据输入的特征值与权重矩阵以及激活函数，不断往前计算，得到输出层的值，第二步就是后向传播，根据残差的加权求和，不断往后，直到输入层，然后更新权重，不断进行这两步，直接输出结果的误差在所要求范围内即可。本篇博文通过python代码实现神经网络，采用sklearn自带的手写数字集，看分类情况如何一、导入数据集并标准化数据集的加载非常简单，直接调用load_digits即可，常用到的数据有：digits.d
系统 2019-09-27 17:49:25 2284
本书特色用传统的电子表格来处理数据不仅效率低下，而且无法处理某些格式的数据，对于混乱或庞大的数据集更是束手无策。本书将教你如何利用语法简单、容易上手的Python轻松处理数据。作者通过循序渐进的练习，详细介绍如何有效地获取、清洗、分析与呈现数据，如何将数据处理过程自动化，如何安排文件编辑与清洗任务，如何处理更大的数据集，以及如何利用获取的数据来创作引人入胜的故事。学完本书，你的数据处理和分析能力将更上一层楼。快速了解Python基本语法、数据类型和语言概念
系统 2019-09-27 17:49:12 2284
