Python中的上下文管理器withexpression[astarget]:with-body上下文管理器是为with语句而生。只要实现了上下文管理器协议__enter__与__exit__，就可以使用with语句。__enter__通常执行一些初始化操作，并且该函数的返回值会赋值给可选的astarget中的target变量。__exit__执行资源清理工作。它接收三个参数，异常类型，异常实例，和异常栈，根据这些异常信息，__exit__可以选择进行相应
系统 2019-09-27 17:51:21 1825
Python之父再发文：构建一个PEG解析器image花下猫语：Python之父在Medium上开了博客，现在写了两篇文章，本文是第二篇的译文。前一篇的译文在此，宣布了将要用PEG解析器来替换当前的pgen解析器。本文主要介绍了构建一个PEG解析器的大体思路，并介绍了一些基本的语法规则。根据Python之父的描述，这个PEG解析器还是一个很笼统的实验品，而他也预告了，将会在以后的系列文章中丰富这个解析器。阅读这篇文章就像在读一篇教程，虽然很难看懂，但是感觉
系统 2019-09-27 17:51:21 1825
当多个事件绑定了同一个命令，那么在命令内部根据不同的事件进行处理的时候，怎么确定哪个事件发生了呢，用下面的来检测，经过测试处理tab键和alt键不能识别，其他单个都能被识别。还有个事件的type属性，这个经过测试键盘事件返回字符2，鼠标返回字符2，可以根据这个再进行判断反会的是键盘事件还是鼠标事件。#：鼠标左击事件#：鼠标中击事件#：鼠标右击事件#：双击事件#：三击事件fromtkinterimport*tk=Tk()canvas=Canvas(width
系统 2019-09-27 17:50:36 1825
1、CSV（1）写csv文件importcsvdefwritecsv(path,data):withopen(path,"w")asf:writer=csv.writer(f)forrowDataindata:print("rowData=",rowData)writer.writerow(rowData)path=r"E:\\Python\\py17\\automatictext\\000001.csv"writecsv(path,[[1,2,3],[4
系统 2019-09-27 17:50:02 1825
Shelve是一个功能强大的Python模块，用于对象持久性。搁置对象时，必须指定一个用于识别对象值的键。通过这种方式，搁置文件成为存储值的数据库，其中任何一个都可以随时访问。Python中搁置的示例代码要搁置对象，首先导入模块，然后按如下方式分配对象值：importshelvedatabase=shelve.open(filename.suffix)object=Object()database['key']=object例如，如果要保留股票数据库，可以
系统 2019-09-27 17:50:00 1825
Pyrex是一种专门设计用来编写Python扩展模块的语言。根据PyrexWeb站点的介绍，“它被设计用来在友好易用的高级Python世界和凌乱的低级C世界之间搭建一个桥梁。”虽然几乎所有的Python代码都可以作为有效的Pyrex代码使用，但是您可以在Pyrex代码中添加可选的静态类型声明，从而使得这些声明过的对象以C语言的速度运行。加速Python从某种意义上来说，Pyrex只是不断发展的Python类语言系列的一个部分：Jython、IronPyth
系统 2019-09-27 17:49:56 1825
python提供了两个非常重要的功能来处理python程序在运行中出现的异常和错误。你可以使用该功能来调试python程序。异常处理:本站Python教程会具体介绍。断言(Assertions):本站Python教程会具体介绍。python标准异常异常名称描述BaseException所有异常的基类SystemExit解释器请求退出KeyboardInterrupt用户中断执行(通常是输入^C)Exception常规错误的基类StopIteration迭代
系统 2019-09-27 17:49:55 1825
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1825
词云是一种非常漂亮的可视化展示方式，正所谓一图胜过千言万语，词云在之前的项目中我也有过很多的使用，可能对于我来说，一种很好的自我介绍方式就是词云吧，就像下面这样的：个人觉还是会比枯燥的文字语言描述性的介绍会更吸引人一点吧。今天不是说要怎么用词云来做个人介绍，而是对工作中使用到比较多的词云计较做了一下总结，主要是包括三个方面：1、诸如上面的简单形式矩形词云2、基于背景图片数据来构建词云数据3、某些场景下不想使用类似上面的默认的字体颜色，这里可以自定义词云的字
系统 2019-09-27 17:48:59 1825
有一些任务，可能事先需要设置，事后做清理工作。对于这种场景，Python的with语句提供了一种非常方便的处理方式。一个很好的例子是文件处理，你需要获取一个文件句柄，从文件中读取数据，然后关闭文件句柄。如果不用with语句，代码如下：file=open("/tmp/foo.txt")data=file.read()file.close()这里有两个问题。一是可能忘记关闭文件句柄；二是文件读取数据发生异常，没有进行任何处理。下面是处理异常的加强版本：file
系统 2019-09-27 17:48:03 1825
