Python开发中时长遇到要下载文件的情况，最常用的方法就是通过Http利用urllib或者urllib2模块。当然你也可以利用ftplib从ftp站点下载文件。此外Python还提供了另外一种方法requests。下面来看看三种方法是如何来下载zip文件的：方法一：importurllibimporturllib2importrequestsprint"downloadingwithurllib"url='//www.jb51.net//test/dem
系统 2019-09-27 17:56:42 2285
我必须从Python脚本中获取Linux发行版名称。dist平台模块中有一个方法：importplatformplatform.dist()但在我的ArchLinux下它返回：>>>platform.dist()('','','')为什么？我怎么能得到这个名字？PS。我必须检查分发是否是基于Debian的。更新：我在这里找到了Python站点，自2.6以来，dist（）已被弃用。>>>platform.linux_distribution()('','',
系统 2019-09-27 17:56:24 2285
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 2285
1、getitem方法使用这个方法最大的印象就是调用对象的属性可以像字典取值一样使用中括号['key']使用中括号对对象中的属性进行取值、赋值或者删除时，会自动触发对应的__getitem__、__setitem__、__delitem__方法代码如下：classFoo(object):def__init__(self):self.name='jack'def__getitem__(self,item):ifiteminself.__dict__:#ite
系统 2019-09-27 17:56:08 2285
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 2285
经试验显示效果不错。#!/usr/bin/python3#-*-coding:utf-8-*-importosimportsubprocess#与在命令窗口执行显示效果相同，如有彩色输出可保留，但不能返回结果defrun(command):subprocess.call(command,shell=True)#实时输出但不可显示彩色，可以返回结果defsh(command,print_msg=True):p=subprocess.Popen(command
系统 2019-09-27 17:54:40 2285
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 2285
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 2285
目录1、常见并发类型2、同步版本3、多线程4、异步IO5、多进程6、总结1、常见并发类型I/O密集型：蓝色框表示程序执行工作的时间，红色框表示等待I/O操作完成的时间。此图没有按比例显示，因为internet上的请求可能比CPU指令要多花费几个数量级的时间，所以你的程序可能会花费大部分时间进行等待。CPU密集型：IO密集型程序将时间花在cpu计算上。常见并发类型以及区别：2、同步版本我们将使用requests访问100个网页，使用同步的方式，request
系统 2019-09-27 17:50:10 2285
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 2285
