#-*-coding:utf-8-*-importdatetime#给定日期向后N天的日期defdateadd_day(days):d1=datetime.datetime.now()d3=d1+datetime.timedelta(days)returnd3#昨天defgetYesterday():today=datetime.date.today()oneday=datetime.timedelta(days=1)yesterday=today-one
系统 2019-09-27 17:52:22 2029
deftrans_map(cint):ifcint<0:print"不合法"returnelifcint<10:returncintelifcint>=10:returnchr(cint-10+65)#将一个m进制的数转换为一个n进制的数deftransfer(m,n,origin):num=anyToTen(m,origin)target=tenToAny(n,num)printtargetdefanyToTen(m,origin):#任意进制的数转换为
系统 2019-09-27 17:52:21 2029
代理ProxyHandler处理器（代理）1、代理的原理:在请求目的网站之前，先请求代理服务器，然后让代理服务器去请求目的网站，代理服务器拿到目的服务器的网站数据后，再转发给我们的代码。2、http://httpbin.org/ip这个网站可以方便我们查看一些http请求参数3、使用代理的方法：ProxyHandle这个方法需要传入一个字典，key：请求schema，value：代理服务器ip+端口fromurllibimportrequest##url=
系统 2019-09-27 17:50:55 2029
下面是十个Python中很有用的贴士和技巧。其中一些是初学这门语言常常会犯的错误。注意：假设我们都用的是Python31.列表推导式你有一个list：bag=[1,2,3,4,5]现在你想让所有元素翻倍，让它看起来是这个样子：[2,4,6,8,10]大多初学者，根据之前语言的经验会大概这样来做bag=[1,2,3,4,5]foriinrange(len(bag)):bag[i]=bag[i]*2但是有更好的方法：bag=[elem*2foreleminba
系统 2019-09-27 17:50:33 2029
在Thread和Process中，应当优选Process，因为Process更稳定，而且，Process可以分布到多台机器上，而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。Python的multiprocessing模块不但支持多进程，其中managers子模块还支持把多进程分布到多台机器上。一个服务进程可以作为调度者，将任务分布到其他多个进程中，依靠网络通信。由于managers模块封装很好，不必了解网络通信的细节，就可以很容易地编写分布式多进程
系统 2019-09-27 17:50:30 2029
阅读更多pipinstallpyecharts;会安装pyecharts-1.1.0画K线图kline1.py#coding:utf-8importos,sysfrompyechartsimportoptionsasoptsfrompyecharts.chartsimportKlineiflen(sys.argv)==2:code=sys.argv[1]else:print('usage:kline1.pycode')sys.exit(1)iflen(co
系统 2019-09-27 17:50:05 2029
描述exp()方法返回x的指数,ex。语法以下是exp()方法的语法:importmathmath.exp(x)注意：exp()是不能直接访问的，需要导入math模块，通过静态对象调用该方法。参数x--数值表达式。返回值返回x的指数,ex。实例以下展示了使用exp()方法的实例：#!/usr/bin/python3importmath#导入math模块print("math.exp(-45.17):",math.exp(-45.17))print("mat
系统 2019-09-27 17:49:51 2029
https://www.jianshu.com/p/3afbb01c9ed6摘要：大多数人都听说过关于Cryptocurrency，许多人也许会投资他们的加密货币。但是，投资这种不稳定的货币安全吗？怎样才能确保现投资这些硬币未来一定能带来稳定的收益呢？我们不能确定，但肯定能根据以前的价格产生一个近似值。时序模型是预测的一种方法。许多重要的应用时序预测的领域，例如：销售预测，呼叫中心的通话量，太阳的活动，海潮，股市行为等等。目录理解问题描述和数据集安装库方法
系统 2019-09-27 17:49:45 2029
原题|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）译者|豌豆花下猫（“Python猫”公众号作者）声明|本翻译是出于交流学习的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授权协议。为便于阅读，内容略有改动。我曾几次提及左递归是一块绊脚石，是时候去解决它了。基本的问题在于：使用递归下降解析器时，左递归会因堆栈溢出而导致程序终止。【这是我的PEG系列的第5部分。其它文章参见这个目录】假设有如下的语法规则：ex
系统 2019-09-27 17:49:40 2029
#同时修改好几个word文档，转换特定的内容importreimportdocxdoc1=docx.Document('example.docx')spam=['后勤','技术','行政']forjinspam:doc2=docx.Document()foriinrange(0,len(doc1.paragraphs)):c=re.sub('销售',j,doc1.paragraphs[i].text)#第一个参数表示匹配的项，第二个参数表示要替换成的内容，
系统 2019-09-27 17:49:15 2029
