一、and:在Python中，and和or执行布尔逻辑演算，如你所期待的一样，但是它们并不返回布尔值；而是，返回它们实际进行比较的值之一。复制代码代码如下:>>>'a'and'b''b'>>>''and'b'''>>>'a'and'b'and'c''c'在布尔上下文中从左到右演算表达式的值，如果布尔上下文中的所有值都为真，那么and返回最后一个值。如果布尔上下文中的某个值为假，则and返回第一个假值二、or:复制代码代码如下:>>>'a'or'b''a'>
系统 2019-09-27 17:49:41 2017
1、python大量的库为数据分析提供了完整的工具集2、比起MATLAB、R语言等其他主要用于数据分析语言，python语言功能更加健全3、python库一直在增加，算法的实现采取的方法更加创新4、python能很方便的对接其他语言，比如c、java等什么是IPython？IPython是一个python的交互式的shell(它默认的pythonshell要好用的多、强大的多)1、支持代码的自动补全、自动缩进，已经支持bashshell2、JupyterN
系统 2019-09-27 17:48:58 2017
该方是基于uiautomator2如下版本进行验证的：PSC:\windows\system32>pipshowuiautomator2Name:uiautomator2Version:1.2.2Summary:PythonWrapperforAndroidUiAutomator2testtoolHome-page:https://github.com/codeskyblue/uiautomator2Author:codeskyblueAuthor-ema
系统 2019-09-27 17:48:27 2017
引言logging的基本用法网上很多，这里就不介绍了。在引入正文之前，先来看一个需求：假设需要将某功能封装成类库供他人使用，如何处理类库中的日志？数年前在一个C#开发的项目中，我用了这样的方法：定义一个logging基类，所有需要用到日志的类都继承这个基类，这个基类中定义一个LogHandler事件，该事件用于实现具体的记录日志动作，同时可以通过将类A的LogHandler委托挂到类B的LogHandler上，实现将两个类的日志信息添加到一起。自从看了py
系统 2019-09-27 17:47:37 2017
前一章介绍了python中的集中基本数据类型，本章着重记录python中str字符串类型数据的应用。str字符串主要由两种方法，一种是方法，一种是魔术方法。由于内容实在过于多，本章只介绍其中的方法。我会按照pycharm给的内置方法顺序（即字母排列顺序）全部依次介绍各种方法的使用。print(dir(str))"""'__add__','__class__','__contains__','__delattr__','__dir__','__doc__',
系统 2019-09-27 17:46:53 2017
Python脚本有一个毛病，当使用相对路径时，被另一个不同目录下的py文件中导入时，会报找不到对应文件的问题。感觉是当前工作目录变成了导入py文件当前目录。如果你有配置文件的读取操作，然后都放在一个py文件中，而你又用的是相对路径，而且这个py文件在多个不同目录下的py文件中被导入，那就呵呵了。。。还是用绝对路径吧。解决这个问题，可以用绝对路径。当然是自动的绝对路径，而不是每次都手动给前缀赋值，让脚本自动寻找当前文件的绝对路径。此处分享在python下获取
系统 2019-09-27 17:46:48 2017
读取一个已经保存了的字典f=open('dict_th','r')a=f.read()dict_hi=eval(a)f.close()保存一个字典dict={}list1=[]list2=[]forlineinlines:line=line.strip()if">"inline:list1.append(line)else:list2.append(line)foriinrange():dict[list1[i]]=list2[i]f6=open("dic
系统 2019-09-27 17:46:38 2017
很多时候可能需要在一个图中画出多条函数图像，但是可能y轴的物理含义不一样，或是数值范围相差较大，此时就需要双y轴。matplotlib和seaborn都可以画双y轴图像。一个例子：importseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt#ax1forKDE,ax2forCDFf,ax1=plt.subplots()ax1.grid(True)#ax1.set_ylim(0,1)ax1.set_ylabel('KDE')a
系统 2019-09-27 17:46:19 2017
#堆排序defheap_sort(arr):root=len(arr)//2-1while(root>=0):heap_adjust(arr,root,len(arr)-1)root=root-1#此时生成的大顶堆，满足每个根节点为子树中最大，因此，之后只需要对最顶的子树进行调整i=len(arr)-1whilei>=0:arr[0],arr[i]=arr[i],arr[0]heap_adjust(arr,0,i-1)i=i-1defheap_adjust
系统 2019-09-27 17:45:50 2017
SQLite是一个小型的关系型数据库，它最大的特点在于不需要单独的服务、零配置。我们在之前讲过的两个数据库，不管是MySQL还是MongoDB，都需要我们安装。安装之后，然后运行起来，其实这就相当于已经有一个相应的服务在跑着。SQLite与前面所说的两个数据库不同。首先Python已经将相应的驱动模块作为了标准库的一部分，只要是你安装了Python，就可以使用；再者它可以类似于操作文件那样来操作SQLite数据库文件。还有一点，SQLite源代码不受版权限
系统 2019-09-27 17:45:49 2017
