如何实现自定义一个异常python内置了许多异常类，为编写代码划定红线，才使调试代码时能及时发现错误。那么我们编写一个模块也可以为使用此模块者划定红线，来约束使用者可用哪些数据，这就需要自定义异常类型。首先需要了的是自定义类是的父类：python说明文档中是这样说exceptionException：所有内置的非系统退出类异常都派生自此类。所有用户自定义异常也应当派生自此类。那么就可以通过直接或间接的继承Exception就可以自定义一个异常类，当然也可以
系统 2019-09-27 17:54:44 2261
python获取mysql库信息/表信息/表结构/索引核心代码来自https://github.com/cookieY/Yearning此项目con_database.pyimportpymysqlclassSQLgo(object):def__init__(self,ip=None,user=None,password=None,db=None,port=None):self.ip=ipself.user=userself.password=passwo
系统 2019-09-27 17:53:48 2261
爬取图片方法一:requests#!/usr/bin/python2.7#-*-coding:utf-8-*-importreimportrequestsimportosimportshutilsuyan_url='http://www.xiaohuar.com/s-1-2069.html'response=requests.get(suyan_url)#print(response.content)lists=re.findall(r'href="(?:
系统 2019-09-27 17:53:30 2261
数据归一化问题是数据挖掘中特征向量表达时的重要问题，当不同的特征成列在一起的时候，由于特征本身表达方式的原因而导致在绝对数值上的小数据被大数据“吃掉”的情况，这个时候我们需要做的就是对抽取出来的featuresvector进行归一化处理，以保证每个特征被分类器平等对待。下面我描述几种常见的NormalizationMethod，并提供相应的python实现（其实很简单）：1、(0,1)标准化：这是最简单也是最容易想到的方法，通过遍历featurevecto
系统 2019-09-27 17:53:19 2261
目录1.使用env指定脚本的解释程序2.更改Python文件后缀名3.为脚本添加可执行权限4.在finder中双击即可运行。1.使用env指定脚本的解释程序在python源码中开头，使用env指定脚本的解释程序：#!/usr/bin/envpython在这里稍微解释一下env的作用：脚本用env启动的原因，是因为脚本解释器在linux中可能被安装于不同的目录，env可以在系统的PATH目录中查找。同时，env还规定一些系统环境变量。而如果直接将解释器路径(
系统 2019-09-27 17:52:49 2261
“”"思路:1.a*b=a+a+a+…2.a*b=n个a相加,只需求证b=n即可3.用for循环遍历即可,b就是range的最大次数4.需考虑a,b有五种情况存在,但结果会有三种,正数,0,负数“”"defmultiplication(a,b):ifa>0andb>0:sum=0foriinrange(b):sum+=aprint(sum)elifa<0andb<0:sum=0foriinrange(-b):sum+=asum=-sumprint(sum)
系统 2019-09-27 17:52:27 2261
目录：1、%用法2、format用法一、%用法1、整数的格式化%o——oct八进制%d——dec十进制%x——hex十六进制例>>>print('%o'%20)24>>>print('%d'%20)20>>>print('%x'%20)142、浮点数的格式化%e——保留小数点后面六位有效数字，指数形式输出%.3e，保留3位小数位，使用科学计数法%f——保留小数点后面六位有效数字%.3f，保留3位小数位%g——在保证六位有效数字的前提下，使用小数方式，否则使
系统 2019-09-27 17:52:22 2261
1、安装PyInstallerPyInstaller的作用如标题所说，首先需要下载PyInstaller和UPX，UPX是用来压缩exe的，点击超链接下载吧，目前稳定版本是1.3，注意选择你使用的操作系统。如在Windows下，将下载解压后的upx.exe放到PyInstaller解压后的文件夹内。设PyInstaller的文件夹为D:\PyInstaller，下同。命令行下进入D:\PyInstaller，运行Configure.py，应该看到如下信息：
系统 2019-09-27 17:51:10 2261
fromcopyimport*#String浅复制aList=[3,5,7]bList=aList[::]flag=aList==bListprint(flag)flag=aListisbListprint(flag)#Answer#True#False#切片aList=[3,5,7,9]aList[:3]=[]#删除列表中前3个元素print(aList)#Answer:#[9]aList=[3,5,7,9,11]delaList[:3]#同上print
系统 2019-09-27 17:50:39 2261
首先是数据源：#需要求加权平均值的数据列表elements=[]#对应的权值列表weights=[]使用numpy直接求：importnumpyasnpnp.average(elements,weights=weights)附纯python写法：#不使用numpy写法1round(sum([elements[i]*weights[i]foriinrange(n)])/sum(weights),1)#不使用numpy写法2round(sum([j[0]*j[
系统 2019-09-27 17:50:32 2261
