阅读更多注：笔记2已补全#首字母大写.title()#.append()方法：可在列表或元组末尾添加元素主要在for循环中常用#在提列表元素是的索引是从0开始，负数表示倒数，没有索引则默认是第一个元素或者最后一个元素#列表排序详细在笔记1中###for循环##可参考笔记2#for**in**：下的代码缩进则表示要循环，没缩进则不循环#“：”一定要带上#创建不同类型的数值列表a=list(range(2,5,1))#(A,B,c)指的是从A开始数（包括A）往
系统 2019-09-27 17:54:53 2320
很多企业开发语言从Python转向了Golang的原因因为原生Python的性能真的是太捉襟见肘了。单机运行计算型任务，速度慢是有目共睹的。IO型人物不涉及多线程（比如用协程）的还好，一旦涉及到多线程，立刻懵逼。比如，你开个Python线程，让它sleep5秒，再开第二个线程，随便算个fibonacci或者直接写个busyloop，你就会发现你的程序实际上会sleep6秒。想突破也不难，用pybinding11写c++，再用python调用。但都这样了
系统 2019-09-27 17:54:29 2320
如下所示：#########Extractallfilesfromsrc_dirtodes_dirdefextract_tar_files(src_dir,des_dir):files=os.listdir(src_dir)forfileinfiles:dir_tmp=os.path.join(src_dir,file)printdir_tmpifnotos.path.isdir(dir_tmp):##是文件，非文件夹#解压特定文件ifdir_tmp.en
系统 2019-09-27 17:54:20 2320
把函数作为参数的用法比较直观：deffunc(a,b):returna+bdeftest(f,a,b):printf(a,b)test(func,3,5)但有些情况下，‘要传递哪个函数'这个问题事先还不确定，例如函数名与某变量有关。可以利用func=globals().get(func_name)来得到函数：deffunc_year(s):print'func_year:',sdeffunc_month(s):print'func_month:',sstr
系统 2019-09-27 17:54:04 2320
看知乎的时候发现了一个“如何正确地吐槽”收藏夹，里面的一些神回复实在很搞笑，但是一页一页地看又有点麻烦，而且每次都要打开网页，于是想如果全部爬下来到一个文件里面，是不是看起来很爽，并且随时可以看到全部的，于是就开始动手了。工具1.Python2.72.BeautifulSoup分析网页我们先来看看知乎上该网页的情况：网址：，容易看到，网址是有规律的，page慢慢递增，这样就能够实现全部爬取了。再来看一下我们要爬取的内容：我们要爬取两个内容：问题和回答，回答
系统 2019-09-27 17:53:39 2320
Python命令行之旅——深入argparse（一）作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在第一篇“初探argparse”的文章中，我们初步掌握了使用argparse的四部曲，对它有了一个基本的体感。但是它具体支持哪些类型的参数？这些参数该如何配置？本文将带你深入了解argparse的参数们。本系列文章
系统 2019-09-27 17:53:04 2320
A_star算法与Dijkstra算法Grassfire算法主要不一样的地方就在于加入了一个度量目前的节点与目标点之间的距离的启发函数：常用的启发函数有：算法介绍就不详细叙述了，本文主要是通过python实现A*算法在01地图中（0表示可通行区域，1表示障碍区域）的最优路径寻找，最终效果为：其中6是其进行行走的路径。下面在程序中，对算法中所设计到的需要进行抽象的对象及算法的逻辑流程进行了概述：#需要进行抽象化的有：节点（属性有：xy坐标父节点g及h）地图（
系统 2019-09-27 17:51:25 2320
决策树部分理论支撑1*通过选取一定的特征来降低数据的不确定性（熵）2*建议寻找多分类问题的最优特征的最优候选值。把多分类问题转换成多几层递归的二分类问题，防止数据对特征值的控制敏感。3*停止条件取得了最够好的分类结果递归到了预定的最深深度叶子节点的纯度分裂次数达到极限最大特征数...4*相关公式entropy(D)=−∑i=1nPilog2Pientropy(D)=-\sum_{i=1}^nP_ilog_2P_ientropy(D)=−∑i=1nPil
系统 2019-09-27 17:50:46 2320
本来我一直不知道怎么来更好地优化网页的性能，然后最近做python和php同类网页渲染速度比较时，意外地发现一个很简单很白痴但是我一直没发现的好方法（不得不BS我自己）：直接像某些php应用比如Discuz论坛那样，在生成的网页中打印出“本页面生成时间多少多少秒”，然后在不停地访问网页测试时，很直观地就能发现什么操作会导致瓶颈，怎样来解决瓶颈了。于是我发现SimpleCD在生成首页时，意外地竟然需要0.2秒左右，真真不能忍：对比Discuz论坛首页平均生成
系统 2019-09-27 17:50:42 2320
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系统 2019-09-27 17:49:58 2320
