1、CSV（1）写csv文件importcsvdefwritecsv(path,data):withopen(path,"w")asf:writer=csv.writer(f)forrowDataindata:print("rowData=",rowData)writer.writerow(rowData)path=r"E:\\Python\\py17\\automatictext\\000001.csv"writecsv(path,[[1,2,3],[4
系统 2019-09-27 17:50:02 2177
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 2177
本周的PyCoder'sWeekly上分享了一篇小文章，它里面提到的冷知识很有意思，我稍作补充，分享给大家。它提到的部分问题，读者们可以先思考下：若两个元组相等，即a==b且aisb，那么相同索引的元素（如a[0]、b[0]）是否必然相等呢？若两个对象的hash结果相等，即hash(a)==hash(b)，那么它们是否必然相等呢？答案当然都为否（不然就不叫冷知识了），大家可以先尝试回答一下，然后再往下看。-----思考分割线-----好了，先来看看第一个问
系统 2019-09-27 17:48:26 2177
一、简介with是从Python2.5引入的一个新的语法，更准确的说，是一种上下文的管理协议，用于简化try…except…finally的处理流程。with通过__enter__方法初始化，然后在__exit__中做善后以及处理异常。对于一些需要预先设置，事后要清理的一些任务，with提供了一种非常方便的表达。with的基本语法如下，EXPR是一个任意表达式，VAR是一个单一的变量（可以是tuple），”asVAR”是可选的。复制代码代码如下:withE
系统 2019-09-27 17:48:25 2177
一、为什么要安装虚拟环境情景一、项目A需要某个库的1.0版本，项目B需要这个库的2.0版本。如果没有安装虚拟环境，那么当你使用这两个项目时，你就需要来回的卸载安装了。情景二，项目A需要python2.7环境下运行，项目B需要在python3.6环境运行，如果使用虚拟环境可以分别为这两个项目配置不同的运行环境总的来说：virtualenv是一个创建隔绝的Python环境的工具，能为每一个python项目创建独立的，定制的环境二、安装步骤1、现在电脑上安装你需
系统 2019-09-27 17:47:45 2177
本文详细罗列并说明了Python的标准库与第三方库如下，供对此有需要的朋友进行参考：Tkinter――――Python默认的图形界面接口。Tkinter是一个和Tk接口的模块，Tkinter库提供了对TkAPI的接口，它属于Tcl/Tk的GUI工具组。Tcl/Tk是由JohnOusterhout发展的书写和图形设备。Tcl(工具命令语言)是个宏语言，用于简化shell下复杂程序的开发，Tk工具包是和Tcl一起开发的，目的是为了简化用户接口的设计过程。Tk工
系统 2019-09-27 17:47:15 2177
绑定细心的读者可能记得我在第1部分的函数技术中指出的限制。特别在Python中不能避免表示函数表达式的名称的重新绑定。在FP中，名称通常被理解为较长表达式的缩写，但这一说法暗示着“同一表达式总是求出相同的值”。如果标记的名称重新被绑定，这一暗示便不成立。例如，让我们定义一些在函数编程中要用到的快捷表达式，比如：清单1.以下PythonFP部分的重新绑定要造成故障>>>car=lambdalst:lst[0]>>>cdr=lambdalst:lst[1:]>
系统 2019-09-27 17:47:05 2177
Python是一门非常适合处理数据和自动化完成重复性工作的编程语言，我们在用数据训练机器学习模型之前，通常都需要对数据进行预处理，而Python就非常适合完成这项工作，比如需要重新调整几十万张图像的尺寸，用Python没问题！你几乎总是能找到一款可以轻松完成数据处理工作的Python库。然而，虽然Python易于学习，使用方便，但它并非运行速度最快的语言。默认情况下，Python程序使用一个CPU以单个进程运行。不过如果你是在最近几年配置的电脑，通常都是四
系统 2019-09-27 17:46:24 2177
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。输入condalist来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的Numpy,S
系统 2019-09-27 17:46:06 2177
Python中的包包是一个分层次的文件目录结构，它定义了一个由模块及子包，和子包下的子包等组成的Python的应用环境。考虑一个在Phone目录下的pots.py文件。这个文件有如下源代码：#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-defPots():print"I'mPotsPhone"同样地，我们有另外两个保存了不同函数的文件：Phone/Isdn.py含有函数Isdn()Phone/G3.py含有函数G3()现在，在Ph
系统 2019-09-27 17:38:41 2177
