#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-#问题：给出一个字符串，分别输出该字符串中小写字母，大写字母，数字，以及其他字符串的个数chuan="aasdhauADSGFTHFTdbhi1224324汉字"len_lower=0len_upper=0len_digit=0foriinchuan:ifi.islower():len_lower+=1ifi.isupper():len_upper+=1ifi.isdigit()
系统 2019-09-27 17:56:34 1967
当我们在写程序的时候，我们需要通过测试来验证程序是否出错或者存在问题，但是，编写大量的测试来确保程序的每个细节都没问题会显得很繁琐。在Python中，我们可以借助一些标准模块来帮助我们自动完成测试过程，比如：unittest:一个通用的测试框架；doctest:一个更简单的模块，是为检查文档而设计的，但也非常适合用来编写单元测试。下面，笔者将会简单介绍这两个模块在测试中的应用。doctestdoctest模块会搜索那些看起来像是python交互式会话中的代
系统 2019-09-27 17:55:04 1967
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1967
本文实例讲述了决策树的python实现方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：决策树算法优缺点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值缺失不敏感，可以处理不相关的特征数据缺点：可能会产生过度匹配的问题适用数据类型：数值型和标称型算法思想：1.决策树构造的整体思想：决策树说白了就好像是if-else结构一样，它的结果就是你要生成这个一个可以从根开始不断判断选择到叶子节点的树，但是呢这里的if-else必然不会是让我们认为去设置的，我们要做的是
系统 2019-09-27 17:54:26 1967
概述到2020年，Python2的官方维护期就要结束了，越来越多的Python项目从Python2切换到了Python3。其实在实际工作中，很多伙伴都还是在用Python2的思维写Python3的代码。给大家总结一下Python3一些新的更方便的特性！希望你们看完后也能高效率的编写代码f-strings(3.6+)在Python里面，我们经常使用format函数来格式化字符串，例如：user="JaneDoe"action="buy"log_message
系统 2019-09-27 17:53:11 1967
函数的嵌套在Python编程语言中，在函数体内创建另外一个函数（对象，因为Python一切皆对象，函数其实也是对象）是完全合法的，这种函数叫做内部/嵌套函数。例子：#coding:utf-8defouter():definner():print("isInnerMethod")print("IsouterMethod")inner()#调用outer函数outer()#调用outer()的内部函数，报错#inner()运行结果：IsouterMethodi
系统 2019-09-27 17:52:56 1967
#-*-coding:utf-8-*-importsys,os'''将当前进程fork为一个守护进程注意：如果你的守护进程是由inetd启动的，不要这样做！inetd完成了所有需要做的事情，包括重定向标准文件描述符，需要做的事情只有chdir()和umask()了'''defdaemonize(stdin='/dev/null',stdout='/dev/null',stderr='dev/null'):'''Fork当前进程为守护进程，重定向标准文件描述
系统 2019-09-27 17:51:55 1967
本文实例讲述了python日志logging模块使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：一、从一个使用场景开始开发一个日志系统，既要把日志输出到控制台，还要写入日志文件importlogging#创建一个loggerlogger=logging.getLogger('mylogger')logger.setLevel(logging.DEBUG)#创建一个handler，用于写入日志文件fh=logging.FileHandler('test.log')
系统 2019-09-27 17:51:47 1967
BeautifulSoup基础实战安装：pipinstallbeautifulsoup4常用指令：frombs4importBeautifulSoupasbsimporturllib.requestdata=urllib.request.urlopen("https://www.cnblogs.com/mcq1999/").read().decode("utf-8","ignore")bs1=bs(data)print(bs1.prettify())#格式
系统 2019-09-27 17:50:47 1967
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1967
