数据类型数据类型-字符串列举Python中的基本数据类型？答：Python3中有六个标准的数据类型：字符串（String）、数字（Digit）、列表（List）、元组（Tuple）、集合（Sets）、字典（Dictionary）。如何区别可变数据类型和不可变数据类型答：从对象内存地址方向来说可变数据类型：在内存地址不变的情况下，值可改变（列表和字典是可变类型，但是字典中的key值必须是不可变类型）不可变数据类型：内存改变，值也跟着改变。（数字，字符串，布尔
系统 2019-09-27 17:48:33 2291
一、简介py2exe已经被用于创建wxPython,Tkinter,Pmw,PyGTK,pygame,win32comclient和server,和其它的独立程序。py2exe是发布在开源许可证下的。二、安装py2exe从http://prdownloads.sourceforge.net/py2exe下载并运行与你所安装的Python对应的py2exe版本的installer，这将安装py2exe和相应的例子；这些例子被安装在lib\site-packa
系统 2019-09-27 17:48:28 2291
string.Template()string.Template()内添加替换的字符,使用"$"符号,或在字符串内,使用"${}";调用时使用string.substitute(dict)函数.可以通过继承"string.Template",覆盖变量delimiter(定界符)和idpattern(替换格式),定制不同形式的模板.代码:#-*-coding:utf-8-*-importstringtemplate_text='''''Delimiter:%
系统 2019-09-27 17:38:10 2291
本文实例讲述了Python利用sqlacodegen自动生成ORM实体类。分享给大家供大家参考，具体如下：在前面一篇《Python流行ORM框架sqlalchemy安装与使用》我们是手动创建了一个名叫Infos.py的文件，然后定义了一个News类，把这个类作为和我们news数据表的映射。fromsqlalchemy.ext.declarativeimportdeclarative_baseBase=declarative_base()fromsqlalc
系统 2019-09-27 17:57:27 2290
函数使用单下划线_开头使用单下划线(_)开头的函数_func不能被模块外部以:frommoduleimport*形式导入。但可以用：frommoduleimport_func形式单独导入。类属性和类方法使用单下划线_开头_开头为保护类型的属性和方法，仅允许类内部和子类访问，类实例无法访问此属性和方法。类属性和类方法使用双下划线__开头__开头为私有类型属性和方法，仅允许类内部访问，类实例和派生类均不能访问此属性和方法。所以双划线比单划线权限更严格。补充说明
系统 2019-09-27 17:56:53 2290
前两天有个朋友说，想实现一个文本文件按照固定行数进行分割成多个文本文件，却不知如何实现。如果数据量小手动分割下就好了，如果数据量很大的话手动完成实在太耗费人力了，也不现实。那么就需要借助脚本去实现。既然有朋友想简单的完成这个任务，那么不如记录下来，给需要的朋友提供方便。下面我就分别使用python和php进行脚本的实现和操作，当然用其他语言都能实现，大家可根据对语言的熟悉程度进行自主选择，如果有朋友还没有达到编写代码的能力的话，那么最起码对语言环境的使用要
系统 2019-09-27 17:55:42 2290
1.计算长度value="wangdianchao"#计算字符个数（长度）number=len(value)print(number)2.索引取值value="wangdianchao"#获取value“0”位置的字符number=value[0]print(number)value="wangdianchao"#获取value右侧第一个的字符number=value[-1]print(number)3.切片value="wangdianchao"#2<=
系统 2019-09-27 17:55:28 2290
一、列表生成式ListComprehensionsPython内置的非常简单却强大的可以用来创建list的生成式。使用range和for循环创建In[21]:for循环后面还可以加上if判断还可以使用两层循环，可以生成全排列列表生成式也可以使用两个变量来生成list：二、生成器generator列表受到内存限制，容量肯定是有限的。而且，创建一个包含100万个元素的列表，不仅占用很大的存储空间，如果我们仅仅需要访问前面几个元素，那后面绝大多数元素占用的空间都
系统 2019-09-27 17:55:16 2290
importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltage=[23,23,27,27,39,41,47,49,50,52,54,54,56,57,58,58,61]fat=[9.5,26.5,7.8,17.8,31.4,25.9,27.4,27.2,31.2,34.6,42.5,28.8,33.4,30.2,34.1,23.9,35.7]plt.xlabel("age")plt.ylabel("value")plt.box
系统 2019-09-27 17:52:03 2290
一、写在前面前几天在微信上看到这样一篇文章，链接为：https://mp.weixin.qq.com/s/rl6Sgv3uk_IpoFAx6cWa8w，在这篇文章中，有这样一段话，吸引了我的注意：在Linux中ls是一个使用频率非常高的命令了，可选的参数也有很多，算是一条不得不掌握的命令。Python作为一门简单易学的语言，被很多人认为是不需要认真学的，或者只是随便调个库就行了，那可就真是小瞧Python了。那这次我就要试着用Python来实现一下Linu
系统 2019-09-27 17:49:51 2290
NumPy是Python中众多科学软件包的基础。它提供了一个特殊的数据类型ndarray，其在向量计算上做了优化。这个对象是科学数值计算中大多数算法的核心。相比于原生的Python，利用NumPy数组可以获得显著的性能加速，尤其是当你的计算遵循单指令多数据流（SIMD）范式时。然而，利用NumPy也有可能有意无意地写出未优化的代码。在这篇文章中，我们将看到一些技巧，这些技巧可以帮助你编写高效的NumPy代码。我们首先看一下如何避免不必要的数组拷贝，以节省时
系统 2019-09-27 17:48:48 2290
在Flask中有render_template函数，用于解析jinja2模板，现在我们来简单实现它。代码如下：fromosimportpathfromjinja2importEnvironment,FileSystemLoaderproject_path=path.abspath(path.join(path.dirname(__file__),'..'))templates_path='{}/templates'.format(project_path)
系统 2019-09-27 17:47:55 2290
目录一、安装模块二、greenlet实现状态切换三、效率对比一、安装模块安装：pip3installgreenlet二、greenlet实现状态切换fromgreenletimportgreenletdefeat(name):print('%seat1'%name)g2.switch('nick')print('%seat2'%name)g2.switch()defplay(name):print('%splay1'%name)g1.switch()pri
系统 2019-09-27 17:46:57 2290
importnumpyasnpx=np.array([2,4,5,3,6,9,40,25,32])print(np.cov(x)*8)print(np.var(x)*9)y=np.array([[1,5,6],[4,3,9],[4,2,9],[4,7,2]])print(y.shape)print(np.cov(y,rowvar=False))#其中rowvar是布尔类型。默认为true是将行作为独立的变量、如果是flase的话，则将列作为独立的变量。#4
系统 2019-09-27 17:46:10 2290
1.函数的介绍为什么要有函数？因为在平时写代码时，如果没有函数的话，那么将会出现很多重复的代码，这样代码重用率就比较低。。。并且这样的代码维护起来也是很有难度的，为了解决这些问题，就出现了函数，用来将一些经常出现的代码进行封装，这样就可以在任何需要调用这段代码的地方调用这个函数就行了。函数的定义：函数是指将一组语句的集合通过一个名字(函数名)封装起来，要想执行这个函数，只需调用其函数名即可特性：代码重用保持一致性可扩展性2.函数的创建在python中函数定
系统 2019-09-27 17:38:08 2290
