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用Python实现读书进度条显示

1.遇到问题每次看书,总想知道自己看书进度条是多少,无奈只好通过计算器计算已看页数/总页数,得到对应百分比。一来计算麻烦,二来没有进度条直观。于是就想,能不能利用Python去做一个读书进度条记录。2.代码编写defbar(n,m):jd='\r%2d%%[%s%s]'n1=int(n*20/m)m1=int(m*20/m)a='■'*n1b='□'*(m1-n1)c=(float(n/m))*100print(jd%(c,a,b),end='')prin

系统 2019-09-27 17:52:35 2139

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Python自动化构建工具scons使用入门笔记

这段时间用到了scons,这里总结下,也方便我以后查阅。一、安装sconsLinux环境(以CentOS为例)1、yum安装yuminstallscons2、源码安装下载scons:http://http://jaist.dl.sourceforge.net/project/scons/scons/2.3.0/scons-2.3.0.zip安装scons:pythonsetup.pyinstall二、scons常用命令scons-c:可以清除生成的临时文件

系统 2019-09-27 17:51:49 2139

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Python二维码生成识别实例详解

前言在JavaWeb开发中,一般使用Zxing来生成和识别二维码,但是,Zxing的识别有点差强人意,不少相对模糊的二维码识别率很低。不过就最新版本的测试来说,识别率有了现显著提高。对比在没接触Python之前,曾使用Zbar的客户端进行识别,测了大概几百张相对模糊的图片,Zbar的识别速度要快很多,识别率也比Zxing稍微准确那边一丢丢,但是,稍微模糊一点就无法识别。相比之下,微信和支付宝的识别效果就逆天了。代码案例#-*-coding:utf-8-*-

系统 2019-09-27 17:50:56 2139

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Python单元测试框架unittest简明使用实例

测试步骤1.导入unittest模块importunittest2.编写测试的类继承unittest.TestCaseclassTester(unittest.TestCase)3.编写测试的方法必须以test开头deftest_add(self)deftest_sub(self)4.使用TestCaseclass提供的方法测试功能点5.调用unittest.main()方法运行所有以test开头的方法复制代码代码如下:if__name__=='__mai

系统 2019-09-27 17:50:01 2139

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希尔排序-python版

希尔排序思想:算法先将要排序的一组数按某个增量d分成若干组,每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行排序,然后再用一个较小的增量对它进行,在每组中再进行排序。当增量减到1时,整个要排序的数被分成一组,排序完成。一般的初次取序列的一半为增量,以后每次减半,直到增量为1。defshell_sort(list):n=len(list)gap=n//2new_list=[]whilegap>1:foriinrange(gap):iflist[i]>list[i

系统 2019-09-27 17:48:16 2139

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Python 如何提高元组的可读性

这篇文章主要介绍了Python如何提高元组的可读性,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下假设学生系统中数据为固定格式:(名字,年龄,性别,邮箱)('jack','16','male','jack3001@gmail.com')('eric','17','male','eric@qq.com')('xander','16','female','lucy123@yahoo.com')方案一:frome

系统 2019-09-27 17:47:42 2139

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python django集成cas验证系统

加入cas的好处cas是什么东西就不多说了,简而言之就是单点登陆系统,一处登陆,全网有权限的系统均可以访问.一次登陆,多个系统互通cas一般均放置在内网,加入cas验证则必须要求用户走vpn访问,提高安全性;cas可和域控等系统结合,密码定时过期;基本认证统一走cas控制,减去开帐号等麻烦事;django如何使用cas验证django的好处就是支持的包多,网上已经有大神做好的相关的app,直接下载、安装就可以了。我们要做的就是下载、解压拷贝,略微配置下就可

系统 2019-09-27 17:47:28 2139

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Python正则表达式匹配日期与时间的方法

下面给大家介绍下Python正则表达式匹配日期与时间#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*-__author__='Randy'importrefromdatetimeimportdatetimetest_date='他的生日是2016-12-1214:34,是个可爱的小宝贝.二宝的生日是2016-12-2111:34,好可爱的.'test_datetime='他的生日是2016-12-1214:34,是个可爱的小宝贝

系统 2019-09-27 17:46:34 2139

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Python中声明只包含一个元素的元组数据方法

调试程序的时候,就吃过这个亏,不知道为何Python使用括号做元组声明边界符,估计是找不到合适的符号了。中括号用来声明列表,花括号用来声明字典,元组号只能用括号来声明了。有其他语言编程经历的朋友都清楚括号在其它语言里都是表示优先级,而Python也可以用来表示优先级,所以也就引发了以下白痴的问题。复制代码代码如下:#encoding=UTF-8obj=('tuple')printobjprinttype(obj)printlen(obj)执行结果复制代码代

系统 2019-09-27 17:46:11 2139

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python和mysql交互操作实例详解【基于pymysql库】

本文实例讲述了python和mysql交互操作。分享给大家供大家参考,具体如下:python要和mysql交互,我们利用pymysql这个库。下载地址:https://github.com/PyMySQL/PyMySQL安装(注意cd到我们项目的虚拟环境后):cd项目根目录/abc/bin/#执行./python3-mpipinstallpymysql稍等片刻,就会把pymysql库下载到项目虚拟环境abc/lib/python3.5/site-packa

系统 2019-09-27 17:57:29 2138

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Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一)

在美国有这样一家奇怪的超市,它将啤酒与尿布这样两个奇怪的东西放在一起进行销售,并且最终让啤酒与尿布这两个看起来没有关联的东西的销量双双增加。这家超市的名字叫做沃尔玛。你会不会觉得有些不可思议?虽然事后证明这个案例确实有根据,美国的太太们常叮嘱她们的丈夫下班后为小孩买尿布,而丈夫们在买尿布后又随手带回了他们喜欢的啤酒。但这毕竟是事后分析,我们更应该关注的,是在这样的场景下,如何找出物品之间的关联规则。接下来就来介绍下如何使用Apriori算法,来找到物品之间

系统 2019-09-27 17:56:32 2138

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Python 数据可视化pyecharts的使用详解

什么是pyecharts?pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。echarts是百度开源的一个数据可视化JS库,主要用于数据可视化。pyecharts是一个用于生成Echarts图表的类库。实际上就是Echarts与Python的对接。使用pyecharts可以生成独立的网页,也可以在flask,Django中集成使用。pyecharts包含的图表Bar(柱状图/条形图)Bar3D(3D柱状图)Boxplot(箱形图)EffectSca

系统 2019-09-27 17:55:57 2138

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python打包exe开机自动启动的实例(windows)

一、背景简单的写个.exe程序,没必要去学习mfc、c++等,可以学习python。python可以轻易的调用windows的api,轻松的实现你想干的事。下面就是实现打包的exe文件开机自动运行。二、实现#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-importwin32apiimportwin32conclassAutoRun():def__init__(self):name='translate'#要添加的项值名称path=

系统 2019-09-27 17:53:41 2138

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简单了解python PEP的一些知识

前言或许你是一个初入门Python的小白,完全不知道PEP是什么。又或许你是个学会了Python的熟手,见过几个PEP,却不知道这玩意背后是什么。那正好,本文将系统性地介绍一下PEP,与大家一起加深对PEP的了解。目前,国内各类教程不可胜数,虽然或多或少会提及PEP,但笼统者多、局限于某个PEP者多,能够详细而全面地介绍PEP的文章并不多。本文的目的是:尽量全面地介绍PEP是什么,告诉大家为什么要去阅读PEP,以及列举了一些我认为是必读的PEP,最后,则是

系统 2019-09-27 17:53:09 2138

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python 计算数据偏差和峰度的方法

numpy.set_printtoptions(edgeitems=5):值过多,显示前5个和后5个偏度:衡量随机分布的不均衡性,偏度=0,数值相对均匀的分布在两侧峰度:概率密度在均值处峰值高低的特征python计算数据均值、标准差、偏度、峰度:importnumpyasnpfromscipyimportstatsx=np.random.randn(10000)mu=np.mean(x,axis=0)sigma=np.std(x,axis=0)skew=s

系统 2019-09-27 17:52:56 2138