Python

Python对象体系深入分析

本文较为详细的分析了了Python的对象体系。分享给大家供大家参考。具体如下:Guido用C语言创造了Python,在Python的世界中一切皆为对象.一.C视角中的Python对象让我们一起追溯到源头,Python由C语言实现,且向外提供了C的APIhttp://docs.python.org/c-api/index.html.我们思考问题的时候,可能对于对象这种东西很容易理解,而计算机能理解的只有0,1序列这样的字节序列,从根本上讲,我们所说的计算机语

系统 2019-09-27 17:54:54 2385

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Python中的高阶函数(内置高阶函数map()、reduce

一、什么是高阶函数在计算机编程语言中,高阶函数指的是接受函数作为输入或输出的函数。二、高阶函数的特性函数本身也可以赋值给变量变量可以指向函数f=abs#abs()取绝对值函数,将函数赋给变量fprint(f(-10))#输出结果-10的绝对值三、内置高阶函数map()map():接收两个参数,一个是函数一个是序列map()将传入的函数依次作用到序列的每个元素,并且把结果作为新的序列返回例:对一个序列[-1,3,-4,-5]的每一个元素求绝对值代码:结果:例

系统 2019-09-27 17:54:46 2385

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Python自定义一个异常类的方法

如何实现自定义一个异常python内置了许多异常类,为编写代码划定红线,才使调试代码时能及时发现错误。那么我们编写一个模块也可以为使用此模块者划定红线,来约束使用者可用哪些数据,这就需要自定义异常类型。首先需要了的是自定义类是的父类:python说明文档中是这样说exceptionException:所有内置的非系统退出类异常都派生自此类。所有用户自定义异常也应当派生自此类。那么就可以通过直接或间接的继承Exception就可以自定义一个异常类,当然也可以

系统 2019-09-27 17:54:44 2385

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每周一书《Python神经网络编程》分享

内容简介神经网络是一种模拟人脑的神经网络,以期能够实现类人工智能的机器学习技术。本书揭示神经网络背后的概念,并介绍如何通过Python实现神经网络。全书分为3章和两个附录。第1章介绍了神经网络中所用到的数学思想。第2章介绍使用Python实现神经网络,识别手写数字,并测试神经网络的性能。第3章带领读者进一步了解简单的神经网络,观察已受训练的神经网络内部,尝试进一步改善神经网络的性能,并加深对相关知识的理解。附录分别介绍了所需的微积分知识和树莓派知识。本书适

系统 2019-09-27 17:54:35 2385

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python基础——格式化输出

目录:1、%用法2、format用法一、%用法1、整数的格式化%o——oct八进制%d——dec十进制%x——hex十六进制例>>>print('%o'%20)24>>>print('%d'%20)20>>>print('%x'%20)142、浮点数的格式化%e——保留小数点后面六位有效数字,指数形式输出%.3e,保留3位小数位,使用科学计数法%f——保留小数点后面六位有效数字%.3f,保留3位小数位%g——在保证六位有效数字的前提下,使用小数方式,否则使

系统 2019-09-27 17:52:22 2385

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Python __setattr__、 __getattr__

getattr`getattr`函数属于内建函数,可以通过函数名称获取复制代码代码如下:value=obj.attributevalue=getattr(obj,"attribute")使用`getattr`来实现工厂模式复制代码代码如下:#一个模块支持html、text、xml等格式的打印,根据传入的formate参数的不同,调用不同的函数实现几种格式的输出importstatsoutdefoutput(data,format="text"):outpu

系统 2019-09-27 17:51:59 2385

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Python HTMLParser模块解析html获取url实例

HTMLParser是python用来解析html的模块。它可以分析出html里面的标签、数据等等,是一种处理html的简便途径。HTMLParser采用的是一种事件驱动的模式,当HTMLParser找到一个特定的标记时,它会去调用一个用户定义的函数,以此来通知程序处理。它主要的用户回调函数的命名都是以handler_开头的,都是HTMLParser的成员函数。当我们使用时,就从HTMLParser派生出新的类,然后重新定义这几个以handler_开头的函

系统 2019-09-27 17:50:28 2385

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python并行处理任务时 该用多进程?还是该用多线程?

在python并行处理任务时要使用多线程还是多进程?说到这个话题,必须要提的GIL(GlobalInterpreterLock)全局解释锁,当Cpython每次执行字节码时都要先申请这个锁。那么问题就来了,如果使用多线程是比也会受到影响。多线程和多进程程序比较,哪个性能更高?还是拿一个实例运行来看看吧~#写一个简单的例子,计算100W个随机数的和8次,同时将分散到8个线程进行运算。#thread.py#!/usr/bin/envpythonimportra

系统 2019-09-27 17:48:57 2385

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Python3 文章标题关键字提取的例子

思路:1.读取所有文章标题;2.用“结巴分词”的工具包进行文章标题的词语分割;3.用“sklearn”的工具包计算Tf-idf(词频-逆文档率);4.得到满足关键词权重阈值的词结巴分词详见:结巴分词Githubsklearn详见:文本特征提取――4.2.3.4Tf-idf项加权importosimportjiebaimportsysfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizersys.pat

系统 2019-09-27 17:48:06 2385

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【Python + Mysql + UI】学生信息管理系统(附代码)

...........做了一个学生信息管理的简单数据库程序,写了一点简单的UI界面,功能不是很强大,代码组织也很不科学,洋洋洒洒竟然写了700多行.......分享出来,一起学习/**********************************@author:CSDN@WilliamCode@E-mail:1327804001@qq.com@date:2019-01-09@AllRightsReserved@@专业程序员,精通C,Python,Java

系统 2019-09-27 17:47:33 2385

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python中正则表达式使用

python中正则表达式使用文章目录python中正则表达式使用一、简介二、使用2.1常用规则2.1.1正则表达式字符串写法2.1.2常用匹配规则2.1.3贪婪与非贪婪匹配2.2常用方法2.2.1编译2.2.2匹配2.2.3查找2.2.4替换2.2.5切分2.3分组2.3.1分组使用2.3.2指定分组不捕获2.3.3分组特殊规则2.4断言一、简介这里介绍python中的正则表达式使用,包含正则表达式常用规则、常用方法、贪婪与非贪婪匹配、分组、断言等操作。二

系统 2019-09-27 17:46:46 2385

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Python 入门之 内置模块 -- os模块

Python入门之内置模块--os模块1、osos是和操作系统做交互,给操作发指令os模块是与操作系统交互的一个接口,它提供的功能多与工作目录,路径,文件等相关(1)工作路径print(os.getcwd())#获取当前文件工作的路径***os.chdir("D:\Python_s25\day16")#路径切换**print(os.getcwd())print(os.curdir)#返回当前目录:('.')print(os.pardir)#获取当前目录的父

系统 2019-09-27 17:45:41 2385

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对Python中class和instance以及self的用法详解

一.Python的类和实例在面向对象中,最重要的概念就是类(class)和实例(instance),类是抽象的模板,而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”。就好比,学生是个较为抽象的概念,同时拥有很多属性,可以用一个Student类来描述,类中可定义学生的分数、身高等属性,但是没有具体的数值。而实例是类创建的一个个具体的对象,每一个对象都从类中继承有相同的方法,但是属性值可能不同,如创建一个实例叫hansry的学生,其分数为93,身高为176,则这个

系统 2019-09-27 17:55:48 2384

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Python-接口开发入门解析

一、开发接口的作用1、mock接口:模拟一些接口。有一些有关联的接口,在别的接口没有开发好的时候,需要用这个接口,就可以写一个假接口,返回想要的结果来模拟这个接口。2、知道服务端的开发逻辑,有助于测试;3、比如不想让其他人看很多数据库中的数据,可以通过接口只返回一部分数据。二、开发一个接口1、flask是一个轻量级的开发框架__name__:代表当前这个python文件server=flask.Flask(__name__):把当前这个python文件,当

系统 2019-09-27 17:52:45 2384

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Python+sklearn随机森林算法使用入门

随机森林是一种集成学习方法,基本思想是把几棵不同参数的决策树(参考:Python+sklearn决策树算法使用入门)打包到一起,每棵决策树单独进行预测,然后计算所有决策树预测结果的平均值(适用于回归分析)或所有决策树“投票”得到最终结果(适用于分类)。在随机森林算法中,不会让每棵树都生成最佳的节点,而是在每个节点上随机选择一个特征进行分裂。扩展库sklearn在ensemble模块中提供了随机森林分类器RandomForestClassifier和随机森林

系统 2019-09-27 17:52:35 2384