object类object是python的默认类，有很多的方法，python种默认的list,str,dict等等都是继承了object类的方法继承了object的类属于新式类，没有继承属于经典类在python3种默认都是新式类，也即是所有的自定义类，基类都会继承object类描述在python3.x的所有类都是object的子类所以对于一些内置的方法会写在object类中如果子类不定义,在调用的时候最终会调用object类中的方法就不会让程序出现不必要的
系统 2019-09-27 17:56:43 2182
这篇文章主要介绍了Python进度条的制作代码实例,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importsys,time#导入模块foriinrange(50):#进度条的长度sys.stdout.write("#")#进度条的内容，这里要注意了，pycharm有可能不显示write的方法sys.stdout.flush()#刷新缓存time.sleep(0.5)#间隔时间，和shell的sleep差
系统 2019-09-27 17:55:39 2182
前言去github搜"pythonorm"，最高star居然不是sqlalchemy，而是peewee后来得知peewee，比sqlalchemy简单好用。值得一学哦！！我总体感觉（peewee像Django-ORM的分离版，，但比Django-ORM和SqlAlchemy小巧，简单，文档也友好）还有一个更重要的感觉就是，peewee的API方法名和SQL语句的单词基本相似。例如对比一下(关键词语法都是update和where)：SQL语句：updateL
系统 2019-09-27 17:54:51 2182
本文实例为大家分享了pythontkinter实现屏保程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下该脚本摘录自：2014年辛星tkinter教程第二版#!/usr/bin/envpythonfromTkinterimport*fromrandomimportrandintclassRandomBall(object):def__init__(self,canvas,screenwidth,screenheight):self.canvas=canvasself
系统 2019-09-27 17:53:58 2182
Python学习笔记--坐标轴范围参靠视频:《Python数据可视化分析matplotlib教程》链接：https://www.bilibili.com/video/av6989413/?p=6所用的库及环境:IDE:PycharmPython环境：python3.7Matplotlib:Matplotlib1.11Numpy：Numpy1.15.坐标轴范围概念根据需求调整坐标轴的范围坐标轴范围调整第一种形式通过plt.axis()可以查看图形的x轴的最小
系统 2019-09-27 17:53:50 2182
三角形等腰直角三角形12.7#coding:utf-8rows=int(raw_input('输入列数：'))i=j=k=1#声明变量，i用于控制外层循环（图形行数），j用于控制空格的个数，k用于控制*的个数#等腰直角三角形1print"等腰直角三角形1"foriinrange(0,rows):forkinrange(0,rows-i):print"*",#注意这里的","，一定不能省略，可以起到不换行的作用k+=1i+=1print"\n"python:
系统 2019-09-27 17:53:13 2182
要求：在Python环境下用尽可能多的方法反转字符串,例如将s="abcdef"反转成"fedcba"第一种：使用字符串切片result=s[::-1]第二种：使用列表的reverse方法l=list(s)l.reverse()result="".join(l)当然下面也行l=list(s)result="".join(l[::-1])第三种：使用reduceresult=reduce(lambdax,y:y+x,s)第四种：使用递归函数deffunc(s
系统 2019-09-27 17:53:05 2182
本文实例讲述了决策树剪枝算法的python实现方法。分享给大家供大家参考，具体如下：决策树是一种依托决策而建立起来的一种树。在机器学习中，决策树是一种预测模型，代表的是一种对象属性与对象值之间的一种映射关系，每一个节点代表某个对象，树中的每一个分叉路径代表某个可能的属性值，而每一个叶子节点则对应从根节点到该叶子节点所经历的路径所表示的对象的值。决策树仅有单一输出，如果有多个输出，可以分别建立独立的决策树以处理不同的输出。ID3算法:ID3算法是决策树的一种
系统 2019-09-27 17:52:43 2182
窗外下着小雨，作为单身程序员的我逛着逛着发现一篇好东西，来自知乎你都用Python来做什么？的第一个高亮答案。到上面去看了看，地址都是明文的，得，赶紧开始吧。下载流式文件，requests库中请求的stream设为True就可以啦，文档在此。先找一个视频地址试验一下：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsdefdownload_file(url,path):withrequests.get(url,stream=True)asr
系统 2019-09-27 17:52:41 2182
示例标准线程多进程，生产者/消费者示例：Worker越多,问题越大复制代码代码如下:#-*-coding:utf8-*-importosimporttimeimportQueueimportthreadingfromPILimportImagedefcreate_thumbnail(filename,size=(128,128)):try:fp,fmt=filename.rsplit('.',1)im=Image.open(filename)im.thum
系统 2019-09-27 17:52:06 2182
使用诸如Lock、RLock、Semphore之类的锁原语时，必须多加小心，锁的错误使用很容易导致死锁或相互竞争。依赖锁的代码应该保证当出现异常时可以正常的释放锁。典型代码如下：try:lock.acquire()#关键部分...finally:lock.release()另外，所有种类的锁还支持上下文管理协议（写起来更简洁）：with语句自动获取锁，并且在控制流离开上下文时自动释放锁。withlock:#关键部分...此外，编写代码时一般应该避免同时获取
系统 2019-09-27 17:50:41 2182
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法（四）Python中随机森林的实现与解释（五）如何用Python从头开始实现Bagging算法决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是
系统 2019-09-27 17:49:29 2182
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 2182
Python是目前最流行的语言之一，它在数据科学、机器学习、web开发、脚本编写、自动化方面被许多人广泛使用。它的简单和易用性造就了它如此流行的原因。在本文中，我们将会介绍30个简短的代码片段，你可以在30秒或更短的时间里理解和学习这些代码片段。1.检查重复元素下面的方法可以检查给定列表中是否有重复的元素。它使用了set()属性，该属性将会从列表中删除重复的元素。defall_unique(lst):returnlen(lst)==len(set(lst)
系统 2019-09-27 17:48:34 2182
用Python写趣味程序感觉��诺模�停不下来#生成器生成展示杨辉三角#原理是在一个2维数组里展示杨辉三角，空的地方用0，输出时，转化为''defyang(line):n,leng=0,2*line-1f_list=list(range(leng+2))#预先分配，insert初始胡会拖慢速度，最底下一行，左右也有1个空格#全部初始化为0fori,vinenumerate(f_list):f_list[v]=0ZEROLIST=f_list[:]#预留一个
系统 2019-09-27 17:48:29 2182
