高级变量类型目标列表元组字典字符串公共方法变量高级知识点回顾Python中数据类型可以分为数字型和非数字型数字型整型(int)浮点型（float）布尔型（bool）真True非0数——非零即真假False0复数型(complex)主要用于科学计算，例如：平面场问题、波动问题、电感电容等问题非数字型字符串列表元组字典在Python中，所有非数字型变量都支持以下特点：都是一个序列sequence，也可以理解为容器取值[]遍历forin计算长度、最大/最小值、比
系统 2019-09-27 17:48:24 2182
经常有同学问我Python入门及进阶的学习书籍，所以今天给大家分享两本书。Python编程：从入门到实践Python从入门到实践，豆瓣评分9.1分，基于Python3.5也兼顾了2.7。书前半部分（11章）是对Python基础知识的讲解，而后半部分（9章）分别讲述了三个项目实践，从「外星人入侵」游戏，数据可视化，DjangoWEB开发进行实践。可以说是真的兼顾了「入门」和「实践」。难能可贵的是作者专门拿出一章来讲如何进行单元测试，单元测试我觉得是一个程序员
系统 2019-09-27 17:47:47 2182
1.NumPy安装使用pip包管理工具进行安装复制代码代码如下:$sudopipinstallnumpy使用pip包管理工具安装ipython(交互式shell工具)复制代码代码如下:$sudopipinstlalipython$ipython--pylab#pylab模式下,会自动导入SciPy,NumPy,Matplotlib模块2.NumPy基础2.1.NumPy数组对象具体解释可以看每一行代码后的解释和输出复制代码代码如下:In[1]:a=aran
系统 2019-09-27 17:47:23 2182
mktime()方法是localtime()反函数。它的参数是struct_time或全9元组，它返回一个浮点数，为了兼容时time()。如果输入值不能表示为有效的时间，那么OverflowError或ValueError错误将被引发。Syntax以下是mktime()方法的语法：time.mktime(t)参数t--这是struct_time或满9元组。返回值此方法返回一个浮点数，对于兼容性time()。例子下面的例子显示了mktime()方法的使用。#
系统 2019-09-27 17:46:41 2182
原文链接：https://docs.python.org/3.8/whatsnew/3.8.html#summary-release-highlights作者|小刘来源|菜鸟学Python继3.7版本之后Python再次发布了新版本，虽然新版本带来了不少调整，但是其中很大一部分都是对代码底层设计的修改，又或是typing、pickle等不常用的功能，对多数用户而言影响不大，今天我想重点聊一聊那些将对我们的代码编写产生较大影响的新功能。在体验开始前先说下准备
系统 2019-09-27 17:46:14 2182
不管顺序的去重转为set即可1.将序列中重复元素去除，并保持顺序#如果序列items中的值是可哈希的defdedupe(items):seen=set()foriteminitems:ifitemnotinseen:yielditemseen.add(item)>>>a=[1,5,2,1,9,1,5,10]>>>list(dedupe(a))[1,5,2,9,10]写成函数形式是使程序更通用，如读文件去除重复行：withopen(somefile,'r')
系统 2019-09-27 17:45:26 2182
Python命令启动Web服务器实例详解利用Python自带的包可以建立简单的web服务器。在DOS里cd到准备做服务器根目录的路径下，输入命令：python-mWeb服务器模块[端口号，默认8000]例如：python-mSimpleHTTPServer8080然后就可以在浏览器中输入http://localhost:端口号/路径来访问服务器资源。例如：http://localhost:8080/index.htm（当然index.htm文件得自己创建）
系统 2019-09-27 17:38:29 2182
项目内容：用Python写的糗事百科的网络爬虫。使用方法：新建一个Bug.py文件，然后将代码复制到里面后，双击运行。程序功能：在命令提示行中浏览糗事百科。原理解释：首先，先浏览一下糗事百科的主页：http://www.qiushibaike.com/hot/page/1可以看出来，链接中page/后面的数字就是对应的页码，记住这一点为以后的编写做准备。然后，右击查看页面源码：观察发现，每一个段子都用div标记，其中class必为content，title
系统 2019-09-27 17:38:06 2182
如果你对数据分析有所了解，一定听说过一些亲民的工具如Excel、Tableau、PowerBI等，都能成为数据分析的得力助手。但它们的不足也是显而易见的：操作繁琐，复用性差，功能相对局限单一。怎么解决呢？——PythonPython有很多优点，如果你能很好的运用到工作中，会发现工作效率大大提升，涨薪也是再正常不过的事情。Python优点一：“流程可控，工作高效”举个例子，Excel做分析的过程：定位空值-删除空值-修改数据格式-去除异常值-公式计算-数据透
系统 2019-09-27 17:56:50 2181
中文编码问题一直是Python程序设计中很头痛的问题，本文对此较为详细的进行了总结归纳。具体如下：当字符串是：'\u4e2d\u56fd'>>>s=['\u4e2d\u56fd','\u6e05\u534e\u5927\u5b66']>>>str=s[0].decode('unicode_escape')#.encode("EUC_KR")>>>printstr中国当字符串是:'东亚学团一中'>>>printunichr(19996)东ord()支持uni
系统 2019-09-27 17:56:07 2181
导入模块frombs4importBeautifulSoupsoup=BeautifulSoup(html_doc,"html.parser")下面看下常见的用法print(soup.a)#拿到soup中的第一个a标签print(soup.a.name)#获取a标签的名称print(soup.a.string)#获取a标签的文本内容print(soup.a.text)#获取a标签的文本内容print(soup.a["href"])#获取a标签的href属性
系统 2019-09-27 17:55:49 2181
每一幅图像都包含某种程度的噪声，噪声可以理解为由一种或者多种原因造成的灰度值的随机变化，如由光子通量的随机性造成的噪声等，在大多数情况下，通过平滑技术(也常称为滤波技术)进行移植或者去除，其中具备保持边缘作用的平滑技术得到了更多的关注。常用的平滑处理算法包括基于二维离散卷积的高斯平滑、均值平滑，基于统计学方法的中值平滑，具备保持边缘作用的平滑算法的双边滤波。1.卷积定义及矩阵形式（1）full卷积（2）valid卷积（3）same卷积（4）Python实现
系统 2019-09-27 17:55:48 2181
本文实例为大家分享了python实现递归查找某个路径下所有文件中的中文字符，供大家参考，具体内容如下#-*-coding:utf-8-*-#@description:#@author:#@created:2018/7/21importreimportsysimportosreload(sys)sys.setdefaultencoding("utf8")deftranslate(str):out=set()line=str.strip().decode('u
系统 2019-09-27 17:55:46 2181
目录python装饰器详解1、闭包2、装饰器3、带参数的装饰器4、类装饰器python装饰器详解1、闭包要想了解装饰器，首先要了解一个概念，闭包。什么是闭包，一句话说就是，在函数中再嵌套一个函数，并且引用外部函数的变量，这就是一个闭包了。光说没有概念，直接上一个例子。defouter(x):definner(y):returnx+yreturninnerprint(outer(6)(5))----------------------------->>>11
系统 2019-09-27 17:55:45 2181
1、BinarySearch算法简介二分查找，它的时间复杂度是O(logn)。其核心思想有点类似分治思想。即每次都通过跟区间中的中间元素对比，将待查找的区间缩小为一半，直到找到要查找的元素，或者区间被缩小为0。但是二分查找的代码实现比较容易写错。你需要着重掌握它的三个容易出错的地方：循环退出条件、mid的取值，low和high的更新。二分查找虽然性能比较优秀，但应用场景也比较有限。底层必须依赖数组，并且还要求数据是有序的。对于较小规模的数据查找，我们直接使
系统 2019-09-27 17:54:58 2181
