1.reload（）函数Python2：reload()函数封装在sys模块中，使用时：importsysreload()Python3：reload（）不再封装在sys模块中，而是importlib,使用方式如下：importimportlibimportyourfilereload('yourfile')注意：使用reload()函数时需要import你的文件参考文章：https://blog.csdn.net/heifan2014/article/d
系统 2019-09-27 17:50:49 2221
如何在CentOS7上yum安装Python3.6.1CentOS7仍然安装了Python2.7，系统本身也使用它来启用系统命令，所以不要动那个安装。想要利用Python3附带的新语言功能，可以从yum存储库安装Python3.6.1?。先决条件*CentOS7服务器启动并运行*Sudo特权用户安装必要的实用程序正如所有Linux教程一样，首先要安装更新。然后我可以继续安装必要的工具和实用程序。sudoyumupdatesudoyuminstallyum-
系统 2019-09-27 17:50:44 2221
本文实例为大家分享了python实现学生信息管理系统的具体代码，供大家参考，具体内容如下简易学生信息管理系统主要功能有1录入学生信息2查找学生信息3删除学生信息4修改学生信息5排序6统计学生总人数7显示所有学生信息0退出系统系统运行效果主菜单的代码方法:#Author:dry#开发时间：2019/9/11#开发工具：PyCharmimportre#导入正则表达式模块importos#导入操作系统模块filename="student.txt"#学生信息保存
系统 2019-09-27 17:50:30 2221
本文实例讲述了python3.6生成器yield用法。分享给大家供大家参考，具体如下：今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如
系统 2019-09-27 17:49:49 2221
基本使用#设置cookie值@app.route('/set_cookie')defset_cookie():response=make_response("set_cookie")response.set_cookie("name","zhangsan")response.set_cookie("age","13",10)#10秒有效期returnresponse#获取cookie@app.route('/get_cookie')defget_cooki
系统 2019-09-27 17:49:19 2221
代码来源：《Python神经网络编程》手写数据集下载地址:1.训练数据集2.测试数据集摘要本文代码主要讲解基于Python的简单神经网络构建用于识别手写数据集，类模块具有通用性，在分析清楚问题后可以加以改动，运用于其他方面。代码importnumpy#scipy.specialforthesigmoidfunctionexpit()importscipy.specialimportmatplotlib.pyplotasplt#neuralnetworkcl
系统 2019-09-27 17:49:14 2221
写python协程时使用gevent模块和queue模块可以大大提高爬虫速度。在同时爬取多个网站时，原来用for循环一个网站一个网站按循序顺序爬，就像先烧饭后烧菜，两个步骤异步进行。使用多协程可以让爬虫自己选择爬取顺序，就像边烧饭边烧菜，两个步骤同步进行，速度自然快了。不多说了，来看下代码吧：fromgeventimportmonkeymonkey.patch_all()#打上多协程布丁，下面的程序就可以执行多协程了importrequests,geven
系统 2019-09-27 17:47:59 2221
osc的rss不是全文输出的,不开心，所以就有了python抓取osc最新博客生成Rss#-*-coding:utf-8-*-frombs4importBeautifulSoupimporturllib2importdatetimeimporttimeimportPyRSS2Genfromemail.Utilsimportformatdateimportreimportsysimportosreload(sys)sys.setdefaultencoding
系统 2019-09-27 17:47:29 2221
接触了Python这么多时间后，感触良多。每一次学习都是不一样的体验，Python课也是一个很不一样的上课体验。这样的课程和其他的课程完全两样，让我们一改对传统课程的认知，由于机房的环境，自带电脑的我们也会更快进入编程环境中。如果说以往的上课让我们觉得枯燥，这样上课的方式能让学生更快地进入状态。博客园的教学方式也是十分的新颖，电子作业的提交、网上作业的发布，使得学习生活借助了互联网的便利。尽管作业中的代码是对所有人开放的，但开源的好处可想而知。每个初学者都
系统 2019-09-27 17:47:04 2221
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 2221
什么是生成器？可以理解为一种数据类型，这种数据自动实现了迭代器协议（其他数据类型需要调用自己内置的_iter_方法），所以生成器就是可迭代对象python提供生成器的两种表现形式：1.生成器函数：常规函数的定义，但是，使用yield语句而不是return语句返回结果。yield语句一次返回一个结果，在每个结果中间，挂起函数的状态，以便下次从它离开的地方继续执行。**函数里有yiled，执行函数就是一个生成器，不管yield位置在哪。采集函数创建生成器时，如
系统 2019-09-27 17:46:40 2221
原题|VisualizingPEGParsing作者|GuidovanRossum（Python之父）译者|豌豆花下猫（“Python猫”公众号作者）声明|本翻译是出于交流学习的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授权协议。为便于阅读，内容略有改动。上周我展示了一个简单的PEG解析器生成器。本周我将展示生成的解析器在解析程序时实际执行的操作。我深入研究了ASCII艺术的复古世界，特别是一个名为“curses”的库，它可以在Linux和Mac的Python标
系统 2019-09-27 17:46:14 2221
一个几百行代码做出http/https代理服务器的脚本，启动即可做httphttps透明代理使用pythonproxy.py8992使用非阻塞io模式，性能还可以。可以和浏览器一样保持长连接，代码有点乱，不管那么多了能跑就行几百行代码做出http/https代理服务器代码片段*1.*[代码][Python]代码#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importsocket,loggingimportselect,errno
系统 2019-09-27 17:46:14 2221
Anaconda是一个和Canopy类似的科学计算环境，但用起来更加方便。自带的包管理器conda也很强大。首先是下载安装。Anaconda提供了Python2.7和Python3.4两个版本，同时如果需要其他版本，还可以通过conda来创建。安装完成后可以看到，Anaconda提供了Spyder，IPython和一个命令行。下面来看一下conda。输入condalist来看一下所有安装时自带的Python扩展。粗略看了一下，其中包括了常用的Numpy,S
系统 2019-09-27 17:46:06 2221
本文实例讲述了python面试题之列表声明。分享给大家供大家参考，具体如下：下面程序输出的结果为？val=[['a']*2]*2printvalval[0][1]='b'printval答案为：[['a','a'],['a','a']][['a','b'],['a','b']]而不是[['a','a'],['a','a']][['a','b'],['a','a']]请看下面的例子：val=['a']*2#或者直接声明val=['a','a']printva
系统 2019-09-27 17:45:59 2221
