背景介绍从学sklearn时，除了算法的坎要过，还得学习matplotlib可视化，对我的实践应用而言，可视化更重要一些，然而matplotlib的易用性和美观性确实不敢恭维。陆续使用过plotly、seaborn，最终定格在了Bokeh，因为它可以与Flask完美的结合，数据看板的开发难度降低了很多。前阵子看到这个库可以较为便捷的实现数据探索，今天得空打算学习一下。原本访问的是英文文档，结果发现已经有人在做汉化，虽然看起来也像是谷歌翻译的，本着拿来主义，
系统 2019-09-27 17:52:35 1825
Python通过pip安装Django详细介绍经过前面的Python包管理工具的学习，接下来我们就要基于前面的知识，来配置Django的开发与运行环境。首先是安装Django（通过pip安装）：pipinstallDjango输出的结果在我这里是这样的：Downloading/unpackingDjangoDownloadingDjango-1.5.2.tar.gz(8.0MB):8.0MBdownloadedRunningsetup.pyegg_info
系统 2019-09-27 17:38:21 1825
JSON(JavaScriptObjectNotation)是一种轻量级的数据交换格式。它基于JavaScript（StandardECMA-2623rdEdition-December1999）的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C,C++,C#,Java,JavaScript,Perl,Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成。今天用py
系统 2019-09-27 17:37:51 1825
url='aa'printtype(url)printurl.encode('utf8')以上是ok的keyword="中国"printkeyword.encode("utf8")就会报错了UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyte0xe4inposition0:ordinalnotinrange(128)pythonencode('utf8')problem
系统 2019-08-29 22:48:28 1825
本文实例分析了python多线程用法。分享给大家供大家参考。具体如下：今天在学习尝试学习python多线程的时候，突然发现自己一直对super的用法不是很清楚，所以先总结一些遇到的问题。当我尝试编写下面的代码的时候：复制代码代码如下:classA():def__init__(self):print"A"classB(A):def__init__(self):super(B,self).__init__()#A.__init__(self)print"B"b
系统 2019-09-27 17:53:01 1824
1、str.split不支持正则及多个切割符号，不感知空格的数量，比如用空格切割，会出现下面情况。>>>s1="aabbcc">>>s1.split('')['aa','bb','','cc']因此split只适合简单的字符分割2、re.split，支持正则及多个字符切割>>>printlineabcaa;bb,cc|dd(xx).xxx12.12'xxxx按空格切>>>re.split(r'',line)['abc','aa;bb,cc','|','d
系统 2019-09-27 17:50:51 1824
读取、写入和Python编写程序的最后一个基本步骤就是从文件读取数据和把数据写入文件。阅读完这篇文章之后，可以在自己的to-do列表中加上检验这个技能学习效果的任务。简单输出贯穿整个系列，一直用print语句写入（输出）数据，它默认把表达式作为string写到屏幕上（或控制台窗口上）。清单1演示了这一点。清单1重复了第一个Python程序“Hello,World!”，但是做了一些小的调整。清单1.简单输出>>>print"HelloWorld!"Hello
系统 2019-09-27 17:49:42 1824
前面介绍过vSQLAlchemy中的Engine和Connection，这两个对象用在rowSQL(原生的sql语句）上操作，而ORM（ObjectRelationalMapper）则是一种用面向对象的思维来操作表数据的技术。所谓ORM就是Python对象到数据表的一种映射关系。以前SQLAlchemy是怎么把Python对象和数据库中表里面的每条记录进行映射的呢？通过一个mapping函数先来看个例子:fromsqlalchemyimportTable,
系统 2019-09-27 17:48:55 1824
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:47:39 1824
引言您是否能编写命令行工具？也许您可以，但您能编写出真正好用的命令行工具吗？本文讨论使用Python来创建一个强健的命令行工具，并带有内置的帮助菜单、错误处理和选项处理。由于一些奇怪的原因，很多人并不了解Python?的标准库具有制作功能极其强大的*NIX命令行工具所需的全部工具。可以这样说，Python是制作*NIX命令行工具的最佳语言，因为它依照“batteries-included”的哲学方式工作，并且强调提供可读性高的代码。但仅作为提醒，当您发现使
系统 2019-09-27 17:38:28 1824
网络通用urllib-网络库(stdlib)。requests-网络库。grab�C网络库（基于pycurl）。pycurl�C网络库（绑定libcurl）。urllib3�CPythonHTTP库，安全连接池、支持文件post、可用性高。httplib2�C网络库。RoboBrowser�C一个简单的、极具Python风格的Python库，无需独立的浏览器即可浏览网页。MechanicalSoup-一个与网站自动交互Python库。mechanize-有
系统 2019-09-27 17:38:25 1824
实际上，Python提供了with语句来管理资源关闭。比如可以把打开的文件放在with语句中，这样with语句就会帮我们自动关闭文件。with语句的语法格式如下：withcontextexpression[astarget(s)]:with代码块在上面的语法格式中，context_expression用于创建可自动关闭的资源。例如，程序使用with语句来读取文件：importcodecs#使用with语句打开文件，该语句会负责关闭文件withcodecs.
系统 2019-09-27 17:38:03 1824
Python生成指定数量的优惠码打开Python开发工具IDLE，新建‘codeGen.py'文件，并保存导入需要的包，这里需要random和string，代码如下：importstringimportrandom假设需要生成200个，长度为10的优惠码，实际应用这个可以作为参数进来CODE_COUNT=200CODE_LEN=10设计的优惠码由字母和数字组成，通过下面函数获取所有字母和数字，字母区分大小写defstrall():return(string
系统 2019-09-27 17:37:48 1824
Numpy模块被广泛用于科学和数值计算，自然有它的强大之处，之前对于特征处理中需要进行数据列表或者矩阵拼接的时候都是自己写的函数来完成的，今天发现一个好玩的函数，不仅好玩，关键性能强大，那就是Numpy模块自带的矩阵、列表连接函数，实践一下。#!usr/bin/envpython#encoding:utf-8from__future__importdivision'''__Author__:沂水寒城使用numpy模块实现矩阵的连接操作'''importnu
系统 2019-09-27 17:55:12 1823
本文实例讲述了Python实现生成密码字典的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：key_data.py文件存放组成数据，可以随时扩充及简化。#coding=utf-8#!/usr/bin/pythondefyear():#返回字符串类型的年份列表year=range(1984,2018)#常用年份列表year_str=[]foryinyear:year_str.append(str(y))returnyear_strdefmonth_or_day(n):
系统 2019-09-27 17:54:41 1823
