Python面向对象编程——封装从封装本身的意思去理解，封装就好像是拿来一个麻袋，把小猫，小狗，小王八，还有alex一起装进麻袋，然后把麻袋封上口子。照这种逻辑看，封装=‘隐藏’，这种理解是相当片面的。一、先看如何隐藏在python中用双下划线开头的方式将属性隐藏起来（设置成私有的）#其实这仅仅这是一种变形操作#类中所有双下划线开头的名称如__x都会自动变形成：_类名__x的形式：classA:__N=0#类的数据属性就应该是共享的,但是语法上是可以把类的
系统 2019-09-27 17:53:36 1951
Python是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言。Python是纯粹的自由软件，源代码和解释器CPython遵循GPL（GNUGeneralPublicLicense）协议。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符（whitespace）作为语句缩进。Python的优势：Python相对于Matlab最大的优势：免费。但既然你已经能用上Matlab，想必不在乎这个了。Python次大的优势：开源。你可以大量更改科学计算的算法细节。可移植性，Ma
系统 2019-09-27 17:53:35 1951
如果你对深度学习和卷积神经网络感兴趣，但是并不知道从哪里开始，也不知道使用哪种库，那么这里就为你提供了许多帮助。在这篇文章里，我详细解读了9个我最喜欢的Python深度学习库。这个名单并不详尽，它只是我在计算机视觉的职业生涯中使用并在某个时间段发现特别有用的一个库的列表。这其中的一些库我比别人用的多很多，尤其是Keras、mxnet和sklearn-theano。其他的一些我是间接的使用，比如Theano和TensorFlow（库包括Keras、deepy
系统 2019-09-27 17:53:33 1951
今天介绍个神奇的网站！堪称爬虫偷懒的神器！我们在写爬虫，构建网络请求的时候，不可避免地要添加请求头(headers)，以mdn学习区为例，我们的请求头是这样的：一般来说，我们只要添加user-agent就能满足绝大部分需求了，Python代码如下：importrequestsheaders={#'authority':'developer.mozilla.org',#'pragma':'no-cache',#'cache-control':'no-cach
系统 2019-09-27 17:53:21 1951
列表推导与生成器表达式当我们创建了一个列表的时候，就创建了一个可以迭代的对象：复制代码代码如下:>>>squares=[n*nforninrange(3)]>>>foriinsquares:printi014这种创建列表的操作很常见，称为列表推导。但是像列表这样的迭代器，比如str、file等，虽然用起来很方便，但有一点，它们是储存在内存中的，如果值很大，会很麻烦。而生成器表达式不同，它执行的计算与列表包含相同，但会迭代的生成结果。它的语法与列表推导一样，
系统 2019-09-27 17:53:14 1951
概述如今我也是使用Python写代码好多年了，但是我却很少关心GIL的内部机制，导致在写Python多线程程序的时候。今天我们就来看看CPython的源代码，探索一下GIL的源码，了解为什么Python里要存在这个GIL，过程中我会给出一些示例来帮助大家更好的理解GIL。GIL概览有如下代码：staticPyThread_type_lockinterpreter_lock=0;/*ThisistheGIL*/这行代码位于Python2.7源码ceval.c
系统 2019-09-27 17:52:39 1951
前言刚开始开发Web的时候，没太在意隔离虚拟环境，用了系统的那一套，Python2.7版本是系统自带的，虽说明年就结束了，但是现在开发都会有一套3.x以上的环境，即使你开发不注意，你部署的时候总归是要隔离出来的。1.方便隔离，不同环境编写测试2.方便迁移，pipfreeze到出包文件依赖，随后提交管理和迁移都很方便virtualenv前提是你有两套PythonmikejingdeMacBook-Pro:~MKJ$whichpython/usr/bin/py
系统 2019-09-27 17:52:34 1951
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 17:52:29 1951
本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：一介绍pandas（PythonDataAnalysisLibrary）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。pandas主要提供了3种数据结构：1）Series，带标签的一维数组。2）DataFrame，带标签且大小可变的二维表格结构。
系统 2019-09-27 17:52:24 1951
最近在自学python，又用python实现了一下BLAST。这次更新了打分函数如下，空位罚分改为-5，但不区分gapopen和gapextend。'''''@author:JiuYu'''defscore(a,b):#scoringfunctionscore=0lst=['AC','GT','CA','TG']ifa==b:score+=2elifa+binlst:score+=-5else:score+=-7returnscoredefBLAST(se
系统 2019-09-27 17:52:10 1951
