Python对于将函数作为参数传递给另一个函数调用是非常方便的，只要你在函数中将调用的参数按照函数处理进行调用，这种操作就能顺利完成。如：defS(n):sum=0foriinrange(n):sum+=ireturnsumdefP(f):a=eval(input('输入一个数'))print('数的累加为：'f(a))运行P(S)，即能够从键盘获得输入并打印出结果。这里将函数S作为参数传递给P是非常方便的。而在P中，之所以将参数f认为是函数，则是因为对它
系统 2019-09-27 17:53:34 1926
最近遇到一个问题，是指定参数来运行某个特定的进程，这很类似Linux中一些命令的参数了，比如ls-a，为什么加上-a选项会响应。optparse模块实现的也是类似的功能，它是为脚本传递命令参数。使用此模块前，首先需要导入模块中的类OptionParser，然后创建它的一个实例（对象）：复制代码代码如下:fromoptparseimportOptionParserparser=OptionParser()#这里也可以定义类的参数，后续有接着就可以添加选项了，
系统 2019-09-27 17:53:20 1926
知识汇总：1-Python语言里一切数据都是对象2-整数：1-python2:int----long（长整数）2-python3:中只有int没有long3-怎么查看类型---type(100)--有返回值--该类型---3-浮点数--小数：type(3.0)------没有double4-数字的运算：1-加法+2-减法-3-乘法*4-除法/1-在python39/4==2.25肯定带小数点等价python2-9//4==22-在python29/4==2
系统 2019-09-27 17:52:42 1926
目前，Python科学栈中的所有主要项目都同时支持Python3.x和Python2.7，不过，这种情况很快即将结束。去年11月，Numpy团队的一份声明引发了数据科学社区的关注：这一科学计算库即将放弃对于Python2.7的支持，全面转向Python3。Numpy并不是唯一宣称即将放弃Python旧版本支持的工具，pandas与Jupyternotebook等很多产品也在即将放弃支持的名单之中。对于数据科学开发者而言，如何将已有项目从Python2转向P
系统 2019-09-27 17:52:25 1926
创建main.py文件并粘贴下面代码点击右键运行Debug'main'后，下方的Debug窗口会出现ImportError:Nomodulenamed'bottle'这样的提示，提示导入bottle包出错所以我们需要先安装这两个包，cmd，输入pipinstallbottle回车后开始安装bottle包Mac权限不够补上sudo#!/usr/bin/python#coding=utf-8frombottleimportdefault_app,get,run
系统 2019-09-27 17:52:23 1926
#-*-coding:utf-8-*-importdatetime#给定日期向后N天的日期defdateadd_day(days):d1=datetime.datetime.now()d3=d1+datetime.timedelta(days)returnd3#昨天defgetYesterday():today=datetime.date.today()oneday=datetime.timedelta(days=1)yesterday=today-one
系统 2019-09-27 17:52:22 1926
1.常用模块#连接数据库connect()函数创建一个新的数据库连接对话并返回一个新的连接实例对象PG_CONF_123={'user':'emma','port':123,'host':'192.168.1.123','password':'emma','database':'dbname'}conn=psycopg2.connect(**PG_CONF_123)#打开一个操作整个数据库的光标连接对象可以创建光标用来执行SQL语句cur=conn.cur
系统 2019-09-27 17:52:21 1926
实现一个支持动态扩容的数组并完成其增删改查#通过python实现动态数组"""数组特点：占用一段连续的内存空间，支持随机（索引）访问，且时间复杂度为O(1)添加元素时间复杂度：O(n)删除元素时间复杂度：O(n)"""classArr:def__init__(self,capacity=10):"""构造函数:paramcapacity:数组最大容量，不指定的话默认为10"""self._capacity=capacityself._size=0#数组有效
系统 2019-09-27 17:52:16 1926
原型模式，也是用于创建对象时的一种设计方法。主要应用场景是：每次初始化某个对象时，需要传递大量的参数，很不方便，此时，可以使用原型模式，在已经创建并初始化的对象基础上，可以快速而又方便创建新的不同对象。主要原理：使用深拷贝，复制一个已创建的对象，然后使用__dict__.update（）方法更新已创建对象中的参数值方式创建新对象。背景知识：在python中的类中，__dict__是一个字典，保存了所有该类中的变量，函数等参数。#coding=utf-8im
系统 2019-09-27 17:52:15 1926
来源：ApacheCN『USFMSDS501计算数据科学中文讲义』翻译项目原文：ProgrammingPatternsinPython译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0现在我们已经了解了计算机如何组织数据，并进行一些低级编程操作，现在让我们看一些常见的高级编程模式。每一个这些操作都有一个使用条件和循环模式的实现，我们可以使用python语法很容易地表达。我们也可以使用现有的库函数来实现相同的功能，我们也将探索它们。当我们进行时，你会发现程序设计和编
系统 2019-09-27 17:51:25 1926
