用扩展名判断文件格式非常简单，但是有可能是错误的。jpeg文件有固定的文件头，其文件头的格式如下：StartMarker|JFIFMarker|HeaderLength|Identifier0xff,0xd8|0xff,0xe0|2-bytes|"JFIF\0"所以可以通过文件头的方式快速判断文件格式：defis_jpg(filename):data=open(filename,'rb').read(11)ifdata[:4]!='\xff\xd8\xff
系统 2019-09-27 17:54:42 2032
首先，需要获取任意知乎的问题，只需要你输入问题的ID，就可以获取相关的页面信息，比如最重要的合计有多少人回答问题。问题ID为如下标红数字编写代码，下面的代码用来检测用户输入的是否是正确的ID，并且通过拼接URL去获取该问题下面合计有多少答案。importrequestsimportreimportpymongoimporttimeDATABASE_IP='127.0.0.1'DATABASE_PORT=27017DATABASE_NAME='sun'cli
系统 2019-09-27 17:54:17 2032
Python的官方介绍是：Python是一种简单易学，功能强大的编程语言，它有高效率的高层数据结构，简单而有效地实现面向对象编程。Python简洁的语法和对动态输入的支持，再加上解释性语言的本质，使得它在大多数平台上的许多领域都是一个理想的脚本语言，特别适用于快速的应用程序开发。Python的特色（1）简单Python是一种代表简单主义思想的语言。阅读一个良好的Python程序就感觉像是在读英语一样，尽管这个英语的要求非常严格！Python的这种伪代码本质
系统 2019-09-27 17:54:07 2032
数据驱动模式的测试好处相比普通模式的测试就显而易见了吧！使用数据驱动的模式，可以根据业务分解测试数据，只需定义变量，使用外部或者自定义的数据使其参数化，从而避免了使用之前测试脚本中固定的数据。可以将测试脚本与测试数据分离，使得测试脚本在不同数据集合下高度复用。不仅可以增加复杂条件场景的测试覆盖，还可以极大减少测试脚本的编写与维护工作。下面将使用Python下的数据驱动模式(ddt)库，结合unittest库以数据驱动模式创建百度搜索的测试。ddt库包含一组
系统 2019-09-27 17:52:26 2032
图像的阈值处理一般使得图像的像素值更单一、图像更简单。阈值可以分为全局性质的阈值，也可以分为局部性质的阈值，可以是单阈值的也可以是多阈值的。当然阈值越多是越复杂的。下面将介绍opencv下的三种阈值方法。（一）简单阈值简单阈值当然是最简单，选取一个全局阈值，然后就把整幅图像分成了非黑即白的二值图像了。函数为cv2.threshold()这个函数有四个参数，第一个原图像，第二个进行分类的阈值，第三个是高于（低于）阈值时赋予的新值，第四个是一个方法选择参数，常
系统 2019-09-27 17:51:13 2032
事先在网上搜索了一大圈，头都大了，看到那么多文章写道在python里安装psycopg2的各种坑和各种麻烦，各种不成功。搜索了一下午，索性外出放松。晚饭后，又继续上psycopg2官网（http://initd.org/psycopg/docs/install.html）看了一些有关install的资料，感觉还是麻烦。最后上这个网（https://pypi.python.org/pypi/psycopg2/）上，准备用wheel的方式进行安装。不过在此网页
系统 2019-09-27 17:50:03 2032
python实现连连看辅助�C图像识别延伸（百度AI），供大家参考，具体内容如下百度AI平台提供图片相似检索API接口，并有详细的API文档说明，可以更好的实现图片识别。fromaipimportAipImageSearch"""你的APPIDAKSK"""APP_ID='***'API_KEY='***'SECRET_KEY='***'client=AipImageSearch(APP_ID,API_KEY,SECRET_KEY)withopen("{}
系统 2019-09-27 17:50:01 2032
描述max()方法返回给定参数的最大值，参数可以为序列。语法以下是max()方法的语法:max(x,y,z,....)参数x--数值表达式。y--数值表达式。z--数值表达式。返回值返回给定参数的最大值。实例以下展示了使用max()方法的实例：#!/usr/bin/python3print("max(80,100,1000):",max(80,100,1000))print("max(-20,100,400):",max(-20,100,400))prin
系统 2019-09-27 17:49:49 2032
目录一、什么是进程池或线程池二、理解同步、异步、三、multiprocess.Pool模块实现进程池3.1.1Pool使用方法3.1.1代码实例——multiprocess.Pool四、Python标准模块——concurrent.futures实现进程池和线程池4.1介绍4.2基本方法4.3代码实例——ProcessPoolExecutor方式1:方式2:方式34.4代码实例——ThreadPoolExecutor方式1：方式2：方式3：一、什么是进程池
系统 2019-09-27 17:49:43 2032
玩转Python量化金融工具之NumPy一切事物的开头总是困难这句话，在任何一种科学上都是适用的。——马克思前言“手把手教你”系列将为Python初学者一一介绍Python在量化金融中运用最广泛的几个库（Library）:NumPy（数组、线性代数）、SciPy（统计）、pandas（时间序列、数据分析）、matplotlib（可视化分析）。建议安装Anaconda软件（自带上述常见库），并使用JupyterNotebook交互学习。1、使用“import
系统 2019-09-27 17:49:04 2032
