前面讲到json是特殊的字符串。其实，csv也是一种字符串文件的格式，它组织数据的语法就是在字符串之间加分隔符——行与行之间是加换行符，同列之间是加逗号分隔。它可以用任意的文本编辑器打开（如记事本），也可以用Excel打开，还可以通过Excel把文件另存为csv格式（因为Excel支持csv格式文件）。将我们刚刚写入的csv文件下载到本地电脑，再用记事本打开，你会看到：用Excel打开，则是这样的：发现了吗？csv文件里的逗号可以充当分隔同列字符串的作用。
系统 2019-09-27 17:53:37 2122
简介在前边的第二十二篇文章里，已经分享了通过获取控件的坐标点来获取点击事件的所需要的点击位置，那么还有没有其他方法来获取控件点击事件所需要的点击位置呢？答案是：Yes！因为在不同的大小屏幕的手机上获取控件的坐标点，不是一样的，而是有变化的，因此在不同的手机机型上，我们可能都需要重新获取坐标点，这么操作起来，如果操作控件特别的多，那么获取控件的坐标点就会显得特别的繁琐。因此我们可以通过获取控件的ID来避免获取控件坐标点的这种弊端。通过控件ID实现自动化脚本的
系统 2019-09-27 17:53:35 2122
元组和集合是Python中的基本类型一，元组元组（tuple）由小括号、逗号和数据对象构成的集合，各个项通过逗号隔开，元组的特点是：元组项可以是任何数据类型，也可以嵌套元组是一个位置有序的对象的集合，通过偏移来访问元组项，只不过元组是不可变的，不能在原处修改；元组的各个项可以重复，例如，一个元组可以是：(1,1,2,2,3)1，创建元组创建空的元组，一个空元组就是一个内控的小括号：>>>t=()创建包含一个项的元组，t=(1,)是一个元组，t=(1)是一个
系统 2019-09-27 17:53:17 2122
三角形等腰直角三角形12.7#coding:utf-8rows=int(raw_input('输入列数：'))i=j=k=1#声明变量，i用于控制外层循环（图形行数），j用于控制空格的个数，k用于控制*的个数#等腰直角三角形1print"等腰直角三角形1"foriinrange(0,rows):forkinrange(0,rows-i):print"*",#注意这里的","，一定不能省略，可以起到不换行的作用k+=1i+=1print"\n"python:
系统 2019-09-27 17:53:13 2122
1.递归时用self.函数名2.python中只有None表示空，没有null,NULL3.切片：切片的语法表达式为：[start_index:end_index:step]，同时索引可分为正向和负向两种，其中：start_index表示起始索引end_index表示结束索引step表示步长，步长不能为0，且默认值为1或split()通过指定分隔符对字符串进行切片，如果参数num有指定值，则仅分隔num+1个子字符串str.split(str="",num
系统 2019-09-27 17:53:07 2122
窗外下着小雨，作为单身程序员的我逛着逛着发现一篇好东西，来自知乎你都用Python来做什么？的第一个高亮答案。到上面去看了看，地址都是明文的，得，赶紧开始吧。下载流式文件，requests库中请求的stream设为True就可以啦，文档在此。先找一个视频地址试验一下：#-*-coding:utf-8-*-importrequestsdefdownload_file(url,path):withrequests.get(url,stream=True)asr
系统 2019-09-27 17:52:41 2122
基本原理蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数字方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。主要步骤如下：1.构造或描述概率过程2.实现从已知概率分布抽样3.建立各种估计量示例一：π值的计算importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#π的计算n=
系统 2019-09-27 17:50:56 2122
随机森林算法python实现瞎BB代码导入数据切分训练集测试集找到最有用的几个属性根据上面的代码更改属性参数组合遍历找最优随机森林样本数据瞎BB1.实现根据样本数据（用眼距离distance、最长持续用眼时长duration、总用眼时长total_time、户外运动时长outdoor、用眼角度angle、健康环境光照用眼比例proportion）判别是否需要近视预警2.样本实在太少，结果还行，原理都是一样的代码导入数据importpandaspatient
系统 2019-09-27 17:50:08 2122
本书特色在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！理解
系统 2019-09-27 17:49:13 2122
#!/usr/bin/python3importosimportsysresult=os.popen('find.-name"*.sdf*"')##notos.systemres=result.read()print(res)res_split=res.splitlines()##splitwith'\n'forlineinres_split:print("%s\n"%(line))line_split=line.split('.')if'half_bas
系统 2019-09-27 17:49:10 2122
