简介壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界，有的人喜欢风景，有的人喜欢星空，有的人喜欢美女，有的人喜欢动物。然而，终究有一天你已经产生审美疲劳了，但你下定决定要换壁纸的时候，又发现网上的壁纸要么分辨率低，要么带有水印。壁纸的选择其实很大程度上能看出电脑主人的内心世界，有的人喜欢风景，有的人喜欢星空，有的人喜欢美女，有的人喜欢动物。然而，终究有一天你已经产生审美疲劳了，但你下定决定要换壁纸的时候，又发现网上的壁纸要么分辨率低，要么带有水印。演示图片
系统 2019-09-27 17:54:45 2160
编译：Python开发者-伯乐在线读者，英文：mediumhttp://python.jobbole.com/89252/所有人（好吧，不是所有人）都知道python是一门用途广泛、易读、而且容易入门的编程语言。但同时python语法也允许我们做一些很奇怪的事情。使用lambda表达式重写多行函数众所周知python的lambda表达式不支持多行代码。但是可以模拟出多行代码的效果。deff():x='string'ifx.endswith('g'):x=x
系统 2019-09-27 17:54:03 2160
学了面向对象三大特性继承，多态，封装。今天我们看看面向对象的一些进阶内容，反射和一些类的内置函数。一、isinstance和issubclassclassFoo:passclassSon(Foo):passs=Son()#判断一个对象是不是这个类的对象,传两个参数（对象，类）print(isinstance(s,Son))print(isinstance(s,Foo))#type更精准print(type(s)isSon)print(type(s)isFo
系统 2019-09-27 17:54:00 2160
在初步了解Python多进程之后，我们可以继续探索multiprocessing包中更加高级的工具。这些工具可以让我们更加便利地实现多进程。进程池进程池(ProcessPool)可以创建多个进程。这些进程就像是随时待命的士兵，准备执行任务(程序)。一个进程池中可以容纳多个待命的士兵。“三个进程的进程池”比如下面的程序:复制代码代码如下:importmultiprocessingasmuldeff(x):returnx**2pool=mul.Pool(5)r
系统 2019-09-27 17:53:52 2160
Python编程中经常遇到一些莫名其妙的错误，其实这不是语言本身的问题，而是我们忽略了语言本身的一些特性导致的，今天就来看下使用Python变量时导致的3个不可思议的错误，以后在编程中要多多注意。关于Python编程运行时新手易犯错误，这里暂不作介绍，详情参见：Python运行的17个时新手常见错误小结1、可变数据类型作为函数定义中的默认参数这似乎是对的？你写了一个小函数，比如，搜索当前页面上的链接，并可选将其附加到另一个提供的列表中。defsearch_
系统 2019-09-27 17:53:32 2160
粘包问题TCP协议在传输过程中会出现数据粘包问题讲一下TCP和UDP的区别,都是传数据的协议,没有好坏之说,只是不同的应用需求可能会更好选择哪一个协议TCP:适合传输数量大,需要建立连接,会出现粘包问题,粘包问题可以解决,确定传入的长度,接收同样长度就可以保证一次性传输完UDP:适合传输数据量小,没有粘包,不需要连接,一次性传输,下一次就是新的数据,弊端就是数据丢失,不安全QQ是用什么协议呢?按理应该可以用UDP协议,但是实际用的是TCP协议,这是历史遗留
系统 2019-09-27 17:53:03 2160
前言栈、队列和优先级队列都是非常基础的数据结构。Python作为一种“编码高效”的语言，对这些基础的数据结构都有比较好的实现。在业务需求开发过程中，不应该重复造轮子，今天就来看看些数据结构都有哪些实现。0x00栈(Stack)栈是一种LIFO(后进先出)的数据结构，有入栈(push)、出栈(pop)两种操作，且只能操作栈顶元素。在Python中有多种可以实现栈的数据结构。1、listlist是Python内置的列表数据结构，它支持栈的特性，有入栈和出栈操作
系统 2019-09-27 17:52:46 2160
1.基础内容[]（中括号）用于描述正则表达式中的字符集，可以通过向字符集内部输入字符来自定义匹配的内容。importreregex1=re.compile('[ABC]')message1="Hello.ThisisABCclub.Amanwillserveyouthen."print(regex1.findall(message1))输出：[‘A’,‘B’,‘C’,‘A’]正则表达式会根据中括号里的任意一个字符进行匹配。如果想要匹配的字符很多，例如所有的
系统 2019-09-27 17:52:45 2160
#使用StandardScaler进行数据预处理importnumpyimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportmake_blobsX,y=make_blobs(n_samples=40,centers=2,random_state=50,cluster_std=2)plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=y,cmap=plt.cm.cool)plt.show()#导入Sta
系统 2019-09-27 17:52:41 2160
个人想到的解决方法有两种,一种是.replace('old','new')第一个参数是需要换掉的内容比如空格,第二个是替换成的内容,可以把字符串中的空格全部替换掉.第二种方法是像这样str_1_data='abc'str_2_list=str_1_data.split()str_1=''foriinrange(len(str_2_list)):#这里可以直接用str_1.join(str2_list)str_1+=str_2_list[i]print(st
系统 2019-09-27 17:51:45 2160
