又见一堆PYTHON高薪，前景好，年薪破百万，反正不会落到我们头上，看看就好（如果说python在这里下了广告，我是信得）CSDN这个狡猾小精灵，每年总要吹那么一种语言或技术，然后不到半年就忘光了，是的，半年后，只字不提记得去年是吹的人工智能，至于用什么语言，反正好像CSDN自己也没搞懂，我们这些博主也没搞懂，所以就随便粘贴国外大牛的文章宣传了半年其实有点见怪不怪其实最好的开源论坛不是CSDN某一种语言，基于最深入探讨的论坛也不是CSDN有点可悲的是，一般
系统 2019-09-27 17:53:00 1880
python入门之语句，包括if语句、while语句、for语句，供python初学者参考。//if语句例子name='peirong';ifname=='peirong':print'thisispeirong';elifname=='maojun':print'thisismaojun';else:print'others';//while语句i=0;a=range(10);whilei
系统 2019-09-27 17:52:55 1880
一：什么是魔法函数看一个简单的例子：classCompany:def__init__(self,employee__list):self.employee=employee__listcompany=Company(['tom','jack','jane'])employee=company.employeeforiteminemployee:print(item)打印结果无疑是tom,jack,jane。那么换一种方式，使用Python的魔法函数：cla
系统 2019-09-27 17:52:26 1880
SymPy是符号数学的Python库。它的目标是成为一个全功能的计算机代数系统，同时保持代码简洁、易于理解和扩展#coding:utf-8'''函数极限'''importsympysympy.init_printing()fromsympyimportI,pi,ooimportnumpyasnpx=sympy.Symbol('x')expr=sympy.sin(x)/xresult=sympy.limit(expr,x,0)print('limit:',r
系统 2019-09-27 17:52:24 1880
简介今天宏哥在这里首先给小伙伴们和童鞋们分享一个有关昙花的小典故：话说昙花原是一位花神，她每天都开花，四季都灿烂。她还爱上了每天给她浇水除草的年轻人。后来，此事给玉帝得知。于是，玉帝大发雷霆，要拆散鸳鸯。他将花神抓了起来，把她贬为每年只能开一瞬间的昙花，不让她再和情郎相见，还把那年轻人送去灵鹫山出家，赐名韦陀，让他忘记前尘，忘记花神。多年过去了，韦陀果真忘了花神，潜心习佛，渐有所成。而花神却怎么也忘不了那个曾经照顾她的小伙子。她知道每年暮春时分，韦陀总要下
系统 2019-09-27 17:52:23 1880
2019-09-18-21:11:24(初学者不会学博客,望大家见谅见谅)今天学的内容是有关list.、dict、set集合的使用方法和注意事项list和dict在循环中不可删,而且list在迭代输出时进行删除是会导致索引跟着改变所以一般list不在循环过程中进行删除list和dict要进行删除时,应该把要删除的记录到另一个列表中,然后在进行删除深浅拷贝:浅拷贝只拷贝第一层的内容,而深拷贝是全部内容都进行了拷贝下面是总结的内容:一.重要知识点1.str.j
系统 2019-09-27 17:51:29 1880
主机环境：（Python2.7.9/Win8_64/bs4）利用BeautifulSoup4来抓取www.pm25.com上的PM2.5数据，之所以抓取这个网站，是因为上面有城市PM2.5浓度排名（其实真正的原因是，它是百度搜PM2.5出来的第一个网站！）程序里只对比了两个城市，所以多线程的速度提升并不是很明显，大家可以弄10个城市并开10个线程试试。最后吐槽一下：上海的空气质量怎么这么差！！！PM25.py复制代码代码如下:#!/usr/bin/envp
系统 2019-09-27 17:51:23 1880
全民学python的热潮已经开启，然而，对于这种情况，还是有很多小伙伴私信我python到底该怎么入门？没接触过编程能学会吗？现在网上学习资料一搜一大把，正因为资料多了导致我们不知道如何是好！一个朋友问我：有个朋友要学习python，她属于那种特别能啃书的，让我推荐。我学python都是无师自通的，没有看过什么书，因此无法给她推荐，问我有什么意见？他那个朋友是零基础的，ctrl+c、ctrl+v用的贼溜。除此之外，计算机算是零基础了。对此我就感觉有点头疼了
系统 2019-09-27 17:51:19 1880
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1880
创建Deque序列:fromcollectionsimportdequed=deque()Deque提供了类似list的操作方法:d=deque()d.append('1')d.append('2')d.append('3')len(d)d[0]d[-1]输出结果:3'1''3'两端都使用pop:d=deque('12345')len(d)d.popleft()d.pop()d输出结果:5'1''5'deque(['2','3','4'])我们还可以限制d
系统 2019-09-27 17:47:59 1880
