本文实例分析了Python中的对象，方法，类，实例，函数用法。分享给大家供大家参考。具体分析如下：Python是一个完全面向对象的语言。不仅实例是对象，类，函数，方法也都是对象。复制代码代码如下:classFoo(object):static_attr=Truedefmethod(self):passfoo=Foo()这段代码实际上创造了两个对象，Foo和foo。而Foo同时又是一个类，foo是这个类的实例。在C++里类型定义是在编译时完成的，被储存在静态
系统 2019-09-27 17:47:21 1950
swapCase()方法返回所有可大小写，基于字符大小写交换字符串的一个副本。语法以下是swapCase()方法的语法：str.swapcase();参数NA返回值此方法返回其中所有基于大小写字符交换字符串的一个副本。例子下面的例子显示的swapCase()方法的使用。#!/usr/bin/pythonstr="thisisstringexample....wow!!!";printstr.swapcase();str="THISISSTRINGEXAMP
系统 2019-09-27 17:47:06 1950
一、python判断文件和文件夹是否存在、创建文件夹复制代码代码如下:>>>importos>>>os.path.exists('d:/assist')True>>>os.path.exists('d:/assist/getTeacherList.py')True>>>os.path.isfile('d:/assist')False>>>os.path.isfile('d:/assist/getTeacherList.py')True>>>os.maked
系统 2019-09-27 17:47:00 1950
前一章介绍了python中的集中基本数据类型，本章着重记录python中str字符串类型数据的应用。str字符串主要由两种方法，一种是方法，一种是魔术方法。由于内容实在过于多，本章只介绍其中的方法。我会按照pycharm给的内置方法顺序（即字母排列顺序）全部依次介绍各种方法的使用。print(dir(str))"""'__add__','__class__','__contains__','__delattr__','__dir__','__doc__',
系统 2019-09-27 17:46:53 1950
TEMPLATESDjango1.8的新特性一个列表，包含所有在Django中使用的模板引擎的设置。列表中的每一项都是一个字典，包含某个引擎的选项。以下是一个简单的设定，告诉Django模板引擎从已安装的应用程序（installedapplications）的templates子目录中读取模板：TEMPLATES=[{'BACKEND':'django.template.backends.django.DjangoTemplates','APP_DIRS'
系统 2019-09-27 17:46:14 1950
刚来这个公司，熟悉了环境，老大就开始让我做一个迁移、修改代码的工作，我想说的是，这种工作真没劲~~，看别人的代码、改别人的代码、这里改个变量、那里改个文件名・・・・・・，都是些没技术含量、很繁琐的事情，不过通过迁移代码顺便熟悉下环境也好。扯了这么多，说说今天的主题吧――代码编码格式改变，由于某些原因，需要将代码从A机房迁移到B机房，这两个之间不能互相访问，但是历史原因导致A机房的代码全是utf8编码的，B机房要求是GBK编码，看看这个怎么解决。编码问题先说
系统 2019-09-27 17:45:49 1950
一.语法列表解析式是将一个列表（实际上适用于任何可迭代对象（iterable））转换成另一个列表的工具。在转换过程中，可以指定元素必须符合一定的条件，才能添加至新的列表中，这样每个元素都可以按需要进行转换。好处：1.简洁2.高效其实列表解析式并不是必须的，因为它能完成的工作都能够通过for循环完成，但是列表解析式比手动的for循环语句运行得更快(往往速度快一倍)，因为它们的迭代在解释器内部是以C语言的速度执行的，而不是以手动的Python代码执行的，特别是
系统 2019-09-27 17:45:29 1950
#服务端fromsocketimport*s=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)#IVP4寻址tcp协议s.bind(('',6666))#补丁端口s.listen(1)#开始监听一个队列sock,addr=s.accept()#返回两次第一次返回连接地址二端口号print('成功',addr)sock.send(str('dd').encode("utf-8"))text=sock.recv(1024)#缓存长度print(text)
系统 2019-09-27 17:45:24 1950
如果直接对大文件对象调用read()方法，会导致不可预测的内存占用。好的方法是利用固定长度的缓冲区来不断读取文件内容。即通过yield。在用Python读一个两个多G的txt文本时，天真的直接用readlines方法，结果一运行内存就崩了。还好同事点拨了下，用yield方法，测试了下果然毫无压力。咎其原因，原来是readlines是把文本内容全部放于内存中，而yield则是类似于生成器。代码如下：defopen_txt(file_name):withope
系统 2019-09-27 17:38:24 1950
在Python整型对象所存储的位置是不同的,有一些是一直存储在某个存储里面,而其它的,则在使用时开辟出空间.说这句话的理由，可以看看如下代码：a=5b=5aisb#Truea=500b=500aisb#False由上面的代码可知,整型5是一直存在的,而整型500不是一直存在的.那么有哪些整数是一直存储的呢?a,b,c=0,0,0whileaisb:i+=1a,b=int(str(i)),int(str(i))else:print(i)#打印257由上所知,
系统 2019-09-27 17:38:22 1950
