本文实例讲述了python实现根据图标提取分类应用程序，分享给大家供大家参考。具体方法如下：#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importImageimportwin32uiimportwin32guidefmake_regalur_image(img,size=(256,256)):returnimg.resize(size).convert('RGB')defsplit_image(img,part_size=(6
系统 2019-09-27 17:56:14 1794
上一章中已经讲到连接两个字符串的一种方法。复习一下：复制代码代码如下:>>>a='py'>>>b='thon'>>>a+b'python'既然这是一种方法，言外之意，还有另外一种方法。连接字符串的方法2在说方法2之前，先说明一下什么是占位符，此前在讲解变量（参数）的时候，提到了占位符，这里对占位符做一个比较严格的定义：来自百度百科的定义：顾名思义，占位符就是先占住一个固定的位置，等着你再往里面添加内容的符号。根据这个定义，在python里面规定了一些占位符
系统 2019-09-27 17:56:04 1794
这篇文章主要介绍了Python3requests文件下载期间显示文件信息和下载进度代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下"""使用模块线程方式实现网络资源的下载#实现文件下载,期间显示文件信息&下载进度#控制台运行以显示进度"""importrequestsimportos.pathasopimportosfromsysimportstdoutdefdownloadfile(url,fil
系统 2019-09-27 17:55:01 1794
优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大，在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度，如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式，总得来说，一般有分治，分支界限，贪心，动态规划等思想。减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。合理使用copy与deepcopy对于dict和list等数据结构的对象，直接赋值使用
系统 2019-09-27 17:54:58 1794
前面说到了urllib2的简单入门，下面整理了一部分urllib2的使用细节。1.Proxy的设置urllib2默认会使用环境变量http_proxy来设置HTTPProxy。如果想在程序中明确控制Proxy而不受环境变量的影响，可以使用代理。新建test14来实现一个简单的代理Demo：复制代码代码如下:importurllib2enable_proxy=Trueproxy_handler=urllib2.ProxyHandler({"http":'ht
系统 2019-09-27 17:54:48 1794
#!/usr/bin/python#coding:utf-8importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#shape是维度，dtype是元素的类型printa.shapeprinta.dtype#使用函数生成等差数列数组x1=np.arange(1,11,2)x2=np.linspace(1,9,5)printx1,x2#求数组中的最大值和最小值printnp
系统 2019-09-27 17:54:45 1794
什么是可变/不可变对象不可变对象，该对象所指向的内存中的值不能被改变。当改变某个变量时候，由于其所指的值不能被改变，相当于把原来的值复制一份后再改变，这会开辟一个新的地址，变量再指向这个新的地址。可变对象，该对象所指向的内存中的值可以被改变。变量（准确的说是引用）改变后，实际上是其所指的值直接发生改变，并没有发生复制行为，也没有开辟新的出地址，通俗点说就是原地改变。Python中，数值类型（int和float）、字符串str、元组tuple都是不可变类型。
系统 2019-09-27 17:54:37 1794
视频地址：https://www.icourse163.org/course/NJU-10015710051.1python简介：历史，特点，应用1.2第一个python程序：1.输出：print(字符串)print(变量)2.输入：varibale=input("message":)返回的是字符串str类型如需其它类型，可使用int(),float()等函数进行类型转换3.注释：#4.缩进：具有相同缩进的程序语句构成同一语句块1.3python语法基础1
系统 2019-09-27 17:54:30 1794
我从StephenA.Goss那读到关于了《Python3正在毁灭Python》。这篇文章有不少精彩的论点，但我却并不认为Python3是在毁灭Python，也不认为整个局面对Python一点也不利。但是正如那些比较俗气的格言所说，也许每一次危机也意味着一次机遇。也许Python3能振兴Python。显然，麻烦的不仅仅是Python2到Python3的移植。时间不再是2005年了，年轻的程序员不再对Python的哪一个版本如此的激动了。不错，现在市场上有很
系统 2019-09-27 17:53:46 1794
表数据超过百万级别时使用pandas读取数据速度过慢，如果仍然想用pandas读取，可以通过多进程提高效率。同时可以将常用数据保存为pkl文件，以便后续使用。@主要代码实现#按照表中的某字段将表划分为比较均匀的多个子集#本例中需要读取的表中包含了城市字段，#且涉及的城市包含了全国大部分城市，数据分布较为均匀，因此制作了一张省份城市配置表，将数据划分#读取省份-城市配置表，获取城市列表defget_division_list(db_connect,divis
系统 2019-09-27 17:53:46 1794
