本文实例讲述了Python闭包和装饰器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：Python的装饰器的英文名叫Decorator，作用是完成对一些模块的修饰。所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。闭包1.函数引用#coding=utf-8deftest1():print('Thisistest1!')#调用函数test1()#引用函数ret=test
系统 2019-09-27 17:52:24 2156
基本功能是有一架飞机，可以通过键盘控制使其左右移动，并且喷射子弹。在飞机上方有一群外星人，也在左右移动着，被子弹击中的外星人消失。效果图如下：设计思路：1）Ship类,Bullet类,Alien类分别表示飞船，子弹，外星人的基本信息，例如飞机和外星人图像存储位置，生成子弹的位置。ship.pyimportpygameclassShip():"""docstringforship"""def__init__(self,ai_settings,screen):
系统 2019-09-27 17:51:16 2156
测试题一、1、程序可以响应的两种事件分别是键盘事件和鼠标事件。2、处理事件的代码称为事件处理器3、Pygame使用KEYDOWN事件来检测按键是否按下。4、Pos属性会指出事件发生时鼠标所在的位置5、要为用户事件得到下一个可用的事件编号，可以使用pygame.NUMEVENTS。6、要创建一个定时器，可以使用pygame.time.set_timer()。7、要在Pygame窗口中显示文本，可以使用font对象。8、使用字体对象有3个步骤：创建一个字体对象
系统 2019-09-27 17:51:09 2156
Python这门解释性语言也有专门的线程模型，Python虚拟机使用GIL（GlobalInterpreterLock，全局解释器锁）来互斥线程对共享资源的访问，但暂时无法利用多处理器的优势。在Python中我们主要是通过thread和threading这两个模块来实现的，其中Python的threading模块是对thread做了一些包装的，可以更加方便的被使用，所以我们使用threading模块实现多线程编程。这篇文章我们主要来看看Python对多线程
系统 2019-09-27 17:50:59 2156
如下所示：#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8-*importserialimportserial.tools.list_portsport_list=list(serial.tools.list_ports.comports())iflen(port_list)<=0:print"TheSerialportcan'tfind!"else:port_list_0=list(port_list[0])port_serial
系统 2019-09-27 17:50:57 2156
首先安装一个需要用到的模块pipinstallsocial-auth-app-django安装完后在终端输入piplist会看到social-auth-app-django3.1.0social-auth-core3.0.0然后可以来我的github，下载关于滑动验证码的这个demo：https://github.com/Edward66/slide_auth_code下载完后启动项目pythonmanage.pyrunserver启动这个项目后，在主页就
系统 2019-09-27 17:50:45 2156
python多线程#创建线程threading_list=[]t1=threading.Thread(target=music,args=(u'爱情买卖',))threading_list.append(t1)t2=threading.Thread(target=move,args=(u'阿凡达',))threading_list.append(t2)fortinthreading_list:#启动线程t.setDaemon(True)#将线程声明为守护线
系统 2019-09-27 17:50:32 2156
协程是什么我们已经做过不少爬虫项目，不过我们爬取的数据都不算太大，如果我们想要爬取的是成千上万条的数据，那么就会遇到一个问题：因为程序是一行一行依次执行的缘故，要等待很久，我们才能拿到想要的数据。既然一个爬虫爬取大量数据要爬很久，那我们能不能让多个爬虫一起爬取？这样无疑能提高爬取的效率，就像一个人干不完的活儿，组个团队一起干，活一下被干完了。这是一个很好的思路——让多个爬虫帮我们干活。但具体怎么用Python实现这事呢？我们可以先别急着想怎么实现这件事，后
系统 2019-09-27 17:50:16 2156
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 2156
常见的排序算法：冒泡排序，选择排序，插入排序，希尔排序，快速排序，堆排序，归并排序。冒泡排序原理：两两元素进行比较，每一趟能够确定最大元素的位置，稳定算法defbubble_sort(alist):'''冒泡排序'''#[5,4,3,2,1][4,5,3,2,1][4,3,5,2,1][4,3,2,5,1][4,3,2,1,5]n=len(alist)foriinrange(n):#count=0forjinrange(0,n-1):ifalist[j]>
系统 2019-09-27 17:49:28 2156
