python中random的常用方法总结一、random常用模块1.random.random()随机生成一个小数print(random.random())#输出0.60605621179967842.random.randint(m,n)随机生成一个m到n的整数（包括n）print(random.randint(1,5))#输出53.random.randrange(m,n)随机生成m到n中的一个数，包括m但是不包括nprint(random.rand
系统 2019-09-27 17:54:35 1711
python内部自带大整数运算能力，整数运算不会溢出，只要内存足够，就oK下面的例子演示了两个32位整数加法的情况（通过位运算实现），为了模拟溢出的效果，必须人工的进行位运算，~运算符除了求反，还是二进制的补运算符，运算过后的二进制数字按照补码解释，例如~（00111100）=（11000011）=-61defgetSum(a,b):""":typea:int:typeb:int:rtype:int"""MAX=0X7fffffffMIN=0X800000
系统 2019-09-27 17:54:25 1711
开篇：测试过程中，对于多参数参数多值的情况进行测试用例组织，之前一直使用【正交分析法】进行用例组织，说白了就是把每个参数的所有值分别和其他参数的值做一个全量组合，用Python脚本实现，就是itertools模块中product方法（又称笛卡尔积法）。正交分析法的优点是测试用例覆盖率100%，缺点测试用例数量庞大，执行用例消耗的人工巨大。Pairwise（结对）算法源于对传统的正交分析方法优化后得到的产物，它的理论来自于数学统计。毫不避讳的说，本人看不懂数
系统 2019-09-27 17:54:21 1711
迭代器迭代式访问元素的一种方式，迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象。迭代器对象从集合的第一个元素开始访问，直到所有的元素被访问完结束。迭代器只能往前不会后退。迭代器有两个基本的方法：iter()和next()。常见的字符串，列表或元组对象都可用于创建迭代器：>>>list=[1,2,3,4,5]>>>it=iter(list)>>>print(next(it))1>>>print(next(it))2迭代器对象可以使用常规for语句进行遍历：list=[
系统 2019-09-27 17:54:17 1711
一般使用import和from...import...导入模块。以下述spam.py内的文件代码为例。'''遇到问题没人解答？小编创建了一个Python学习交流QQ群：857662006寻找有志同道合的小伙伴，互帮互助,群里还有不错的视频学习教程和PDF电子书！'''#spam.pyprint('fromthespam.py')money=1000defread1():print('spam模块：',money)defread2():print('spam
系统 2019-09-27 17:54:08 1711
废话不多说，直接上代码#Author:LancyWuproduct_list=[('Iphone',5800),('MacPro',9800),('Bike',800),('Watch',10600),('Coffee',31),('LancyPython',120)]#商品列表shopping_list=[]#定义一个列表来存储已购商品salary=input("请输入工资：")ifsalary.isdigit():#当输入的内容为数字salary=in
系统 2019-09-27 17:54:07 1711
本文实例讲述了Python中@property的理解和使用。分享给大家供大家参考，具体如下：重看狗书,看到对User表定义的时候有下面两行@propertydefpassword(self):raiseAttributeError('passwordisnotareadableattribute')@password.setterdefpassword(self,password):self.password_hash=generate_password_
系统 2019-09-27 17:54:06 1711
本文实例讲述了python实现对象列表根据某个属性排序的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：对于一个已有的pythonlist，里面的内容是一些对象，这些对象有一些相同的属性值，在一些特定的情况下，需要自己选择特定的排序，也就是根据某一个具体的属性来排序，在网上找了下资料，一般来说有两种方法，但从根本上来说，还是调用了list.sort方法来实现。下面是简单的测试代码片段:#coding:utf-8classPerson:def__init__(self
系统 2019-09-27 17:53:53 1711
本文主要借鉴并综合了以下两个博客的内容（样本生成和流图构建训练），并在其基础上绘制了拟合后的直线和“训练次数-代价函数值”曲线，可更直观的观察训练效果：https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具体步骤如下：步骤1.在很多情况下，初学者都没有样本库，一般可自建样本库。使用random函数随机初始化样本库：num_po
系统 2019-09-27 17:53:53 1711
OCR与Tesseract介绍将图片翻译成文字一般被称为光学文字识别（OpticalCharacterRecognition，OCR）。可以实现OCR的底层库并不多，目前很多库都是使用共同的几个底层OCR库，或者是在上面进行定制。Tesseract是一个OCR库，目前由Google赞助（Google也是一家以OCR和机器学习技术闻名于世的公司）。Tesseract是目前公认最优秀、最精确的开源OCR系统。除了极高的精确度，Tesseract也具有很高的灵活
系统 2019-09-27 17:53:50 1711
