類別定義class類別名:例如:>>>classPoint:...x=0.0...y=0.01.宣告>>>p1=Point()>>>p1.x,p1.y(0.0,0.0)2.賦値>>>p1.x=5.0>>>p1.y=6.0>>>p1.x,p1.y(5.0,6.0)3.位址指向>>>p1<__main__.Pointobjectat0x00000000021B22E8>>>>id(p1.x)30060832>>>id(p1.y)300608084.別名Alia
系统 2019-09-27 17:50:30 1829
随机整数：复制代码代码如下:>>>importrandom>>>random.randint(0,99)21随机选取0到100间的偶数：复制代码代码如下:>>>importrandom>>>random.randrange(0,101,2)42随机浮点数：复制代码代码如下:>>>importrandom>>>random.random()0.85415370477785668>>>random.uniform(1,10)5.4221167969800881
系统 2019-09-27 17:50:23 1829
文件的数据是存放于硬盘上的，因而只存在覆盖、不存在修改这么一说，我们平时看到的修改文件，都是模拟出来的效果，具体的说有两种实现方式。一、方式一将硬盘存放的该文件的内容全部加载到内存，在内存中是可以修改的，修改完毕后，再由内存覆盖到硬盘（word，vim，nodpad++等编辑器）。importoswithopen('37r.txt')asfr,\open('37r_swap.txt','w')asfw:data=fr.read()#全部读入内存,如果文件很
系统 2019-09-27 17:50:22 1829
在了解装饰器的之前一定要先了解函数作为参数传递,什么是函数内嵌,请参考我之前写的博客函数简介因为在python里面,函数也是对象,也可以作为参数进行传递.python装饰器本质也是一种特殊函数,它接收的参数是函数对象,然后动态地函数参数添加额外的功能,而不用修改原有的函数对象.python装饰器传入的参数是函数,返回的值也是函数!python装饰器思想有点类似设计模式的装饰模式,其意图是动态地给函数对象添加额外的功能.比如像增加日志打印的功能,有点面向切面
系统 2019-09-27 17:50:12 1829
python自动化批量生成前端的HTML可以大大减轻工作量下面演示两种生成HTML的方法方法一：使用webbrowser#coding:utf-8importwebbrowser#命名生成的htmlGEN_HTML="test.html"#打开文件，准备写入f=open(GEN_HTML,'w')#准备相关变量str1='mynameis:'str2='--MichaelAn--'#写入HTML界面中message="""%s%s"""%(str1,str
系统 2019-09-27 17:49:58 1829
本文实例讲述了python3.6生成器yield用法。分享给大家供大家参考，具体如下：今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如
系统 2019-09-27 17:49:49 1829
Apache配置文件：httpd.conf文件#指定Apache的安装路径，此选项参数值在安装Apache时系统会自动把Apache的路径写入。ServerRoot"/www/server/apache"#Listen主要侦听web服务端口状态，默认为：80，即侦听所有的地址的80端口，注意这里也可以写成IP地址的侦听形式，不写即默认的地址：0.0.0.0Listen106.15.88.162:80Listen80#指定Apache运行用户配置Userww
系统 2019-09-27 17:49:45 1829
本文通过将同一个数据集在三种不同的简便项窗口部件中显示。三个窗口的数据得到实时的同步,数据和视图分离。当添加或删除数据行，三个不同的视图均保持同步。数据将保存在本地文件中，而非数据库。对于小型和临时性数据集来说，这些简便窗口部件非常有用，可以用在非单独数据集中-数据自身的显示,编辑和存储。所使用的数据集：/home/yrd/eric_workspace/chap14/ships_conv/ships.py#!/usr/bin/envpython3impor
系统 2019-09-27 17:49:43 1829
8.计数排序8.1算法思想计数排序是一个非基于比较的排序算法。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），当o（k）O(nlog(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序（基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(nlog(n)),如归并排序，堆排序）。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围
系统 2019-09-27 17:49:42 1829
原题|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）译者|豌豆花下猫（“Python猫”公众号作者）声明|本翻译是出于交流学习的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授权协议。为便于阅读，内容略有改动。我曾几次提及左递归是一块绊脚石，是时候去解决它了。基本的问题在于：使用递归下降解析器时，左递归会因堆栈溢出而导致程序终止。【这是我的PEG系列的第5部分。其它文章参见这个目录】假设有如下的语法规则：ex
系统 2019-09-27 17:49:42 1829
