小编给大家带来了用python实现用户多次密码输入错误后，用户锁定的实现方式，以及具体的流程，让大家更好的理解运行的过程。1.新建一个文件，用以存放白名单用户（正确注册的用户格式：username:password），再建一个文件，用以存放黑名单用户（输入三次用户名均错误的用户）。2.读取白名单文件，将内容赋值给一个变量，并关闭。3.将变量以“：”分割，分割出得第一位（索引为0）赋值给username，第二位（索引为1）赋值给password。4.读取黑名
系统 2019-09-27 17:53:10 1913
运行多进程每个子进程的内存空间是互相隔离的进程之间数据不能共享的互斥锁但是进程之间都是运行在一个操作系统上，进程之间数据不共享,但是共享同一套文件系统,所以访问同一个文件,或同一个打印终端,是可以的，而共享带来的是竞争，竞争带来的结果就是错乱#并发运行,效率高,但竞争同一打印终端,带来了打印错乱frommultiprocessingimportProcessimporttimedeftask(name):print("%s1"%name)time.slee
系统 2019-09-27 17:52:42 1913
#下载一个网页importrequestsimportreurl='https://www.biquge5200.cc/14_14621/'#模拟浏览器发送http请求response=requests.get(url)#编码方式response.encoding='utf-8',如果下载下来的网页内容有中文乱码现象就需要加上这一句话#网页源码html=response.text#[0]取列表下第0个元素.#eg:title的输出结果为：['斗神狂飙无弹窗
系统 2019-09-27 17:52:18 1913
a=input("a=")b=input("b=")c=int(a)+int(b)print(c)结果：/usr/bin/python3.6/home/rooter/PycharmProjects/python1/pp1a=4b=48Processfinishedwithexitcode0a=input("a=")b=input("b=")c=a+b#或者c=int(a+b)/c=str(a+b)print(c)结果/usr/bin/python3.6/h
系统 2019-09-27 17:51:10 1913
算数运算符：+#加：两个对象相加-#减：得到负数或是一个数减去另一个数*#乘：两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串/#除：x/y，x除以y%#取模：返回除法的余数**#幂：x**y，返回x的y次幂//#取整除：返回商的整数部分（向下取整）比较运算符：==#判断两个对象是否相等!=#判断两个对象是否不相等<>#判断两个对象是否不相等，py2可用，py3不可用<#判断是否小于<=#判断是否小于等于>#判断是否大于>=#判断是否大于等于逻辑运算符：与and
系统 2019-09-27 17:51:05 1913
本文实例为大家分享了python中的代码行数统计，供大家参考，具体内容如下思路：统计文件中代码的总行数减去空行单行注释以及多行注释功能：1.获取文件内容的总行数2.排除空行单行注释多行注释defcode_statistics(path):##打开这个文件withopen(path,'r',encoding='utf-8')asopenFile:#按列读取fileline=openFile.readlines()#给非代码行一个变量i=0#整个文件里面内容的
系统 2019-09-27 17:51:02 1913
Python：1.print()函数：打印字符串2.raw_input()函数：从用户键盘捕获字符3.len()函数：计算字符长度4.format(12.3654，'6.2f'/'0.3%')函数：实现格式化输出5.type()函数：查询对象的类型6.int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数7.id()函数：获取对象的内存地址8.help()函数：Python的帮助函数9.s.islower()函数：判断字符小写10.s.spp
系统 2019-09-27 17:50:54 1913
记住以下几点:直接子类化内置类型(如dict,list或str)容易出错,因为内置类型的方法通常会忽略用户覆盖的方法,不要子类化内置类型,用户自定义的类应该继承collections模块。def__setitem__(self,key,value):super().__setitem__(key,[value]*2)#错误案例classAnswerDict(dict):def__getitem__(self,item):#错误案例return42impor
系统 2019-09-27 17:50:43 1913
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 1913
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 1913
