vim有各种强大的插件，这不仅归功于其提供的用来编写插件的脚本语言vimL，还得益于它良好的接口实现，从而支持python等语言编写插件。当vim编译时带有+python特性时就能使用python2.x编写插件，+python3则支持python3.x，可以使用vim--version来查看vim的编译特性。要使用python接口，可以用:hpython来查看vim提供的帮助文档，本文做一个简单的介绍。我们都知道在vim里可以执行bash命令，只需要:!c
系统 2019-09-27 17:54:51 1787
2019-09-16-23:09:06自学Python的第六天,也是写博客的第六天今天学的内容是有关dict字典的用法看视频加上练习,目前还没遇到有难点,但是感觉很不好的样子没有难点以后突然出现一个有关字典的程序感觉要炸,还是得继续掌握看最后的代码吧,有更好的请告诉我======我======是=====一======条======快======乐======的======分======割======线======一.重要知识点1.dict用大括号{}括起
系统 2019-09-27 17:54:44 1787
闭包是Python装饰器的基础。要理解闭包，先要了解Python中的变量作用域规则。变量作用域规则首先，在函数中是能访问全局变量的：>>>a='globalvar'>>>deffoo():print(a)>>>foo()globalvar然后，在一个嵌套函数中，内层函数能够访问在外层函数中定义的局部变量：>>>deffoo():a='freevar'defbar():print(a)returnbar>>>foo()()freevar闭包上面的嵌套函数就是
系统 2019-09-27 17:54:39 1787
今天在写监控脚本的时候遇到一个问题，就是我执行每一个监控模块(脚本)的时候，例如CPU、内存、磁盘脚本，都会返回一个字典格式的数据，但是我需要将这三个字典，组合成一个大字典，然后通过requests模块发送给api接口，so，我就在网上找了一些方法，然后总结，写成这编博文。1、首先定义三个字典(不需要考虑字典的具体内容)>>>cpu_dict={'cpu_count':8,'cpu_ratio':3.5}>>>memory_dict={'memory_co
系统 2019-09-27 17:54:08 1787
range([start],[end],[long])描述：根据range里的参数生成指定范围指定步长的一个序列参数：[start]——指定范围的左边界，可取到[end]——指定范围的右边界，不可取到[long]——步长，若无步长，默认为1返回值：列表实例：>>>range(0,6,2)[0,2,4]>>>range(5)[0,1,2,3,4]xrange()描述：用法与range完全相同，生成的不是数组，而是一个生成器实例：>>>xrange(0,6,2
系统 2019-09-27 17:54:01 1787
is和==先了解下官方文档中关于is和==的概念。is表示的是对象标示符（objectidentity），而==表示的是相等（equality）；is的作用是用来检查对象的标示符是否一致，也就是比较两个对象在内存中的地址是否一样（相当于检查id(a)==id(b)），而==是用来检查两个对象引用的值是否相等（相当于检查a.eq(b)）；这点和Java有点类似，只不过Java中是用==来比较两个对象在内存中的地址，用equals()来检查两者之间的值是否相等
系统 2019-09-27 17:53:56 1787
同一行的数据都为浮点数，或者说是同一行的数据格式相同时:withopen(input_file,'r')asf:#打开文件header=f.readline().strip()#跳过一行column_names=header.split('|')#以管道分隔符切分数据values=np.loadtxt(f,delimiter='|')同一行的数据格式不相同时，比如字符串和浮点数结合时：选择跳过某一列或者只读取某一列数据，下面为只读取某一列数据withope
系统 2019-09-27 17:53:49 1787
Python中，队列是线程间最常用的交换数据的形式。Queue模块是提供队列操作的模块，虽然简单易用，但是不小心的话，还是会出现一些意外。创建一个“队列”对象importQueueq=Queue.Queue(maxsize=10)Queue.Queue类即是一个队列的同步实现。队列长度可为无限或者有限。可通过Queue的构造函数的可选参数maxsize来设定队列长度。如果maxsize小于1就表示队列长度无限。将一个值放入队列中q.put(10)调用队列对
系统 2019-09-27 17:53:36 1787
Python借助AI和数据科学，目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置，可以说Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。为什么人工智能开发要使用到python语言？小编认为基于以下几个原因：简洁高效Python作为一门编程语言，对于程序员来说，想要从事AI和机器学习相关的工作，Python是再合适不过的选择。简洁优美、开发效率高，Python语言已经得到了越来越多公司的青睐，很多公司都开始选用Python进行网站Web、搜索引擎、云计算、大数据、人
系统 2019-09-27 17:53:33 1787
汇总整理一套Python网页爬虫，文本处理，科学计算，机器学习和数据挖掘的兵器谱。1.Python网页爬虫工具集一个真实的项目，一定是从获取数据开始的。无论文本处理，机器学习和数据挖掘，都需要数据，除了通过一些渠道购买或者下载的专业数据外，常常需要大家自己动手爬数据，这个时候，爬虫就显得格外重要了，幸好，Python提供了一批很不错的网页爬虫工具框架，既能爬取数据，也能获取和清洗数据，也就从这里开始了：1.1Scrapy鼎鼎大名的Scrapy，相信不少同学
系统 2019-09-27 17:53:22 1787
