文章目录pipvirtualenv缺点Pipenv总结学Python有段时间了，学的时候会想着拿它和Java对比。在对比的时候，发现Java有很成熟的项目构建工具，有使用xml的Maven，也有使用groovy的Gradle，这样的构建工具能够自动处理项目的依赖，很是方便。对于Python，在依赖管理方面，从一个初学者的角度看，嗯，只能说，贵圈真乱！(本文纯属个人观点，不喜勿喷)好吧，让我们捋一捋。在包管理方面，听说现在在役的包管理工具有distutils
系统 2019-09-27 17:52:49 2007
华丽的文本框演示首先看看演示结果：实现代码importmatplotlib.pyplotaspltplt.text(0.8,0.5,"python",size=50,rotation=30.,ha="center",va="center",bbox=dict(boxstyle="round",ec=(1.,0.5,0.5),fc=(1.,0.8,0.8),))plt.text(0.75,0.6,"www.jb51.net",size=50,rotation
系统 2019-09-27 17:52:30 2007
Python在读取文件内容时的路径问题，值得深究一下.我想讨论的重点还是在绝对路径上面.在这之前我们先看一下1：相对路径这张图演示了在相对路径下寻找查找指定文件.open（'相对路径演示'\'相对路径示例'.txt）打开的是相对当前运行的程序所在目录。而我当前运行的程序相对位置在桌面.所以直接print(lines)可以看到这个结果2：绝对路径.绝对路径的查找方法就不演示了，相信每个人都会找到。但是我想讨论的是几个关于路径中的编码问题，相信这对初学者们有很
系统 2019-09-27 17:52:11 2007
本文实例为大家分享了python3.5email发送邮件的具体代码，供大家参考，具体内容如下直接套用代码即可fromemail.mime.textimportMIMETextfromemail.mime.imageimportMIMEImagefromemail.mime.baseimportMIMEBasefromemail.mime.multipartimportMIMEMultipartfromemailimportencodersimportsmt
系统 2019-09-27 17:51:12 2007
安装时是需要设置python环境变量的，下载python的时候底下有个小框框（没有默认选中）AddPython3.7toPATH需要选择的，如果没有选择的话，需要自己设置，我一般比较懒，卸载了python重新下载的，让下载器自动设置。然后是python版本问题有人疑问这是64位还是32位，看那个[64bit]是64位，至于后面的on32是在windows上使用的意思，在Linux上使用就显示别的了。然后检查pip的安装如果显示Nomodulenamed-p
系统 2019-09-27 17:51:12 2007
request请求头信息的键会加上HTTP_转换成大写存到request.META中因此你只需要content_range=request.META['HTTP_CONTENT_RANGE']这样就可以获取到Content-Range的信息。django官网的解释：AstandardPythondictionarycontainingallavailableHTTPheaders.Availableheadersdependontheclientandse
系统 2019-09-27 17:50:09 2007
本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦•肖莱（FrançoisChollet）执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和大众化，读者无须具备机器学习相关背景知识即可展开阅读。在学习完本书后，读者将具备搭建自己的深度学习环境、建立图像识别模型、生成图像和文字等能力。本书特色“本书在当前的‘
系统 2019-09-27 17:48:30 2007
importospath="./"fileType=input("文件类型：")delSubStr=input("删除串：")replaceStr=input("替换串：")forfileinos.listdir(path):suffix=os.path.splitext(file)[1]ifsuffix==fileType:newFileName=os.path.splitext(file)[0].replace(delSubStr,replaceStr
系统 2019-09-27 17:48:18 2007
在读取https://github.com/Embedding/Chinese-Word-Vectors中的中文词向量时，选择了一个有3G多的txt文件，之前在做词向量时用的是word2vec，所以直接导入模型然后indexword即可。因为这是一个txt大文件，尝试了DataFrame，np.loadtxt等，都没有成功，其中主要遇到的问题是：如何读取完整的大文件，而不会出现内存不足memeryerror等问题将读取出来的文件，保存为npy文件根据词找到
系统 2019-09-27 17:47:39 2007
对比以下两种写法，思考一下为何可以这样写。成绩在[0,50)、[50,60)、[60,80)、[80,100)、100、其它score=float(input("请输入你的成绩:"))ifscore==100:print('666呀，走吃大餐去')elif80<=score<100:print('还行，优秀，走，喝饮料去')elif60<=score<80:print('加油呀,弄明白点')elif50<=score<60:print('这可有点浪哟')e
系统 2019-09-27 17:45:46 2007
