在Python2和Python3中都提供print()方法来打印信息,但两个版本间的print稍微有差异主要体现在以下几个方面：1.python3中print是一个内置函数，有多个参数，而python2中print是一个语法结构；2.Python2打印时可以不加括号：print'helloworld'，Python3则需要加括号print("helloworld")3.Python2中，input要求输入的字符串必须要加引号，为了避免读取非字符串类型发生的
系统 2019-09-27 17:52:34 1918
EventHandler在HDA中，要创建Python脚本，需要先选择一个事件处理器(EventHandle),他表示你要在什么时候执行你现在所创建的脚本命令OnCreated(在节点创建时，执行脚本)如选择此项编辑Python脚本，Python将会在节点创建时执行Python中的命令PythonModel(Python模式)这一项会使创建的脚本在使用过程中根据用户设置执行可以使用这一项给节点设置参数提示等功能OnDelete(在节点创建时执行脚本)Pyt
系统 2019-09-27 17:51:26 1918
人生苦短，我选Python。Python比其他的语言来说真的简洁多了，很多时候想做的东西都有对应的模块可以导入，平时玩点小东西真心不错。首先讲一下安装，其实没什么好讲的，点点点点点，完事。这里的AddPython3.7toPATH记得勾上，这样你就可以在CMD里面直接使用Python了（打开cmd，输入python就OK啦。）这里附上最新的Python安装包，win64的。https://www.python.org/ftp/python/3.7.3/py
系统 2019-09-27 17:48:17 1918
引言您是否能编写命令行工具？也许您可以，但您能编写出真正好用的命令行工具吗？本文讨论使用Python来创建一个强健的命令行工具，并带有内置的帮助菜单、错误处理和选项处理。由于一些奇怪的原因，很多人并不了解Python?的标准库具有制作功能极其强大的*NIX命令行工具所需的全部工具。可以这样说，Python是制作*NIX命令行工具的最佳语言，因为它依照“batteries-included”的哲学方式工作，并且强调提供可读性高的代码。但仅作为提醒，当您发现使
系统 2019-09-27 17:38:28 1918
模式参数的说明：r：以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。r+：打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。w：打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。w+：打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。a：打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。
系统 2019-09-27 17:52:46 1917
简单使用最开始，我们用最短的代码体验一下logging的基本功能。importlogginglogger=logging.getLogger()logging.basicConfig()logger.setLevel('DEBUG')logger.debug('logsomething')#输出out>>DEBG:root:logsomething第一步，通过logging.getLogger函数，获取一个loger对象，但这个对象暂时是无法使用的。第二步
系统 2019-09-27 17:52:26 1917
如何在PYTHON里面运用多继承classFather:defhobby(self):print("lovetoplayvideogame.")classMother:defcook(self):print("lovetocookanything.")#比如说有两个类，如果想要一个子类同时继承这两个类，应该怎么操作呢。classFather:defhobby(self):print("lovetoplayvideogame.")classMother:de
系统 2019-09-27 17:51:51 1917
使用字符串第二次世界大战促使了现代电子计算机的诞生，当初的想法很简单，就是用计算机来计算导弹的弹道，因此在计算机刚刚诞生的那个年代，计算机处理的信息主要是数值，而世界上的第一台电子计算机ENIAC每秒钟能够完成约5000次浮点运算。随着时间的推移，虽然对数值运算仍然是计算机日常工作中最为重要的事情之一，但是今天的计算机处理得更多的数据都是以文本信息的方式存在的，而Python表示文本信息的方式我们在很早以前就说过了，那就是字符串类型。所谓字符串，就是由零个
系统 2019-09-27 17:49:21 1917
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 17:47:39 1917
最近我在用梯度下降算法绘制神经网络的数据时，遇到了一些算法性能的问题。梯度下降算法的代码如下（伪代码）：defgradient_descent():#thegradientdescentcodeplotly.write(X,Y)一般来说，当网络请求plot.ly绘图时会阻塞等待返回，于是也会影响到其他的梯度下降函数的执行速度。一种解决办法是每调用一次plotly.write函数就开启一个新的线程，但是这种方法感觉不是很好。我不想用一个像cerely（一种分
系统 2019-09-27 17:37:56 1917
