在多个文件或者不同语言协同的项目中，python脚本经常需要从命令行直接读取参数。万能的python就自带了argprase包使得这一工作变得简单而规范。PS：optparse包是类似的功能，只不过写起来更麻烦一些。如果脚本很简单或临时使用，没有多个复杂的参数选项，可以直接利用sys.argv将脚本后的参数依次读取(读进来的默认是字符串格式)。比如如下名为test.py的脚本：importsysprint"Inputargumentis%s"%(sys.a
系统 2019-09-27 17:48:12 1936
面向对象编程时，都会遇到一个概念，类，python也有这个概念，下面我们通过代码来深入了解下。创建和使用类classDog():def__init__(self,name,age):self.name=nameself.age=agedefsit(self):print(self.name.title()+"isnowsitting.")defroll_over(self):print(self.name.title()+"rolledover!")my_
系统 2019-09-27 17:48:08 1936
#安装依赖yum-ygroupinstalldevelopmentyum-yinstallzlib-devel#安装编译工具（也可以用yum或apt-get）aptitude-yinstallgccmakezliblg-dev下载安装包点我https://www.python.org/ftp/python/查找自己想要的版本#下载python安装包wgethttps://www.python.org/ftp/python/3.6.0/Python-3.6.
系统 2019-09-27 17:48:00 1936
首先感谢这位博主整理的AndrewNg的deeplearning.ai的相关作业：https://blog.csdn.net/u013733326/article/details/79827273开一个我的github传送门，可以看到代码。https://github.com/VVV-LHY/deeplearning.ai/tree/master/NeuralNetworkandDeepLearning/OneHiddenLayerNN今天接着day12的
系统 2019-09-27 17:46:55 1936
本文实例为大家分享了python实现视频分帧的具体代码，供大家参考，具体内容如下importcv2vidcap=cv2.VideoCapture('005.avi')success,image=vidcap.read()count=0success=Truewhilesuccess:success,image=vidcap.read()cv2.imwrite("frame%d.jpg"%count,image)#saveframeasJPEGfileifc
系统 2019-09-27 17:46:48 1936
在python中有很多字符串连接方式，今天就在这里具体总结一下：①.最原始的字符串连接方式：str1+str2②.python新字符串连接语法：str1,str2③.奇怪的字符串方式：str1str2④.%连接字符串：‘name:%s;sex:'%('tom','male')⑤.字符串列表连接：str.join(some_list)下面具体分析一下：第一种，想必只要是有编程经验的人，估计都知道，直接用“+”来连接两个字符串：'Jim'+'Green'='J
系统 2019-09-27 17:46:32 1936
当在python中遍历一个序列时，我们通常采用如下的方法：foriteminsequence:process(item)如果要取到某个item的位置，可以这样写：forindexinrange(len(sequence)):process(sequence[index])另一个比较好的方式是使用python内建的enumerate函数：enumerate(sequence,start=0)上述函数中，sequence是一个可迭代的对象，可以是列表，字典，文
系统 2019-09-27 17:46:14 1936
前言爬取拉勾网关于python职位相关的数据信息，并将爬取的数据已csv各式存入文件，然后对csv文件相关字段的数据进行清洗，并对数据可视化展示，包括柱状图展示、直方图展示、词云展示等并根据可视化的数据做进一步的分析，其余分析和展示读者可自行发挥和扩展包括各种分析和不同的存储方式等。。。。。一、爬取和分析相关依赖包Python版本：Python3.6requests:下载网页math:向上取整time:暂停进程pandas：数据分析并保存为csv文件mat
系统 2019-09-27 17:46:03 1936
本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：复制代码代码如下:importmatplotlib.pyplotaspltlist1=[1,2,3]list2=[4,5,9]plt.plot(l
系统 2019-09-27 17:45:54 1936
centos7.3安装python查看当前python情况[root@localhost/]#cd/[root@localhostbin]#cd/usr/bin[root@localhostbin]#lspython*pythonpython2python2.7[root@localhostbin]#ls-alpython*修改软连接[root@localhostbin]#mvpythonpython.bak开始做下载准备[root@localhostbi
系统 2019-09-27 17:45:46 1936
