文章作者：Tyan博客：noahsnail.com|CSDN|1.引言众所周知，Python语言简单、易学、开源、具有丰富的库，Python的第一个编译器是用C语言实现的。但Python的缺点也非常明显，最让人诟病的就是Python的性能问题。因此，为了提高程序的运行效率，通常会将程序的关键部分使用C或C++重写，编译成动态链接库，然后在Python（CPython）中进行调用。运行环境：Ubuntu16.04、Python2.7、Python3.5。2.
系统 2019-09-27 17:49:18 1960
Python是个非常受欢迎的编程语言，随着近些年机器学习、云计算等技术的发展，Python的职位需求越来越高。我收集了110道Python面试官经常问的问题，供大家参考学习。篇幅问题，分为2次推送，下周会给大家分享面试题下篇55道~1、一行代码实现1--100之和利用sum()函数求和。2、如何在一个函数内部修改全局变量利用global修改全局变量。3、列出5个python标准库os：提供了不少与操作系统相关联的函数sys:通常用于命令行参数re:正则匹配
系统 2019-09-27 17:48:59 1960
脚本如下：fromopenpyxlimportload_workbookworkbook=load_workbook(u'/tmp/test.xlsx')#找到需要xlsx文件的位置booksheet=workbook.active#获取当前活跃的sheet,默认是第一个sheet#如果想获取别的sheet页采取下面这种方式，先获取所有sheet页名，在通过指定那一页。#sheets=workbook.get_sheet_names()#从名称获取shee
系统 2019-09-27 17:48:59 1960
1.python的历史2004年Django框架诞生python2：源码不统一，有重复的功能代码python3：源码统一，没有重复功能代码2.python是一个什么编程语言编译型：统一翻译，只翻译一次（代表C）优点：执行速度快；编译器一般会有预编译的过程对代码进行优化。因为编译只做一次，运行时不需要编译，所以编译型语言的程序执行效率高。可以脱离语言环境独立运行。缺点：开发速度慢；编译之后如果需要修改就需要整个模块重新编译。编译的时候根据对应的运行环境生成机
系统 2019-09-27 17:48:23 1960
几乎所有的微薄都提供了缩短网址的服务，其原理就是将一个url地址按照一定的算法生成一段字符串，然后加在一个短域名后面边成了一个新的url地址，数据库中会存放这个短地址和原始的地址，当用户点击这个新的短地址后，短地址服务会根据短域名后面的几个字符串从数据库中读出原来的地址然后页面进行跳转。比如新浪微薄中的url是http://t.cn/xxxxxxxt.cn是其域名，其后面跟着的是7位算出来的字符串。方法一：使用哈希库自定义算法因为文本中显示太长的url会比
系统 2019-09-27 17:48:18 1960
matplotlib是python最著名的绘图库，它提供了一整套和matlab相似的命令API，十分适合交互式地进行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件，嵌入GUI应用程序中。它的文档相当完备，并且Gallery页面中有上百幅缩略图，打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图，只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下，基本上都能搞定。这篇我们用matplotlib从构造最简单的bar一步一步向复杂的bar前行。什么是最简单的bar，看如下语句你就知
系统 2019-09-27 17:48:15 1960
原文链接：https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=yjs感觉全世界营销文都在推Python，但是找不到工作的话，又有哪个机构会站出来给我推荐工作？笔者冷静分析多方数据，想跟大家说：关于超越老牌霸主Java，过去几年间Python一直都被寄予厚望。但是事实是虽然上升趋势，但是国内环境下，一时间是无法马上就超越Java的，也可以换句话说：超越Java只是时间问题罢。超越Java，或许只是时间问题有企业的大
系统 2019-09-27 17:47:57 1960
python提供了大量的库，可以非常方便的进行各种操作，现在把python中实现读写csv文件的方法使用程序的方式呈现出来。在编写python程序的时候需要csv模块或者pandas模块，其中csv模块使不需要重新下载安装的，pandas模块需要按照对应的python版本安装。在python2环境下安装pandas的方式是：sudopipinstallpandas在python3环境下安装pandas的方式是：sudopip3installpandas1、
系统 2019-09-27 17:47:48 1960
作者：xiaoyu微信公众号：Python数据科学知乎：python数据分析师前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷，比如pl
系统 2019-09-27 17:47:45 1960
原文链接：https://www.bagevent.com/event/5396631作者|天元浪子来源|CSDN博客手头有109张头部CT的断层扫描图片，我打算用这些图片尝试头部的三维重建。基础工作之一，就是要把这些图片数据读出来，组织成一个三维的数据结构（实际上是四维的，因为每个像素有RGBA四个通道）。这个数据结构，自然是numpy的ndarray对象，读取图像文件我习惯使用PIL。因此，需要导入两个模块：1importnumpyasnp2fromP
系统 2019-09-27 17:47:36 1960
