目录四、Python基础(1)四、Python基础(1)1.什么是变量？一种变化的量，量是记录世界上的状态，变指得是这些状态是会变化的。2.为什么有变量？因为计算机程序的运行就是一系列状态的变化。3.定义变量在Python中定义变量：name='magua'age=24gender='man'height=168weight=2504.变量的组成三部分：1.变量名：变量名用来引用变量值，但凡需要用变量值，都需要通过变量名。2.赋值符号：赋值3.变量值：存放
系统 2019-09-27 17:54:30 2218
MD5消息摘要算法（英语：MD5Message-DigestAlgorithm），一种被广泛使用的密码散列函数，可以产生出一个128位（16字节）的散列值（hashvalue），用于确保信息传输完整一致。MD5由美国密码学家罗纳德·李维斯特（RonaldLinnRivest）设计，于1992年公开，用以取代MD4算法。概述MD5校验码通过散列函数计算而成，可以生成任何数据的数据“指纹”，即我们可以利用MD5将消息或者数据压缩成摘要，是的数据量变小，便于比较
系统 2019-09-27 17:54:19 2218
Python日期的加减等操作经常会用的，总结一下。1.日期输出格式化所有日期、时间的api都在datetime模块内。datetime=>stringnow=datetime.datetime.now()now.strftime('%Y-%m-%d%H:%M:%S')#输出2012-03-0516:26:23.870105strftime是datetime类的实例方法。2.string=>datetimet_str='2012-03-0516:26:23'
系统 2019-09-27 17:54:18 2218
Python面向对象编程——简介编程范式编程是程序员用特定的语法+数据结构+算法组成的代码来告诉计算机如何执行任务的过程。一个程序是程序员为了得到一个任务结果而编写的一组指令的集合，正所谓条条大路通罗马，实现一个任务的方式有很多种不同的方式，对这些不同的编程方式的特点进行归纳总结得出来的编程方式类别，即为编程范式。不同的编程范式本质上代表对各种类型的任务采取的不同的解决问题的思路，大多数语言只支持一种编程范式，当然也有些语言可以同时支持多种编程范式。两种最
系统 2019-09-27 17:54:01 2218
1.类型转换importpandasaspdimportdatetime一般我们拿到日期型数据时，基本都是字符串表示的，该如何将其转换为日期型和日期时间型。法1：dt='2019/06/1316:16:39'd='2017-04-24'str2datetime=datetime.datetime.strptime(dt,'%Y/%m/%d%H:%M:%S')str2date1=datetime.datetime.strptime(d,'%Y-%m-%d')
系统 2019-09-27 17:53:36 2218
前言一年一度的虐狗节终于过去了，朋友圈各种晒，晒自拍，晒娃，晒美食，秀恩爱的。程序员在晒什么，程序员在加班。但是礼物还是少不了的，送什么好？作为程序员，我准备了一份特别的礼物，用以往发的微博数据打造一颗“爱心”，我想她一定会感动得哭了吧。哈哈准备工作有了想法之后就开始行动了，自然最先想到的就是用Python了，大体思路就是把微博数据爬下来，数据经过清洗加工后再进行分词处理，处理后的数据交给词云工具，配合科学计算工具和绘图工具制作成图像出来，涉及到的工具包有
系统 2019-09-27 17:53:34 2218
OpenAIgym是强化学习最为流行的实验环境。某种程度上，其接口已经成为了标准。一方面，很多算法实现都是基于gym开发；另一方面，新的场景也会封装成gym接口。经过这样一层抽象，算法与实验环境充分解耦隔离，可以方便地自由组合。但gym是python的接口，如果想用C++实现强化学习算法，则无法直接与gym相接。一种方案是跨进程：一个进程运行python环境，另一个进程运行强化学习算法，与环境交互数据经过序列化和反序列化通过IPC进行通信。另一种是单进程方
系统 2019-09-27 17:53:18 2218
解决Python抓HTML结构存入数据库转义报错问题首先需求是这样的，抓一些资讯（带有标准的html结构入库），然后研究了半天，各种手动转义，尝试了很多种方法都没有效的解决，下面是有效的最后转义的方案,下面这种入库是没有转义符号的，和原html是一样的，如果前台需要带转义符号需要手动替换一下newSql=db.escape(param)sql='INSERTINTOzhixun(htmls)VALUES({})'.format(newSql)数据库比较懒了
系统 2019-09-27 17:53:17 2218
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 2218
符号说明.默认匹配\n之外的任意字符^匹配字符开头$匹配字符结尾?匹配?前面的字符0次或1次*匹配*前面的字符0次或多次+匹配+前面的字符1次或多次{m}匹配前一个（组）字符m次{n,m}匹配前一个（组）字符[n,m]次|匹配|左或者右的字符符号说明\A只从字符串开始匹配，类似^\Z匹配字符串结尾，类似$\d匹配数字0-9\D匹配非数字\w匹配数字字母\W匹配非数字字母\S匹配空字符\t\n\rpython说明(?P<\name>…)python中可以返回
系统 2019-09-27 17:52:46 2218
