本文主要是记录ubuntu16.04下python环境配置，具体内容如下对于ubuntu16.04，由于本身是自带python，这样就减少了在windows下的下载和环境变量配置，非常不错。但是他本身是自带两个版本的python，2.X和3.X,两个版本，两个版本默认的是使用2.X，毕竟3.X是一个趋势，今后我这边应该也会主要使用3.X版本，所以这里记录一下如果在版本间切换以及如何把python版本切换到3.X下的方法。一、确认本机下的python默认版本
系统 2019-09-27 17:51:01 1483
先给大家分享一下全部代码importosfromPILimportImageimporttkinterimporttkinter.filedialogimporttkinter.messageboxclassWindow():def__init__(self):self.root=root=tkinter.Tk()self.menu=tkinter.Menu(root)self.submenu=tkinter.Menu(self.menu,tearoff=
系统 2019-09-27 17:50:59 1483
fromhttps://blog.csdn.net/mighty13/article/details/78147357Python处理时间和时间戳的内置模块就有time，和datetime两个，本文先说time模块。关于时间戳的几个概念时间戳，根据1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量。时间元组（struct_time），包含9个元素。time.struct_time(tm_year=2017,tm_mon=10,tm_mday=1,tm_
系统 2019-09-27 17:50:56 1483
最近在工作中遇到一个问题，就是有一个功能希望在各种服务器上实现，而服务器上的系统版本可能都不一样，有的是CentOS6.x，有的是CentOS7.x。需要说明的一点是，CentOS6.x上的Python版本是2.6.x的，而CentOS7.x上的Python版本是2.7.x的，这意味着我要实现的功能要适配这两种版本的系统。你可能会说，这有什么的，自己写的时候，注意一下就好了。事情其实没有那么容易，我要实现的功能是基于一个框架进行定制，需要修改不少的框架代码
系统 2019-09-27 17:50:30 1483
在这个世界上，人们每天都在用Python完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的Python标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的
系统 2019-09-27 17:50:22 1483
Python从文件中读取指定的行如果想根据给出的行号，从文本文件中读取一行数据，Python标准库linecache模块非常适合这个任务:测试文件内容：Thisisline1.Thisisline2.Thisisline3.Thisisline4.Thisisline5.Thisisline6.Thisisline7.Thisisline8.测试代码:>>>importlinecache>>>file_path=r'D:\work\python\test.
系统 2019-09-27 17:50:14 1483
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1483
表示时间的三种方式在Python中，通常有三种方式表示时间：时间戳，元祖（struct_time）,格式化时间字符串。时间戳(timestamp)：1970年1月1日00:00:00开始按秒计算的偏移量，type（time.time())float类型格式化时间字符串（FormatString）:'1999-12-06'时间元组（stuct_time）：共有9个元素（年月日时分秒，一年中的第几周，一年中第几天等）几种时间格式的转换#结构化时间-->%a%b
系统 2019-09-27 17:49:55 1483
本文通过将同一个数据集在三种不同的简便项窗口部件中显示。三个窗口的数据得到实时的同步,数据和视图分离。当添加或删除数据行，三个不同的视图均保持同步。数据将保存在本地文件中，而非数据库。对于小型和临时性数据集来说，这些简便窗口部件非常有用，可以用在非单独数据集中-数据自身的显示,编辑和存储。所使用的数据集：/home/yrd/eric_workspace/chap14/ships_conv/ships.py#!/usr/bin/envpython3impor
系统 2019-09-27 17:49:43 1483
8.计数排序8.1算法思想计数排序是一个非基于比较的排序算法。它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，它的复杂度为Ο(n+k)（其中k是整数的范围），当o（k）O(nlog(n))的时候其效率反而不如基于比较的排序（基于比较的排序的时间复杂度在理论上的下限是O(nlog(n)),如归并排序，堆排序）。作为一种线性时间复杂度的排序，计数排序要求输入的数据必须是有确定范围
系统 2019-09-27 17:49:42 1483
