关于Python语言，众说纷纭，但无外乎两种，强大，垃圾。大多数人还是对Python持肯定意见，认为它很强大。前些天和两个的大学同学聊天，一个是在做手机测试，一个是给银行系统做维护一类的工作，都在北京。都在一边工作一边学习，其中一个学的就是Python。我也不能落后啊，走上了Python的不归路。我个人觉得对广大编程爱好者来说，尤其是在校大学生，大家可以有时间学习一门语言，对以后是很有帮助的。以下实例为通过用户输入三角形三边长度，并计算三角形的面积：#-*
系统 2019-09-27 17:52:59 2182
版权声明：转载请注明作者（独孤尚良dugushangliang）出处：https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/91970111python2的xrange()函数，被发展成了python3的range()函数，而python2的range()函数则同raw_input()函数一样（详见https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/8
系统 2019-09-27 17:52:55 2182
本文实例讲述了VPSCENTOS上配置python,mysql,nginx,uwsgi,django的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：昨天试用了VPS，花了一天部署了一个简单应用。在下面的过程中省去了用django创建project的一步，忘记了你自己一用startporject创建。下面是原来边操作，边记录的东西，我习惯文本编辑。可能格式不好看。现在搬到博客中来。首先安装GCC.yum-yinstallgccautomakeautoconflibt
系统 2019-09-27 17:52:01 2182
Python3快速入门Python3快速入门（一）——Python简介https://blog.51cto.com/9291927/2385592Python3快速入门（二）——Python3基础https://blog.51cto.com/9291927/2409575Python3快速入门（三）——Python3标准数据类型https://blog.51cto.com/9291927/2409580Python3快速入门（四）——Python包管理ht
系统 2019-09-27 17:51:28 2182
本篇文章介绍如何使用xlrd来读取Excel表格中的内容，xlrd是第三方库，所以在使用前我们需要安装xlrd。另外我们一般会使用xlwt来写Excel，所以下一篇文章我们会来介绍如何使用xlwt来写Excel。xlrd下载：xlrd0.8.0安装xlrd安装xlrd，只需运行setup即可，另外你也可以直接解压缩到你的project中，也可以直接用xlrd的API获取Excel，这里称之为workbook复制代码代码如下:open_workbook(fi
系统 2019-09-27 17:51:03 2182
num1=-1whilenum1<1ornum1>500:print("请输入一个整数(1-500)：")num1=int(input())dividend=[3,5,7,9,11,13,15]fornum2individend:ifnum1%num2==0:print(f"{num1}被{num2}整除")else:print(f"{num1}不能被{num2}整除")请输入一个整数(1-500)：2900请输入一个整数(1-500)：-13请输入一个整
系统 2019-09-27 17:50:51 2182
最近在处理语音检索相关的事。其中用到语音识别，调用的是讯飞与百度的api，前者使用js是实现，后者用python3实现（因为自己使用python）环境：python3.5centos7流程整个百度语音识别restapi使用分为三部分：1（申请操作）创建应用，获取应用的APIKey以及SecretKey。2（程序实现）通过已知的应用的APIKey以及SecretKey,发送post请求到https://openapi.baidu.com/oauth/2.0/
系统 2019-09-27 17:50:48 2182
习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。importpandasimportnumpyfile=open(r"pmi_days.csv")df=pandas.read_csv(file)date=df.groupby('质量等级')excellent=dict([xforxindate])['优']good=dict([x
系统 2019-09-27 17:50:40 2182
排列defperm(arr,stack):ifnotarr:print(stack)#到树的最后，输出结果tmp=stack.copy()res.append(tmp)else:#没有到树的叶子节点的时候，使用递归继续往下找。foriinrange(len(arr)):stack.append(arr[i])delarr[i]perm(arr,stack)arr.insert(i,stack.pop())arr=[1,2,3]stack=[]res=[]p
系统 2019-09-27 17:50:13 2182
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 2182
