本文实例讲述了Python字符串、列表、元组的截取与切片操作。分享给大家供大家参考，具体如下：demo.py（字符串、列表、元组的截取）：#切片(截取)[开始索引:结束索引:步长]步长默认为1结束索引默认截取到末尾#字符串的截取print("012345"[1:3])#12#列表的截取print([0,1,2,3,4,5][1:3])#[1,2]#元组的截取print((0,1,2,3,4,5)[1:3])#(1,2)#字典的元素是无序的,没有索引,所以不
系统 2019-09-27 17:54:29 1922
点击查看：程序员的闲置书籍该怎么处理，进来讨论下关注“资料在线”微信公众号，获取近百本python中英文电子书Python非常灵活，让实验变得容易。解决简单问题的方法简单而优雅。Python为新手程序员提供了一个很好的实验室。Python具有一些特征，使其成为第一种编程语言的接近完美的选择。Python基本结构简单、干净、设计精良，使学生能够专注于算法思维和程序设计的主要技能，而不会陷入晦涩难解的语言细节。在Python中学习的概念可以直接传递给后续学习的
系统 2019-09-27 17:54:08 1922
一、读取excel这里介绍一个不错的包xlrs,可以工作在任何平台。这也就意味着你可以在Linux下读取Excel文件。首先，打开workbook；复制代码代码如下:importxlrdwb=xlrd.open_workbook('myworkbook.xls')检查表单名字：复制代码代码如下:wb.sheet_names()得到第一张表单，两种方式：索引和名字复制代码代码如下:sh=wb.sheet_by_index(0)sh=wb.sheet_by_n
系统 2019-09-27 17:54:06 1922
利用python库random，string生成大小写字母和数字的随机验证码importrandomimportstringdefgenerate_code(bit_num):''':parambit_num:生成验证码位数:return:返回生成的验证码'''all_str=string.printable.split('!')[0]code=''.join([random.choice(all_str)foriinrange(bit_num)])ret
系统 2019-09-27 17:54:02 1922
range([start],[end],[long])描述：根据range里的参数生成指定范围指定步长的一个序列参数：[start]——指定范围的左边界，可取到[end]——指定范围的右边界，不可取到[long]——步长，若无步长，默认为1返回值：列表实例：>>>range(0,6,2)[0,2,4]>>>range(5)[0,1,2,3,4]xrange()描述：用法与range完全相同，生成的不是数组，而是一个生成器实例：>>>xrange(0,6,2
系统 2019-09-27 17:54:01 1922
微信订阅号：Rabbit_svip本次笔记基于python3.7在大多数编程语言中，注释都是一项非常有用且常用的功能。在python中有3种注释方法。以#号开头三个单引号(''')三个双引号(""")以#号开头#sayhiprint("HelloWorld!")print("Python~")#这是一条注释#号后面跟着的部分都属于注释。#号适合用在单行注释。三个单引号(''')和三个双引号(""")'''这是多行注释，使用单引号。这是多行注释，使用单引号。
系统 2019-09-27 17:53:23 1922
最近在做游戏服务分层的时候，一直想把mysql的访问独立成一个单独的服务DBGate，原因如下:请求收拢到DBGate，可以使DBGate变为无状态的，方便横向扩展当请求量或者存储量变大时，mysql需要做分库分表，DBGate可以内部直接处理，外界无感知通过restful限制对数据请求的形式，仅支持简单的get/post/patch/put进行增删改查，并不支持复杂查询。这个也是和游戏业务的特性有关，如果网站等需要复杂查询的业务，对此并不适合DBGate
系统 2019-09-27 17:52:45 1922
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中，我们全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例，讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:52:35 1922
今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛
系统 2019-09-27 17:52:33 1922
在配置python环境，并安装所需包后，运行下列代码~importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engineimportcx_Oracle#进行oracle服务器设置，用户名；密码；HOST数据库IP地址；PORT端口号；SERVICE_NAMEdb=cx_Oracle.connect('userid','password','10.10.1.10:1521/dbinstance')print(db.versio
系统 2019-09-27 17:52:32 1922
