本文实例为大家分享了python接入微信聊天机器人的具体代码，供大家参考，具体内容如下1.安装库wxpy：pipinstall-Uwxpyorpipinstall-Uwxpy-ihttps://pypi.doubanio.com/simple/2.简单操作上手：fromwxpyimport*bot=Bot(cache_path=True)#扫码登录验证friends_stat=bot.friends().stats()friend_loc=[]#每一个元素
系统 2019-09-27 17:49:44 1900
2.快速排序2.1算法思想快速排序是对冒泡排序的一种改进。通过一次排序（设要排序的数组是A[0]……A[N-1]，首先任意选取一个数据（通常选用数组的第一个数）作为关键数据，然后将所有比它小的数都放到它左边，所有比它大的数都放到它右边，这个过程称为一次快速排序）将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。快速排序的
系统 2019-09-27 17:49:43 1900
摘要在这篇文章里，我将以反模式的角度来直接讨论Django的低级ORM查询方法的使用。作为一种替代方式，我们需要在包含业务逻辑的模型层建立与特定领域相关的查询API，这些在Django中做起来不是非常容易，但通过深入地了解ORM的内容原理，我将告诉你一些简捷的方式来达到这个目的。概览当编写Django应用程序时，我们已经习惯通过添加方法到模型里以此达到封装业务逻辑并隐藏实现细节。这种方法看起来是非常的自然，而且实际上它也用在Django的内建应用中。>>>
系统 2019-09-27 17:49:03 1900
#!/usr/bin/envpythonimportcv2importsysimporttimeimportnumpyasnpimporttimeif__name__=="__main__":print(cv2.__version__)print(np.__version__)'''4.1.01.16.3'''#//@打开摄像头/dev/video0cap_1=cv2.VideoCapture(0)#cap_1.set(3,640)#cap_1.set(4
系统 2019-09-27 17:48:54 1900
集合是一个无序的，不重复的数据组合，它的主要作用如下：去重，把一个列表变成集合，就自动去重了关系测试，测试两组数据之前的交集、差集、并集等关系s=set([3,5,9,10])#创建一个数值集合t=set("Hello")#创建一个唯一字符的集合a=t|s#t和s的并集b=t&s#t和s的交集c=t-s#求差集（项在t中，但不在s中）d=t^s#对称差集（项在t或s中，但不会同时出现在二者中）基础功能List=[1,2,5,6,8]List=set(lis
系统 2019-09-27 17:48:36 1900
本文实例讲述了python自定义装饰器。分享给大家供大家参考，具体如下：先看一个例子defdeco(func):print("beforemyfunc()called.")func()print("aftermyfunc()called.")returnfunc@decodefmyfunc():print("myfunc()called.")#myfunc=deco(myfunc)#与上面的@deco等价myfunc()print("***********
系统 2019-09-27 17:47:58 1900
Python编程中对于某些需要重复调用的程序，可以使用函数进行定义，基本形式为：def函数名(参数1,参数2,……,参数N):执行语句函数名为调用的表示名，参数则是传入的参数，可以更具需要定义，也可以没有。#例1：简单的函数使用#coding=gb2312#定义函数defhello():print'hellopython!'#调用函数hello()>>>hellopython!函数可以带参数和返回值，参数将按从左到右的匹配，参数可设置默认值，当使用函数时没
系统 2019-09-27 17:47:48 1900
sqrt()方法返回x的平方根(x>0)。语法以下是sqrt()方法的语法：importmathmath.sqrt(x)注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。参数x--这是一个数值表达式。返回值此方法返回x的平方根，对于x>0。例子下面的例子显示了sqrt()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimportmath#Thiswillimportmathmoduleprint"mat
系统 2019-09-27 17:47:36 1900
作者：MOHDSANADZAKIRIZVI翻译：吴金笛校对：丁楠雅本文约5500字，建议阅读15分钟。本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。概述TensorFlow.js(deeplearn.js)使我们能够在浏览器中构建机器学习和深度学习模型，而无需任何复杂的安装步骤。TensorFlow.js的两个组件——CoreAPI和Layer
系统 2019-09-27 17:47:12 1900
多线程类似于同时执行多个不同程序，多线程运行有如下优点：使用线程可以把占据长时间的程序中的任务放到后台去处理。用户界面可以更加吸引人，比如用户点击了一个按钮去触发某些事件的处理，可以弹出一个进度条来显示处理的进度。程序的运行速度可能加快。在一些等待的任务实现上如用户输入、文件读写和网络收发数据等，线程就比较有用了。在这种情况下我们可以释放一些珍贵的资源如内存占用等等。每个独立的线程有一个程序运行的入口、顺序执行序列和程序的出口。但是线程不能够独立执行，必须
系统 2019-09-27 17:46:37 1900
