具体代码如下所示：importsmtplib,email,os,timefromemail.mime.multipartimportMIMEMultipartfromemail.mime.textimportMIMETextfromemail.headerimportHeader#设置smtplib所需的参数smtpserver='smtp.qq.com'#SMTP服务器地址username='xxx@qq.com'#发件人地址，通过控制台创建的发件人地址
系统 2019-09-27 17:49:18 1713
剑指offer：从上到下打印二叉树题目描述从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印。结果：[8,6,10,5,7,9,11]解题思路典型的使用队列的题目。每从队列头部获取一个节点，就将该节点的左右子节点存入队列的尾部。如此往复，直至队列为空。代码#coding:utf-8classSolution:#从上往下打印出二叉树的每个节点，同层节点从左至右打印defPrintFromTopToBottom(self,root):array=[]resu
系统 2019-09-27 17:49:17 1713
OS模块基本操作提供对操作系统进行调用的接口importos#导入模块os.getcwd()#获取当前目录(pwd)os.chdir("/Users")#切换到某个指定的目录(cd/Users)os.curdir#返回当前目录('.'、cd.)os.pardir#返回上级目录('..'、cd..)os.makedirs('dirname1/dirname2')#递归创建目录(mkdir-p)os.removedirs('dirname1/dirname2'
系统 2019-09-27 17:49:12 1713
对我当前工程进行全部测试需要花费不少时间。既然有26GB空闲内存，为何不让其发挥余热呢?tmpfs可以通过把文件系统保存在大内存中来加速测试的执行效率。但优点也是缺点，tmpfs只把结果保存在内存中，所以你必须自己编写脚本来把结果回写到磁盘上进行保留。而且这些脚本必须良好书写和执行，否则就要失去部分或全部的工作成果了。一种常见的方法是直接在tmpfs文件夹中工作，然后把工作成果备份到磁盘上的一个文件夹中。当您的机器启动时你从那个备份文件夹恢复tmpfs文件
系统 2019-09-27 17:49:11 1713
背景在写代码过程中，如果有频繁重复性的编码操作，或者可以Reuse的各类代码，可以通过Python写一个脚本，自动生成这类代码，就不用每次手写、或者copy了。比如新建固定的代码框架、添加一些既定的软件逻辑，通讯协议、消息模板等等，再编写一套代码时，或者一个Function时，每次使通过脚本一键生成代码，就不需要每次都写一遍了，同时可以把相关软件逻辑放进去，也能避免出错。脚本代码Demo_CodeGenerator.py具体详细代码去掉了，大家想生成什么样
系统 2019-09-27 17:49:10 1713
代码为：#查询所有图书、增加图书defget(self,request):queryset=BookInfo.objects.all()book_list=[]forbookinqueryset:book_list.append({'id':book.id,'bread':book.bread})returnJsonResponse(book_list,safe=False)遇到问题：JsonResponse(book_list,safe=False)sa
系统 2019-09-27 17:49:09 1713
简介在这篇文章中，我将向大家演示怎样向一个通用计算器一样解析并计算一个四则运算表达式。当我们结束的时候，我们将得到一个可以处理诸如1+2*-(-3+2)/5.6+3样式的表达式的计算器了。当然，你也可以将它拓展的更为强大。我本意是想提供一个简单有趣的课程来讲解语法分析和正规语法（编译原理内容）。同时，介绍一下PlyPlus,这是一个我断断续续改进了好几年的语法解析接口。作为这个课程的附加产物，我们最后会得到完全可替代eval（）的一个安全的四则运算器。如果
系统 2019-09-27 17:49:09 1713
本文实例为大家分享了python实现QQ批量登录功能的具体代码，供大家参考，具体内容如下小编收集整理的第一份代码：python3.6批量登陆QQimportosimporttimeimportwin32guiimportwin32apiimportwin32confromctypesimport*frompykeyboardimportPyKeyboardfrompymouseimportPyMouse#实例化PyKeyboard和PyMousem=PyM
系统 2019-09-27 17:49:07 1713
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 1713
>>>lst=['x'forninrange(5)]>>>print(lst)['x','x','x','x','x']>>>lst=['z']*5>>>print(lst)['z','z','z','z','z']>>>lst=[0]*3>>>print(lst)[0,0,0]
系统 2019-09-27 17:48:48 1713
