yield的功能类似于return，但是不同之处在于它返回的是生成器。生成器生成器是通过一个或多个yield表达式构成的函数，每一个生成器都是一个迭代器（但是迭代器不一定是生成器）。如果一个函数包含yield关键字，这个函数就会变为一个生成器。生成器并不会一次返回所有结果，而是每次遇到yield关键字后返回相应结果，并保留函数当前的运行状态，等待下一次的调用。由于生成器也是一个迭代器，那么它就应该支持next方法来获取下一个值。基本操作#通过`yield`
系统 2019-09-27 17:52:18 1882
数据集介绍使用数据集Wine，来自UCI。包括178条样本，13个特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系统 2019-09-27 17:50:52 1882
生成器就是自己用python代码写的迭代器，生成器的本质就是迭代器。通过以下两种方式构建一个生成器：1、通过生成器函数2、生成器表达式生成器函数：函数deffunc1(x):x+=1returnxprint(func1(5))生成器函数deffunc1(x):x+=1yieldxg_obj=func1(5)print(g_obj.__next__())一个next对应一个yield。yieldVSreturnreturn结束函数，给函数的执行者返回值yie
系统 2019-09-27 17:50:36 1882
字符串是Python中最常用的数据类型，而且很多时候你会用到一些不属于标准ASCII字符集的字符，这时候代码就很可能抛出UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyte0xc4inposition10:ordinalnotinrange(128)异常。这种异常在Python中很容易遇到，尤其是在Python2.x中，是一个很让初学者费解头疼的问题。不过，如果你理解了Python的Unicode，并在编码中遵循一定
系统 2019-09-27 17:50:35 1882
这里先解释一下几个概念-位置参数:按位置设置的参数,隐式用元组保存对应形参.平时我们用的大多数是按位置传参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3-关键字参数:可以通过关键字设置参数,不用关心参数位置,隐式用字典保存形参.比如有函数deffunc(a,b,c),调用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2普通格式复制代码代码如下:deffunc(opt_args):...return
系统 2019-09-27 17:50:13 1882
python程序运行中，可由程序抛出异常。异常触发：使用raise命令抛出异常，即可使用异常基类Exception，也可使用自定义异常类（继承Exception类）。classPoint:def__init__(self,x,y):self.x=xself.y=y#DefineaclasstoraiseLineerrorsclassLineError(Exception):#继承自基类Exceptiondef__init__(self,ErrorInfo)
系统 2019-09-27 17:50:11 1882
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1882
第四章，了不起的分支和循环4.1分支和循环Python主要依靠缩进来区分代码块4.2快速上手成绩按照分数来划分等级，90分以上为A，80~90为B，60~80为C，60以下为Dp4_1.pyscore=int(input("请输入一个分数："))if100>=score>=90:print("A")if90>score>=80:print("B")if80>score>=60:print("C")if60>score>=0:print("D")ifscor
系统 2019-09-27 17:50:06 1882
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1882
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 1882
