模式参数的说明：r：以只读方式打开文件。文件的指针将会放在文件的开头。这是默认模式。r+：打开一个文件用于读写。文件指针将会放在文件的开头。w：打开一个文件只用于写入。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。w+：打开一个文件用于读写。如果该文件已存在则打开文件，并从开头开始编辑，即原有内容会被删除。如果该文件不存在，创建新文件。a：打开一个文件用于追加。如果该文件已存在，文件指针将会放在文件的结尾。
系统 2019-09-27 17:52:46 2077
本文主要是记录ubuntu16.04下python环境配置，具体内容如下对于ubuntu16.04，由于本身是自带python，这样就减少了在windows下的下载和环境变量配置，非常不错。但是他本身是自带两个版本的python，2.X和3.X,两个版本，两个版本默认的是使用2.X，毕竟3.X是一个趋势，今后我这边应该也会主要使用3.X版本，所以这里记录一下如果在版本间切换以及如何把python版本切换到3.X下的方法。一、确认本机下的python默认版本
系统 2019-09-27 17:51:01 2077
本文我们详细地介绍下两个模块关于生成随机序列的其他使用方法。随机数参与的应用场景大家一定不会陌生，比如密码加盐时会在原密码上关联一串随机数，蒙特卡洛算法会通过随机数采样等等。Python内置的random模块提供了生成随机数的方法，使用这些方法时需要导入random模块。importrandom下面介绍下Python内置的random模块的几种生成随机数的方法。1、random.random()随机生成0到1之间的浮点数[0.0,1.0)。注意的是返回的随
系统 2019-09-27 17:46:55 2077
如果不用“with”，那么Python会在何时关闭文件呢？答案是：视情况而定。Python程序员最初学到的东西里有一点就是可以通过迭代法很容易地遍历一个打开文件的全文：f=open('/etc/passwd')forlineinf:print(line)注意上面的代码具有可行性，因为我们的文件对象“f”是一个迭代器。换句话说，“f“知道在一个循环或者任何其他的迭代上下文中做什么，比如像列表解析。我的Python课堂上的大多数学生都具有其他编程语言背景，在使
系统 2019-09-27 17:45:26 2077
---WEB服务WEB服务市一种分布式技术,它与EJB最大的不同是,WEB服务属于行业规范,可以跨平台及语言.而EJB属于java平台规范.理论上可以跨平台,但是实现起来比较复杂.所以其应用范围局限了java平台.看上去是竞争关系,其实不是WEB服务:偏重这个系统对外提供什么功能.EJB:偏重如何使用这个组件组装这些功能.JavaEE为webservice提供了两种不同的编程模型.EJB容器模型web容器模型下面用最新的JAX-WS2.2.7(JAVAAP
系统 2019-08-29 22:08:43 2077
原文分析法（TextualAnalysis），是在用例说明与流程分析的基础上进行的业务领域分析，是一项在需求研讨会后整理和分析需求的工作。当我们完成了用例图的绘制，为每个用例编写出用例说明以后，原文分析的工作就可以开始了。要讲解原文分析，我们还是用一个实例更简单明了：这是一个实际项目的用例说明。在进行原文分析的时候，我们首先要做的事情就是对用例说明中事件流部分的文字描述，提取其中的名词。在这个实例中都有些什么名词呢？这些名词我在用例中用蓝色标注了出来，经过
系统 2019-08-29 21:59:10 2077
一Process对象的join方法在主进程运行过程中如果想并发地执行其他的任务，我们可以开启子进程，此时主进程的任务与子进程的任务分两种情况情况一：在主进程的任务与子进程的任务彼此独立的情况下，主进程的任务先执行完毕后，主进程还需要等待子进程执行完毕，然后统一回收资源。这种是没有join方法情况二：如果主进程的任务在执行到某一个阶段时，需要等待子进程执行完毕后才能继续执行，就需要有一种机制能够让主进程检测子进程是否运行完毕，在子进程执行完毕后才继续执行，否
系统 2019-09-27 17:52:51 2076
关于我一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任teamlead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。Github：https://github.com/hylinux1024微信公众号：终身开发者(angrycode)Flask中全局变量有current_app、request、g和session。不过需要注意的是虽然标题是写着全局变量，但实际上这些变量都跟当前请求的上下文环境有关，下面一起
系统 2019-09-27 17:52:41 2076
某天回家之时，听到有个朋友说起他正在做一个车牌识别的项目于是对其定位车牌的位置算法颇有兴趣，今日有空得以研究，事实上车牌识别算是比较成熟的技术了，这里我只是简单实现。我的思路为：对图片进行一些预处理，包括灰度化、高斯平滑、中值滤波、Sobel算子边缘检测等等。利用OpenCV对预处理后的图像进行轮廓查找，然后根据一些参数判断该轮廓是否为车牌轮廓。效果如下：test1：test2实现代码如下（对图像预处理（滤波器等）的原理比较简单，这里只是对一些函数进行调包
系统 2019-09-27 17:50:43 2076
方法一：主要是inshow()函数的使用首先基本的画图流程为：importmatplotlib.pyplotasplt#创建新的figurefig=plt.figure()#必须通过add_subplot()创建一个或多个绘图#ax=fig.add_subplot(221)#绘制2x2两行两列共四个图，编号从1开始ax1=fig.add_subplot(221)ax2=fig.add_subplot(222)ax3=fig.add_subplot(223)
系统 2019-09-27 17:46:00 2076
