本文是基于opencv将视频和动态图gif保存为图像帧。可以根据输入视频格式的不同，修改第21行。对动图的处理不同于视频，PIL库包含对图像序列的基本支持。当打开gif图像时，自动加载第一帧。当图像读取完成时，抛出EOFError异常。我们可以使用seek()与tell()函数完成图像帧的读取。本代码的前部分是对文件的读取。数据集文件结构如下：|——datasets|——action1action1_1.gifaction1_2.gif......|——a
系统 2019-09-27 17:57:27 1985
1.None和[]的区别以前以为None就是空，直到看到了下面这段代码list=[]iflistisNone:print"listisNULL"else:print"listis%s"%list发现输出是listis[]，而不是listisNULL。这说明None和[]不等同。去翻了几篇博客后，才知道None表示的是这个对象还没创建，而[]表示的是这个对象创建了，但是还没有值。“一个盒子不装东西它还是一个盒子([])，你把盒子拆了它就是none了”2.关于
系统 2019-09-27 17:57:01 1985
Python中的sys模块极为基础而重要，它主要提供了一些给解释器使用（或由它维护）的变量，以及一些与解释器强交互的函数。本文将会频繁地使用该模块的getsizeof()方法，因此，我先简要介绍一下：该方法用于获取一个对象的字节大小（bytes）它只计算直接占用的内存，而不计算对象内所引用对象的内存这里有个直观的例子：importsysa=[1,2]b=[a,a]#即[[1,2],[1,2]]#a、b都只有两个元素，所以直接占用的大小相等sys.getsi
系统 2019-09-27 17:55:55 1985
Python设计模式设计模式（DesignPattern）是一套被反复使用、多数人知晓的、经过分类的、代码设计经验的总结。使用设计模式的目的：为了代码可重用性、让代码更容易被他人理解、保证代码可靠性。设计模式使代码编写真正工程化；设计模式是软件工程的基石脉络，如同大厦的结构一样。所有的设计模式示例都是来源于菜鸟教程，每个设计模式的UML都可以在菜鸟教程中找到相应的示例github地址：Python设计模式以工厂模式为例：工厂模式在菜鸟教程中的UML图为工厂
系统 2019-09-27 17:55:33 1985
Python常用函数方法DataFrame与Dict的转换、reindex()对DataFrame排序注：字典没有顺序，DataFrame有顺序。importpandasaspdimportnumpyasnpdict={'c':1,'a':2,'b':3}print(dict)#打印字典#将字典转为DataFrame,列索引命名为zhi,行索引为原字典的键名df=pd.DataFrame([dict],index=['zhi'])#DataFrame转Di
系统 2019-09-27 17:55:17 1985
Python默认是没有goto语句的，但是有一个第三方库支持在Python里面实现类似于goto的功能：https://github.com/snoack/pyt...。比如在下面这个例子里，fromgotoimportwith_goto@with_gotodeffunc():foriinrange(2):forjinrange(2):goto.endlabel.endreturn(i,j,k)func()在执行第一遍循环时，就会从最内层的forjinra
系统 2019-09-27 17:54:57 1985
一、引言在较旧的Python版本中，类型和类之间泾渭分明：内置对象是基于类型的，而自定义对象是基于类的。因此，你可以创建类，但不能创建类型。在较新的Python2版本中，这种差别不那么明显。在Python3中，已不再区分类和类型了，类就是类型，类型就是类，如int型就是class（int）。首先声明，除非特殊说明本章所有关于类的知识都是基于Python3.73的版本来的，有些内容在低版本特别是Python3.0以下的Python中不支持。二、语法1.创建自
系统 2019-09-27 17:54:28 1985
本文实例讲述了python3.6中@property装饰器的使用方法。分享给大家供大家参考，具体如下：1、@property装饰器的使用场景简单记录如下：负责把一个方法变成属性调用；可以把一个getter方法变成属性，@property本身又创建了另一个装饰器@score.setter，负责把一个setter方法变成属性赋值；只定义getter方法，不定义setter方法就是一个只读属性2、通过一个例子来加深对@property装饰器的理解：利用@prop
系统 2019-09-27 17:54:23 1985
python中的数字类型工具python中为更高级的工作提供很多高级数字编程支持和对象，其中数字类型的完整工具包括：1.整数与浮点型，2.复数，3.固定精度十进制数，4.有理分数，5.集合，6.布尔类型7.无穷的整数精度8.各种数字内置函数及模块。基本数字类型python中提供了两种基本类型：整数（正整数金额负整数）和浮点数（注：带有小数部分的数字），其中python中我们可以使用多种进制的整数。并且整数可以用有无穷精度。整数的表现形式以十进制数字字符串写
系统 2019-09-27 17:54:10 1985
'''br/>题一：判断列表中含有字符串且组成新的列表打印输出知识点：列表、列表的增删改查、for循环、if判断'''#@Author：Dotest软件测试#@QQ：1274057839names=['Dotest','test','donghao',100,True]#定义空列表；容器；思考：为什么不放在for循环里面定义？str_name=[]#for循环fornameinnames:#if判断；函数：isinstance是判断是否为某类型ifisin
系统 2019-09-27 17:53:41 1985
