本文实例总结了Python实现list反转的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下：下面有几个不同实现的函数复制代码代码如下:importmathdefresv(li):new=[]ifli:cnt=len(li)foriinrange(cnt):new.append(li[cnt-i-1])returnnewdefresv2(li):li.reverse()returnlidefresv3(li):hcnt=int(math.floor(len(l
系统 2019-09-27 17:54:32 2056
最近编写的自动化脚本，数据部分使用到了从配置文件中取，即自定义config.ini，但是在读取配置文件的时候却报错了'gbk'codeccan'tdecodebyte0xb0inposition30。错误信息的意思是gbk'编解码无法解码字节0xb0。开始我以为是配置文件中出现了中文字符，可检查后发现并没有。在网上查了相关资料后，无果。于是请教了其他同事，经过十几分钟的检查和验证，原来我在创建congfi.ini文件时，默认保存的编码类型是UTF-8。于是
系统 2019-09-27 17:52:28 2056
本文实例讲述了python写日志文件操作类与应用。分享给大家供大家参考，具体如下：项目的开发过程中，日志文件是少不了的，通过写日志文件，可以知道程序运行的情况。特别当部署在生产环境中的时候，这个时候一般不能debug,当然在有些情况时可以remotedebug(远程debug)。那种情况另当别论。还是用通常的写日志的方法，比如在java中，经常可以看到log4j,sf4j,logback等三方组件来写日志。在python中如何实现呢，其实python本身也
系统 2019-09-27 17:52:05 2056
现在的职场竞争越来越激烈，不学上一两门新技能，保持自己知识更新，很容易被年轻后辈超越。有些人选择学一门外语，有些人选择学习职场上为人处事的能力。如果你的工作需要和数据打交道，相信我，Python一定能成为你升职加薪的敲门砖。为什么？因为高效。我们来看一份年薪24w-48w的高级数据分析师的招聘信息，以下4点能力是用人单位较为看重的：再仔细梳理，你会发现即便不是数据分析师，具备这4项能力都能在职场中为自己加分。试想一下，一场电商大促结束复盘，别人花大把时间梳
系统 2019-09-27 17:50:26 2056
前面简单提到了Python模拟登录的程序，但是没写清楚，这里再补上一个带注释的Python模拟登录的示例程序。简单说一下流程：先用cookielib获取cookie，再用获取到的cookie，进入需要登录的网站。#-*-coding:utf-8-*-#!/usr/bin/pythonimporturllib2importurllibimportcookielibimportreauth_url='http://www.nowamagic.net/'home
系统 2019-09-27 17:50:25 2056
执行效果如下：fromtkinterimport*importurllib.requestimportgzipimportjsonfromtkinterimportmessageboxroot=Tk()defmain():#输入窗口root.title('Python学习交流群：973783996')#窗口标题Label(root,text='请输入城市').grid(row=0,column=0)#设置标签并调整位置enter=Entry(root)#输
系统 2019-09-27 17:49:51 2056
python基础学习笔记（十二）2013-05-1621:47虫师阅读(...)评论(...)编辑收藏模块前面有简单介绍如何使用import从外部模块获取函数并且为自己的程序所用：>>>importmath>>>math.sin(0)#sin为正弦函数0.0模块是程序任何python程序都可以作为模块导入。假设写如下程序，并且将它保存为以C:\python\hello.py#hello.pyprint"hello,world!"下面通过python解释器调
系统 2019-09-27 17:48:50 2056
Python内置了多种类型的数据结构，常用的有：列表、元组、集合和字典。本文主要介绍列表和元组。列表(list)和元组(tuple)定义列表和元组，都是一个可以放置任意数据类型的有序集合。列表和元组的区别列表是动态的，长度大小不固定，可以随意增加、删减或者改变元素（mutable）。元组是静态的，长度大小固定，无法增加删减或改变（immutable）。如果要对已有的元组做任何“改变”，只能重新开辟一块内存，创建新的元组。#列表(list)list=[1,2
系统 2019-09-27 17:47:55 2056
摘要本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于实现通用模型的部署。通用主要体现在通过tensorboard图从已保存的模型中还原并查看模型详细结构，以及自定义模型的输入输出tensor。相关源码见链接引言本文为系列博客tensorflow模型部署系列的一部分，用于python语言实现通用模型的部署。通用主要体现在通过tensorboard图从已保存的模型中还原并查看模型详细结构，以及自定义模型的输入输出tensor。本文主要使用keras
系统 2019-09-27 17:47:35 2056
文章目录H5数据集的使用使用h5py的group分割GB级数据H5数据集的使用#创建withh5py.File("data_train.h5",'w')ashf:hf.create_dataset('train_input',data=shuffled_input)hf.create_dataset('train_label',data=shuffled_label)#打开withh5py.File("data_train.h5",'r')ashf:tra
系统 2019-09-27 17:46:09 2056
