完全转自https://blog.csdn.net/beijiu5854/article/details/77897767，但是经过自己的测试。转载自http://blog.csdn.net/u013894834/article/details/75305752Ubuntu16.04下完美切换Python版本（亲测）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
系统 2019-09-27 17:51:41 2194
Python的虚拟环境极大地方便了人们的生活。本指南先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法，然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。注意：本指南在macOSMojave系统上使用最新版本的Python3.7.x。1.为什么使用虚拟环境?虚拟环境为一系列潜在问题提供简单的解决方案，尤其是在以下几个方面：允许不同的项目使用不同版本的程序包，从而解决依赖性问题。例如，可以将ProjectAv2.7用于ProjectX，并将PackageAv1.3用于ProjectY
系统 2019-09-27 17:51:02 2194
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 2194
num1=-1whilenum1<1ornum1>500:print("请输入一个整数(1-500)：")num1=int(input())dividend=[3,5,7,9,11,13,15]fornum2individend:ifnum1%num2==0:print(f"{num1}被{num2}整除")else:print(f"{num1}不能被{num2}整除")请输入一个整数(1-500)：2900请输入一个整数(1-500)：-13请输入一个整
系统 2019-09-27 17:50:51 2194
在这个世界上，人们每天都在用Python完成着不同的工作。而文件操作，则是大家最常需要解决的任务之一。使用Python，你可以轻松为他人生成精美的报表，也可以用短短几行代码快速解析、整理上万份数据文件。当我们编写与文件相关的代码时，通常会关注这些事情：我的代码是不是足够快？我的代码有没有事半功倍的完成任务？在这篇文章中，我会与你分享与之相关的几个编程建议。我会向你推荐一个被低估的Python标准库模块、演示一个读取大文件的最佳方式、最后再分享我对函数设计的
系统 2019-09-27 17:50:22 2194
最简单的网页取源（不用模拟浏览器的情况）1importrequests2defgetHTML(url):3try:4r=requests.get(url,timeout=30)5r.raise_for_status()6r.encoding='utf-8'7returnr.text8except:9return""10url="http://baidu.com"11print(getHTML(url))
系统 2019-09-27 17:50:19 2194
字符串在Python中创建字符串对象非常容易。只要将所需的文本放入一对引号中，就完成了一个新字符串的创建（参见清单1）。如果稍加思考的话，您可能会感到有些困惑。毕竟，有两类可以使用的引号：单引号(')和双引号(")。幸运的是，Python再一次使这种问题迎刃而解。您可以使用任意一类引号来表示Python中的字符串，只要引号一致就行。如果字符串是以单引号开始，那么必须以单引号结束，反之亦然。如果不遵循这一规则，则会出现SyntaxError异常。清单1.在P
系统 2019-09-27 17:49:48 2194
importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#读入sklearn内置数据print(
系统 2019-09-27 17:49:24 2194
ProtocolBuffers（类似XML的一种数据描述语言）最新版本2.3里，protoc―py_out命令只生成原生的Python代码。尽管PB（ProtocolBuffers）可以为C++语言生成快速解析和序列化代码，但是这种方式对于Python不适用，并且手动生成的已包装的代码需要非常大的维护工作。在讨论组里，这是一个常见的功能要求，由于一个必备的客户端组件―AppEngine（根据团队介绍名称为AppEngine），生成原生的Python代码有更
系统 2019-09-27 17:49:21 2194
目录一、数据类型内置方法1.1数字类型内置方法1.1.1整形1.1.2浮点型1.2字符串类型内置方法1.3列表类型内置方法1.4元组类型内置方法1.5字典类型内置方法1.6集合类型内置方法二、数据类型分类三、深浅拷贝3.1拷贝3.2浅拷贝3.3深拷贝四、异常处理4.1语法错误4.2逻辑错误一、数据类型内置方法1.1数字类型内置方法1.1.1整形作用:定义年龄/身高/体重/id号定义方式:age=18age=int('18')方法:+-*/%//**多个值o
系统 2019-09-27 17:49:10 2194
