前言：前面我们介绍了简单的介绍了函数和函数的参数，今天我们来说一下Python中函数的返回值。函数的返回值：函数运算的结果，需要进一步的操作时，给一个返回值return用来返回函数的结果，如果没有返回值，默认为None,python中可以间接返回多个值，也可以返回一个元组，程序在运行的时候，一旦遇到return，函数执行结束，后面的代码不会执行。defmypow(x,y=2):res=x**yprint(res)returnresprint('python
系统 2019-09-27 17:45:42 1840
Template无疑是一个好东西，可以将字符串的格式固定下来，重复利用。同时Template也可以让开发人员可以分别考虑字符串的格式和其内容了，无形中减轻了开发人员的压力。Template属于string中的一个类，所以要使用的话可以用以下方式调用fromstringimportTemplateTemplate有个特殊标示符$,它具有以下的规则：它的主要实现方式为$xxx,其中xxx是满足python命名规则的字符串，即不能以数字开头，不能为关键字等如果$
系统 2019-09-27 17:45:29 1840
为了减少模板加载调用过程及模板本身的冗余代码，Django提供了一种使用方便且功能强大的API，用于从磁盘中加载模板，要使用此模板加载API，首先你必须将模板的保存位置告诉框架。设置的保存文件就是settings.py。如果你是一步步跟随我们学习过来的，马上打开你的settings.py配置文件，找到TEMPLATE_DIRS这项设置吧。它的默认设置是一个空元组（tuple），加上一些自动生成的注释。TEMPLATE_DIRS=(#Putstringshe
系统 2019-09-27 17:37:53 1840
得到指定地址上的一个字节或字#defineMEM_B(x)(*((byte*)(x)))#defineMEM_W(x)(*((word*)(x)))求最大值和最小值#defineMAX(x,y)(((x)>(y))?(x):(y))#defineMIN(x,y)(((x)<(y))?(x):(y))得到一个field在结构体(struct)中的偏移量#defineFPOS(type,field)((dword)&((type*)0)->field)得到一个
系统 2019-08-29 22:56:35 1840
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 1840
C++类函数封装给python调用，大致分为三个部分，第一部分是把我们的C++类函数等封装成一个dll,即动态库。第二部分是生成一个绑定代码，就是用shiboken2根据我们需要封装暴露的文件，生成pythonC++代码。然后第三部分，就是根据第一和第二部分生成的库和代码，进一步封装成py库。然后python文件直接可以调用该库。具体代码如下，源码用的是python的官方源码。主要讲解每个部分的使用。源码：------------------icecrea
系统 2019-09-27 17:55:19 1839
xml即可扩展标记语言，它可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。从结构上，很像HTML超文本标记语言。但他们被设计的目的是不同的，超文本标记语言被设计用来显示数据，其焦点是数据的外观。它被设计用来传输和存储数据，其焦点是数据的内容。那么Python是如何处理XML语言文件的呢?下面一起来看看Python常用内置模块之xml模块吧。本文主要学习的ElementTree是python的XML处理模块，它提供了一个轻量级
系统 2019-09-27 17:54:56 1839
PIL提供了通用的图像处理功能，以及大量的基本图像操作，如图像缩放、裁剪、旋转、颜色转换等。Matplotlib提供了强大的绘图功能，其下的pylab/pyplot接口包含很多方便用户创建图像的函数。为了观察和进一步处理图像数据，首先需要加载图像文件，并且为了查看图像数据，我们需要将其绘制出来。fromPILimportImageimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#加载图像img=Image.open("
系统 2019-09-27 17:50:40 1839
原始数据原始数据大致是这样子的：每条数据中的四个数据分别是当前节点名称，节点描述（指代一些需要的节点属性),源节点（即最顶层节点），父节点（当前节点上一层节点）。datas=[["root","根节点","root",None],["node1","一级节点1","root","root"],["node2","一级节点2","root","root"],["node11","二级节点11","root","node1"],["node12","二级节点1
系统 2019-09-27 17:49:50 1839
命令行方式运行Python脚本在这个章节中，我们将写一些简单的数据库管理脚本。在此之前让我们来复习一下如何通过命令行方式执行Python脚本.如果Linux或者OSX的操作系统，需要有执行脚本的权限。例如：chmoda+xscript.py该脚本有个指向使用解释器的命令行。再脚本赋予执行权限后就可以通过命令行执行，就像这样：likethis:./script.py然而，在Windows系统上这样做是不行的，你必须提供Python解释器作为必选参数，如：复制
系统 2019-09-27 17:45:52 1839
