本文实例讲述了python中wxPython菜单的使用方法，分享给大家供大家参考。具体如下：先来看看下面这段代码:importwxAPP_EXIT=1#定义一个控件IDclassExample(wx.Frame):def__init__(self,parent,id,title):super(Example,self).__init__(parent,id,title)#调用你类的初始化self.InitUI()#调用自身的函数defInitUI(self
系统 2019-09-27 17:56:09 1850
在学习python的时候，三大“名器”对没有其他语言编程经验的人来说，应该算是一个小难点，本次博客就博主自己对装饰器、迭代器和生成器理解进行解释。为什么要使用装饰器什么是装饰器？“装饰”从字面意思来谁就是对特定的建筑物内按照一定的思路和风格进行美化的一种行为，所谓“器”就是工具，对于python来说装饰器就是能够在不修改原始的代码情况下给其添加新的功能，比如一款软件上线之后，我们需要在不修改源代码和不修改被调用的方式的情况下还能为期添加新的功能，在pyth
系统 2019-09-27 17:54:20 1850
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHu...前言在第一篇“初探argparse”的文章中，我们初步掌握了使用argparse的四部曲，对它有了一个基本的体感。但是它具体支持哪些类型的参数？这些参数该如何配置？本文将带你深入了解argparse的参数们。本系列文章默认使用Python3作为解释器进行讲解。若你仍在使用Python2，请注
系统 2019-09-27 17:53:22 1850
本文实例分析了python多线程用法。分享给大家供大家参考。具体如下：今天在学习尝试学习python多线程的时候，突然发现自己一直对super的用法不是很清楚，所以先总结一些遇到的问题。当我尝试编写下面的代码的时候：复制代码代码如下:classA():def__init__(self):print"A"classB(A):def__init__(self):super(B,self).__init__()#A.__init__(self)print"B"b
系统 2019-09-27 17:53:01 1850
目录一、线程定时器二、用法一、线程定时器线程定时器也是定时器，就是定时之后开启一条线程二、用法'''线程定时器,就是规定时间后开启一条线程'''deftask():print('线程执行了')time.sleep(2)print('线程结束了')t=Timer(4,task)#间隔时间,功能函数t.start()
系统 2019-09-27 17:49:44 1850
有些时候我们不得不在自己的代码里写上密码，为了安全起见，我们可以为自己的密码加密先上段代码，这个代码是转自网上root@ProFtp:/usr/lib/python2.7#morejastmencrypt.py"""jastmeencryptpassword"""defencrypt(key,s):b=bytearray(str(s).encode("gbk"))n=len(b)#求出b的字节数c=bytearray(n*2)j=0foriinrange(
系统 2019-09-27 17:38:35 1850
在python2中字符串分为unicode和str类型StrToUnicode使用decode(),解码UnicodeToStr使用encode(),编码返回数据给前端时需要先将unicode转换为str类型,事实上,python2中的str就是一串字节(byte),而网络通信时,传输的就是字节.如果前端需要接收json数据,需要使用json.dumps()将数据转换为json格式进行返回,当数据是嵌套类型的数据,内层的数据可能无法直接转换为str类型的数
系统 2019-09-27 17:57:03 1849
本文实例讲述了PythonDjango框架实现应用添加logging日志。分享给大家供大家参考，具体如下：DjangousesPython'sbuiltinloggingmoduletoperformsystemlogging.Django使用python的内建日志模块来记录系统日志，但是要想在django应用中开启此功能使我们的部分操作能够被记录到日志文件，那么就需要进行一定的配置并且根据具体的log类型来进行调用step1：配置setting.py以下
系统 2019-09-27 17:54:44 1849
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1849
本文实例讲述了python+numpy实现的基本矩阵操作。分享给大家供大家参考，具体如下：#!usr/bin/envpython#coding:utf-8#学习numpy中矩阵的代码笔记#2018年05月29日15:43:40#参考网站：http://cs231n.github.io/python-numpy-tutorial/importnumpyasnp#==================矩阵的创建，增删查改，索引，运算===============
系统 2019-09-27 17:49:00 1849
