Python语言与Perl，C和Java等语言有许多相似之处，也有一定的差异性，以下是Python语言获取文件后缀名和文件名的方法：#Python获取文件后缀名的方法importos.pathdeffile_extension(path):returnos.path.splitext(path)[1]printfile_extension('/py/a.py')输出：.py#Python获取目录和文件名importos.pathdeffile_extens
系统 2019-09-27 17:52:22 1883
前言知识在于细节，整理很重要。在python中，有3类方法：1）静态方法(staticmethod)2）类方法（classmethod）3)实例方法其中静态方法和类方法是不需要进行实例就可以直接调用，语法格式：类名.方法名具体举个例子说明deffunc(x):print("hello,我是常用方法")classFun:deffunc1(self,x):print("hello,我是类中方法",x,self)@classmethoddeffunc2(cls,
系统 2019-09-27 17:51:55 1883
Python实现Mysql数据统计的实例代码如下所示：importpymysqlimportxlwtexcel=xlwt.Workbook(encoding='utf-8')sheet=excel.add_sheet('Mysql数据库')sheet.write(0,0,'库名')sheet.write(0,1,'表名')sheet.write(0,2,'数据条数')db=pymysql.connect('192.168.1.74','root','123
系统 2019-09-27 17:51:52 1883
原文链接：https://blog.csdn.net/hpuhjl/article/details/80680188ubuntuopencv-python安装2018年06月13日15:48:55hpuhjl阅读数1976版权声明：本文为博主原创文章，遵循CC4.0BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。本文链接：https://blog.csdn.net/u012678352/article/details/80680188pip安装：主程序
系统 2019-09-27 17:50:46 1883
python自动化批量生成前端的HTML可以大大减轻工作量下面演示两种生成HTML的方法方法一：使用webbrowser#coding:utf-8importwebbrowser#命名生成的htmlGEN_HTML="test.html"#打开文件，准备写入f=open(GEN_HTML,'w')#准备相关变量str1='mynameis:'str2='--MichaelAn--'#写入HTML界面中message="""%s%s"""%(str1,str
系统 2019-09-27 17:49:58 1883
文件基本语法file=open(‘文件名’,mode)编码encoding=‘utf8’读模式存在返回True，否则抛出异常FileNotFoundError写模式存在返回True，否则新建文件mode读r写w追加a二进制b读写+操作读取所有内容read()读取一行readline()读取所有行列表readlines()关闭文件close()自动关闭withopen(目标文件)asf:存取Python对象pickle写对象dump(对象，目标文件)读对象l
系统 2019-09-27 17:49:39 1883
一般来说，选择用于应用程序的GUI工具箱会是一件棘手的事。使用Python（许多语言也一样）的程序员可以选择的GUI工具箱种类繁多，而每个工具箱都有各自的优缺点。有些速度比其它工具箱快，有些比较小；有些易于安装，有些更适合于跨平台使用（对于这一点，还要指出，有些支持您需要满足的特定特性）。当然，各种库都相应具有各种许可证。对于Python程序员而言，缺省的GUI选择是Tk（通过Tkinter绑定）―其原因显而易见。Tkinter和闲置的IDE是由Pytho
系统 2019-09-27 17:49:34 1883
原文链接：https://my.oschina.net/xiaocon/blog/199423Python当中的继承有点类似于JAVA。感觉特别像～可能学过JAVA以后对这个比较好理解吧。不过Python更加清晰一点，比起Perl面对对象，PYTHON看起来舒服，并且让人感觉一看就懂～下面这个实例是简明教程里面的，我初步理解了一下，一会再自己写个练习，熟练下。。。#!/usr/bin/python#coding=gbk#创建父类，该类会被下面的子类所继承c
系统 2019-09-27 17:49:21 1883
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 1883
创建Deque序列:fromcollectionsimportdequed=deque()Deque提供了类似list的操作方法:d=deque()d.append('1')d.append('2')d.append('3')len(d)d[0]d[-1]输出结果:3'1''3'两端都使用pop:d=deque('12345')len(d)d.popleft()d.pop()d输出结果:5'1''5'deque(['2','3','4'])我们还可以限制d
系统 2019-09-27 17:47:59 1883
