本文实例讲述了Python闭包和装饰器用法。分享给大家供大家参考，具体如下：Python的装饰器的英文名叫Decorator，作用是完成对一些模块的修饰。所谓修饰工作就是想给现有的模块加上一些小装饰（一些小功能，这些小功能可能好多模块都会用到），但又不让这个小装饰（小功能）侵入到原有的模块中的代码里去。闭包1.函数引用#coding=utf-8deftest1():print('Thisistest1!')#调用函数test1()#引用函数ret=test
系统 2019-09-27 17:52:24 2169
一、安装MySQL-python复制代码代码如下:#yuminstall-yMySQL-python二、打开数据库连接复制代码代码如下:#!/usr/bin/pythonimportMySQLdbconn=MySQLdb.connect(user='root',passwd='admin',host='127.0.0.1')conn.select_db('test')cur=conn.cursor()三、操作数据库复制代码代码如下:definsertdb(
系统 2019-09-27 17:52:20 2169
Python装饰器是一个消除冗余的强大工具。随着将功能模块化为大小合适的方法，即使是最复杂的工作流，装饰器也能使它变成简洁的功能。例如让我们看看Djangoweb框架，该框架处理请求的方法接收一个方法对象，返回一个响应对象：defhandle_request(request):returnHttpResponse("Hello,World")我最近遇到一个案例，需要编写几个满足下述条件的api方法：返回json响应如果是GET请求，那么返回错误码做为一个注
系统 2019-09-27 17:52:01 2169
本文实例为大家分享了python静态服务器的具体代码，供大家参考，具体内容如下#coding:utf-8importsocketimportmultiprocessingimportreHTML_ROOT_DIR="./html"classHTTPServer(object):#初始化def__init__(self):self.serversocket=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)sel
系统 2019-09-27 17:51:33 2169
Python重试模块retrying工作中经常碰到的问题就是，某个方法出现了异常，重试几次。循环重复一个方法是很常见的。比如爬虫中的获取代理，对获取失败的情况进行重试。刚开始搜的几个博客讲的有点问题，建议看官方文档，还有自己动手实验。参考：https://segmentfault.com/a/1190000004085023https://pypi.org/project/retrying/最初的版本importrequestsclassProxyUtil
系统 2019-09-27 17:49:24 2169
#同时修改好几个word文档，转换特定的内容importreimportdocxdoc1=docx.Document('example.docx')spam=['后勤','技术','行政']forjinspam:doc2=docx.Document()foriinrange(0,len(doc1.paragraphs)):c=re.sub('销售',j,doc1.paragraphs[i].text)#第一个参数表示匹配的项，第二个参数表示要替换成的内容，
系统 2019-09-27 17:49:15 2169
1.返回列表和标量(Scalar)前面我们注意到Query对象可以返回可迭代的值(iteratorvalue)，然后我们可以通过forin来查询。不过Query对象的all()、one()以及first()方法将返回非迭代值(non-iteratorvalue)，比如说all()返回的是一个列表：>>>query=session.query(User).\>>>filter(User.name.like('%ed')).order_by(User.id)>
系统 2019-09-27 17:48:41 2169
Python迭代器与生成器实例详解一、如何实现可迭代对象和迭代器对象1.由可迭代对象得到迭代器对象例如l就是可迭代对象，iter(l)是迭代器对象In[1]:l=[1,2,3,4]In[2]:l.__iter__Out[2]:In[3]:t=iter(l)In[4]:t.next()Out[4]:1In[5]:t.next()Out[5]:2In[6]:t.next()Out[6]:3In[7]:t.next()Out[7]:4In[8]:t.next()
系统 2019-09-27 17:48:18 2169
推荐系统中经常需要处理类似user_id,item_id,rating这样的数据，其实就是数学里面的稀疏矩阵，scipy中提供了sparse模块来解决这个问题，但scipy.sparse有很多问题不太合用：1、不能很好的同时支持data[i,...]、data[...,j]、data[i,j]快速切片；2、由于数据保存在内存中，不能很好的支持海量数据处理。要支持data[i,...]、data[...,j]的快速切片，需要i或者j的数据集中存储；同时，为了
系统 2019-09-27 17:48:09 2169
面向对象编程时，都会遇到一个概念，类，python也有这个概念，下面我们通过代码来深入了解下。创建和使用类classDog():def__init__(self,name,age):self.name=nameself.age=agedefsit(self):print(self.name.title()+"isnowsitting.")defroll_over(self):print(self.name.title()+"rolledover!")my_
系统 2019-09-27 17:48:08 2169
接触Python也有一段时间了，Python相关的框架和模块也接触了不少，希望把自己接触到的自己觉得比较好的设计和实现分享给大家，于是取了一个“CharmingPython”的小标，算是给自己开了一个头吧，希望大家多多批评指正。:)fromflaskimportrequestFlask是一个人气非常高的PythonWeb框架，笔者也拿它写过一些大大小小的项目，Flask有一个特性我非常的喜欢，就是无论在什么地方，如果你想要获取当前的request对象，只要
系统 2019-09-27 17:47:44 2169
问题定义一个int型的一维数组，包含40个元素，用来存储每个学员的成绩，循环产生40个0~100之间的随机整数，(1)将它们存储到一维数组中，然后统计成绩低于平均分的学员的人数，并输出出来。(2)将这40个成绩按照从高到低的顺序输出出来。解决（python）#!/usr/binpython#coding:utf-8from__future__importdivision#实现精确的除法，例如4/3=1.333333importrandomdefmake_s
系统 2019-09-27 17:47:43 2169
本文实例讲述了Python操作Mongodb数据库的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：一导入pymongofrompymongoimportMongoClient二连接服务器端口号27017连接MongoDB连接MongoDB我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient，一般来说传入MongoDB的IP及端口即可，第一个参数为地址host，第二个参数为端口port，端口如果不传默认是27017。conn=MongoClient("local
系统 2019-09-27 17:47:42 2169
要爬取的网站不需要登陆，没有反爬机制，操作很简单首先安装需要的程序包pipinstallrequestspipinstallbeautifulsoup4pipinstallxlwt具体的实现类GetInfo.py#信息实体类classproduct_info(object):serios=''#存放商品系列productActualPrice=''#存放商品成交价productOldPrice=''#存放商品面价detailString=''#存放商品详情
系统 2019-09-27 17:47:27 2169
前一章介绍了python中的集中基本数据类型，本章着重记录python中str字符串类型数据的应用。str字符串主要由两种方法，一种是方法，一种是魔术方法。由于内容实在过于多，本章只介绍其中的方法。我会按照pycharm给的内置方法顺序（即字母排列顺序）全部依次介绍各种方法的使用。print(dir(str))"""'__add__','__class__','__contains__','__delattr__','__dir__','__doc__',
系统 2019-09-27 17:46:53 2169
