面向對象基礎面向對象編程：把一組數據結構和處理它們的方法組成對象（object），把相同行為的對象歸納為類（class），通過類的封裝（encapsulation）隱藏內部細節，通過繼承（inheritance）實現類的特化（specialization）和泛化（generalization），通過多態（polymorphism）實現基于對象類型的動態分派。簡單地說，類是對象的藍圖和模板，對象是類的實例。python中可以使用class關鍵字定義類，在類中
系統 2019-09-27 17:56:01 1764
鄰近算法（k-NearestNeighbor)是機器學習中的一種分類（classification）算法，也是機器學習中最簡單的算法之一了。雖然很簡單，但在解決特定問題時卻能發揮很好的效果。因此，學習kNN算法是機器學習入門的一個很好的途徑。kNN算法的思想非常的樸素，它選取k個離測試點最近的樣本點，輸出在這k個樣本點中數量最多的標簽（label）。我們假設每一個樣本有m個特征值（property），則一個樣本的可以用一個m維向量表示:X=（x1，x2，.
系統 2019-09-27 17:54:43 1764
開篇：測試過程中，對于多參數參數多值的情況進行測試用例組織，之前一直使用【正交分析法】進行用例組織，說白了就是把每個參數的所有值分別和其他參數的值做一個全量組合，用Python腳本實現，就是itertools模塊中product方法（又稱笛卡爾積法）。正交分析法的優點是測試用例覆蓋率100%，缺點測試用例數量龐大，執行用例消耗的人工巨大。Pairwise（結對）算法源于對傳統的正交分析方法優化后得到的產物，它的理論來自于數學統計。毫不避諱的說，本人看不懂數
系統 2019-09-27 17:54:21 1764
由于之前對于爬取下來的數據都是存入MongoDB中，想起來還沒有嘗試存入MySQL，于是將一篇簡單的文章爬取下來，存入MySQL試試這里用到的python模塊是pymysql，因為MySQLdb之前已經停止維護首先在cmd中連接MySQL并且創建一個數據庫json在圖形化界面workbench中可以看到接下來就要在pycharm中寫代碼了，在pycharm中導入pymysql后即可#建立python與MySQL之間的連接mysql=pymysql.conn
系統 2019-09-27 17:53:26 1764
#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:Apache日志分析腳本#Purpose:此腳本只用來分析Apache的訪問日志#Version:2.0#Author:LEO#Created:2013-4-26#Modified:2013-5-4#Copyright:(c)LEO2013#---------------
系統 2019-09-27 17:52:04 1764
在Python3.5（含）以前，字典是不能保證順序的，鍵值對A先插入字典，鍵值對B后插入字典，但是當你打印字典的Keys列表時，你會發現B可能在A的前面。但是從Python3.6開始，字典是變成有順序的了。你先插入鍵值對A，后插入鍵值對B，那么當你打印Keys列表的時候，你就會發現B在A的后面。不僅如此，從Python3.6開始，下面的三種遍歷操作，效率要高于Python3.5之前：forkeyin字典forvaluein字典.values()forkey
系統 2019-09-27 17:52:03 1764
Python項目中很多時候會需要將時間在Datetime格式和TimeStamp格式之間轉化，又或者你需要將UTC時間轉化為本地時間，本文總結了這幾個時間之間轉化的函數，供大家參考。一、Datetime轉化為TimeStampdefdatetime2timestamp(dt,convert_to_utc=False):'''ConvertsadatetimeobjecttoUNIXtimestampinmilliseconds.'''ifisinstanc
系統 2019-09-27 17:50:37 1764
PySnooper在GitHub上自嘲是一個“乞丐版”調試工具（poorman'sdebugger）。一般情況下，在編寫Python代碼時，如果想弄清楚為什么Python代碼沒有按照預期執行、哪些代碼在運行哪些沒在運行、局部變量又是什么，我們會使用包含斷點和觀察模式等功能的調試器，或者直接使用print語句打印出來。但上面的方法都比較麻煩，例如使用調試器需要進行繁瑣的設置，使用print打印也要很仔細。與它們相比，使用PySnooper只需為要調試的函數添
系統 2019-09-27 17:50:04 1764
目錄一、線程定時器二、用法一、線程定時器線程定時器也是定時器，就是定時之后開啟一條線程二、用法'''線程定時器,就是規定時間后開啟一條線程'''deftask():print('線程執行了')time.sleep(2)print('線程結束了')t=Timer(4,task)#間隔時間,功能函數t.start()
系統 2019-09-27 17:49:44 1764
讀取、寫入和Python編寫程序的最后一個基本步驟就是從文件讀取數據和把數據寫入文件。閱讀完這篇文章之后，可以在自己的to-do列表中加上檢驗這個技能學習效果的任務。簡單輸出貫穿整個系列，一直用print語句寫入（輸出）數據，它默認把表達式作為string寫到屏幕上（或控制臺窗口上）。清單1演示了這一點。清單1重復了第一個Python程序“Hello,World!”，但是做了一些小的調整。清單1.簡單輸出>>>print"HelloWorld!"Hello
系統 2019-09-27 17:49:42 1764
在多數的現代語音識別系統中，人們都會用到頻域特征。梅爾頻率倒譜系數（MFCC）,首先計算信號的功率譜，然后用濾波器和離散余弦變換的變換來提取特征。本文重點介紹如何提取MFCC特征。首先創建有一個Python文件，并導入庫文件：fromscipy.ioimportwavfilefrompython_speech_featuresimportmfcc,logfbankimportmatplotlib.pylabasplt1、首先創建有一個Python文件，并導
系統 2019-09-27 17:49:41 1764
通常，大多數應用程序通過保持HTML簡單來解決大多數瀏覽器問題?D或者說，根據最低共同特性來編寫。然而，即便如此，也仍然存在字體和布局的問題，發行新瀏覽器和升級現有瀏覽器時，也免不了測試應用程序的痛苦。替代方案?D只支持一種瀏覽器?D通常不是一種用戶友好的解決方案。明顯的解決方案是在應用程序中嵌入自己的表現HTML的窗口構件。當然，從頭開始編寫這樣的窗口構件工作量很大，因此，求助于預先封裝的解決方案好象是合理的。商界有許多選擇及幾個開放源碼軟件包。本文將向
系統 2019-09-27 17:49:37 1764
問題1：需要得到一個類似{“demo”:{“key”:”value”}}這樣格式的字典dic。dic=dict()dic_temp=dict()dic_temp={"key":"value"}dic["demo"]=dic_temp問題2：創建一個多值映射字典.。d={}forkey,valueinpairs:ifkeynotind:d[key]=[]d[key].append(value)問題3：需要得到一個類似[{“id”:1,“text”:“Root
系統 2019-09-27 17:48:04 1764
原始數據原始數據大致是這樣子的：每條數據中的四個數據分別是當前節點名稱，節點描述（指代一些需要的節點屬性),源節點（即最頂層節點），父節點（當前節點上一層節點）。datas=[["root","根節點","root",None],["node1","一級節點1","root","root"],["node2","一級節點2","root","root"],["node11","二級節點11","root","node1"],["node12","二級節點1
系統 2019-09-27 17:47:39 1764
用python和numpy處理數據次數比較多,寫了幾個小函數,可以方便地讀寫數據:#-*-coding:utf-8-*-#----------------------------------------------------------------------#FileName:gettxtdata.py#功能:讀取字符串和文件中的數值數據(浮點數)#主要提供類似matlab中的dlmread和dlmwrite函數#同時提供loadtxtdata和sav
系統 2019-09-27 17:47:34 1764
