python中with可以明顯改進代碼友好度，比如：復制代碼代碼如下:withopen('a.txt')asf:printf.readlines()為了我們自己的類也可以使用with，只要給這個類增加兩個函數__enter__,__exit__即可：復制代碼代碼如下:>>>classA:def__enter__(self):print'inenter'def__exit__(self,e_t,e_v,t_b):print'inexit'>>>withA()
系統 2019-09-27 17:49:50 1690
本文實例講述了python3.6生成器yield用法。分享給大家供大家參考，具體如下：今天看源碼的時候看到了一個比較有意思的函數：yield功能與return類似，都是返回定義的函數的一個結果，不同的是return返回后這次調用函數就結束了，除了返回值，其余臨時變量都會被清除。而yield會停止在當前步，并保留其余變量的值，等下次調用該函數時，從yield的下一步繼續往下運行。yield的好處是如果函數需要很大的內存，比方說需要計算并返回一個很大的數列，如
系統 2019-09-27 17:49:49 1690
1.字符串處理將字符串中的數字替換成其兩倍的值，例如：修改前："AS7G123m(d)F77k"修改后："AS14G246m(d)F154k"個人思路：先用正則表達式將其中的數字匹配出來進行乘2操作，然后將字符串根據其中的數字進行切割，得到一個字符列表，最終將乘以2后的數字和原有的字符進行拼接得到最后的結果。（我腦子比較笨，想不到別的，如果您有更好更簡便的方法，希望可以分享一下！）importretext="AS7G123m(d)F77k"nums=re.
系統 2019-09-27 17:49:46 1690
https://www.runoob.com/python3/python3-file-methods.htmlfile()函數用于創建一個file對象，它有一個別名叫open()1.文件打開open()函數open(file,mode=‘r’,buffering=-1,encoding=None,errors=None,newline=None,closefd=True,opener=None)file:必需，文件路徑（相對或者絕對路徑）。寫入模式下，若
系統 2019-09-27 17:49:45 1690
一般來說，選擇用于應用程序的GUI工具箱會是一件棘手的事。使用Python（許多語言也一樣）的程序員可以選擇的GUI工具箱種類繁多，而每個工具箱都有各自的優缺點。有些速度比其它工具箱快，有些比較小；有些易于安裝，有些更適合于跨平臺使用（對于這一點，還要指出，有些支持您需要滿足的特定特性）。當然，各種庫都相應具有各種許可證。對于Python程序員而言，缺省的GUI選擇是Tk（通過Tkinter綁定）―其原因顯而易見。Tkinter和閑置的IDE是由Pytho
系統 2019-09-27 17:49:34 1690
獲取DataFrame雖然是一個比較簡單的操作，但是有時候到手邊就是寫不出來，所以在這里總結記錄一下：1.鏈表推倒式data=pd.read_csv('data/ReceiptcodeJanuaryminutetradingvolume.csv')print([columnforcolumnindata])#打印結果['COUNT','SUCC','FAIL','WAITPAY','SUCCRatio','time']2.通過columns字段獲取，返回一
系統 2019-09-27 17:49:32 1690
前言傳統Web開發方式常常需要編寫繁瑣乏味的重復性代碼，不僅頁面表現與邏輯實現的代碼混雜在一起，而且代碼編寫效率不高。對于開發者來說，選擇一個功能強大并且操作簡潔的開發框架來輔助完成繁雜的編碼工作，將會對開發效率的提升起到很大幫助。幸運的是，這樣的開發框架并不少見，需要做的僅是從中選出恰恰為開發者量身打造的那款Web框架。自從基于MVC分層結構的Web設計理念普及以來，選擇適合的開發框架無疑是項目成功的關鍵性因素。無論是Struts、Spring或是其他W
系統 2019-09-27 17:49:32 1690
本文章面向有一定基礎的python學習者，使用Pygame包開發一款簡單的游戲首先打開命令行，使用PyPI下載Pygame包（輸入命令pipinstallpygame）打開python編輯器（vs，IDLE，或其他），再引入包定義一些需要用到的數據先使用pygame包創建一個游戲窗口，然后使用循環將窗口展示出來，運行會出現下圖現在定義一個可操控的小球類Player，draw()方法可以使它展示在屏幕上，update()方法讓小球跟隨鼠標移動類似的，定義不可
系統 2019-09-27 17:49:28 1690
理解一個算法最快，最深刻的做法，我覺著可能是自己手動實現，雖然項目中不用自己實現，有已經封裝好的算法庫，供我們調用，我覺著還是有必要自己親自實踐一下。這里首先說明一下，python這種動態語言，對不熟悉的人可能看著比較別扭，不像java那樣參數類型是固定的，所以看著會有些蛋疼。這里環境用的是python2.7。classMessage:#commandMSG_ACCEPTOR_AGREE=0#追隨者約定MSG_ACCEPTOR_ACCEPT=1#追隨者接受
系統 2019-09-27 17:49:27 1690
importpandasaspdfromsklearnimportdatasetsimportmatplotlib.pyplotaspltimportmatplotlib.cmfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.neighborsimportKNeighborsClassifierdig=datasets.load_digits()#讀入sklearn內置數據print(
系統 2019-09-27 17:49:24 1690
