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Python

實例詳解Python裝飾器與閉包

閉包是Python裝飾器的基礎。要理解閉包,先要了解Python中的變量作用域規則。變量作用域規則首先,在函數中是能訪問全局變量的:>>>a='globalvar'>>>deffoo():print(a)>>>foo()globalvar然后,在一個嵌套函數中,內層函數能夠訪問在外層函數中定義的局部變量:>>>deffoo():a='freevar'defbar():print(a)returnbar>>>foo()()freevar閉包上面的嵌套函數就是

系統 2019-09-27 17:54:39 1703

Python

深入理解python對象及屬性

類屬性和實例屬性首先來看看類屬性和類實例的屬性在python中如何存儲,通過__dir__方法來查看對象的屬性>>>classTest(object):pass>>>test=Test()#查看類屬性>>>dir(Test)['__class__','__delattr__','__dict__','__doc__','__format__','__getattribute__','__hash__','__init__','__module__','__

系統 2019-09-27 17:54:39 1703

Python

python 中random模塊的常用方法總結

python中random的常用方法總結一、random常用模塊1.random.random()隨機生成一個小數print(random.random())#輸出0.60605621179967842.random.randint(m,n)隨機生成一個m到n的整數(包括n)print(random.randint(1,5))#輸出53.random.randrange(m,n)隨機生成m到n中的一個數,包括m但是不包括nprint(random.rand

系統 2019-09-27 17:54:35 1703

Python

Python裝飾器decorator用法實例

本文實例講述了Python裝飾器decorator用法。分享給大家供大家參考。具體分析如下:1.閉包(closure)閉包是Python所支持的一種特性,它讓在非globalscope定義的函數可以引用其外圍空間中的變量,這些外圍空間中被引用的變量叫做這個函數的環境變量。環境變量和這個非全局函數一起構成了閉包。復制代碼代碼如下:defouter(x):y=[1,2,3]definner():printxprintyreturninnerx=5#這個x沒有被

系統 2019-09-27 17:54:34 1703

Python

高效測試用例組織算法pairwise之Python實現方法

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 1703

Python

老生常談Python之裝飾器、迭代器和生成器

在學習python的時候,三大“名器”對沒有其他語言編程經驗的人來說,應該算是一個小難點,本次博客就博主自己對裝飾器、迭代器和生成器理解進行解釋。為什么要使用裝飾器什么是裝飾器?“裝飾”從字面意思來誰就是對特定的建筑物內按照一定的思路和風格進行美化的一種行為,所謂“器”就是工具,對于python來說裝飾器就是能夠在不修改原始的代碼情況下給其添加新的功能,比如一款軟件上線之后,我們需要在不修改源代碼和不修改被調用的方式的情況下還能為期添加新的功能,在pyth

系統 2019-09-27 17:54:20 1703

Python

Python圖像處理之圖片文字識別功能(OCR)

OCR與Tesseract介紹將圖片翻譯成文字一般被稱為光學文字識別(OpticalCharacterRecognition,OCR)。可以實現OCR的底層庫并不多,目前很多庫都是使用共同的幾個底層OCR庫,或者是在上面進行定制。Tesseract是一個OCR庫,目前由Google贊助(Google也是一家以OCR和機器學習技術聞名于世的公司)。Tesseract是目前公認最優秀、最精確的開源OCR系統。除了極高的精確度,Tesseract也具有很高的靈活

系統 2019-09-27 17:53:50 1703

Python

基于python 字符編碼的理解

一、字符編碼簡史:美國:1963年ASCII(包含127個字符占1個字節)中國:1980年GB2312(收錄7445個漢字,包括6763個漢字和682個其它符號)1993年GB13000(收錄20902個漢字)1995年GBK1.0(收錄21003個漢字)2000年GB18030(收錄70244個漢字)世界:1991年unicode(‘萬國碼'也就統一編碼,通常占2字節,復雜的漢字占4字節)UTF-8(可變長的字符編碼)二、python中的編碼解碼應用Py

系統 2019-09-27 17:53:49 1703

Python

python2和python3實現在圖片上加漢字

文章目錄Python2在圖片上加漢字代碼實現Python3在圖片上加漢字代碼實現遇到的問題python2和python3實現在圖片上加漢字,最主要的區別還是內部編碼方式不一樣導致的,在代碼上表現為些許的差別。理解了內部編碼原理也就不會遇到這些問題了,以下代碼是在WIN10系統上時測好用的。Python2在圖片上加漢字代碼實現#-*-coding:cp936-*-importcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,Image

系統 2019-09-27 17:53:47 1703

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