用python和numpy處理數(shù)據(jù)次數(shù)比較多,寫了幾個小函數(shù),可以方便地讀寫數(shù)據(jù):#-*-coding:utf-8-*-#----------------------------------------------------------------------#FileName:gettxtdata.py#功能:讀取字符串和文件中的數(shù)值數(shù)據(jù)(浮點數(shù))#主要提供類似matlab中的dlmread和dlmwrite函數(shù)#同時提供loadtxtdata和sav
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:34 1769
本文實例講述了python使用zip同時迭代多個序列。分享給大家供大家參考，具體如下：zip可以平行地遍歷多個迭代器python3中zip相當于生成器，遍歷過程中產(chǎn)生元祖，python2會把元祖生成好，一次性返回整份列表zip(x,y,z)會生成一個可返回元組(x,y,z)的迭代器>>>x=[1,2,3,4,5]>>>y=['a','b','c','d','e']>>>z=['a1','b2','c3','d4','e5']>>>foriinzip(x,y
系統(tǒng) 2019-09-27 17:47:13 1769
在任何編程語言中,函數(shù)的應用主要出于以下兩種情況:1.代碼塊重復，這時候必須考慮用到函數(shù)，降低程序的冗余度2.代碼塊復雜，這時候可以考慮用到函數(shù)，增強程序的可讀性當流程足夠繁雜時，就要考慮函數(shù)，及如何將函數(shù)組合在一起。在Python中做函數(shù)設計，主要考慮到函數(shù)大小、聚合性、耦合性三個方面，這三者應該歸結于規(guī)劃與設計的范疇。高內聚、低耦合則是任何語言函數(shù)設計的總體原則。1.如何將任務分解成更有針對性的函數(shù)從而導致了聚合性2.如何設計函數(shù)間的通信則又涉及到耦合
系統(tǒng) 2019-09-27 17:45:56 1769
網(wǎng)絡通用urllib-網(wǎng)絡庫(stdlib)。requests-網(wǎng)絡庫。grab?C網(wǎng)絡庫（基于pycurl）。pycurl?C網(wǎng)絡庫（綁定libcurl）。urllib3?CPythonHTTP庫，安全連接池、支持文件post、可用性高。httplib2?C網(wǎng)絡庫。RoboBrowser?C一個簡單的、極具Python風格的Python庫，無需獨立的瀏覽器即可瀏覽網(wǎng)頁。MechanicalSoup-一個與網(wǎng)站自動交互Python庫。mechanize-有
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:25 1769
代碼描述：基于Python的凈值數(shù)據(jù)接口調用代碼實例關聯(lián)數(shù)據(jù)：凈值數(shù)據(jù)接口地址：https://www.juhe.cn/docs/api/id/25#!/usr/bin/python#-*-coding:utf-8-*-importjson,urllibfromurllibimporturlencode#----------------------------------#凈值數(shù)據(jù)調用示例代碼－聚合數(shù)據(jù)#在線接口文檔：http://www.juhe.cn/
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:25 1769
數(shù)在Python中，對數(shù)的規(guī)定比較簡單，基本在小學數(shù)學水平即可理解。那么，做為零基礎學習這，也就從計算小學數(shù)學題目開始吧。因為從這里開始，數(shù)學的基礎知識列位肯定過關了。>>>33>>>33333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333L>>>3.2222223.222222上面顯示的是在交互模式下，如果輸入3，就顯示了3，這樣的數(shù)稱為整數(shù)，這個稱呼
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:22 1769
面向對象的編程語言在寫大型程序的的時候，往往比面向過程的語言用起來更方便，安全。其中原因之一在于：類機制。類，對眾多的數(shù)據(jù)進行分類，封裝，讓一個數(shù)據(jù)對象成為一個完整的個體，貼近現(xiàn)實生活，高度抽象化。但是，python對類的封裝并不好，因為所有的屬性和方法都是公開的，你可以隨意訪問或者寫入，你可以在類的外部對類的屬性進行修改，甚至添加屬性。這的確讓人感到不安。下面就來總結一下學習后的解決方案。1，使用2個下劃線前綴隱藏屬性或者方法。__xxx#!/usr/b
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:10 1769
1.在Scrapy工程下新建“middlewares.py”#Importingbase64librarybecausewe'llneeditONLYincaseiftheproxywearegoingtouserequiresauthenticationimportbase64#StartyourmiddlewareclassclassProxyMiddleware(object):#overwriteprocessrequestdefprocess_r
系統(tǒng) 2019-09-27 17:38:07 1769
python是支持多線程的，主要是通過thread和threading這兩個模塊來實現(xiàn)的。thread模塊是比較底層的模塊，threading模塊是對thread做了一些包裝的，可以更加方便的使用。雖然python的多線程受GIL限制，并不是真正的多線程，但是對于I/O密集型計算還是能明顯提高效率，比如說爬蟲。下面用一個實例來驗證多線程的效率。代碼只涉及頁面獲取，并沒有解析出來。#-*-coding:utf-8-*-importurllib2,timeim
系統(tǒng) 2019-09-27 17:37:56 1769
請在開始使用Flask之前閱讀本文。也希望本文能夠回答關于Flask項目的初衷以及目標，以及flask適用的場景(情境)等問題。什么是“微”？“微”(“Micro”)并不是意味著把整個Web應用放入到一個Python文件，盡管確實可以這么做。當然“微”(“Micro”)也不是意味Flask的功能上是不足的。微框架中的“微”(“Micro”)是指Flask旨在保持代碼簡潔且易于擴展。Flask不會為你做太多的選擇，例如選擇什么樣的數(shù)據(jù)庫。Flask為你做的是
系統(tǒng) 2019-09-27 17:37:52 1769
