下面是十個Python中很有用的貼士和技巧。其中一些是初學這門語言常常會犯的錯誤。注意：假設我們都用的是Python31.列表推導式你有一個list：bag=[1,2,3,4,5]現在你想讓所有元素翻倍，讓它看起來是這個樣子：[2,4,6,8,10]大多初學者，根據之前語言的經驗會大概這樣來做bag=[1,2,3,4,5]foriinrange(len(bag)):bag[i]=bag[i]*2但是有更好的方法：bag=[elem*2foreleminba
系統 2019-09-27 17:50:33 1729
最近在工作中遇到一個問題，就是有一個功能希望在各種服務器上實現，而服務器上的系統版本可能都不一樣，有的是CentOS6.x，有的是CentOS7.x。需要說明的一點是，CentOS6.x上的Python版本是2.6.x的，而CentOS7.x上的Python版本是2.7.x的，這意味著我要實現的功能要適配這兩種版本的系統。你可能會說，這有什么的，自己寫的時候，注意一下就好了。事情其實沒有那么容易，我要實現的功能是基于一個框架進行定制，需要修改不少的框架代碼
系統 2019-09-27 17:50:30 1729
類別定義class類別名:例如:>>>classPoint:...x=0.0...y=0.01.宣告>>>p1=Point()>>>p1.x,p1.y(0.0,0.0)2.賦値>>>p1.x=5.0>>>p1.y=6.0>>>p1.x,p1.y(5.0,6.0)3.位址指向>>>p1<__main__.Pointobjectat0x00000000021B22E8>>>>id(p1.x)30060832>>>id(p1.y)300608084.別名Alia
系統 2019-09-27 17:50:30 1729
如下所示：#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importsqlite3conn=sqlite3.connect('test.db')#創建一個Cursor:cursor=conn.cursor()#查詢記錄：conn=sqlite3.connect('calendar.db')cursor=conn.cursor()#執行查詢語句:cursor.execute('select*fromperpetualCale
系統 2019-09-27 17:50:18 1729
讓我們描繪一下本文的情節：假設您要在本地機器上運行一個進程，而部分程序邏輯卻在另一處。讓我們特別假設這個程序邏輯會不時更新，而您運行進程時，希望使用最新的程序邏輯。有許多方法可以滿足剛提到的要求；本文將向您說明其中幾種方法。隨著“可愛的Python”專欄不斷進行，已經討論了我的公共域實用程序Txt2Html的正在進行的增強。該實用程序將“智能ASCII”文本文件轉換成HTML。以前的文章討論了實用程序的Web代理版本和實用程序的curses界面。同樣，我偶
系統 2019-09-27 17:50:18 1729
協程是什么我們已經做過不少爬蟲項目，不過我們爬取的數據都不算太大，如果我們想要爬取的是成千上萬條的數據，那么就會遇到一個問題：因為程序是一行一行依次執行的緣故，要等待很久，我們才能拿到想要的數據。既然一個爬蟲爬取大量數據要爬很久，那我們能不能讓多個爬蟲一起爬取？這樣無疑能提高爬取的效率，就像一個人干不完的活兒，組個團隊一起干，活一下被干完了。這是一個很好的思路——讓多個爬蟲幫我們干活。但具體怎么用Python實現這事呢？我們可以先別急著想怎么實現這件事，后
系統 2019-09-27 17:50:16 1729
推薦系統的相關知識我們已在前文中提到，在這篇文章中，我們會介紹如何用Python來搭建一個簡單的推薦系統。本文使用的數據集是MovieLens數據集，該數據集由明尼蘇達大學的Grouplens研究小組整理。它包含1,10和2億個評級。Movielens還有一個網站，我們可以注冊，撰寫評論并獲得電影推薦。接下來我們就開始實戰演練。在這篇文章中，我們會使用Movielens構建一個基于item的簡易的推薦系統。在開始前，第一件事就是導入pandas和numPy
系統 2019-09-27 17:50:15 1729
這里先解釋一下幾個概念-位置參數:按位置設置的參數,隱式用元組保存對應形參.平時我們用的大多數是按位置傳參.比如有函數deffunc(a,b,c),調用func(1,2,3).即a=1,b=2,c=3-關鍵字參數:可以通過關鍵字設置參數,不用關心參數位置,隱式用字典保存形參.比如有函數deffunc(a,b,c),調用func(b=1,c=2,a=3),即a=3,b=1,c=2普通格式復制代碼代碼如下:deffunc(opt_args):...return
系統 2019-09-27 17:50:13 1729
隨機森林算法python實現瞎BB代碼導入數據切分訓練集測試集找到最有用的幾個屬性根據上面的代碼更改屬性參數組合遍歷找最優隨機森林樣本數據瞎BB1.實現根據樣本數據（用眼距離distance、最長持續用眼時長duration、總用眼時長total_time、戶外運動時長outdoor、用眼角度angle、健康環境光照用眼比例proportion）判別是否需要近視預警2.樣本實在太少，結果還行，原理都是一樣的代碼導入數據importpandaspatient
系統 2019-09-27 17:50:08 1729
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 1729
