文件的属性所谓属性，就是能够通过一个文件对象得到的东西。复制代码代码如下:>>>f=open("131.txt","a")>>>f.name'131.txt'>>>f.mode#显示当前文件打开的模式'a'>>>f.closed#文件是否关闭，如果关闭，返回True；如果打开，返回FalseFalse>>>f.close()#关闭文件的内置函数>>>f.closedTrue文件的有关状态很多时候，我们需要获取一个文件的有关状态（有时候成为属性，但是这里的文
系统 2019-09-27 17:56:05 1990
写文件f=open('url.txt','a')#若是'wb'就表示写二进制文件f.write(response.url+'\n')f.close()
系统 2019-09-27 17:55:55 1990
本文实例讲述了python测试驱动开发的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：importunittestfrommainimportSampleclassSampleTest(unittest.TestCase):defsetUp(self):print"createanewSample"self._sample=Sample("b64e5843ca7db8199c405be565fa7f57")deftearDown(self):print"Des
系统 2019-09-27 17:55:39 1990
本文实例讲述了Python面向对象之类和实例用法。分享给大家供大家参考，具体如下：类虽然Python是解释性语言，但是它是面向对象的，能够进行对象编程。至于何为面向对象，在此就不详说了。面向对象程序设计本身就很值得深入学习，如要了解，请参阅网上其他的资料。面向对象最重要的概念就是类（Class）和实例（Instance），牢记类是抽象的模板，比如Student类，而实例是根据类创建出来的一个个具体的“对象”，每个对象都拥有相同的方法，但各自的数据可能不同。
系统 2019-09-27 17:55:24 1990
引言：在阅读源码时，有很多简写的形式，其中一个比较常用的就是getattr()用来调用一个类中的变量或者方法，相关联的hasattr()、getattr()、setattr()函数的使用也一并学习了一下。正文：1.hasattr(object,name)判断object对象中是否存在name属性，当然对于python的对象而言，属性包含变量和方法；有则返回True，没有则返回False；需要注意的是name参数是string类型，所以不管是要判断变量还是方
系统 2019-09-27 17:54:58 1990
概述Python3对函数参数的排序规则更加通用化了，即Python3keyword-only参数，该参数即为必须只按照关键字传递而不会有一个位置参数来填充的参数。该规则在处理人一多个参数是很有用的。keyword-onlykword_only(1,2,3,c=4)print('-'*20)kword_only(a=1,c=3)示例结果：1(2,3)4--------------------1()3在*args之后的参数都需要在调用中使用关键字的方式传递，否
系统 2019-09-27 17:54:57 1990
闭包是Python装饰器的基础。要理解闭包，先要了解Python中的变量作用域规则。变量作用域规则首先，在函数中是能访问全局变量的：>>>a='globalvar'>>>deffoo():print(a)>>>foo()globalvar然后，在一个嵌套函数中，内层函数能够访问在外层函数中定义的局部变量：>>>deffoo():a='freevar'defbar():print(a)returnbar>>>foo()()freevar闭包上面的嵌套函数就是
系统 2019-09-27 17:54:39 1990
基本要点：程序中储存的所有数据都是对象(可变对象：值可以修改不可变对象：值不可修改)每个对象都有一个身份、一个类型、一个值例：>>>a1='abc'>>>type(a1)str创建一个字符串对象，其身份是指向它在内存中所处的指针(在内存中的位置)a1就是引用这个具体位置的名称使用type()函数查看其类型其值就是'abc'自定义类型使用class对象的类型用于描述对象的内部表示及其支持的方法和操作创建特定类型的对象，也将该对象称为该类型的实例，实例被创建后
系统 2019-09-27 17:54:28 1990
Matrix是Array的一个小的分支，包含于Array。所以matrix拥有array的所有特性。但在数组乘和矩阵乘时,两者各有不同,如果a和b是两个matrices，那么a*b，就是矩阵积如果a,b是数组的话,则a*b是数组的运算1.对数组的操作>>>importnumpyasnp>>>a=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>aarray([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])>>>b=a.copy
系统 2019-09-27 17:54:15 1990
本文主要借鉴并综合了以下两个博客的内容（样本生成和流图构建训练），并在其基础上绘制了拟合后的直线和“训练次数-代价函数值”曲线，可更直观的观察训练效果：https://www.cnblogs.com/xianhan/p/9090426.htmlhttps://www.cnblogs.com/selenaf/p/9102398.html具体步骤如下：步骤1.在很多情况下，初学者都没有样本库，一般可自建样本库。使用random函数随机初始化样本库：num_po
系统 2019-09-27 17:53:53 1990
