如何在PYTHON里运用私有属性和方法classFile:def__init__(self,name):self.name=nameself.code="ABCDEF"file_A=File("file_A")#假设我们有一个类，叫做文件类，设置一个对象file_A。file_A.code#如果直接调用属性，是可以看到属性里面有什么，但是如果这是个机密的密码不能公布，是不能这么处理的。classFile:def__init__(self,name):sel
系统 2019-09-27 17:57:30 1977
下面的表格中列出了已经学习过的数据类型，也是python的核心数据类型之一部分，这些都被称之为内置对象。对象，就是你面对的所有东西都是对象，看官要逐渐熟悉这个称呼。所有的数据类型，就是一种对象。英文单词是object，直接的汉语意思是物体，这就好像我们在现实中一样，把很多我们看到和用到的都可以统称为“东西”一样。“东西”就是“对象”，就是object。在编程中，那个所谓面向对象，也可以说成“面向东西”，是吗？容易有歧义吧。对象类型举例int/float12
系统 2019-09-27 17:56:36 1977
前言单例模式(SingletonPattern)，是一种软件设计模式，是类只能实例化一个对象，目的是便于外界的访问，节约系统资源，如果希望系统中只有一个对象可以访问，就用单例模式，显然单例模式的要点有三个；一是某个类只能有一个实例；二是它必须自行创建这个实例；三是它必须自行向整个系统提供这个实例。在Python中，我们可以用多种方法来实现单例模式：使用模块使用__new__使用装饰器（decorator）使用元类（metaclass）概念简单说，单例模式（
系统 2019-09-27 17:56:26 1977
爬虫的概念：爬虫就是获取网页并提取和保存信息的自动化程序爬虫的分类：主要有四类：通用网络爬虫，聚焦网络爬虫，增量式网络爬虫，深层网络爬虫爬虫的流程：常见的几种爬虫问题：主要有五类：静态网页的爬取，Ajax数据的爬取，动态渲染页面爬取，验证码的识别，代理的使用常见的爬虫框架：pyspider框架，Scrapy框架分布式爬虫：在多台机器上运行爬虫程序爬虫的一些常用"库"：解析库：lxml;BeautifulSoup;pyquery;tesserocr请求库：r
系统 2019-09-27 17:56:05 1977
最近在使用爬虫爬取数据时，经常会返回403代码，大致意思是该IP访问过于频繁，被限制访问。限制IP访问网站最常用的反爬手段了，其实破解也很容易，就是在爬取网站是使用代理即可，这个IP被限制了，就使用其他的IP。对于高大上的公司来说，他们基本都使用收费的代理，基本不会有什么问题，比较稳定。像我这样的矮矬穷，肯定是用不起收费的代理。一般都是使用国内免费的代理，网上也有很多提供免费的代理。很多人都是从网上爬取一批免费的代理IP，存放在存储媒介中，例如excel文
系统 2019-09-27 17:56:04 1977
在Python中字符串是不可变变量，对其进行切片及其中的元素复制都会报错>>>str="ThisisPython">>>str[0:3]="abc"Traceback(mostrecentcalllast):File"",line1,inTypeError:'str'objectdoesnotsupportitemassignment其常用的方法：split用法：str.split(sep=None,maxsplit=-1)将字符串划分为序列>>>env=
系统 2019-09-27 17:55:21 1977
类属性和实例属性首先来看看类属性和类实例的属性在python中如何存储，通过__dir__方法来查看对象的属性>>>classTest(object):pass>>>test=Test()#查看类属性>>>dir(Test)['__class__','__delattr__','__dict__','__doc__','__format__','__getattribute__','__hash__','__init__','__module__','__
系统 2019-09-27 17:54:39 1977
今天咱写一个挺实用的工具，就是扫描并获取可用的proxy首先呢，我先百度找了一个网站：http://www.xicidaili.com作为例子这个网站里公布了许多的国内外可用的代理的ip和端口我们还是按照老样子进行分析，就先把所有国内的proxy扫一遍吧点开国内部分进行审查发现，国内proxy和目录为以下url：http://www.xicidaili.com/nn/x这个x差不多两千多页，那么看来又要线程处理了。。。老样子，我们尝试是否能直接以最简单的r
系统 2019-09-27 17:54:09 1977
Pandas中对时间这个属性的处理有非常非常多的操作。而本文对其中一个大家可能比较陌生的方法进行讲解。其他的我会陆续上传。应用情景是这样的：考虑到有一个数据集，数据集中有用户注册账号的时间（年-月-日），如下图格式。如果我们希望对用户账号注册时间转为具体的天数，我们可以用如下代码。importpandasaspdtd=data['user_reg_tm']Time=pd.to_datetime(td)Start=pd.datetime(2016,4,16)
系统 2019-09-27 17:53:59 1977
变量不是盒子在示例所示的交互式控制台中，无法使用“变量是盒子”做解释。图说明了在Python中为什么不能使用盒子比喻，而便利贴则指出了变量的正确工作方式。变量a和b引用同一个列表，而不是那个列表的副本>>>a=[1,2,3]>>>b=a>>>a.append(4)>>>b[1,2,3,4]如果把变量想象为盒子，那么无法解释Python中的赋值；应该把变量视作便利贴，这样示例中的行为就好解释了注意：对引用式变量来说，说把变量分配给对象更合理，反过来说就有问题
系统 2019-09-27 17:53:57 1977
实测系统：ubuntu16.4debain9.01.Ubuntu16.04系统自带Python2.7和Python3.5，而默认采用的是2.7版本，可采用如下命令查看单当前版本号:python-V2.Python2.7和3.5都是默认安装在/usr/local/lib/python2.7(3.5)目录下，link文件在/usr/bin文件夹下，需要删除默认pythonlink文件pythonsudorm/usr/bin/python重新建立链接，并指向Py
系统 2019-09-27 17:53:40 1977
Python借助AI和数据科学，目前已经攀爬到了编程语言生态链的顶级位置，可以说Python基本上与AI已经紧密捆绑在了一起了。为什么人工智能开发要使用到python语言？小编认为基于以下几个原因：简洁高效Python作为一门编程语言，对于程序员来说，想要从事AI和机器学习相关的工作，Python是再合适不过的选择。简洁优美、开发效率高，Python语言已经得到了越来越多公司的青睐，很多公司都开始选用Python进行网站Web、搜索引擎、云计算、大数据、人
系统 2019-09-27 17:53:33 1977
在Python中有两种函数，一种是def定义的函数，另一种是lambda函数，也就是大家常说的匿名函数。今天我就和大家聊聊lambda函数，在Python编程中，大家习惯将其称为表达式。1.为什么要用lambda函数?先举一个例子：将一个列表里的每个元素都平方。先用def来定义函数，代码如下defsq(x):returnx*xmap(sq,[yforyinrange(10)])再用lambda函数来编写代码map(lambdax:x*x,[yforyinr
系统 2019-09-27 17:53:33 1977
本文实例为大家分享了PythonWeb静态服务器的具体代码，供大家参考，具体内容如下功能：用户访问服务器可以返回指定页面步骤：1.创建服务器类2.创建初始化服务器配置方法3.创建接收客户端请求的方法4.创建发送响应报文给客户端方法importsocketimportreimportmultiprocessing#Http服务器类classHttpServer:#初始化属性def__init__(self):#创建套接字self.tcp_server_soc
系统 2019-09-27 17:53:25 1977
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 1977
