编程技术

练好游泳的内功

一、游泳需要形体梳理1、游泳的美学。优雅的行走姿势需要学习。如果少女经过形体梳理学会行走,就能焕发奇光异彩,大幅度增加打分。即使成年女士男士,通过形体梳理,整个外形会大为改观,透出高雅非凡气质。游泳也是如此,泳者需要形体梳理。游泳运动员凭借经过系统的体能训练形成的身体素质,即使做基本的蹬壁滑行,那种高度伸展、身体成一直线快速滑行的流线形,就产生令人惊叹的美。游泳体现了速度、力量和优美的完美结合。著名教练拉夫林说:“最好的游泳与其说是一门科学,到不如说是一种

系统 2019-08-29 22:03:38 2199

编程技术

如何在struts+spring+hibernate的框架下构建低

一.问题的提出我常常在思考一个问题,我们如何能设计出高水平、高质量的软件出来。怎样是高水平、高质量的软件?它应当是易于维护、易于适应变更、可重用性好的一个系统。如何做到这一点呢?答案当然是“低耦合、高内聚”了。低耦合就是软件在构造的时候,各个模块、各个功能、各个类都不会过度依赖于它周围的环境。只有这样,才能使我们的模块(功能、类)在周围发生变更时不受影响,做到易于维护和易于适应变更。正因为如此,也使它更易于重用到其它功能类似的环境中,提高了重用性。高内聚则

系统 2019-08-29 21:59:02 2199

Python

python:os模块的简单使用

os模块描述:python标准库中的一个用于访问操作系统功能的模块。作用:用来实现跨平台访问常用操作:os.sep系统路径的分隔符>>>importos>>>os.sep'/'#windows上运行结果为:\\#windows上的pycharm运行结果为:\#Linux运行结果为:/os.linesep输出当前平台使用的行终止符>>>importos>>>os.linesep'\n'os.environ获取系统环境变量os.getcwd()获取当前工作路径

系统 2019-09-27 17:56:35 2198

Python

python操作mysql中文显示乱码的解决方法

本文实例展示了一个脚本python用来转化表配置数据xml并生成相应的解析代码。但是在中文编码上出现了乱码,现将解决方法分享出来供大家参考。具体方法如下:1.Python文件设置编码utf-8(文件前面加上#encoding=utf-8)2.MySQL数据库charset=utf-83.Python连接MySQL是加上参数charset=utf84.设置Python的默认编码为utf-8(sys.setdefaultencoding(utf-8)示例代码如

系统 2019-09-27 17:55:27 2198

Python

老生常谈python之鸭子类和多态

一、什么是多态<1>一种类型具有多种类型的能力<2>允许不同的对象对同一消息做出灵活的反应<3>以一种通用的方式对待个使用的对象<4>非动态语言必须通过继承和接口的方式来实现二、python中的多态<1>通过继承实现多态(子类可以作为父类来使用)<2>子类通过重载父类的方法实现多态classAnimal:defmove(self):print('animalismoving....')classDog(Animal):passdefmove(obj):ob

系统 2019-09-27 17:55:15 2198

Python

python初学笔记:if语句

Python中的条件语句与我之前学过的C,C++很相像,在Python里用and代替了&&(与运算符),用or代替了||(或运算符),而其他比较运算符如>,<,=,>=,<=,==,!=的用法和意义与C一致。在使用Python的if语句时,要注意冒号和缩进。最简单的if语句为if条件测试:要执行的内容如:a=5ifa>3:print("aislargerthan3")ifelse语句与此类似,如a=5ifa>3:print("aislargerthan3"

系统 2019-09-27 17:55:15 2198

Python

Python性能优化的20条建议

优化算法时间复杂度算法的时间复杂度对程序的执行效率影响最大,在Python中可以通过选择合适的数据结构来优化时间复杂度,如list和set查找某一个元素的时间复杂度分别是O(n)和O(1)。不同的场景有不同的优化方式,总得来说,一般有分治,分支界限,贪心,动态规划等思想。减少冗余数据如用上三角或下三角的方式去保存一个大的对称矩阵。在0元素占大多数的矩阵里使用稀疏矩阵表示。合理使用copy与deepcopy对于dict和list等数据结构的对象,直接赋值使用

系统 2019-09-27 17:54:58 2198

Python

python 中random模块的常用方法总结

python中random的常用方法总结一、random常用模块1.random.random()随机生成一个小数print(random.random())#输出0.60605621179967842.random.randint(m,n)随机生成一个m到n的整数(包括n)print(random.randint(1,5))#输出53.random.randrange(m,n)随机生成m到n中的一个数,包括m但是不包括nprint(random.rand

系统 2019-09-27 17:54:35 2198

Python

浅谈python import引入不同路径下的模块

python包含子目录中的模块方法比较简单,关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。下面将具体介绍几种常用情况:(1)主程序与模块程序在同一目录下:如下面程序结构:`--src|--mod1.py`--test1.py若在程序test1.py中导入模块mod1,则直接使用importmod1或frommod1import*;(2)主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录如下面程序结构:`--src|--mod1.py|--mod2|`

系统 2019-09-27 17:54:32 2198

Python

python_内置成员及方法分类

#内置成员__dict__:获取类/对象的所属成员组成的集合*__doc__:获取类的文档信息*__name__:获取类名称的字符串__module__:获取当前类所在的文件的名称,如果是当前文件,显示为main(后面会讲其他的)__bases__:获取当前类的父类列表#方法的分类1.对象方法:该方法中会直接传入当前对象调用方式:对象.成员方法()特征:会将当前对象传入方法中2.类方法:在方法中会直接传入当前类@classmethod:不需要实例化,直接类

系统 2019-09-27 17:54:28 2198

Python

Python爬虫教程1.1 — urllib基础用法教程

综述本系列文档用于对Python爬虫技术的学习进行记录总结。Python版本是3.7.4urllib库介绍它是Python内置的HTTP请求库,也就是说我们不需要额外安装即可使用,它包含四个模块(主要对前三个模块进行学习):request:它是最基本的HTTP请求模块,我们可以用它来模拟发送一请求,就像在浏览器里输入网址然后敲击回车一样,只需要给库方法传入URL还有额外的参数,就可以模拟实现这个过程了。error:异常处理模块,如果出现请求错误,我们可以捕

系统 2019-09-27 17:54:27 2198

Python

python3实现微型的web服务器

实验目的:用socket模拟一个微型的web服务器,当py脚本run起后,实微型webserver架起了,然后用本地浏览器访问127.0.0.1:8080(webserver的ip_port)时web服务器就会将网页内容传给浏览器,实现网页浏览.sw+sys:python3.7.2+windows1064bit本地准备的server端网页为下载的hao123主页(我已上载并上传,点击这里)通过这个实验让我学到了:1.当get请求一个主页时,要完整的显示一个

系统 2019-09-27 17:53:23 2198

Python

Python进阶:生成器 懒人版本的迭代器详解

从容器、可迭代对象谈起所有的容器都是可迭代的(iterable),迭代器提供了一个next方法。iter()返回一个迭代器,通过next()函数可以实现遍历。defis_iterable(param):try:iter(param)returnTrueexceptTypeError:returnFalseparams=[1234,'1234',[1,2,3,4],set([1,2,3,4]),{1:1,2:2,3:3,4:4},(1,2,3,4)]forp

系统 2019-09-27 17:53:09 2198

Python

近几年Python,变是这么火爆的原因是什么?

无论你是否清楚这个事实,Python实际上已经不是一门年轻的编程语言了。虽然它也不如其它一些语言那么年长,但它仍然比大部分人所想的要更老一些。它第一次发布的时间是在1991年,虽然这些年它也经历了相当大的改变,但它现在的用处跟当时并没有什么差别。实际上,这只是它最近这些年变得流行的原因之一:它是一个面向企业和第一流项目的、基于生产的语言,而且它有着长久的历史。它可以被用做几乎任何事情,这也是它被认为是“多功能”的原因。你既可以创建一个树莓派应用,又可以用P

系统 2019-09-27 17:53:06 2198

Python

Python一行代码搞定炫酷可视化,你需要了解一下Cufflinks !

前言学过Python数据分析的朋友都知道,在可视化的工具中,有很多优秀的三方库,比如matplotlib,seaborn,plotly,Boken,pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点,在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具,结合Jupyternotebook可以非常灵活方便地展现分析后的结果。虽然做出的效果非常的炫酷,比如plotly,但是每一次都需要写很长的代码,一是麻烦,二是不便于维护。我觉得在数据

系统 2019-09-27 17:52:48 2198