#-*-coding:utf-8-*-importwin32apiimportwin32gui,win32uiimporttimewhileTrue:time.sleep(1)#等待一秒ci=win32gui.GetCursorInfo()#获取光标信息print'包含光标类型，句柄，坐标'+str(ci)#包含光标类型，句柄，坐标print'GetCursor获取的句柄'+str(win32gui.GetCursor())#win32gui.GetCur
系统 2019-09-27 17:52:03 2218
前言或许你已经用过装饰器，它的使用方式非常简单但理解起来困难（其实真正理解的也很简单），想要理解装饰器，你需要懂点函数式编程的概念，python函数的定义以及函数调用的语法规则等，虽然我没法把装饰器变得简单，但是我希望可以通过下面的步骤让你由浅入深明白装饰器是什么。假定你拥有最基本的Python知识，本文阐述的东西可能对那些在工作中经常接触Python的人有很大的帮助。1、函数（Functions）在Python里，函数是用def关键字后跟一个函数名称和一
系统 2019-09-27 17:51:47 2218
字典的宣告變數名{鍵:值}variable_name{key:value}1.字典的宣告>>>X=dict()>>>id(X)37383264>>>X={'One':1,'Two':2,'Three':3}>>>X{'One':1,'Two':2,'Three':3}>>>id(X)34178464>>>X.values()dict_values([1,2,3])>>>X.keys()dict_keys(['One','Two','Three'])2.字典
系统 2019-09-27 17:51:27 2218
python统计指定目录内文件的代码行数，程序实现统计指定目录内各个python文件的代码总行数，注释行数，空行数，并算出所占百分比这符合一些公司的小需求，实际代码量的统计工作效果如图代码如下：#coding：utf-8importos,re#代码所在目录FILE_PATH='./'defanalyze_code(codefilesource):'''打开一个py文件，统计其中的代码行数，包括空行和注释返回含该文件总行数，注释行数，空行数的列表:param
系统 2019-09-27 17:51:01 2218
Python打包分发工具setuptools:曾经Python的分发工具是distutils，但它无法定义包之间的依赖关系。setuptools则是它的增强版，能帮助我们更好的创建和分发Python包，尤其是具有复杂依赖关系的包。其通过添加一个基本的依赖系统以及许多相关功能，弥补了该缺陷。他还提供了自动包查询程序，用来自动获取包之间的依赖关系，并完成这些包的安装，大大降低了安装各种包的难度，使之更加方便,将程序打包以后可以可以安装到自己的虚拟环境中，也可以
系统 2019-09-27 17:50:39 2218
目录1.从json文件读取数据2.将数据写入json文件方法一：使用dump()函数方法二：使用dumps()函数完整代码流程json文件Python脚本运行结果控制台base1.jsonbase2.json1.从json文件读取数据使用load()函数获取json文件中的数据，并转换为Python的内置数据类型（列表或字典）。下面自定义的函数read_json_file()实现了读取json文件数据的功能：defread_json_file(url):"
系统 2019-09-27 17:49:56 2218
序列是Python中最基本的数据结构。序列中的每个元素都分配一个数字-它的位置，或索引，第一个索引是0，第二个索引是1，依此类推。Python有6个序列的内置类型，但最常见的是列表和元组。序列都可以进行的操作包括索引，切片，加，乘，检查成员。此外，Python已经内置确定序列的长度以及确定最大和最小的元素的方法。列表是最常用的Python数据类型，它可以作为一个方括号内的逗号分隔值出现。列表的数据项不需要具有相同的类型创建一个列表，只要把逗号分隔的不同的数
系统 2019-09-27 17:49:54 2218
test_list=[{'data':1,'no':301},{'data':2,'no':401},{'data':4,'no':201},{'data':6,'no':101},{'data':5,'no':303}]new_list=list(test_list)#print(new_list)formatchintest_list:ifmatch['no']>300:match['no']='BF'else:match['no']='BR'#pri
系统 2019-09-27 17:49:17 2218
目录Python并发编程05/死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池1.昨日回顾2.死锁现象与递归锁2.1死锁现象2.2递归锁3.信号量4.GIL全局解释器锁4.1背景4.2为什么加锁5.GIL与Lock锁的区别6.验证计算密集型IO密集型的效率6.1IO密集型6.2计算密集型7.多线程实现socket通信7.1服务端7.2客户端8.进程池,线程池Python并发编程05/死锁/递归锁/信号量/GIL锁/进程池/线程池1.昨日回顾#生产者消费者模型
系统 2019-09-27 17:49:06 2218
Python中的函数调用与c++不同的是将this指针直接作为self当作第一个形参进行处理，从而将静态函数与实例方法的调用形式统一了起来。在实际编程过程中，可以通过传递函数的地址、函数的形参的方式将所有函数（包括静态函数、类实例函数）的调用用统一的方式表达出来，方便统一接口和抽象。待传递的2个函数如下：classOperation:@staticmethoddefclose_buy():""":return:"""print("testevent")pr
系统 2019-09-27 17:48:56 2218
