对于每一个学习Python的同学，想必对@符号一定不陌生了，正如你所知，@符号是装饰器的语法糖，@符号后面的函数就是我们本文的主角：装饰器。装饰器放在一个函数开始定义的地方，它就像一顶帽子一样戴在这个函数的头上。和这个函数绑定在一起。在我们调用这个函数的时候，第一件事并不是执行这个函数，而是将这个函数做为参数传入它头顶上这顶帽子，这顶帽子我们称之为装饰器。曾经我在刚转行做程序员时的一次的面试中，被面试官问过这样的两个问题：1、你都用过装饰器实现过什么样的功
系统 2019-09-27 17:55:11 2317
在开始后面的内容之前，先来解释一下urllib2中的两个个方法：info/geturlurlopen返回的应答对象response(或者HTTPError实例)有两个很有用的方法info()和geturl()1.geturl()：这个返回获取的真实的URL，这个很有用，因为urlopen(或者opener对象使用的)或许会有重定向。获取的URL或许跟请求URL不同。以人人中的一个超级链接为例,我们建一个urllib2_test10.py来比较一下原始URL
系统 2019-09-27 17:54:49 2317
同步的方法基本与多线程相同。1)Lock当多个进程需要访问共享资源的时候，Lock可以用来避免访问的冲突。复制代码代码如下:importmultiprocessingimportsysdefworker_with(lock,f):withlock:fs=open(f,"a+")fs.write('Lockacquiredviawith\n')fs.close()defworker_no_with(lock,f):lock.acquire()try:fs=o
系统 2019-09-27 17:54:13 2317
一组有序项目的集合可变的数据类型【可进行增删改查】列表中可以包含任何数据类型，也可包含另一个列表【可任意组合嵌套】列表是以方括号“[]”包围的数据集合，不同成员以“,”分隔列表可通过序号访问其中成员定义>>>l=[]#空列表>>>l=[1,2,3]>>>l=[1,2,3,['a','b']]>>>l=list('linuxeye')>>>l['l','i','n','u','x','e','y','e']>>>l=list(range(5))>>>l[0,
系统 2019-09-27 17:53:39 2317
阅读更多操作列表#列表循环for循环（for**in**）1.注意使用for循环时print前要缩进cats=["alice","clear","dell",'moon']forcatincats:print(cat)#可在for循环中执行更多操作#2.不使用for循环时，切记print能缩进cats=["alice","clear","dell",'moon']forcatincats:print(cat)print（"theyaresocute"）#在
系统 2019-09-27 17:51:31 2317
数据聚合与分组处理——数据聚合、分组运算与转换、透视表与交叉表代码#-*-coding:utf-8-*-from__future__importdivisionfromnumpy.randomimportrandnimportnumpyasnpimportosimportmatplotlib.pyplotaspltnp.random.seed(12345)plt.rc('figure',figsize=(10,6))frompandasimportSeri
系统 2019-09-27 17:50:37 2317
一前言本文算是一次队列的学习笔记，Queue模块实现了三种类型的队列，它们的区别仅仅是队列中元素被取回的顺序。在FIFO队列中，先添加的任务先取回。在LIFO队列中，最近被添加的元素先取回(操作类似一个堆栈)。优先级队列中，元素将保持排序(使用heapq模块)并且最小值的条目第一个返回。值得注意的是Python2.X版本中调用队列需要引用importQueue而在Python3.X版本中则需要importqueue二队列特性2.1Queue的常用函数Que
系统 2019-09-27 17:50:08 2317
前几天和隔壁邻居玩斗地主被发现了，牌被没收了，斗地主是斗不了了，但我还想和邻居玩耍。如果你还想斗斗地主，戳：趁老王不在，和隔壁邻居斗斗地主，比比大小想破脑袋终于让我想到一个游戏，数独！什么叫数独？数独就是可以让我趁老王不在的时候和隔壁邻居一起玩耍的游戏！数独的规则1、数字1-9在每一行只能出现一次。2、数字1-9在每一列只能出现一次。3、数字1-9在每一个3x3宫内只能出现一次。3x3的宫内为A1-C3,A4-C6,A7-C9,D1-F3,D4-F6,D7
系统 2019-09-27 17:49:37 2317
之前的文章里面谈到过，我从R转到Python上，一个很大的不习惯就是R的数据结构比较简单，但是Python的数据类型比较多，很容易就令人头脑混乱。但是今天学习了一下Udacity的课程，顿时就清楚多了。Python最基础的数据类型包括数组、列表、字典比较常见的。而Numpy和Pandas的数据类型是在基础数据类型上建立，彼此相关，又彼此不同。Numpy里面最基本的就是一维的对象np代指，这点我认为和列表list基本没有什么不同，很多操作（比如各种的for循
系统 2019-09-27 17:49:11 2317
C代码中经常使用条件编译，python中该怎么用呢？Python没有像C或C或Java甚至Java一样编译,python文件被“即时”编译,您可以将其视为类似于Basic或Perl的解释语言只需使用if语句，就可以执行与条件编译等效的操作：我这里写了一个例子，希望对有需求的同学有点帮助：1#python223globalFLAG4FLAG=True5ifFLAG:6deftest1():7print('helloworld1')8else:9deftest
系统 2019-09-27 17:47:20 2317
