函数的作用域python中的作用域分4种情况：L：local，局部作用域，即函数中定义的变量；E：enclosing，嵌套的父级函数的局部作用域，即包含此函数的上级函数的局部作用域，但不是全局的；G：globa，全局变量，就是模块级别定义的变量；B：built-in，系统固定模块里面的变量，比如int,bytearray等。搜索变量的优先级顺序依次是：作用域局部>外层作用域>当前模块中的全局>python内置作用域，也就是LEGB。local和enclos
系统 2019-09-27 17:53:09 1913
前言在Python中，enumrate和range都常用于for循环中，enumrate函数用于同时循环列表和元素，而range()函数可以生成数值范围变化的列表，而能够用于for循环即都是可迭代的。range概述range是用于产生连续或者带步长的数字元素组成的列表，下面是一些基本使用及场景示例。产生数字序列#产生0-9的序列foriinrange(0,10):print(i)print('-'*40)#产生0-20，步进(间隔)为3的数字元素组成的序列
系统 2019-09-27 17:53:03 1913
一引子从封装本身的意思去理解，封装就好像是拿来一个麻袋，把青菜，土豆，花菜，还有苹果一起装进麻袋，然后把麻袋封上口子。照这种逻辑看，封装=‘隐藏’，这种理解是相当片面的。在面向对象中这个麻袋就是你的类或者对象，类或者对象这俩麻袋内部装了数据属性和函数属性，那么对于类和对象来说"封"的概念从何而来，其实封的概念代表隐藏。在学完了面向对象的类和对象相关的知识后，大家都知道了如何把属性装进类或者对象中，那么如何完成封的效果呢？第一个层面的封装：类就是麻袋，这本身
系统 2019-09-27 17:52:56 1913
第一步：建立一个setup.py的文件，文件内容如下：fromsetuptoolsimportsetup,find_packagessetup(name='',version='',packages=find_packages(),#必填author='',author_email='',url='',license='',description='',platforms='Windows',#需要安装的依赖install_requires=[],#此项需
系统 2019-09-27 17:52:53 1913
queue介绍queue是python中的标准库，俗称队列。在python中，多个线程之间的数据是共享的，多个线程进行数据交换的时候，不能够保证数据的安全性和一致性，所以当多个线程需要进行数据交换的时候，队列就出现了，队列可以完美解决线程间的数据交换，保证线程间数据的安全性和一致性。注意：在python2.x中，模块名为Queuequeue模块有三种队列及构造函数Pythonqueue模块的FIFO队列先进先出。queue.Queue(maxsize)LI
系统 2019-09-27 17:52:43 1913
本文实例讲述了Python数据分析模块pandas用法。分享给大家供大家参考，具体如下：一介绍pandas（PythonDataAnalysisLibrary）是基于numpy的数据分析模块，提供了大量标准数据模型和高效操作大型数据集所需要的工具，可以说pandas是使得Python能够成为高效且强大的数据分析环境的重要因素之一。pandas主要提供了3种数据结构：1）Series，带标签的一维数组。2）DataFrame，带标签且大小可变的二维表格结构。
系统 2019-09-27 17:52:24 1913
随着脚本复杂程度增加，配置文件成了必不可少。之前一直使用json文件，当作配置文件。比较之下，configparser库更加适合。下述文件为一个简单的configparser库的配置文件config.ini[testdb]db_port=3306db_host=127.0.0.1db_user=rootdb_passwd=123456#remark[zhfx]target="zy-zhfx"targets=["zy-zhfx"]num=3上述方括号内的[]
系统 2019-09-27 17:52:13 1913
点击上方“码农突围”，马上关注，每天早上8:50准时推送真爱，请置顶或星标摘要：分享个Python神工具。长时间使用浏览器会积累大量浏览器历史记录，这些是很隐私的数据，里面甚至可能有一些不可描述的网站或者搜索记录不想让别人知道。不过，我们自己可能会感兴趣，天天都在上网，想知道长期下来是都在摸鱼还是有认真工作。其次，了解下自己每天打开多少次网页、哪些网站上的最多、常搜哪些关键词，这些也很有趣。下面就来给大家介绍一款Python编写的神工具，可以一键分析你的上
系统 2019-09-27 17:51:41 1913
一、缺失值的处理方法由于各种各样的原因，真实世界中的许多数据集都包含缺失数据，这些数据经常被编码成空格、nans或者是其他的占位符。但是这样的数据集并不能被scikit-learn算法兼容，因为大多数的学习算法都会默认数组中的元素都是数值，因此素偶有的元素都有自己的代表意义。使用不完整的数据集的一个基本策略就是舍弃掉整行或者整列包含缺失值的数值，但是这样处理会浪费大量有价值的数据。下面是处理缺失值的常用方法：1.忽略元组当缺少类别标签时通常这样做（假定挖掘
系统 2019-09-27 17:50:59 1913
01-初心缘由最近在研究语音识别方向，看了很多的语音识别的资料和文章，了解了一下语音识别的前世今生，其中包含了很多算法的演变，目前来说最流行的语音识别算法主要是依赖于深度学习的神经网络算法，其中RNN扮演了非常重要的作用，深度学习的应用真正让语音识别达到了商用级别。然后我想动手自己做一个语音识别系统，从GitHub上下载了两个流行的开源项目MASR和ASRT来进行复现，发现语音识别的效果没有写的那么好，其中如果要从零来训练自己的语言模型势必会非常耗时。因此
系统 2019-09-27 17:49:34 1913
