说明：关于类的这部分，我参考了《LearningPython》一书的讲解。创建类创建类的方法比较简单，如下：复制代码代码如下:classPerson:注意，类的名称一般用大写字母开头，这是惯例。当然，如果故意不遵循此惯例，也未尝不可，但是，会给别人阅读乃至于自己以后阅读带来麻烦。既然大家都是靠右走的，你就别非要在路中间睡觉了。接下来，一般都要编写构造函数，在写这个函数之前，先解释一下什么是构造函数。复制代码代码如下:classPerson:def__ini
系统 2019-09-27 17:55:28 1875
Python算术运算符以下假设变量a为10，变量b为20：运算符描述实例+加-两个对象相加a+b输出结果30-减-得到负数或是一个数减去另一个数a-b输出结果-10*乘-两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a*b输出结果200/除-x除以yb/a输出结果2%取模-返回除法的余数b%a输出结果0**幂-返回x的y次幂a**b输出结果20//取整除-返回商的整数部分9//2输出结果4,9.0//2.0输出结果4.0以下实例演示了Python所有算术运算符
系统 2019-09-27 17:55:21 1875
判读是否存在文件夹importtensorflowastfimportosfolder='./floder'ifnottf.gfile.Exists(folder):#若文件夹不存在，则自动创建文件夹tf.gfile.MakeDirs(folder)若存在删除文件夹下所有文件iftf.gfile.Exists(folder):#返回一个listforfilein(tf.gfile.ListDirectory(folder)):#添加绝对路径，并删除文件tf
系统 2019-09-27 17:54:49 1875
《Python3爬虫、数据清洗和可视化实战》零一韩要宾黄园园著第九章：pandas数据清理9.1数据读写、选择、整理和描述Pandas是用来数据清洗的Python库，由于它的依赖库很多，所以建议还是下载anaconda，里面内置了相关库。9.1.1读取CSV数据df=pd.read_csv(“csv_path”,delimiter=”,”,encoding=””)参数说明：“csv_path”,CSV文件路径；delimiter=”,”：分隔方式；enco
系统 2019-09-27 17:54:37 1875
一、所用知识点：1.for循环与if判断的结合2.%s占位符的使用3.辅助标志的使用（标志位）4.break的使用二、代码示例：'''银行登录系统'''uname="bob"passwd=123judgment=0choice=2foriinrange(3):username=input("请输入用户名：")password=int(input("请输入密码："))ifusername==unameandpassword==passwd:#用户名和密码必须
系统 2019-09-27 17:54:08 1875
话不多说,代码说话:importnumpyasnpimportmathclassConv2D(object):def__init__(self,shape,output_channels,ksize=3,stride=1,method='VALID'):self.input_shape=shapeself.output_channels=output_channelsself.input_channels=shape[-1]self.batchsize=s
系统 2019-09-27 17:54:06 1875
Python支持一种有趣的语法，它允许你快速定义单行的最小函数。这些叫做lambda的函数，是从Lisp借用来的，可以用在任何需要函数的地方。lambda的语法时常会使人感到困惑，lambda是什么，为什么要使用lambda，是不是必须使用lambda？>>>deff(x):...returnx+2...>>>f(1)3>>>f=lambdax:x+2>>>f(1)3>>>(lambdax:x+2)(1)3Pythondef和Pythonlambda它们有
系统 2019-09-27 17:53:35 1875
阅读目录一多态多态指的是一类事物有多种形态动物有多种形态：人，狗，猪importabcclassAnimal(metaclass=abc.ABCMeta):#同一类事物:动物@abc.abstractmethoddeftalk(self):passclassPeople(Animal):#动物的形态之一:人deftalk(self):print('sayhello')classDog(Animal):#动物的形态之二:狗deftalk(self):prin
系统 2019-09-27 17:53:09 1875
今天接到一个新的任务,要对一个140多M的csv文件进行数据处理,总共有170多万行,尝试了导入本地的MySQL数据库进行查询,结果用Navicat导入直接卡死....估计是XAMPP套装里面全默认配置的MySQL性能不给力,又尝试用R搞一下吧结果发现光加载csv文件就要3分钟左右的时间,相当不给力啊,翻了翻万能的知乎发现了Python下的一个神器包:Pandas(熊猫们?),加载这个140多M的csv文件两秒钟就搞定,后面的分类汇总等操作也都是秒开,太牛
系统 2019-09-27 17:52:33 1875
一：什么是魔法函数看一个简单的例子：classCompany:def__init__(self,employee__list):self.employee=employee__listcompany=Company(['tom','jack','jane'])employee=company.employeeforiteminemployee:print(item)打印结果无疑是tom,jack,jane。那么换一种方式，使用Python的魔法函数：cla
系统 2019-09-27 17:52:26 1875
