前面讲到json是特殊的字符串。其实，csv也是一种字符串文件的格式，它组织数据的语法就是在字符串之间加分隔符——行与行之间是加换行符，同列之间是加逗号分隔。它可以用任意的文本编辑器打开（如记事本），也可以用Excel打开，还可以通过Excel把文件另存为csv格式（因为Excel支持csv格式文件）。将我们刚刚写入的csv文件下载到本地电脑，再用记事本打开，你会看到：用Excel打开，则是这样的：发现了吗？csv文件里的逗号可以充当分隔同列字符串的作用。
系统 2019-09-27 17:53:37 2093
简介在前边的第二十二篇文章里，已经分享了通过获取控件的坐标点来获取点击事件的所需要的点击位置，那么还有没有其他方法来获取控件点击事件所需要的点击位置呢？答案是：Yes！因为在不同的大小屏幕的手机上获取控件的坐标点，不是一样的，而是有变化的，因此在不同的手机机型上，我们可能都需要重新获取坐标点，这么操作起来，如果操作控件特别的多，那么获取控件的坐标点就会显得特别的繁琐。因此我们可以通过获取控件的ID来避免获取控件坐标点的这种弊端。通过控件ID实现自动化脚本的
系统 2019-09-27 17:53:35 2093
题目：给定一个二叉树，检查它是否是镜像对称的。例如，二叉树[1,2,2,3,4,4,3]是对称的。1/\22/\/\3443但是下面这个[1,2,2,null,3,null,3]则不是镜像对称的:1/\22\\33用递归和队列实现#递归#Definitionforabinarytreenode.#classTreeNode:#def__init__(self,x):#self.val=x#self.left=None#self.right=Noneclas
系统 2019-09-27 17:53:29 2093
基本原理蒙特卡罗方法通过抓住事物运动的几何数量和几何特征，利用数字方法来加以模拟，即进行一种数字模拟实验。它是以一个概率模型为基础，按照这个模型所描绘的过程，通过模拟实验的结果，作为问题的近似解。主要步骤如下：1.构造或描述概率过程2.实现从已知概率分布抽样3.建立各种估计量示例一：π值的计算importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinline#π的计算n=
系统 2019-09-27 17:50:56 2093
python2和python3实现在图片上加汉字,最主要的区别还是内部编码方式不一样导致的,在代码上表现为些许的差别。理解了内部编码原理也就不会遇到这些问题了，以下代码是在WIN10系统上时测好用的。Python2在图片上加汉字代码实现#-*-coding:cp936-*-importcv2importnumpyasnpfromPILimportImage,ImageDraw,ImageFontdefID_2_Word(txt):tmp_ID=txt.sp
系统 2019-09-27 17:50:33 2093
Shelve是一个功能强大的Python模块，用于对象持久性。搁置对象时，必须指定一个用于识别对象值的键。通过这种方式，搁置文件成为存储值的数据库，其中任何一个都可以随时访问。Python中搁置的示例代码要搁置对象，首先导入模块，然后按如下方式分配对象值：importshelvedatabase=shelve.open(filename.suffix)object=Object()database['key']=object例如，如果要保留股票数据库，可以
系统 2019-09-27 17:50:00 2093
字符串在Python中创建字符串对象非常容易。只要将所需的文本放入一对引号中，就完成了一个新字符串的创建（参见清单1）。如果稍加思考的话，您可能会感到有些困惑。毕竟，有两类可以使用的引号：单引号(')和双引号(")。幸运的是，Python再一次使这种问题迎刃而解。您可以使用任意一类引号来表示Python中的字符串，只要引号一致就行。如果字符串是以单引号开始，那么必须以单引号结束，反之亦然。如果不遵循这一规则，则会出现SyntaxError异常。清单1.在P
系统 2019-09-27 17:49:48 2093
9.桶排序9.1算法思想桶排序假设待排序的一组数均匀独立的分布在一个范围中，并将这一范围划分成几个子范围（桶）。然后基于某种映射函数f（高效与否的关键就在于这个映射函数的确定），将待排序列的关键字k映射到第i个桶中(即桶数组B的下标i)，那么该关键字k就作为B[i]中的元素。接着将各个桶中的数据分别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序进行排）。然后依次枚举输出B[0]….B[M]中的全部内容即完成了一个数组的桶排列。ps：桶排序可以有
系统 2019-09-27 17:49:44 2093
本书特色在数据规模急速膨胀的大数据时代，数据挖掘这项甄别重要数据的核心技术正发挥越来越重要的作用。它将赋予你解决实际问题的“超能力”：预测体育赛事结果、精确投放广告、根据作品的风格解决作者归属问题，等等。本书使用简单易学且拥有丰富第三方库和良好社区氛围的Python语言，由浅入深，以真实数据作为研究对象，真刀实枪地向读者介绍Python数据挖掘的实现方法。通过本书，读者将迈入数据挖掘的殿堂，透彻理解数据挖掘基础知识，掌握解决数据挖掘实际问题的最佳实践！理解
系统 2019-09-27 17:49:13 2093
介绍如何使用python的multiprocess和threading模块进行多线程和多进程编程。Python的多进程编程与multiprocess模块python的多进程编程主要依靠multiprocess模块。我们先对比两段代码，看看多进程编程的优势。我们模拟了一个非常耗时的任务，计算8的20次方，为了使这个任务显得更耗时，我们还让它sleep2秒。第一段代码是单进程计算(代码如下所示)，我们按顺序执行代码，重复计算2次，并打印出总共耗时。import
系统 2019-09-27 17:49:10 2093
