pythonargparse使用注意事项！！！importargparse1.parser=argparse.ArgumentParser(description="testargparse")2.parser.add_argument('-j','--workers',dest='pretrained',default=1,type=int,metavar='N',choices=[1,2],help='numberoftotalepochstorun'
系统 2019-09-27 17:53:09 2060
Python是支持面向对象的，很多情况下使用面向对象编程会使得代码更加容易扩展，并且可维护性更高，但是如果你写的多了或者某一对象非常复杂了，其中的一些写法会相当相当繁琐，而且我们会经常碰到对象和JSON序列化及反序列化的问题，原生的Python转起来还是很费劲的。可能这么说大家会觉得有点抽象，那么这里举几个例子来感受一下。首先让我们定义一个对象吧，比如颜色。我们常用RGB三个原色来表示颜色，R、G、B分别代表红、绿、蓝三个颜色的数值，范围是0-255，也就
系统 2019-09-27 17:53:07 2060
粘包问题TCP协议在传输过程中会出现数据粘包问题讲一下TCP和UDP的区别,都是传数据的协议,没有好坏之说,只是不同的应用需求可能会更好选择哪一个协议TCP:适合传输数量大,需要建立连接,会出现粘包问题,粘包问题可以解决,确定传入的长度,接收同样长度就可以保证一次性传输完UDP:适合传输数据量小,没有粘包,不需要连接,一次性传输,下一次就是新的数据,弊端就是数据丢失,不安全QQ是用什么协议呢?按理应该可以用UDP协议,但是实际用的是TCP协议,这是历史遗留
系统 2019-09-27 17:53:03 2060
Python资源大全中文版原文链接:http://www.jianshu.com/p/9c6ae64a1bd7GitHub上有一个Awesome-XXX系列的资源整理,资源非常丰富，涉及面非常广。awesome-python是vinta发起维护的Python资源列表，内容包括：Web框架、网络爬虫、网络内容提取、模板引擎、数据库、数据可视化、图片处理、文本处理、自然语言处理、机器学习、日志、代码分析等。版权是https://github.com/jobbo
系统 2019-09-27 17:51:57 2060
前言：与第一篇的面向对象内容不同的是，第一篇中的面向对象更多的是与类、对象结合起来的概念粗浅理解，就是在编程历史中诞生的一种思想方法。这篇的面向对象编程，更多落实到在语言设计实现中，是如何体现面向对象这一设计思想的。本篇内容围绕python基础教程这段：在面向对象编程中，术语对象大致意味着一系列数据（属性）以及一套访问和操作这些数据的方法。使用对象而非全局变量和函数的原因有多个，下面列出了使用对象的最重要的好处。多态：可对不同类型的对象执行相同的操作，而
系统 2019-09-27 17:51:39 2060
目录条件判断if循环for...in...whilebreakcontinue继"Python学习之路二"：条件判断if比如，输入用户年龄，根据年龄打印不同的内容，在Python程序中，用if语句实现：>>>age=18>>>ifage>=18:print("yourageis",age)print("adult")yourageis18adult>>>根据Python的缩进规则，如果if语句判断是True，就把缩进的两行print语句执行了，否则，什么也
系统 2019-09-27 17:51:22 2060
Python自带的pdb库，发现用pdb来调试程序还是很方便的，当然了，什么远程调试，多线程之类，pdb是搞不定的。用pdb调试有多种方式可选：1.命令行启动目标程序，加上-m参数，这样调用myscript.py的话断点就是程序的执行第一行之前复制代码代码如下:python-mpdbmyscript.py2.在Python交互环境中启用调试复制代码代码如下:>>>importpdb>>>importmymodule>>>pdb.run(‘mymodule.
系统 2019-09-27 17:51:04 2060
Python的虚拟环境极大地方便了人们的生活。本指南先介绍虚拟环境的基础知识以及使用方法，然后再深入介绍虚拟环境背后的工作原理。注意：本指南在macOSMojave系统上使用最新版本的Python3.7.x。1.为什么使用虚拟环境?虚拟环境为一系列潜在问题提供简单的解决方案，尤其是在以下几个方面：允许不同的项目使用不同版本的程序包，从而解决依赖性问题。例如，可以将ProjectAv2.7用于ProjectX，并将PackageAv1.3用于ProjectY
系统 2019-09-27 17:51:02 2060
数据集介绍使用数据集Wine，来自UCI。包括178条样本，13个特征。importpandasaspdimportnumpyasnpdf_wine=pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data',header=None)df_wine.columns=['Classlabel','Alcohol','Malicacid','Ash
系统 2019-09-27 17:50:52 2060
首先globals()和locals()是作用于作用域下的内置函数，所以我将它们分为作用域类型的内置函数1.作用域相关：1）globals()#返回全局作用域中的所有名字2）locals()#返回本地作用域中的所有名字可能对于这个作用域相关的内置函数，大家一接触都会很懵，这个东西是干什么的？它怎么用？今天小编就给大家来解释一下，首先我们来先看下官方的解释：globals()——获取全局变量的字典locals()——获取执行本方法所在命名空间内的局部变量的字
系统 2019-09-27 17:50:51 2060
