python中with可以明显改进代码友好度，比如：复制代码代码如下:withopen('a.txt')asf:printf.readlines()为了我们自己的类也可以使用with，只要给这个类增加两个函数__enter__,__exit__即可：复制代码代码如下:>>>classA:def__enter__(self):print'inenter'def__exit__(self,e_t,e_v,t_b):print'inexit'>>>withA()
系统 2019-09-27 17:49:50 1723
filter(function,sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回：复制代码代码如下:>>>deff(x):returnx%2!=0andx%3!=0>>>filter(f,range(2,25))[5,7,11,13,17,19,23]>>>deff(x):returnx!='a'>>>filt
系统 2019-09-27 17:49:44 1723
一Python模块简介1模块化一般来说，编程语言中，库，包，模块是同一种概念，是代码组织方式python中只有一种模块对象类型，但是为了模块化组织的便利，提供了一个概念：包模块(module):指的是python的源代码文件包(package):指的是模块组织在一起放入和包名同名的目录及相关文件可以将代码量较大的程序分割成多个有组织，彼此间独立但又能互相交互的代码片段，这些自我包含的有组织的代码段就是模块模块在物理形式上表现为以.py结尾的代码文件一个文件
系统 2019-09-27 17:49:43 1723
一、方法介绍Pythonopen()方法用于打开一个文件，并返回文件对象，在对文件进行处理过程都需要使用到这个函数，如果该文件无法被打开，会抛出OSError。注意：使用open()方法一定要保证关闭文件对象，即调用close()方法。1#open函数的语法格式23open(file,mode='r',buffering=-1,encoding=None,errors=None,newline=None,closefd=True,opener=None)4
系统 2019-09-27 17:49:34 1723
注意：python3.x已经不支持raw_input了，已经更替成了input。raw_input()str=raw_input("Enteryourinput:")input()，不能读到\n，读入一行，可以用连续的input来实现读入多行。input()函数和raw_input()函数基本能够互换。可是input会如果你的输入是一个有效的Python表达式，并返回运算结果。str=input("Enteryourinput:")n,k,m=map(in
系统 2019-09-27 17:49:31 1723
先序遍历1、BinaryTreePreorderTraversal---leetcode144#coding:utf-8classSolution:#根左右defpreorderTraversal(self,root):ifnotroot:return[]return[root.val]+self.preorderTraversal(root.left)+self.preorderTraversal(root.right)#给定二叉树的前序遍历和中序遍历，
系统 2019-09-27 17:49:30 1723
1.Django中的CBV模式在这里插入图片描述2.Flask中的CBV和FBVdefauth(func):definner(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturninnerclassIndexView(views.MethodView):#methods=['POST']#只允许POST请求访问decorators=[auth,]#如果想给所有的get,post请求加装饰
系统 2019-09-27 17:49:30 1723
作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai（一）机器学习中的集成学习入门（二）bagging方法（三）使用Python进行交易的随机森林算法（四）Python中随机森林的实现与解释（五）如何用Python从头开始实现Bagging算法决策树是一种简单而强大的预测建模技术，但它们存在高方差。这意味着在给定不同的训练数据的情况下，树可以得到非常不同的结果。为了使决策树更加健壮并实现更好性能，我们会采用集成学习方法，其中一种是
系统 2019-09-27 17:49:29 1723
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1723
循环结构的应用场景如果在程序中我们需要重复的执行某条或某些指令，例如用程序控制机器人踢足球，如果机器人持球而且还没有进入射门范围，那么我们就要一直发出让机器人向球门方向奔跑的指令。当然你可能已经注意到了，刚才的描述中其实不仅仅有需要重复的动作，还有我们上一个章节讲到的分支结构。再举一个简单的例子，比如在我们的程序中要实现每隔1秒中在屏幕上打印一个"hello,world"这样的字符串并持续一个小时，我们肯定不能够将print('hello,world')这
系统 2019-09-27 17:49:22 1723
