psutil（进程和系统实用程序）是一个跨平台的库，用于在Python中检索有关运行进程和系统利用率（CPU，内存，磁盘，网络，传感器）的信息。它主要用于系统监视，分析和限制流程资源以及运行流程的管理。它实现了UNIX命令行工具提供的许多功能，例如：ps，top，lsof，netstat，ifconfig，who，df，kill，free，nice，ionice，iostat，iotop，uptime，pidof，tty，taskset，pmap。psut
系统 2019-09-27 17:52:36 1770
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中，我们全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例，讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:52:35 1770
简介今天宏哥在这里首先给小伙伴们和童鞋们分享一个有关昙花的小典故：话说昙花原是一位花神，她每天都开花，四季都灿烂。她还爱上了每天给她浇水除草的年轻人。后来，此事给玉帝得知。于是，玉帝大发雷霆，要拆散鸳鸯。他将花神抓了起来，把她贬为每年只能开一瞬间的昙花，不让她再和情郎相见，还把那年轻人送去灵鹫山出家，赐名韦陀，让他忘记前尘，忘记花神。多年过去了，韦陀果真忘了花神，潜心习佛，渐有所成。而花神却怎么也忘不了那个曾经照顾她的小伙子。她知道每年暮春时分，韦陀总要下
系统 2019-09-27 17:52:23 1770
前言一般情况下，在函数中可以使用一个装饰器，但是有时也会有两个或两个以上的装饰器。多个装饰器装饰的顺序是从里到外(就近原则)，而调用的顺序是从外到里（就远原则）。原代码执行结果装饰顺序:就近原则被装饰的函数，组装装饰器时，是从下往上装饰执行顺序:就远原则装饰器调用时是从上往下调用为了更好的理解，找到这段话：被装饰的函数是一个妹子，装饰器是衣服。“办事情”的时候得依次把外套、衬衣、内衣脱掉，事情办完了还要依次把内衣、衬衣、外套穿上。距离“妹子”越近的装饰器代
系统 2019-09-27 17:51:26 1770
基本功能是有一架飞机，可以通过键盘控制使其左右移动，并且喷射子弹。在飞机上方有一群外星人，也在左右移动着，被子弹击中的外星人消失。效果图如下：设计思路：1）Ship类,Bullet类,Alien类分别表示飞船，子弹，外星人的基本信息，例如飞机和外星人图像存储位置，生成子弹的位置。ship.pyimportpygameclassShip():"""docstringforship"""def__init__(self,ai_settings,screen):
系统 2019-09-27 17:51:16 1770
平时见到的url参数都是key-value,一般vlaue都是字符串类型的如果有幸和我一样遇到字典，列表等参数，那么就幸运了python2代码importjsonfromurllibimporturlencode#1.直接将url编码params={"name":"Tom","hobby":["ball","swimming"],"books":[{"name":"语文","pages":20}]}print(urlencode(params))"""ho
系统 2019-09-27 17:51:13 1770
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。Repetitionisthemotherofalllearning.重复是学习之母。看、看、看、看、看，看视频，看书，看公众号…倘若学习编程只要看看书、看看视频、听听讲就能够学会，那编程本身也失去魅力了。现在大家图方便，搜集大堆大堆的视频教程去看，看的时候感觉都懂了。看完什么都忘了。要动手啊！你学编程，无论是工作，还是做自己的项目，都是要一行代码一行代码地去敲出来的。这个过程才是真正学习
系统 2019-09-27 17:51:10 1770
算数运算符：+#加：两个对象相加-#减：得到负数或是一个数减去另一个数*#乘：两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串/#除：x/y，x除以y%#取模：返回除法的余数**#幂：x**y，返回x的y次幂//#取整除：返回商的整数部分（向下取整）比较运算符：==#判断两个对象是否相等!=#判断两个对象是否不相等<>#判断两个对象是否不相等，py2可用，py3不可用<#判断是否小于<=#判断是否小于等于>#判断是否大于>=#判断是否大于等于逻辑运算符：与and
系统 2019-09-27 17:51:05 1770
作为Python程序员，应该能够正视Python的优点与缺点。众所周之，Python的运行速度是很慢的，特别是大数据量的运算时，Python会慢得让人难以忍受。对于这种情况，“专业”的解决方案是用上numpy或者opencl。不过有时候为了一点小功能用上这种重型的解决方案很不划算，或者有时候想要实现的操作在numpy里面没有，需要我们自己用C语言来编写。总之，我们使用Python与C++的混合编程能够加快程序热点的运算速度。首先要提醒大家注意的是，在考虑联
系统 2019-09-27 17:50:45 1770
转：https://www.jianshu.com/p/4be85de84d2a本机环境：Windows1064位Anacondapython3.7报错信息：pipisconfiguredwithlocationsthatrequireTLS/SSL,howeverthesslmoduleinPythonisnotavailable.解决方法：原因：Anaconda环境变量未配置完全需要配置的环境变量：D:\ProgramData\Anaconda3D:\
系统 2019-09-27 17:50:37 1770
