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 1771
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 17:50:46 1771
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 1771
平时做数据处理基本离不了日志记录功能。每次都配置一堆挺烦人，索性封装个模块，这里记录一下，与大家共享。说明本日志模块目前只有一个方法getLogger，其他配置项通过参数传递，包括日志文件名，等级，日志文件划分方式，日志清除配置，日志格式等。logger.pyimportloggingfromloggingimporthandlers#日志级别字典__level_dict={'critical':logging.CRITICAL,'fatal':loggi
系统 2019-09-27 17:50:32 1771
Python从文件中读取指定的行如果想根据给出的行号，从文本文件中读取一行数据，Python标准库linecache模块非常适合这个任务:测试文件内容：Thisisline1.Thisisline2.Thisisline3.Thisisline4.Thisisline5.Thisisline6.Thisisline7.Thisisline8.测试代码:>>>importlinecache>>>file_path=r'D:\work\python\test.
系统 2019-09-27 17:50:14 1771
打开文件open函数返回一个文件对象,基本语法:●file_object=open(file_name,access_mode='r'[,buffering=-1])file_name是包含要打开的文件名字的字符串,它可以是相对路径或者绝对路径.●可选变量access_mode也是一个字符串,代表文件打开的模式.通常,文件使用模式‘r',‘w',或是‘a'模式来打开,分别代表读取,写入和追加.●另外一个可选参数buffering用于指示访问文件所采用的缓冲
系统 2019-09-27 17:50:07 1771
这是我在CSDN的第一篇博客，假期刚自学Python，尝试爬取了一下豆瓣top250.希望可以有大佬指点感谢importrequestsfrombs4importBeautifulSoupdefgethtml(url):try:kv={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36(KHTML,likeGecko)Chrome/59.0.3071.115Safari/
系统 2019-09-27 17:49:53 1771
原题|Left-recursivePEGgrammars作者|GuidovanRossum（Python之父）译者|豌豆花下猫（“Python猫”公众号作者）声明|本翻译是出于交流学习的目的，基于CCBY-NC-SA4.0授权协议。为便于阅读，内容略有改动。我曾几次提及左递归是一块绊脚石，是时候去解决它了。基本的问题在于：使用递归下降解析器时，左递归会因堆栈溢出而导致程序终止。【这是我的PEG系列的第5部分。其它文章参见这个目录】假设有如下的语法规则：ex
系统 2019-09-27 17:49:40 1771
今天早上早些时候,在我的PlanetPython源中,我读到了一篇有趣的文章"开发CARDIAC:纸板计算机(Developingupwards:CARDIAC:TheCardboardComputer)",它是关于名为Cardiac的纸板计算机的.我的一些追随者和读者应该知道,我有一个名为简单CPU(simple-cpu)的项目,过去的数月我一直工作于此,并且已经发布了源代码.我真的应该给这个项目提供一个合适的许可证,这样,其他人可能更感兴趣,并在他们自
系统 2019-09-27 17:49:22 1771
摘要在这篇文章里，我将以反模式的角度来直接讨论Django的低级ORM查询方法的使用。作为一种替代方式，我们需要在包含业务逻辑的模型层建立与特定领域相关的查询API，这些在Django中做起来不是非常容易，但通过深入地了解ORM的内容原理，我将告诉你一些简捷的方式来达到这个目的。概览当编写Django应用程序时，我们已经习惯通过添加方法到模型里以此达到封装业务逻辑并隐藏实现细节。这种方法看起来是非常的自然，而且实际上它也用在Django的内建应用中。>>>
系统 2019-09-27 17:49:03 1771
