关于Python语言，众说纷纭，但无外乎两种，强大，垃圾。大多数人还是对Python持肯定意见，认为它很强大。前些天和两个的大学同学聊天，一个是在做手机测试，一个是给银行系统做维护一类的工作，都在北京。都在一边工作一边学习，其中一个学的就是Python。我也不能落后啊，走上了Python的不归路。我个人觉得对广大编程爱好者来说，尤其是在校大学生，大家可以有时间学习一门语言，对以后是很有帮助的。以下实例为通过用户输入三角形三边长度，并计算三角形的面积：#-*
系统 2019-09-27 17:52:59 1835
我这边使用的是Pycharm2019.1.3Pycharm下载地址官网：https://www.jetbrains.com/pycharm/?fromMenu网盘：链接：https://pan.baidu.com/s/1wENzS6uIlIPjpKmNPnjo-g提取码：qqsk##开始破解找到系统的hosts文件hosts文件路径一般在：C:\Windows\System32\drivers\etc右键编辑，在最下方加上如下两句话0.0.0.0accou
系统 2019-09-27 17:52:49 1835
守护进程（daemon）是指在UNIX或其他多任务操作系统中在后台执行的电脑程序，并不会接受电脑用户的直接操控。此类程序会被以进程的形式初始化。通常，守护进程没有任何存在的父进程（即PPID=1），且在UNIX系统进程层级中直接位于init之下。守护进程程序通常通过如下方法使自己成为守护进程：对一个子进程调用fork，然后使其父进程立即终止，使得这个子进程能在init下运行。�C维基百科守护进程区别于普通用户登陆系统后运行的进程，它是直接由系统初始化，和系
系统 2019-09-27 17:52:33 1835
2018年1月3日，王思聪被迫动用自己的微博，为一个诞生不到10天的App打了广告，“每天我都发奖金，今晚9点就发10万”。对他而言，这天的微博并非生日宴会，而是战场。王思聪的一则微博开启了“全民竞答”类APP的爆红之路。一时间，直播巨头们都跟上“王校长”的节奏，“冲顶大会”之外，映客旗下的“芝士超人”、今日头条旗下的“百万英雄”和花椒直播旗下的“百万作战”纷纷亮相，每天狂撒百万现金。“冲顶大会”、“芝士超人”、“百万英雄”等知识竞答游戏火了，奖金数额也从
系统 2019-09-27 17:52:32 1835
python的循环编写程序时经常有代码需要重复运行，python提供了while和for进行循环操作。一、while循环1、while循环可以根据条件进行判断，决定是否要循环执行语句块，语法如下：循环条件后面也是要使用冒号，然后缩进写循环操作语句，先判断条件是否成立，如果为true，则执行循环操作语句，如果为false，则跳出循环。示例代码如下：count=0while(count<5):count=count+1print(count)#结果>>>5变量
系统 2019-09-27 17:52:20 1835
文章目录1.描述2.语法3.参数4.返回值5.实例演战5.1.求解$\ln2$5.2.求解$\log_210$1.描述log()返回x的自然对数。2.语法以下是log()方法的语法:importmathmath.log(x[,base])注意：log()是不能直接访问的，需要导入math模块，通过静态对象调用该方法。3.参数x–数值表达式。base–可选，底数，默认为e。4.返回值返回x的自然对数，x>0。5.实例演战5.1.求解ln2\ln2ln2im
系统 2019-09-27 17:52:07 1835
创建类Python类使用class关键字来创建。简单的类的声明可以是关键字后紧跟类名:复制代码代码如下:classClassName(bases):'classdocumentationstring'#'类文档字符串'class_suite#类体实例化通过类名后跟一对圆括号实例化一个类复制代码代码如下:mc=MyClass()#instantiateclass初始化类‘int()'构造器def__int__(self):pass注意:self类似Java的
系统 2019-09-27 17:50:12 1835
1.这几天陆续收到很多读者、球友的留言、私信，说要怎么学Python？有没有基础的，偏小白的学习方法？我的回答是：等我统一答复。小胖从不食言，今天就来说说我觉得一个零基础、想转行、一直不得法的人应该如何入门。2.对于Python来说，一直有个误区，那就是「Python很简单」。不知道你有没有、或者曾经有过这样的想法。我也能理解，毕竟一句话就能打印helloworld，3行代码就能人脸识别，真的太简单了。但这真的是Python的全部吗？如果你只是满足于依靠强
系统 2019-09-27 17:49:49 1835
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 1835
前言R:代表redis-cliP:代表python的redis准备pipinstallredispool=redis.ConnectionPool(host='39.107.86.223',port=6379,db=1)redis=redis.Redis(connection_pool=pool)redis.所有命令下面命令所有命令我都省略了，有和Python内置函数冲突的我会加上redis.全局命令dbsize（返回key的数量）R:dbsizeP:pr
系统 2019-09-27 17:48:51 1835
