什么是浅拷贝？先看一个例子a=[1,2,3,4]b=aa.pop(0)print(a)print(b)输出：[2,3,4][2,3,4]正常对于这种可变对象的这种赋值，会导致a和b指向一个内存地址，而我们将a中的第0个元素剔除后，实质就是改变了对应的内存地址中的数值，所以会导致b也发生变化下面看一下浅拷贝：a=[1,2,3,4]b=a.copy()a.pop(0)print(a)print(b)输出[2,3,4][1,2,3,4]这种就是浅拷贝，拷贝的列表
系统 2019-09-27 17:50:34 1803
说起Python强大的地方，你可能想到是它的优雅、简洁、开发速度快，社区活跃度高。但真正使得这门语言经久不衰的一个重要原因是它的无所不能，因为社区有各种各样的第三库，使得我们用Python实现一个东西实在是太简单了，你经常会看到几行代码实现爬虫，10行代码实现人脸识别，虽然有些夸张，但确实就是有这样的库帮你把所有的繁文缛节全部封装了，最后给你开放一个优雅的API。今天给你推荐的这个库叫“FuckIt.py”，名字一看就是很黄很暴力的那种，作者是这样介绍它的
系统 2019-09-27 17:50:33 1803
python&djangologging小结[TOC]python基本一次配置,多处生效importlogginglogging.basicConfig(format='%(asctime)s%(message)s',datefmt='%m/%d/%Y%I:%M:%S%p')logging.warning('iswhenthiseventwaslogged.')>>>12/12/201011:46:36AMiswhenthiseventwaslogged.
系统 2019-09-27 17:50:19 1803
如下所示：#!/usr/bin/envpython3#-*-coding:utf-8-*-importsqlite3conn=sqlite3.connect('test.db')#创建一个Cursor:cursor=conn.cursor()#查询记录：conn=sqlite3.connect('calendar.db')cursor=conn.cursor()#执行查询语句:cursor.execute('select*fromperpetualCale
系统 2019-09-27 17:50:18 1803
SeriesSeries类似一维数组，由一组数据及一组相关数据标签组成。使用pandas的Series类即可创建。importpandasaspds1=pd.Series(['a','b','c,','d'])print(s1)#输出：0a#1b#2c#3d#dtype:object上面是传入一个列表实现，上面的0，1，2，3就是数据的默认标签。另外可以通过index属性自定义标签。s2=pd.Series(['1','2','3,','4'],index
系统 2019-09-27 17:50:09 1803
我的Python学习之旅panzervipanzervi一个打赌必输，但却选择交易为职业的赌棍上个月，公司招了几位Python程序猿。在他们的宣传鼓舞下，我觉得，为了将来不落伍，有必要学习一下这门技能。能写爬虫，能数据分析，能写前端，还能写机器学习。这玩意这么强大！看来，我这一直是人工半量化的主，如果学会Python应该就能完全机器自动交易了。就先把这个定为一个小目标吧。遂于11月份开始准备学习。新来的小伙子很热情，推荐了两个网站学习基础知识：一个是“廖雪
系统 2019-09-27 17:50:03 1803
理解一个算法最快，最深刻的做法，我觉着可能是自己手动实现，虽然项目中不用自己实现，有已经封装好的算法库，供我们调用，我觉着还是有必要自己亲自实践一下。这里首先说明一下，python这种动态语言，对不熟悉的人可能看着比较别扭，不像java那样参数类型是固定的，所以看着会有些蛋疼。这里环境用的是python2.7。classMessage:#commandMSG_ACCEPTOR_AGREE=0#追随者约定MSG_ACCEPTOR_ACCEPT=1#追随者接受
系统 2019-09-27 17:49:27 1803
简单的说,GUI编程就是给程序加上图形化界面.python的脚本开发简单,有时候只需几行代码就能实现丰富的功能,而且python本身是跨平台的,所以深受程序员的喜爱.如果给程序加一个图形化界面,那么普通的用户也就能用上python的脚本,极大提升工作效率,所以给python程序加上图形化界面,把自己写的脚本,提供给普通用户,的确是一件激动人心的事!如何给python脚本加图形化界面?作者首先考虑了通过浏览器运行python的图形化界面,为了理想的效果,py
系统 2019-09-27 17:48:53 1803
一、简介with是从Python2.5引入的一个新的语法，更准确的说，是一种上下文的管理协议，用于简化try…except…finally的处理流程。with通过__enter__方法初始化，然后在__exit__中做善后以及处理异常。对于一些需要预先设置，事后要清理的一些任务，with提供了一种非常方便的表达。with的基本语法如下，EXPR是一个任意表达式，VAR是一个单一的变量（可以是tuple），”asVAR”是可选的。复制代码代码如下:withE
系统 2019-09-27 17:48:25 1803
Python迭代器与生成器实例详解一、如何实现可迭代对象和迭代器对象1.由可迭代对象得到迭代器对象例如l就是可迭代对象，iter(l)是迭代器对象In[1]:l=[1,2,3,4]In[2]:l.__iter__Out[2]:In[3]:t=iter(l)In[4]:t.next()Out[4]:1In[5]:t.next()Out[5]:2In[6]:t.next()Out[6]:3In[7]:t.next()Out[7]:4In[8]:t.next()
系统 2019-09-27 17:48:18 1803
