在Python3中，将中文进行urlencode编码使用函数urllib.parse.quote(string,safe='/',encoding=None,errors=None)而将编码后的字符串转为中文，则使用urllib.parse.unquote(string,encoding='utf-8',errors='replace')示例代码如下：test="微信公众账号比特量化"print(test)new=urllib.parse.quote(te
系统 2019-09-27 17:45:54 1943
1.文件的读取和显示方法1：复制代码代码如下:f=open(r'G:\2.txt')printf.read()f.close()方法2：复制代码代码如下:try:t=open(r'G:\2.txt')printt.read()finally:ift:t.close()方法3：复制代码代码如下:withopen(r'g:\2.txt')asg:forlineing:printlinepython虽然每次打开文件都要关闭，但是可能会由于异常导致未关闭，因此我们
系统 2019-09-27 17:45:38 1943
Python实现文件的全备份和差异备份之前有写利用md5方式来做差异备份，但是这种md5方式来写存在以下问题：md5sum获取有些软连接的MD5值存在问题不支持对空目录进行备份，因为md5sum无法获取空目录的md5值权限的修改md5sum无法判断解决方案：利用文件的mtimectimemtime（Modifiedtime）是在写入文件时随文件内容的更改而更改的ctime（Createtime）是在写入文件、更改所有者、权限或链接设置时随Inode的内容更
系统 2019-09-27 17:45:28 1943
前言因为有一些网站需要每日检查是否有问题，所以需要一个报警监控的机制，这个需要你指定你发送的邮箱和你接收的邮箱，就可以做到对网站自动监控了。这里用的是python3.5需要安装的插件:1、smtplib:发邮件需要用到2、pycurl:访问网站时会需要用到3、linecache:在读取txt网站清单时需要用到具体思路:python程序从txt里面批量读取到网站的信息,通过Curl.py模拟浏览器去访问网站,并且把访问的结果写入到以自己的网站名称-日期.tx
系统 2019-09-27 17:38:41 1943
python异常处理机制和java类似,采用try-except-finally的结构.try-except检测异常格式复制代码代码如下:try:try_statementexcept(ErrorType1,ErrorType2),e:handle_statementfinally:finally_statement实例复制代码代码如下:#!/usr/bin/pythontry:a=12b=0c=a/bexceptException,e:print"Exc
系统 2019-09-27 17:38:36 1943
本文以实例形式展示了Python算法中栈（stack）的实现，对于学习数据结构域算法有一定的参考借鉴价值。具体内容如下：1.栈stack通常的操作：Stack()建立一个空的栈对象push()把一个元素添加到栈的最顶层pop()删除栈最顶层的元素，并返回这个元素peek()返回最顶层的元素，并不删除它isEmpty()判断栈是否为空size()返回栈中元素的个数2.简单案例以及操作结果：StackOperationStackContentsReturnVa
系统 2019-09-27 17:38:32 1943
Python是用于编码图形界面的极佳语言。由于可以迅速地编写工作代码并且不需要费时的编译周期，所以可以立即使界面启动和运行起来，并且不久便可使用这些界面。将这一点与Python易于链接本机库的能力结合起来，就可以形成一个出色的环境。gnome-python是为Python封装GNOME及其相关库的软件包。这使您能够用Python编写外观与核心GNOME应用程序完全相同的应用程序，而所花的时间只是用C编写该应用程序所花的一部分。然而，不用C进行编程会有一个缺
系统 2019-09-27 17:38:29 1943
今天，在完成一个小的python习题，习题的主要内容是读取一个帮助模块，并保存到本地文件。知道是用pydoc进行模块的读取，但是在windows系统下，调用os模块之后，结果总是为空。核心语句：helpfile=os.popen('pydoc%s'%module).read()此语句在Linux下可以正常运行，结果正常。后来发现，在Windows下，该修改为：helpfile=os.popen('python-mpydoc%s'%module).read(
系统 2019-09-27 17:38:03 1943
邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别，并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别。kNN方法在类别决策时，只与极
系统 2019-09-27 17:38:02 1943
单继承时super()和__init__()实现的功能是类似的classBase(object):def__init__(self):print'Basecreate'classchildA(Base):def__init__(self):print'creatA',Base.__init__(self)classchildB(Base):def__init__(self):print'creatB',super(childB,self).__init__
系统 2019-09-27 17:37:52 1943
