os模块描述：python标准库中的一个用于访问操作系统功能的模块。作用：用来实现跨平台访问常用操作：os.sep系统路径的分隔符>>>importos>>>os.sep'/'#windows上运行结果为：\\#windows上的pycharm运行结果为：\#Linux运行结果为：/os.linesep输出当前平台使用的行终止符>>>importos>>>os.linesep'\n'os.environ获取系统环境变量os.getcwd()获取当前工作路径
系统 2019-09-27 17:56:35 1938
Python字符串(string)详解及代码Python的字符串可以使用单引号('),双引号("),三引号(''');三引号(''')里面,可以添加单引号和双引号,也可以通过转义序列(\)添加;字符串放在一起自动连接成为一个字符串;字符串前面添加限定词R或r,表示是自然字符串(naturestring),可以忽略里面的格式限制;在物理行末尾添加"\",可以连接下一个物理行;括号,方括号,大括号也可以一定限度的扩充物理行;具体参见代码注释;代码如下:#-*-
系统 2019-09-27 17:56:15 1938
本文实例讲述了python根据文件大小打log日志的方法，分享给大家供大家参考。具体方法如下：importglobimportloggingimportlogging.handlersLOG_FILENAME='logging_rotatingfile_example.out'#Setupaspecificloggerwithourdesiredoutputlevelmy_logger=logging.getLogger('MyLogger')my_log
系统 2019-09-27 17:55:38 1938
Python截取字符串使用变量[头下标:尾下标]，就可以截取相应的字符串，其中下标是从0开始算起，可以是正数或负数，下标可以为空表示取到头或尾。#例1：字符串截取str='12345678'printstr[0:1]>>1#输出str位置0开始到位置1以前的字符printstr[1:6]>>23456#输出str位置1开始到位置6以前的字符num=18str='0000'+str(num)#合并字符串printstr[-5:]#输出字符串右5位>>0001
系统 2019-09-27 17:55:20 1938
引言：在阅读源码时，有很多简写的形式，其中一个比较常用的就是getattr()用来调用一个类中的变量或者方法，相关联的hasattr()、getattr()、setattr()函数的使用也一并学习了一下。正文：1.hasattr(object,name)判断object对象中是否存在name属性，当然对于python的对象而言，属性包含变量和方法；有则返回True，没有则返回False；需要注意的是name参数是string类型，所以不管是要判断变量还是方
系统 2019-09-27 17:54:58 1938
#!/usr/bin/python#coding:utf-8importnumpyasnpa=np.array([1,2,3])b=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])#shape是维度，dtype是元素的类型printa.shapeprinta.dtype#使用函数生成等差数列数组x1=np.arange(1,11,2)x2=np.linspace(1,9,5)printx1,x2#求数组中的最大值和最小值printnp
系统 2019-09-27 17:54:45 1938
python内部自带大整数运算能力，整数运算不会溢出，只要内存足够，就oK下面的例子演示了两个32位整数加法的情况（通过位运算实现），为了模拟溢出的效果，必须人工的进行位运算，~运算符除了求反，还是二进制的补运算符，运算过后的二进制数字按照补码解释，例如~（00111100）=（11000011）=-61defgetSum(a,b):""":typea:int:typeb:int:rtype:int"""MAX=0X7fffffffMIN=0X800000
系统 2019-09-27 17:54:25 1938
类代码：#-*-coding:gbk-*-importConfigParser,osclassINIFILE:def__init__(self,filename):self.filename=filenameself.initflag=Falseself.cfg=Noneself.readhandle=Noneself.writehandle=NonedefInit(self):self.cfg=ConfigParser.ConfigParser()try
系统 2019-09-27 17:54:17 1938
同一行的数据都为浮点数，或者说是同一行的数据格式相同时:withopen(input_file,'r')asf:#打开文件header=f.readline().strip()#跳过一行column_names=header.split('|')#以管道分隔符切分数据values=np.loadtxt(f,delimiter='|')同一行的数据格式不相同时，比如字符串和浮点数结合时：选择跳过某一列或者只读取某一列数据，下面为只读取某一列数据withope
系统 2019-09-27 17:53:49 1938
在日常PC端的Python爬虫过程工作中，Chrome浏览器是我们常用的一款工具。鉴于Chrome浏览器的强大，Chrome网上应用商店很多强大的插件可以帮助我们快速高效地进行数据爬虫。今天推荐的6款Chrome插件，可以大大提升我们的爬虫效率。EditThisCookieEditThisCookie是一个Cookie管理器，可以很方便的添加，删除，编辑，搜索，锁定和屏蔽Cookies。可以将登录后的Cookies先保存到本地，借助cookielib库，直
系统 2019-09-27 17:53:24 1938
