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 1928
Python在debug方面的支持还是不错的，在明确代码意义的情况下，通过log、print和assert分析错误原因，配合单元测试可以很高效。然而，实际工作中大量代码很可能出自他人之手，这种情况下，使用debugger就显得更加高效了。一、在控制台下进行程序调试PDB如果你熟悉命令行调试工具（例如gdb、lldb），那么使用Python中的PDB将获得非常好的体验，PDB不仅支持项目启动时进行调用，也支持在Pythonshell中交互式调试；功能上，支持
系统 2019-09-27 17:50:11 1928
本文实例为大家分享了python计算器小程序的具体代码，供大家参考，具体内容如下importtkinterimporttkinter.messageboximportmathclassJSQ:def__init__(self):#创建主界面self.root=tkinter.Tk()self.root.minsize(270,330)self.root.maxsize(270,330)self.root.title('小可乐的计算器')#定义一个变量赋值给
系统 2019-09-27 17:50:09 1928
图像的轮廓检测，如计算多边形外界、形状毕竟、计算感兴趣区域等。Contours:GettingStarted轮廓简单地解释为连接所有连续点（沿着边界）的曲线，具有相同的颜色或强度.轮廓是形状分析和物体检测和识别的有用工具NOTE为获得更好的准确性，请使用二值图，在找到轮廓之前，应用阈值法或canny边缘检测从OpenCV3.2开始，findContours（）不再修改源图像，而是将修改后的图像作为三个返回参数中的第一个返回在OpenCV中，查找轮廓是从黑色
系统 2019-09-27 17:50:07 1928
第四章，了不起的分支和循环4.1分支和循环Python主要依靠缩进来区分代码块4.2快速上手成绩按照分数来划分等级，90分以上为A，80~90为B，60~80为C，60以下为Dp4_1.pyscore=int(input("请输入一个分数："))if100>=score>=90:print("A")if90>score>=80:print("B")if80>score>=60:print("C")if60>score>=0:print("D")ifscor
系统 2019-09-27 17:50:06 1928
1.os.popen运行shell列表命令复制代码代码如下:deftraverseDirByShell(path):forfinos.popen('ls'+path):printf.strip()2.利用glob模块glob.glob(path)返回带目录的文件名.通配符和shell相似.path不能包含shell变量.复制代码代码如下:deftraverseDirByGlob(path):path=os.path.expanduser(path)forf
系统 2019-09-27 17:49:59 1928
文件基本语法file=open(‘文件名’,mode)编码encoding=‘utf8’读模式存在返回True，否则抛出异常FileNotFoundError写模式存在返回True，否则新建文件mode读r写w追加a二进制b读写+操作读取所有内容read()读取一行readline()读取所有行列表readlines()关闭文件close()自动关闭withopen(目标文件)asf:存取Python对象pickle写对象dump(对象，目标文件)读对象l
系统 2019-09-27 17:49:39 1928
首先我们要明白在python中当字符编码为:UTF-8时，中文在字符串中的占位为3个字节，其余字符为一个字节下面就直接介绍几种python中字符串常用的几种字符串内置函数(本文中牵扯到了模块与一些之前章节没讲过的相关知识,坑我之后会填的)字符串切片(截取字符串):#字符串切片string[开始位置:结束位置:步长]name="巩�t鹏"print(name[0:])#从第一个字符截取到最后一个字符print(name[0:2])#从第一个字符截取到第二个字
系统 2019-09-27 17:49:35 1928
本文实例讲述了Python利用神经网络解决非线性回归问题。分享给大家供大家参考，具体如下：问题描述现在我们通常使用神经网络进行分类，但是有时我们也会进行回归分析。如本文的问题：我们知道一个生物体内的原始有毒物质的量，然后对这个生物体进行治疗，向其体内注射一个物质，过一段时间后重新测量这个生物体内有毒物质量的多少。因此，问题中有两个输入，都是标量数据，分别为有毒物质的量和注射物质的量，一个输出，也就是注射治疗物质后一段时间生物体的有毒物质的量。数据如下图：其
系统 2019-09-27 17:48:59 1928
1.遍历一个文件夹apks='C:\\xxx'filenames=os.listdir(apks)forfilenameinfilesnames:#此处遍历出来的非完整路径，只是文件名字do_something(apks+"\\"+filename)#绝对路径需要拼接处理2.判断一个文件或文件夹是否存在importosos.path.exists(test_file.txt)3.string转dict,dict转string#string转dict，使用e
系统 2019-09-27 17:48:45 1928
