Python没有真正的全局变量，在Java和C++中，全局变量则是程序级别的，站在它们的角度，那么python就是没有全局变量，而在python的角度，是有全局变量，python提供global关键字，可以修改全局变量，在python中的全局变量只是针对当前python文件/模块所定义的，python文件就是一个模块，独立的命名空间，模块内定义的变量就只属于该命名空间，so，python没有真正的全局变量，全局变量也只是文件级别。所以Python的全局变量
系统 2019-09-27 17:55:20 1690
C++类函数封装给python调用，大致分为三个部分，第一部分是把我们的C++类函数等封装成一个dll,即动态库。第二部分是生成一个绑定代码，就是用shiboken2根据我们需要封装暴露的文件，生成pythonC++代码。然后第三部分，就是根据第一和第二部分生成的库和代码，进一步封装成py库。然后python文件直接可以调用该库。具体代码如下，源码用的是python的官方源码。主要讲解每个部分的使用。源码：------------------icecrea
系统 2019-09-27 17:55:19 1690
概述Python3对函数参数的排序规则更加通用化了，即Python3keyword-only参数，该参数即为必须只按照关键字传递而不会有一个位置参数来填充的参数。该规则在处理人一多个参数是很有用的。keyword-onlykword_only(1,2,3,c=4)print('-'*20)kword_only(a=1,c=3)示例结果：1(2,3)4--------------------1()3在*args之后的参数都需要在调用中使用关键字的方式传递，否
系统 2019-09-27 17:54:57 1690
本文实例讲述了PythonWeb框架之Django框架Model基础。分享给大家供大家参考，具体如下：model是关于你的数据的单一的，确定的信息来源。它包含您正在存储的数据的基本字段和行为。Django通过抽象化的模型层(models)为你的网络应用提供对于数据的结构化处理和操作处理，数据库相关的代码一般写在models.py中，Django支持sqlite3,MySQL,PostgreSQL等数据库，使用数据库API对数据库进行增删改查的操作。使用哪种
系统 2019-09-27 17:54:54 1690
硬币兑换问题：给定总金额为A的一张纸币，现要兑换成面额分别为a1,a2,....,an的硬币，且希望所得到的硬币个数最少。#动态规划思想dp方程式如下#dp[0]=0#dp[i]=min{dp[i-coins[j]]+1},且其中i>=coins[j],0<=j
系统 2019-09-27 17:54:53 1690
Python函数编程——迭代器我们已经知道，可以直接作用于for循环的数据类型有以下几种：1、类是集合数据类型，如list、tuple、dict、set、str等；2、一类是generator，包括生成器和带yield的generatorfunction。这些可以直接作用于for循环的对象统称为可迭代对象：Iterable，可迭代的意思就是可遍历、可循环。可以使用isinstance()判断一个对象是否是Iterable对象：>>>fromcollecti
系统 2019-09-27 17:54:50 1690
通过将对象序列化可以将其存储在变量或者文件中，可以保存当时对象的状态，实现其生命周期的延长。并且需要时可以再次将这个对象读取出来。Python中有几个常用模块可实现这一功能。pickle模块存储在变量中dumps(obj)返回存入的字节dic={'age':23,'job':'student'}byte_data=pickle.dumps(dic)#out->b'\x80\x03}q\x00(X\x03\x00\x00\...'print(byte_dat
系统 2019-09-27 17:54:49 1690
Python单元测试unittest中提供了一下四种装饰器实现测试跳过和预期故障。（使用Python2.7.13）请查考Python手册中：https://docs.python.org/dev/library/unittest.htmlThefollowingdecoratorsimplementtestskippingandexpectedfailures:#以下装饰器实施测试跳过和预期故障：@unittest.skip(原因)Unconditiona
系统 2019-09-27 17:54:46 1690
邻近算法（k-NearestNeighbor)是机器学习中的一种分类（classification）算法，也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单，但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此，学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。kNN算法的思想非常的朴素，它选取k个离测试点最近的样本点，输出在这k个样本点中数量最多的标签（label）。我们假设每一个样本有m个特征值（property），则一个样本的可以用一个m维向量表示:X=（x1，x2，.
系统 2019-09-27 17:54:43 1690
前言今天我们再说一下pytest框架和unittest框架相同的fixture的使用，了解unittest的同学应该知道我们在初始化环境和销毁工作时，unittest使用的是setUp，tearDown方法，那么在pytest框架中同样存在类似的方法，今天我们就来具体说明。先附上官方文档的一段说明1.每个级别的setup/teardown都可以多次复用2.如果相应的初始化函数执行失败或者被跳过则不会执行teardown方法3.在pytest4.2之前，xu
系统 2019-09-27 17:54:40 1690
