第一篇markdown编辑器001Markdown基本语法第二篇Python集成环境和解释器002Python解释器安装003Python解释器源修改004pip的使用005Python的IDE之Pycharm的使用006Python的IDE之Jupyter的使用第三篇Python基础007常量008变量009Python变量内存管理010各类赋值方式011注释012数据类型基础013数据类型：数字类型014数据类型：字符串类型015数据类型：列表类型01
系统 2019-09-27 17:56:43 1809
在工作中遇到一个需求，需要用Python脚本读取一个13G的文件，把每行的记录写入redis。由于机器的内存只有8G，所以不能一次将磁盘上的文件全部读入内存，需要一行一行读取文件。Python按行读取文件主要是使用file.readline方法或者利用file对象的迭代器性质，而file.readlines方法则是一次把所有内容从磁盘读入内存。当内存足够时，file.readlines方法显然会更快，因为磁盘I/O次数更少。下面给出了三种遍历文件每行的方式
系统 2019-09-27 17:56:36 1809
文本库string：通用字符串操作re：正则表达式操作difflib：差异计算工具textwrap：文本填充unicodedata：Unicode字符数据库stringprep：互联网字符串准备工具readline：GNU按行读取接口rlcompleter：GNU按行读取的实现函数二进制数据库struct：将字节解析为打包的二进制数据codecs：注册表与基类的编×××数据类型库datetime：基于日期与时间工具calendar：通用月份函数collec
系统 2019-09-27 17:56:06 1809
今天我们用python进行体育竞技分析，预测球队成绩一.体育竞技分析的IPO模式：输入I(input)：两个球员的能力值，模拟比赛的次数（其中，运动员的能力值，可以通过发球方赢得本回合的概率来表示，一个能力值为0.8的球员，在他发球时，有80%的可能性赢得1分）处理P(process)：模拟比赛过程输出O(output)：两个球员获胜的概率该体育竞技程序，我们采用自顶向下的设计方法。自顶向下的设计是一种解决复杂问题的行之有效的方法。其步骤如下自顶向下设计的
系统 2019-09-27 17:55:31 1809
Python算术运算符以下假设变量a为10，变量b为20：运算符描述实例+加-两个对象相加a+b输出结果30-减-得到负数或是一个数减去另一个数a-b输出结果-10*乘-两个数相乘或是返回一个被重复若干次的字符串a*b输出结果200/除-x除以yb/a输出结果2%取模-返回除法的余数b%a输出结果0**幂-返回x的y次幂a**b输出结果20//取整除-返回商的整数部分9//2输出结果4,9.0//2.0输出结果4.0以下实例演示了Python所有算术运算符
系统 2019-09-27 17:55:21 1809
安装pymysqlpipinstallpymysql2|0使用pymysql2|1使用数据查询语句查询一条数据fetchone()frompymysqlimport*conn=connect(host='127.0.0.1',port=3306,user='root',password='123456',database='itcast',charset='utf8')#创建游标c=conn.cursor()#执行sql语句c.execute("selec
系统 2019-09-27 17:55:11 1809
file=open("write_test.txt",encoding="utf-8",mode="w")file.write("君臣佐使")file.close()withopen("write_test.txt",encoding="utf-8",mode="a")asdata:data.write("神农本草经")w模式是重写（原文件的内容删除），a模式是追加（原文件的内容保留）。
系统 2019-09-27 17:54:58 1809
前言前面几篇文章基本上已经了解了pytest命令使用，收集用例，finxture使用及作用范围，今天简单介绍一下conftest.py文件的作用和实际项目中如是使用此文件！实例场景首先们思考这样一个问题：如果我们在编写测试用的时候，每一个测试文件里面的用例都需要先登录后才能完成后面的操作，那么们该如何实现呢？这就需要我们掌握conftest.py文件的使用了。实例代码创建如下一个目录ConftestFile|conftest.py|test_file_01
系统 2019-09-27 17:54:45 1809
今天在网上找了半天，发现很多关于此题目的程序都只能接收数据，所以随便找了个程序研究了一下，然后做出一些修改代码如下：fromsocketimport*importthreadingtcp_socket=socket(AF_INET,SOCK_STREAM)tcp_socket.connect(('192.168.1.102',8080))true=Truedefrece_msg(tcp_socket):globaltruewhiletrue:recv_ms
系统 2019-09-27 17:54:41 1809
Pandas中对时间这个属性的处理有非常非常多的操作。而本文对其中一个大家可能比较陌生的方法进行讲解。其他的我会陆续上传。应用情景是这样的：考虑到有一个数据集，数据集中有用户注册账号的时间（年-月-日），如下图格式。如果我们希望对用户账号注册时间转为具体的天数，我们可以用如下代码。importpandasaspdtd=data['user_reg_tm']Time=pd.to_datetime(td)Start=pd.datetime(2016,4,16)
系统 2019-09-27 17:53:59 1809
