原文链接：https://blog.csdn.net/None_yel/article/details/91416821（现在人工智能非常火爆，很多朋友都想学，但是一般的教程都是为博硕生准备的，太难看懂了。最近发现了一个非常适合小白入门的教程，不仅通俗易懂而且还很风趣幽默。所以忍不住分享一下给大家。点这里https://www.cbedai.net/ialexanderi可以跳转到教程。）进程简介使用场景线程简介使用场景协程简介使用场景进程与线程之间的关系
系统 2019-09-27 17:54:54 1954
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 1954
python包含子目录中的模块方法比较简单，关键是能够在sys.path里面找到通向模块文件的路径。下面将具体介绍几种常用情况：（1）主程序与模块程序在同一目录下：如下面程序结构:`--src|--mod1.py`--test1.py若在程序test1.py中导入模块mod1,则直接使用importmod1或frommod1import*;（2）主程序所在目录是模块所在目录的父(或祖辈)目录如下面程序结构:`--src|--mod1.py|--mod2|`
系统 2019-09-27 17:54:32 1954
配置好virtualenv和virtualenvwrapper后，使用pycharm创建新项目。之后要面临的问题就来了，之前一直使用的是sqlite作为开发数据库进行学习，按照之前看教程的原则，好像就是说开发环境要和生产环境尽量的一致，所以现在想尝试一下使用更有可能在生产环境部署的mysql数据库进行开发。本觉得是一件应该很轻松的事情，没想到遇到了一些麻烦根据一通百度，搜出来的方案大概有：MySQLdbmysql安装时候自带的connectorpymysq
系统 2019-09-27 17:54:28 1954
使用beautifulsoup爬取小说，并整合到txt中。"""======================@Auther:CacheYu@Time:2019/9/16:16:09======================"""#-*-coding:utf-8-*-importurllib.requestimporturllib.errorimportbs4frombs4importBeautifulSoupdefreaddown(url):soup=B
系统 2019-09-27 17:54:27 1954
每天都有小伙伴询问Python的书，哎呀，动力所致，书单来了。7本，涵盖范围蛮大的。Python热持续中，入门计算机首选语言。python游戏编程快速上手(斯维加特著)（点击，直接下载）本书可以帮助读者在轻松有趣的过程中，掌握Python游戏编程的基本技能。本书适合不同年龄和层次的Python编程初学者阅读。像计算机科学家一样思考Python（点击，直接下载）全书共19章和3个附录，详细介绍了Python语言编程的方方面面。《像计算机科学家一样思考Pyth
系统 2019-09-27 17:54:25 1954
导言本文简单介绍了如何从网易财经获取某支股票的价格数据，并根据价格数据画出相应的日K线图。有助于新手了解并使用Python的相关功能。包括列表、自定义函数、for循环、if函数以及如何使用matplotlib进行作图等内容。第一步：从网易财经获取股票的价格数据我一般是在网易财经查看某支股票的价格和成交数据，网易财经可以查到任意沪深的股票，我们使用招商银行的数据作为参考。1、构建爬虫获取股票价格数据这里不对Python做介绍了，如果需要了解什么是Python
系统 2019-09-27 17:54:13 1954
一、简单使用复制代码代码如下:defTestLogBasic():importlogginglogging.basicConfig(filename='log.txt',filemode='a',level=logging.NOTSET,format='%(asctime)s-%(levelname)s:%(message)s')logging.debug('thisisamessage')logging.info("thisisainfo")loggin
系统 2019-09-27 17:54:02 1954
机器学习（MachineLearning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。目前机器学习已经有了十分广泛的应用，例如数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、检测信用卡欺诈、证券市场分析、DNA序列测序、语音和手写识别、战略游戏和机器人运用。总体上说，机器学习算法和问题可以分为有监督学习和无
系统 2019-09-27 17:53:49 1954
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系统 2019-09-27 17:53:14 1954
