在编写计算机程序时，通常能够区分正常和异常（不正常）情况。异常事件可能是错误（如试图除以零），也可能是通常不会发生的事情。Python使用异常对象来表示异常状态，并在遇到错误时引发异常。异常对象未被处理（或捕获）时，程序将终止并显示一条错误消息（traceback）。#试图除以零的报错print(1/0)#Traceback(mostrecentcalllast):#print(1/0)#ZeroDivisionError:divisionbyzero正如
系统 2019-09-27 17:56:38 2068
'''将一个正整数分解质因数。例如：输入90,打印出90=2*3*3*5。'''frompip._vendor.distlib.compatimportraw_inputdeftest1(n):print("%d="%n,end='');whilen>1:foriinrange(2,n+1):ifn%i==0:n=int(n/i)ifn==1:print("%d"%i,end='');else:print("%d*"%i,end='');breakdeft
系统 2019-09-27 17:55:28 2068
原文链接：https://shop40704199.youzan.com/v2/showcase/goods?alias=3nj52imopba8f最近无意中刷抖音刷到了一个Python工程师的工资条然后我默默的打开看了然后我默默的关闭了emmm.....后悔为什么我当时没有坚持做开发相信每一个人都想拿着高工资做着轻松的工作而如今Python技术盛行大家都纷纷学Python我不能跟你确保说学完Python你就能拿高工资但是你学完Python肯定有饭吃说不定
系统 2019-09-27 17:55:15 2068
本文假设你在GitHub上已经有一个想要打包和发布的项目。第0步：获取项目许可证在做其他事之前，由于你的项目要开源，因此应该有一个许可证。获取哪种许可证取决于项目包的使用方式。开源项目中一些常见许可证有MIT或BSD。要在项目中添加许可证，只需参照以下链接中的步骤，将LICENSE文件添加到项目库中的根目录即可：https://help.github.com/en/articles/adding-a-license-to-a-repository第1步：让
系统 2019-09-27 17:54:55 2068
windows下载ziplinux下载tar下载地址：https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch解压后运行：bin/elasticsearch(orbin\elasticsearch.batonWindows)检查是否成功：访问http://localhost:9200linux下不能以root用户运行，普通用户运行报错：java.nio.file.AccessDeniedException原因：当前用户没
系统 2019-09-27 17:54:44 2068
[TOC]题目罗马数字包含以下七种字符:I，V，X，L，C，D和M。字符数值I1V5X10L50C100D500M1000例如，罗马数字2写做II，即为两个并列的1。12写做XII，即为X+II。27写做XXVII,即为XX+V+II。通常情况下，罗马数字中小的数字在大的数字的右边。但也存在特例，例如4不写做IIII，而是IV。数字1在数字5的左边，所表示的数等于大数5减小数1得到的数值4。同样地，数字9表示为IX。这个特殊的规则只适用于以下六种情况：I可
系统 2019-09-27 17:54:21 2068
前言一年一度的虐狗节终于过去了，朋友圈各种晒，晒自拍，晒娃，晒美食，秀恩爱的。程序员在晒什么，程序员在加班。但是礼物还是少不了的，送什么好？作为程序员，我准备了一份特别的礼物，用以往发的微博数据打造一颗“爱心”，我想她一定会感动得哭了吧。哈哈准备工作有了想法之后就开始行动了，自然最先想到的就是用Python了，大体思路就是把微博数据爬下来，数据经过清洗加工后再进行分词处理，处理后的数据交给词云工具，配合科学计算工具和绘图工具制作成图像出来，涉及到的工具包有
系统 2019-09-27 17:53:34 2068
（1）常用内置数据类型分类类型名称描述数字int整数float浮点数complex复数bool布尔值序列str字符串（不可变序列）list列表tuple元组（不可变序列）range整数范围（不可变序列）bytes字节数组（不可变序列）bytearray可变字节数组映射dict字典集合set可变集合frozenset不可变集合NoneNoneType空对象，它没有任何属性（2）类型检查常用方法用法类型描述举例id(实例)内置函数返回一个对象的身份（整数）id
系统 2019-09-27 17:53:28 2068
importthreadingimportqueueimporttime'''queue.qsize()返回队列的大小queue.empty()如果队列为空，返回True,反之Falsequeue.full()如果队列满了，返回True,反之Falsequeue.full与maxsize大小对应queue.get([block[,timeout]])获取队列，timeout等待时间queue.get_nowait()相当queue.get(False)qu
系统 2019-09-27 17:53:25 2068
前言在使用Python进行数据分析时，经常会遇到时间日期格式处理和转换，特别是分析和挖掘与时间相关的数据，比如量化交易就是从历史数据中寻找股价的变化规律。Python中自带的处理时间的模块有datetime，NumPy库也提供了相应的方法，Pandas作为Python环境下的数据分析库，更是提供了强大的日期数据处理的功能，是处理时间序列的利器。1、生成日期序列主要提供pd.data_range()和pd.period_range()两个方法，给定参数有起始
系统 2019-09-27 17:53:00 2068
