python语言解释器是一个轻量级的小尺寸软件，可以在python语言主网站上下载网址如下https://www.python.org/downloads/我用的是sulimetext当然你也可以用其他的Sublime有很多优点比如SublimeText具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。SublimeText的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的PythonAPI，Goto功能，即
系统 2019-09-27 17:50:02 1715
centospython3.4更新到3.6python3.4是yum安装的就直接执行命令：yumupdatepython34-y如果是通过源码安装的，就需要下3.6源码包，重新解压，编译，安装
系统 2019-09-27 17:50:00 1715
本人最近在研究机器学习方面的知识，要运用unet来实现医学图像分割，本文是为了实现unet代码而做的前期准备工作，综合网上的经验与自身的实践最终选择了keras+tensorflow-gpu来跑unet代码，下面是我安装tensoflow-gpu的整个过程，记录下来方便以后查阅。目录1.安装anaconda2.创建虚拟环境并安装python3.63.安装tensorflow-gpu3.1安装前奏——CUDA和cuDNN3.1.1下载CUDA3.1.2cuD
系统 2019-09-27 17:49:52 1715
本文实例讲述了python3.6生成器yield用法。分享给大家供大家参考，具体如下：今天看源码的时候看到了一个比较有意思的函数：yield功能与return类似，都是返回定义的函数的一个结果，不同的是return返回后这次调用函数就结束了，除了返回值，其余临时变量都会被清除。而yield会停止在当前步，并保留其余变量的值，等下次调用该函数时，从yield的下一步继续往下运行。yield的好处是如果函数需要很大的内存，比方说需要计算并返回一个很大的数列，如
系统 2019-09-27 17:49:49 1715
SOAP.py客户机和服务器SOAP.py包含的是一些基本的东西。没有Web服务描述语言（WebServicesDescriptionLanguage，WSDL）或者任何其它附加的东西，只有用Python实现的SOAP客户机和服务器的透明支持。甚至这个包中的一个很好的功能也只是与基础架构相关：SOAP.py支持安全套接字层（SSL）用于加密的SOAP传输。为使用这个功能，您必须安装M2Crypto，M2Crypto是一个库，包含各种加密工具和格式，从RSA
系统 2019-09-27 17:49:38 1715
忘了在哪看到一位编程大牛调侃，他说程序员每天就做两件事，其中之一就是处理字符串。相信不少同学会有同感。几乎任何一种编程语言，都把字符串列为最基础和不可或缺的数据类型。而拼接字符串是必备的一种技能。今天，我跟大家一起来学习Python拼接字符串的七种方式。1、来自C语言的%方式print('%s%s'%('Hello','world'))>>>Helloworld%号格式化字符串的方式继承自古老的C语言，这在很多编程语言都有类似的实现。上例的%s是一个占位符
系统 2019-09-27 17:49:38 1715
关于我一个有思想的程序猿，终身学习实践者，目前在一个创业团队任teamlead，技术栈涉及Android、Python、Java和Go，这个也是我们团队的主要技术栈。Github：https://github.com/hylinux1024微信公众号：终身开发者(angrycode)在前一篇《一文彻底搞懂Python可迭代(Iterable)、迭代器(Iterator)和生成器(Generator)的概念》的文中，知道生成器(Generator)可由以下两
系统 2019-09-27 17:49:37 1715
Python中多目标赋值即将等号左边所有的变量名都赋值给右边的对象，完成赋值操作，比如将三个变量同时赋值给一个字符串。a=b=c='Python'print(a)print(b)print(c)示例结果：PythonPythonPython在多目标赋值中，其本质即类似三个变量的指针指向了同一个内存空间，即三个变量共享了内存内同一对象。不可变对象对于不可变对象来说，我们在使用这些变量是不存在问题的。a=b=c='Python'print(a)print(b)
系统 2019-09-27 17:49:34 1715
1.Django中的CBV模式在这里插入图片描述2.Flask中的CBV和FBVdefauth(func):definner(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturninnerclassIndexView(views.MethodView):#methods=['POST']#只允许POST请求访问decorators=[auth,]#如果想给所有的get,post请求加装饰
系统 2019-09-27 17:49:30 1715
一般来说，用pandas处理小于100兆的数据，性能不是问题。当用pandas来处理100兆至几个G的数据时，将会比较耗时，同时会导致程序因内存不足而运行失败。当然，像Spark这类的工具能够胜任处理100G至几个T的大数据集，但要想充分发挥这些工具的优势，通常需要比较贵的硬件设备。而且，这些工具不像pandas那样具有丰富的进行高质量数据清洗、探索和分析的特性。对于中等规模的数据，我们的愿望是尽量让pandas继续发挥其优势，而不是换用其他工具。本文我们
系统 2019-09-27 17:49:29 1715
