python操作Excel首先我们先分析一下怎么去操作和流程使用哪些库及方式本文免费直播课程分享链接：https://ke.qq.com/course/397896?flowToken=1009460有需要学习提升的宝宝可以进去免费报名一下1、使用的库xlrd2、打开文件3、定位到具体的一个sheet表4、以什么方式打开分析完之后下面就是操作编写代码，注意看和分析#--coding:utf-8--importxlrd#打开一个文件data=xlrd.ope
系统 2019-09-27 17:52:40 1949
作者：HelloGitHub-ProdesireHelloGitHub的《讲解开源项目》系列，项目地址：https://github.com/HelloGitHub-Team/Article前言在前面三篇介绍argparse的文章中，我们全面了解了argparse的能力，相信不少小伙伴们都已经摩拳擦掌，想要打造一个属于自己的命令行工具。本文将以我们日常工作中最常见的git命令为例，讲解如何使用argparse库来实现一个真正可用的命令行程序。本系列文章默认
系统 2019-09-27 17:52:36 1949
因前一篇https://blog.csdn.net/fjssharpsword/article/details/97000479采样问题未解决，发现如下github上有BPMF代码，采用wishart先验，性能和pymc3一致。参考：https://github.com/LoryPack/BPMF#coding:utf-8'''@author:Jason.F@data:2019.08.01@function:baselineBPMF(BayesianPro
系统 2019-09-27 17:52:22 1949
一、安装MySQL-python复制代码代码如下:#yuminstall-yMySQL-python二、打开数据库连接复制代码代码如下:#!/usr/bin/pythonimportMySQLdbconn=MySQLdb.connect(user='root',passwd='admin',host='127.0.0.1')conn.select_db('test')cur=conn.cursor()三、操作数据库复制代码代码如下:definsertdb(
系统 2019-09-27 17:52:20 1949
关于声明并初始化二维列表想要快速创建一个二维列表如:5x3的二维列表[[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]正确用法:#先创建一个一维列表tmp=[0,]*3result=[]foriinrange(5):#拷贝对象result.append(tmp.copy())result[0][1]=1print(result)#[[0,1,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0],[0,0,0]]误用:#得到的
系统 2019-09-27 17:51:23 1949
爬虫即网络爬虫，英文是WebSpider。翻译过来就是网络上爬行的蜘蛛，如果把互联网看作一张大网，那么爬虫就是在大网上爬来爬去的蜘蛛，碰到想要的食物，就把他抓取出来。我们在浏览器中输入一个网址，敲击回车，看到网站的页面信息。这就是浏览器请求了网站的服务器，获取到网络资源。那么，爬虫也相当于模拟浏览器发送请求，获得到HTML代码。HTML代码里通常包含了标签和文字信息，我们就从中提取到我们想要的信息。通常爬虫是从某个网站的某个页面开始，爬取这个页面的内容，找
系统 2019-09-27 17:51:07 1949
第1题：python下多线程的限制以及多进程中传递参数的方式？python多线程有个全局解释器锁（globalinterpreterlock），简称GIL，这个GIL并不是python的特性，他是只在Cpython解释器里引入的一个概念，而在其他的语言编写的解释器里就没有这个GIL例如：Jython。这个锁的意思是任一时间只能有一个线程运用解释器，跟单cpu跑多个程序一个意思，我们都是轮着用的，这叫“并发”，不是“并行”。为什么会有GIL？多核CPU的出现
系统 2019-09-27 17:50:37 1949
Python装饰器，分两部分，一是装饰器本身的定义，一是被装饰器对象的定义。一、函数式装饰器：装饰器本身是一个函数。1.装饰函数：被装饰对象是一个函数[1]装饰器无参数：a.被装饰对象无参数：复制代码代码如下:>>>deftest(func):def_test():print'Callthefunction%s().'%func.func_namereturnfunc()return_test>>>@testdefsay():return'hellowor
系统 2019-09-27 17:50:21 1949
微线程领域（至少在Python中）一直都是StacklessPython才能涉及的特殊增强部分。关于Stackless的话题以及最近它经历的变化，可能本身就值得开辟一个专栏了。但其中简单的道理就是，在“新的Stackless”下，延续（continuation）显然是不合时宜的，但微线程还是这个项目存在的理由。这一点很复杂……刚开始，我们还是先来回顾一些内容。那么，什么是微线程呢？微线程基本上可以说是只需要很少的内部资源就可以运行的进程�D并且是在Pyth
系统 2019-09-27 17:49:59 1949
本文通过将同一个数据集在三种不同的简便项窗口部件中显示。三个窗口的数据得到实时的同步,数据和视图分离。当添加或删除数据行，三个不同的视图均保持同步。数据将保存在本地文件中，而非数据库。对于小型和临时性数据集来说，这些简便窗口部件非常有用，可以用在非单独数据集中-数据自身的显示,编辑和存储。所使用的数据集：/home/yrd/eric_workspace/chap14/ships_conv/ships.py#!/usr/bin/envpython3impor
系统 2019-09-27 17:49:43 1949
