查看python搜索包的路径的实现方法：python搜索包的路径存储在sys.path下查看方法：importsyssys.path临时添加python搜索包路径的方法：方法1：（先进入python）importsyssys.path.append(‘路径')（这种方式仅对当前python有效）方法2：exportPYTHONPATH=路径(这种方式对所有的python有效)永久写入sys.path的方法：方法1：在已有的sys.path搜索路径下添加.p
系统 2019-09-27 17:48:22 1770
目录0环境1引言2思路3图像分类4总结0环境Python版本：3.6.8系统版本：macOSMojavePythonJupyterNotebook1引言七月了，大家最近一定被一项新的政策给折磨的焦头烂额，那就是垃圾分类。《上海市生活垃圾管理条例》已经正式实施了，相信还是有很多的小伙伴和我一样，还没有完全搞清楚哪些应该扔在哪个类别里。感觉每天都在学习一遍垃圾分类，真令人头大。听说一杯没有喝完的珍珠奶茶应该这么扔1、首先，没喝完的奶茶水要倒在水池里2、珍珠，水
系统 2019-09-27 17:48:13 1770
并发与锁a.多个线程共享数据的时候，如果数据不进行保护，那么可能出现数据不一致现象，使用锁，信号量、条件锁b.c.互斥锁1.互斥锁，是使用一把锁把代码保护起来，以牺牲性能换取代码的安全性，那么Rlock后必须要relase解锁不然将会失去多线程程序的优势2.互斥锁的基本使用规则：1importthreading2#声明互斥锁3lock=threading.Rlock();4defhandle(sid):#功能实现代码5lock.acquire()#加锁6#
系统 2019-09-27 17:48:09 1770
背景最近在计划明年从北京rebase到深圳去，所以最近在看深圳的各个方面。去年在深圳呆过一段时间，印象最深的是，深圳总是突然就下雨，还下好大的雨。对于我这种从小在南方长大但是后面又在北京呆了2年多的人来说，熟悉而又无奈。今天早上本来想随便浏览浏览一个天气网站，看看深圳的历史天气如何的，但是，一不小心发现，这家网站竟然直接能用API来抓数据，这~~~还不抓一波，省的自己一个月一个月地看。先上最后的效果图：所有的code都在我的GitHub上：boydfd下面
系统 2019-09-27 17:47:57 1770
Python3使用pillow库生成随机验证码的代码如下所示：importrandom#pillow包的使用fromPILimportImage,ImageDraw,ImageFont,ImageFilter#Image负责处理图片#ImageDraw负责处理画笔#ImageFont负责处理文字#ImageFilter负责处理路径img=Image.new('RGB',(150,50),(255,255,255))#建立一个图片'''RGB:表示采用RGB
系统 2019-09-27 17:47:55 1770
本文实例讲述了python实现在pickling的时候压缩的方法。分享给大家供大家参考。具体方法如下：importcPickle,gzipdefsave(filename,*objects):fil1=gzip.open(filename,'wb')forobjinobjects:cPickle.dump(obj,fil1,protocol=2)fil1.close()defload(filename):fil1=gzip.open(filename,'r
系统 2019-09-27 17:47:40 1770
1.a=[]arrays=[a*3]arrays其实为[[]]2.arrays=[a]*N看上去是创建了二维数组，但是只是创建N个指向a的引用，所以一旦a改变，arrays中N个list也会随之改变eg:a=[]N=3arrays=[a]*3arrays[0].append(1)#看上去只为第一个list添加整数1，实际上---print(arrays)输出为[[1],[1],[1]]3.arrays=[[]foriinrange(N)]eg:N=3arr
系统 2019-09-27 17:47:28 1770
1、介绍itertools是python的迭代器模块，itertools提供的工具相当高效且节省内存。使用这些工具，你将能够创建自己定制的迭代器用于高效率的循环。-无限迭代器itertools包自带了三个可以无限迭代的迭代器。这意味着，当你使用他们时，你要知道要的到底是最终会停止的迭代器，还是需要无限地迭代鞋去。（1）count(初值=0,步长=1):count迭代器会返回从传入的起始参数开始的均匀间隔的数值。count也可以接收指定的步长参数。我们来看一
系统 2019-09-27 17:47:20 1770
mydict={'Li':['M',7],'Zhang':['E',2],'Wang':['P',3],'Du':['C',2],'Ma':['C',9],'Zhe':['H',7]}res=sorted(mydict.items(),key=lambdax:x[1][1])#根据value结构[m,n]中n的值进行排序print(res)#输出#[('Zhang',['E',2]),('Du',['C',2]),('Wang',['P',3]),('Li
系统 2019-09-27 17:46:52 1770
转自：https://www.cnblogs.com/rivendare/p/9493698.html列表解析式可以根据已有列表，高效创建新列表的方式。列表解析是Python迭代机制的一种应用，它常用于实现创建新的列表，返回的是一个列表，因此用在[]中。列表解析式因编译器进行优化，提高了效率，减少出错，增加可读性语法[返回值for元素in可迭代对象if条件]使用中括号[]，内部是for循环，if条件语句可选返回一个新列表示例1：生成一个列表，元素0-9，对
系统 2019-09-27 17:46:41 1770
