三引号完全原样输出print(r"""xx\n\adaadf=?aa“”")重复输出print(3*“ab”)print(“ab”*3)abababababab3、列表定义x=“world”y=[1,2,3,4,5]索引（负数从右边开始，正数从左边开始）print(x[0])print(y[4])print(x[-2])print(y[-1])print(y[-5])print(x[-5])w5l51w切片x=“world”y=[1,2,3,4,5]pri
系统 2019-09-27 17:51:22 1870
转：https://www.jianshu.com/p/4be85de84d2a本机环境：Windows1064位Anacondapython3.7报错信息：pipisconfiguredwithlocationsthatrequireTLS/SSL,howeverthesslmoduleinPythonisnotavailable.解决方法：原因：Anaconda环境变量未配置完全需要配置的环境变量：D:\ProgramData\Anaconda3D:\
系统 2019-09-27 17:50:37 1870
字符串是Python中最常用的数据类型，而且很多时候你会用到一些不属于标准ASCII字符集的字符，这时候代码就很可能抛出UnicodeDecodeError:'ascii'codeccan'tdecodebyte0xc4inposition10:ordinalnotinrange(128)异常。这种异常在Python中很容易遇到，尤其是在Python2.x中，是一个很让初学者费解头疼的问题。不过，如果你理解了Python的Unicode，并在编码中遵循一定
系统 2019-09-27 17:50:35 1870
队、栈和链表一样，在数据结构中非常基础一种数据结构，同样他们也有各种各样、五花八门的变形和实现方式。但不管他们形式上怎么变，队和栈都有其不变的最基本的特征，我们今天就从最基本，最简单的实现来看看队列和堆栈。不管什么形式的队列，它总有的一个共同的特点就是“先进先出”。怎么理解呢?就像是超市排队结账，先排队的人排在队的前面，先结账出队。这是队列的特征。而堆栈则和队列相反，它是“先进后出”，怎么理解呢?基本所有的编辑器都有一个撤销功能，就是按Ctrl+Z。当你写
系统 2019-09-27 17:50:25 1870
野子电竞数据官网改版https://www.xxe.io/全新登场1、首先访问http://www.python.org/downloa...。2、安装下载包，一路next。3、为计算机添加安装目录搭到环境变量，如图把python的安装目录添加到pth系统变量中即可。4、测试python安装是否成功，cmd打开命令行输入python命令，如下图即成功了5、HelloWorld！按照很多资料上写的，输入print‘HelloWorld!’居然是不成功，说语法
系统 2019-09-27 17:50:15 1870
在了解装饰器的之前一定要先了解函数作为参数传递,什么是函数内嵌,请参考我之前写的博客函数简介因为在python里面,函数也是对象,也可以作为参数进行传递.python装饰器本质也是一种特殊函数,它接收的参数是函数对象,然后动态地函数参数添加额外的功能,而不用修改原有的函数对象.python装饰器传入的参数是函数,返回的值也是函数!python装饰器思想有点类似设计模式的装饰模式,其意图是动态地给函数对象添加额外的功能.比如像增加日志打印的功能,有点面向切面
系统 2019-09-27 17:50:12 1870
python自动化批量生成前端的HTML可以大大减轻工作量下面演示两种生成HTML的方法方法一：使用webbrowser#coding:utf-8importwebbrowser#命名生成的htmlGEN_HTML="test.html"#打开文件，准备写入f=open(GEN_HTML,'w')#准备相关变量str1='mynameis:'str2='--MichaelAn--'#写入HTML界面中message="""%s%s"""%(str1,str
系统 2019-09-27 17:49:58 1870
通过Python\text{Python}Python仿真一个FireFoxorChrome\text{FireFoxorChrome}FireFoxorChrome浏览器，然后通过send_keys\text{send\_keys}send_keys发送数据到input\text{input}input文本框，当数据字节数比较小时，完全不会发现任何异常，但是当发送长文本时，会出现卡顿或者阻塞的现象，导致数据的实时性下降了很多。查看send_keys\te
系统 2019-09-27 17:49:52 1870
推荐系统的相关知识我们已在前文中提到，在这篇文章中，我们会介绍如何用Python来搭建一个简单的推荐系统。本文使用的数据集是MovieLens数据集，该数据集由明尼苏达大学的Grouplens研究小组整理。它包含1,10和2亿个评级。Movielens还有一个网站，我们可以注册，撰写评论并获得电影推荐。接下来我们就开始实战演练。在这篇文章中，我们会使用Movielens构建一个基于item的简易的推荐系统。在开始前，第一件事就是导入pandas和numPy
系统 2019-09-27 17:49:46 1870
filter(function,sequence)：对sequence中的item依次执行function(item)，将执行结果为True的item组成一个List/String/Tuple（取决于sequence的类型）返回：复制代码代码如下:>>>deff(x):returnx%2!=0andx%3!=0>>>filter(f,range(2,25))[5,7,11,13,17,19,23]>>>deff(x):returnx!='a'>>>filt
系统 2019-09-27 17:49:44 1870
