is和==先了解下官方文档中关于is和==的概念。is表示的是对象标示符（objectidentity），而==表示的是相等（equality）；is的作用是用来检查对象的标示符是否一致，也就是比较两个对象在内存中的地址是否一样（相当于检查id(a)==id(b)），而==是用来检查两个对象引用的值是否相等（相当于检查a.eq(b)）；这点和Java有点类似，只不过Java中是用==来比较两个对象在内存中的地址，用equals()来检查两者之间的值是否相等
系统 2019-09-27 17:53:56 2166
之前我在windows10系统上面安装python3.7，虽然在windows上面安装简单，操作也方便，但是想要和linux的shell脚本交互就不方便了。因此，我决定在centos7上面也安装上python最新版本在这期间，我踩了很多坑，也填了很多坑，后来几乎要面临崩溃了，期间发生了什么？别着急，耐心往下看！操作环境:CentOS7.464位一般安装步骤1.下载python安装包wgethttps://www.python.org/ftp/python/
系统 2019-09-27 17:53:50 2166
上次说了什么？复习一下吧！！！我们只是学习了print()函数，print(可以是数字或者'想打印的内容')，通常print函数在调试也非常好用，不然我们不会第一时间学习。print("你好，世界")，开始今日我们的内容。python数据类型只有3类：字符str,数字int,浮点float要不要死记？不用的。。。。。计算机无论是程序，还是网络对应一下现实世界就好python现实世界字符串str字符串英文，法文，象形字int整数数字，去买包烟都要算钱吧flo
系统 2019-09-27 17:52:51 2166
今天学习了python的逻辑语句。感觉与其他语言不通，鲜明的特点是除了Ture和False,有时返回的是数值。简单小结如下：1、and（逻辑与）乘法性质：同时为真方为真，只要一假就是假。计算方法：遇假跳出，否则返回最后真（值）。2、or（逻辑或）加法性质：同时为假方为假，只要一真就是真。计算方法：遇真跳出，直接返回跳出真（值）。3、not（逻辑非）取反性质：结果总是Ture或False。最后，跳出返回的真值可能是非零的数值或是Ture，返回假（值）可能是F
系统 2019-09-27 17:52:38 2166
psutil（进程和系统实用程序）是一个跨平台的库，用于在Python中检索有关运行进程和系统利用率（CPU，内存，磁盘，网络，传感器）的信息。它主要用于系统监视，分析和限制流程资源以及运行流程的管理。它实现了UNIX命令行工具提供的许多功能，例如：ps，top，lsof，netstat，ifconfig，who，df，kill，free，nice，ionice，iostat，iotop，uptime，pidof，tty，taskset，pmap。psut
系统 2019-09-27 17:52:36 2166
requests库的安装：ubuntu和windows下安装requests库：pipinstallrequestsrequests的介绍：Requests是一个优雅而简单的PythonHTTP库requests的文档：中文版：http://cn.python-requests.org/zh_CN/latest/英文版：http://docs.python-requests.org/en/master/api/requests的基本用法：Get请求：(一)
系统 2019-09-27 17:52:36 2166
print("我想打印一个字符串%s"%123)print("我想打印一个字符串",123)print("我想打印一个字符串{}".format(123))这三个输出有什么区别喃?Python中一个数据是否可以迭代(能否使用For)isinstance(需要判断的数据,Iterable)查看返回值，true则可以迭代，false不能迭代。如果创建一个可以迭代的对象？必须实现__iter__()方法在__iter__方法中需要返回一个具有__iter__方法
系统 2019-09-27 17:52:09 2166
和很多语言一样，Python中也分为简单赋值、浅拷贝、深拷贝这几种“拷贝”方式。在学习过程中，一开始对浅拷贝理解很模糊。不过经过一系列的实验后，我发现对这三者的概念有了进一步的了解。一、赋值赋值算是这三种操作中最常见的了，我们通过一些例子来分析下赋值操作：str例复制代码代码如下:>>>a='hello'>>>b='hello'>>>c=a>>>[id(x)forxina,b,c][4404120000,4404120000,4404120000]由以上指
系统 2019-09-27 17:51:51 2166
原文链接：https://aiprocon.csdn.net/?utm_source=wx作者|xiaoyu来源|Python与数据科学前言学过Python数据分析的朋友都知道，在可视化的工具中，有很多优秀的三方库，比如matplotlib，seaborn，plotly，Boken，pyecharts等等。这些可视化库都有自己的特点，在实际应用中也广为大家使用。plotly、Boken等都是交互式的可视化工具，结合Jupyternotebook可以非常灵活
系统 2019-09-27 17:51:48 2166
Numpy、Pandas是Python数据处理中经常用到的两个框架，都是采用C语言编写，所以运算速度快。Matplotlib是Python的的画图工具，可以把之前处理后的数据通过图像绘制出来。之前只是看过语法，没有系统学习总结过，本博文总结了这三个框架的API。以下是这三个框架的的简单介绍和区别：Numpy：经常用于数据生成和一些运算Pandas：基于Numpy构建的，是Numpy的升级版本Matplotlib：Python中强大的绘图工具NumpyNum
系统 2019-09-27 17:51:19 2166
