在Python中,with关键字是一个替你管理实现上下文协议对象的好东西。例如：file等。示例如下：from__future__importwith_statementwithopen('cardlog.txt','r')asitem:forlineinitem:printline;在file的结束，会自动关闭该文件句柄。在python2.6中，with正式成为了关键字所以在python2.5以前，要利用with的话，需要使用：from__future_
系统 2019-09-27 17:46:19 1814
本文较为详细的分析了Python解释执行的原理，对于深入理解Python可以起到一定的帮助作用。具体分析如下：首先，这里的解释执行是相对于编译执行而言的。我们都知道，使用C/C++之类的编译性语言编写的程序，是需要从源文件转换成计算机使用的机器语言，经过链接器链接之后形成了二进制的可执行文件。运行该程序的时候，就可以把二进制程序从硬盘载入到内存中并运行。但是对于Python而言，python源码不需要编译成二进制代码，它可以直接从源代码运行程序。当我们运行
系统 2019-09-27 17:46:15 1814
在做接口测试的时候，我们经常会遇到一种情况就是要对接口的参数进行各种可能的校验，手动修改很麻烦，尤其是那些接口参数有几十个甚至更多的，有没有一种方法可以批量的对指定参数做生成处理呢。答案是肯定的！python的jinja2模板库可以很好的满足我们的需求，通过维护一个原始数据模板，将我们想要动态生成的变量模板化，就可以实现需求。现在我们有这样的一个请求数据{"abc":"123","p2p":"123","smid":"20180807220733939b6
系统 2019-09-27 17:46:03 1814
本文通过列举出一些常见的实例来分析Python3.0与2.X版本的区别，是作者经验的总结，对于Python程序设计人员来说有不错的参考价值。具体如下：做为一个前端开发的码农，最近通过阅读最新版的《AbyteofPython》并与老版本的《AbyteofPython》做对比后，发现Python3.0在某些地方还是有些改变的。之后再查阅官方网站的文档，总结出一下区别：1.如果你下载的是最新版的Python，就会发现所有书中的HelloWorld例子将不再正确。
系统 2019-09-27 17:46:01 1814
Python引入了一个机制：引用计数。引用计数python内部使用引用计数，来保持追踪内存中的对象，Python内部记录了对象有多少个引用，即引用计数，当对象被创建时就创建了一个引用计数，当对象不再需要时，这个对象的引用计数为0时，它被垃圾回收。总结一下对象会在一下情况下引用计数加1：1.对象被创建：x=42.另外的别人被创建：y=x3.被作为参数传递给函数：foo(x)4.作为容器对象的一个元素：a=[1,x,'33']引用计数减少情况1.一个本地引用离
系统 2019-09-27 17:45:58 1814
本文实例讲述了Python实现的统计文章单词次数功能。分享给大家供大家参考，具体如下：题目是这样的：你有一个目录，放了你一个月的日记，都是txt，为了避免分词的问题，假设内容都是英文，请统计出你认为每篇日记最重要的词。其实就是统计一篇文章出现最多的单词，但是要去除那些常见的连词、介词和谓语动词等，代码：#coding=utf-8importcollectionsimportreimportosuseless_words=('the','a','an','a
系统 2019-09-27 17:45:54 1814
本文定位：已将CPU历史数据存盘，等待可视化进行分析，可暂时没有思路。前面一篇文章（//www.jb51.net/article/61956.htm）提到过在linux下如何用python将top命令的结果进行存盘，本文是它的后续。python中我们可以用matplotlib很方便的将数据可视化，比如下面的代码：复制代码代码如下:importmatplotlib.pyplotaspltlist1=[1,2,3]list2=[4,5,9]plt.plot(l
系统 2019-09-27 17:45:54 1814
Python今年还是很火，不仅是编程语言排行榜前二，更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会，而是触及到你的工作边缘，并没有更多的使用，可是面试却需要了解。所以我结合自己的面试经历以及各大厂的面试题库，准备了170道2019年最新的Python面试题解析，很多老旧的问题已经帮你剔除，直接看这份最新的即可。让你最短时间内掌握核心知识点，更高效的搞定Python面试！点击查看全部答案：https://g
系统 2019-09-27 17:45:40 1814
random是用于生成随机数的，我们可以利用它随机生成数字或者选择字符串。•random.seed(x)改变随机数生成器的种子seed。一般不必特别去设定seed，Python会自动选择seed。•random.random()用于生成一个随机浮点数n,0<=n<1•random.uniform(a,b)用于生成一个指定范围内的随机浮点数，生成的随机整数a<=n<=b;•random.randint(a,b)用于生成一个指定范围内的整数，a为下限，b为上限
系统 2019-09-27 17:45:26 1814
装饰器(decorator)是一种高级Python语法。装饰器可以对一个函数、方法或者类进行加工。在Python中，我们有多种方法对函数和类进行加工，比如在Python闭包中，我们见到函数对象作为某一个函数的返回结果。相对于其它方式，装饰器语法简单，代码可读性高。因此，装饰器在Python项目中有广泛的应用。这是在Python学习小组上介绍的内容，现学现卖、多练习是好的学习方式。第一步：最简单的函数，准备附加额外功能#-*-coding:gbk-*-'''
系统 2019-09-27 17:38:30 1814
