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Python语言学习(四)(字典和集合)

字典字典可以存储任意类型对象,与列表、集合不同的是,字典的每个元素都是由一个键和一个值组成的“键值对”,键和值通过冒号分开。下面的代码演示了如何定义和使用字典。defmain():scores={'骆昊':95,'白元芳':78,'狄仁杰':82}#通过键可以获取字典中对应的值print(scores['骆昊'])print(scores['狄仁杰'])#对字典进行遍历(遍历的其实是键再通过键取对应的值)foreleminscores:print('%s\

系统 2019-09-27 17:57:22 1838

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python线程的几种创建方式详解

Python3线程中常用的两个模块为:_threadthreading(推荐使用)使用Thread类创建importthreadingfromtimeimportsleep,ctimedefsing():foriinrange(3):print("正在唱歌...%d"%i)sleep(1)defdance():foriinrange(3):print("正在跳舞...%d"%i)sleep(1)if__name__=='__main__':print('-

系统 2019-09-27 17:57:12 1838

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python中字符串类型json操作的注意事项

python操作json的方法有json.dumps――将json对象(字典)转换为字符串对象json.loads――将字符串对象转换为json对象(字典)如果定义json对象jsonstring1={"results":[{"id":"1","name":"\u9ed8\u8ba4\u5206\u7ec4","policy":"4","timer_scan_setting":"{\"last\":\"10.29.13\",\"setting\":\"fu

系统 2019-09-27 17:55:47 1838

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Python 库体系整理

爱漂泊人生Python常用库大全,看看有没有你需要的作者:史豹链接:https://www.zhihu.com/question/20501628/answer/223340838来源:知乎著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。环境管理管理Python版本和环境的工具p–非常简单的交互式python版本管理工具。pyenv–简单的Python版本管理工具。Vex–可以在虚拟环境中执行命令。virtualenv–创建独立Pyth

系统 2019-09-27 17:53:52 1838

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Python web框架:flask视图函数

1.Django中的CBV模式在这里插入图片描述2.Flask中的CBV和FBVdefauth(func):definner(*args,**kwargs):result=func(*args,**kwargs)returnresultreturninnerclassIndexView(views.MethodView):#methods=['POST']#只允许POST请求访问decorators=[auth,]#如果想给所有的get,post请求加装饰

系统 2019-09-27 17:49:31 1838

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python学习笔记之内置函数

#reversed()#l=[1,2,3,4,5]#l.reverse()#print(l)#l=[1,2,3,4,5]#l2=reversed(l)#print(l2)#保留原列表,返回一个反向的迭代器#l=(1,2,23,213,5612,342,43)#sli=slice(1,5,2)#print(l[sli])#print(l[1:5:2])#print(format('test','<20'))#print(format('test','>40'

系统 2019-09-27 17:49:17 1838

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Appium+python自动化(二十一)- 让猴子按你指令大闹手机,让我们都

简介一年一度的暑假如期而至,每年必不可少的,便是《西游记》这部经典电视连续剧的播出,作为一名90后,对于这部经典剧的情谊,就是观看已成为一种习惯。依然深刻的记得,小时候妈妈为了催促我睡觉,而关掉我的《西游记》,那种哀求不成继而绝望的感觉,至今记忆犹新。长大后只要得空在家,哪怕手里做着其他的事情,也要把电视开着,听一听《西游记》。“你挑着担,我牵着马,迎来日出,送走晚霞——”这首基本人人能唱几句的歌曲,陪着我们一代又一代人,走过童年,青年和少年,甚至中年,或

系统 2019-09-27 17:48:50 1838

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Haishoku -- 基于 python3 开发的获取图片主色调及主要配色

在平时工作和生活中经常看到一些颜色很好看的图片,就我个人而言,很想有这样一个工具能够获取到任意一张图片的配色以及主色调,之前看到有人分享过自己开发的iOS端的取配色工具,但个人觉得这种工具在pc上的需求更大,于是便尝试用python写了这样一个库。以下:HaishokuHaishokuGithub文档haishoku是一个日语词,意思是配色.Haishoku是一个用来获取图片主色调和主要配色方案的python库,依赖于python3和pillow。功能获取

系统 2019-09-27 17:48:21 1838

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如何利用Python开发一个简单的猜数字游戏

前言本文介绍如何使用Python制作一个简单的猜数字游戏。游戏规则玩家将猜测一个数字。如果猜测是正确的,玩家赢。如果不正确,程序会提示玩家所猜的数字与实际数字相比是“大(high)”还是“小(low)”,如此往复直到玩家猜对数字。准备好Python3首先,需要在计算机上安装Python。可以从Python官网下载并安装。本教程需要使用最新版的Python3(版本3.x.x)。确保选中将Python添加到PATH变量的框。如果不这样做,将很难运行该程序。现在

系统 2019-09-27 17:47:57 1838

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Python中的字典与成员运算符初步探究

Python元字典字典(dictionary)是除列表以外python之中最灵活的内置数据结构类型。列表是有序的对象结合,字典是无序的对象集合。两者之间的区别在于:字典当中的元素是通过键来存取的,而不是通过偏移存取。字典用"{}"标识。字典由索引(key)和它对应的值value组成。#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-dict={}dict['one']="Thisisone"dict[2]="Thisistwo"tin

系统 2019-09-27 17:38:19 1838

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在Python的Django框架中显示对象子集的方法

现在让我们来仔细看看这个queryset。大多数通用视图有一个queryset参数,这个参数告诉视图要显示对象的集合。举一个简单的例子,我们打算对书籍列表按出版日期排序,最近的排在最前:book_info={'queryset':Book.objects.order_by('-publication_date'),}urlpatterns=patterns('',(r'^publishers/$',list_detail.object_list,publi

系统 2019-09-27 17:37:37 1838

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python爬虫系列(一)

前言关于python爬虫目前有两个主流的库一个是urllib和requests在python3中urllib2已经没有了,取而代之的是urllib.request。这里的话我将首先介绍urllib.request的使用。之后我再介绍request,我本人是打算做一个系列的爬虫教程不仅仅包括入门还有实战进阶所以我希望浏览我写的博客时可以按顺序浏览学习。那么废话不多说奉上名言成功没有偶然。即便有些胜利者谦虚地说,自己的成功是偶然的缘故。——尼采开始正片!!!u

系统 2019-09-27 17:57:27 1837

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如何在Windows上使用Python进行开发

本文由葡萄城技术团队于原创并首发转载请注明出处:葡萄城官网,葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务,赋能开发者。一直以来C#都是微软在编程语言方面最为显著的Tag,但时至今日Python已经从一个小众语言,变成了世界编程语言排行榜排名前列的语言了。Python也在Web开发、网络爬虫、数据分析、大数据处理、机器学习、科学计算及绘图等领域有着不错的天然优势和不俗的表现。微软再从收购了Github后,在开源社区投入的力度越来越大,所以对于Python

系统 2019-09-27 17:56:29 1837

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10 款顶级的 Python 开发编辑器

点击上方“开发者技术前线”,选择“星标”每天14.00在看|真爱作者丨Python农夫https://www.jianshu.com/p/85c800ea3492之前推荐了10款Web开发最佳的Python框架,今天给Python开发推荐10款开发编辑器。1.VimVim可以说是Python最好的IDE。Vim是高级文本编辑器,旨在提供实际的Unix编辑器‘Vi’功能,支持更多更完善的特性集。Vim不需要花费太多的学习时间,一旦你需要一个无缝的编程体验,那

系统 2019-09-27 17:55:59 1837

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深度学习(Python)-- 计算机视觉深度学习

本章包括:1、了解卷积神经网络(convnets)2、使用数据增强来减轻过度拟合3、使用预训练的convnet进行特征提取4、微调预训练的信号5、可视化回馈学习的内容以及他们如何做出分类决策一、引言一个简单的convnet示例。第二章中的密接网络的测试精度为97.8%,而convnet的测试精度为99.3%:我们将错误率降低了68%(相对)。为什么这个简单的convnet比一个紧密连接的模型工作得那么好呢?为了回答这个问题,让我们深入研究conv2d和ma

系统 2019-09-27 17:55:54 1837