文章目录前言一、函数1.1函数作为对象传递1.2函数作为参数传递1.3函数可嵌套1.4返回函数本身二、装饰器2.1基础装饰器2.2带参装饰器2.3装饰器自定义参数2.4类装饰器2.5装饰器嵌套三、装饰器的应用四、总结前言我的个人网站：https://www.gentlecp.compython中有一个很经典的用法就是装饰器，它用于在不修改原始函数的情况下，添加新的功能到原始函数中，但是这章内容比较难以理解，本文就从函数到装饰器以及装饰器在现实生产中的应用举
系统 2019-09-27 17:49:00 2740
前言在学习之初应尽可能的将精力专注于Python语言本身，而不是关心用什么操作系统。有人会说，网上搜索结果都是说最好在Linux系统里学习Python。但为了学习一门语言而再去捣鼓Linux，有点舍本逐末的感觉。虽说工欲善其事必先利其器，但是等你Python有一定水平之后再考虑也不迟。因为大多数人使用的还是Windows系统，所以今天这篇文章便是在Windows系统中搭建Python编程环境的教程。如果您使用的是Linux或MacOSX，那么可以网上搜索一
系统 2019-09-27 17:55:52 2739
Python就业薪资好不好？学Python工作机会多吗？人工智能时代的来临让Python崭露头角，各大企业纷纷加大对相关人才的招聘力度吸引了很多人入行学习Python。近年来Python开发发展迅猛，吸引了很多科技公司入驻，且看小编的分析。Python薪资好不好?数据是最有力的答案。职友集统计数据显示，全国Python工程师的平均月资达19160元，其中20-30K的工程师数量超过了四成。来自智联招聘、看准网、拉勾网、前程无忧、中华英才网等招聘网站的数据显
系统 2019-09-27 17:50:17 2739
编辑距离编辑距离（EditDistance），又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。一般来说，编辑距离越小，两个串的相似度越大。例如将kitten一字转成sitting：（'kitten'和‘sitting'的编辑距离为3）sitten（k→s）sittin（e→i）sitting（→g）Python中的Levenshtein包可以方便的
系统 2019-09-27 17:45:40 2739
1.工具包安装pipinstallvirtualenv|sudoapt-getinstallpython-virtualenv2.创建虚拟环境#virtualenv/system_python_bin_path/your_virenv_local_pathvirtualenv-p/usr/bin/python2.7/usr_local_path#创建链接sudoln-sf/usr_local_path/bin/activatetf_activatesudo
系统 2019-09-27 17:54:24 2738
风险点1、class-dump有些文件会报错，需要查看下2、mach-o文件中的依赖除了系统，是不是还需要dump第三方其他的库进行扫描@xpath3、私有api在公开的Framework及私有的PrivateFramework都有。4、9.2.5的iOS系统对应的Xcode8是有docset的，后面的Xcode都有新的文件格式了，下面有介绍，需要自己分析，但是数据结构有点乱，可能我我还没悟出来。。。。。。前言最近SDK的开发，经常会给到安全组扫描安全漏洞
系统 2019-09-27 17:55:41 2737
习题1：读入文件pmi_days.csv，完成以下操作：1.统计质量等级对应的天数，例如：优：5天良：3天中度污染：2天2.找出PMI2.5的最大值和最小值，分别指出是哪一天。importpandasaspdimportnumpyasnppath=open("pmi_days.csv")data=pd.read_csv(path)gp=data.groupby('质量等级')you=dict([xforxingp])['优']liang=dict([xfo
系统 2019-09-27 17:51:07 2737
python实现观察者模式前言有时，我们希望在一个对象的状态改变时更新另外一组对象。在MVC模式中有这样一个非常常见的例子，假设在两个视图（例如，一个饼图和一个电子表格）中使用同一个模型的数据，无论何时更改了模型，都需要更新两个视图。这就是观察者设计模式要处理的问题（请参考［Eckel08，第213页］）。观察者模式描述单个对象（发布者，又称为主持者或可观察者）与一个或多个对象（订阅者，又称为观察者）之间的发布—订阅关系。在MVC例子中，发布者是模型，订阅
系统 2019-09-27 17:57:53 2736
题目描述：给定一个仅包含0和1的二维二进制矩阵，找出只包含1的最大矩形，并返回其面积。示例:输入:[["1","0","1","0","0"],["1","0","1","1","1"],["1","1","1","1","1"],["1","0","0","1","0"]]输出:6Solution：参考了题解的一种方法：动态规划-每个点的最大高度想象一个算法，对于每个点我们会通过以下步骤计算一个矩形：不断向上方遍历，直到遇到“0”，以此找到矩形的最大高度
系统 2019-09-27 17:51:03 2736
原文链接：https://github.com/jburke5/pyhcup文章大纲环境搭建python及jupyter环境conda虚环境AboutExampleUsageLoadadatafile/loadfilecombination.样例程序Shortcuttoloadfiles(metadata)参考文献翻译：season美国的一部分医疗数据是通过HIPPA脱密后在https://www.hcup-us.ahrq.gov/网站上对研究者开放进行探
系统 2019-09-27 17:53:48 2735
ceil()方法返回x的值上限-不小于x的最小整数。语法以下是ceil()方法的语法：importmathmath.ceil(x)注意：此函数是无法直接访问的，所以我们需要导入math模块，然后需要用math的静态对象来调用这个函数。参数x--这是一个数值表达式。返回值此方法返回不小于x的最小整数。示例下面的例子显示了ceil()方法的使用。#!/usr/bin/pythonimportmath#Thiswillimportmathmoduleprint"
系统 2019-09-27 17:47:42 2735
01操作动画随意拖动任一点，任意运动02关键代码编程：python3.6运行环境：Pycharm只展示部分关键代码，需要源码的见文末链接关键：一定要注意能不能运动，由于坐标轴的设置区间不同，offset的偏差值，一定要对应好。否则，鼠标无法识别图中的点，造成无法移动的假象。'''设置：单点的动画移动'''def__init__(self):#创建figure（绘制面板）、创建图表（axes）self.fig,self.ax=plt.subplots()#设
系统 2019-09-27 17:56:40 2734
这学期选修了一门Python在大数据中的应用这门课，是方老师教的，了解了一些数据分析常用的库，Numpy,plt,sklearn等印象比较深的库有1.plt可以对数据进行可视化，利于直观的进行数据分析2.sklearn有许多机器学习算法，可以直接用，十分方便老师留了几道python题，我这次直接拿来做总结//题目描述：用scikit-learn加载iris数据集，采用KNN、SVM和朴素贝叶斯算法进行分类，最后比较这三种方法的优缺点。代码：#-*-codi
系统 2019-09-27 17:55:45 2734
思路：1、打开要处理的图片2、判断打开的图片是否为正方形3、如果是正方形，就进行九等分，如果不是正方形，先用白色填充为正方形，再进行九等分4、保存处理完的图片原图：fromPILimportImagedefcutNine(im):w=int(im.width/3)boxList=[]foriinrange(0,3):forjinrange(0,3):box=(j*w,i*w,(j+1)*w,(i+1)*w)boxList.append(box)imageL
系统 2019-09-27 17:48:01 2733
python：应用名词：爬虫，大数据，自动化运维，人工智能分类：解释型语言python源码编译安装：本次安装演示在虚拟机中进行，当完成后，可以直接通过scp将安装好的python目录传递给真机，无须再进行安装和编译。1.我们需要提前准备好python的源安装包：2.yum源搭建好：3.解压安装包：tarzxfPython-3.6.6.tgz：4.安装依赖性的解决：安装依赖性：yuminstallgcczlib-developenssl-develreadl
系统 2019-09-27 17:56:54 2732
